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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dynamic Identification for Industrial Robot Manipulators Based on Glowworm Optimization Algorithm

verfasst von : Li Ding, Wentao Shan, Chuan Zhou, Wanqiang Xi

Erschienen in: Intelligent Robotics and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Dynamical identification methods for the industrial robot manipulators are widely and successfully applied to obtain a model that is suitable for controller design. In this paper, the dynamical model of robot was obtained by Newton-Euler method and linearized by a particular approach. A novel glowworm swarm optimization algorithm was introduced to estimate the unknown parameters. The algorithm had been coded in the popular Matlab environment and the procedure was tested in a practical case research to identify the dynamical model of a six degree-of-freedom industrial robot. The results of the identification experiment showed the efficiency of the proposed algorithm.

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Metadaten
Titel
Dynamic Identification for Industrial Robot Manipulators Based on Glowworm Optimization Algorithm
verfasst von
Li Ding
Wentao Shan
Chuan Zhou
Wanqiang Xi
Copyright-Jahr
2017
Buch
Intelligent Robotics and Applications

Print ISBN: 978-3-319-65291-7

Electronic ISBN: 978-3-319-65292-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-65292-4_68