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基于“最优激励轨迹”的工业机器人动力学参数辨识研究

娄玉冰  
【摘要】: 实现机器人的动力学控制,必须深入研究机器人的动力学行为,建立准确的动力学模型。机器人准确的动力学模型是对机器人精确控制、动态设计及运动仿真的前提。机器人动力学模型的建立依赖于机器人连杆的运动参数和机器人连杆惯性参数的确定,前者容易获得,后者必须加以辨识。 本论文以RRR机械臂为研究对象,建立了该机械臂的动力学模型,引入基本参数集的概念;在动力学参数辨识时,选择有穷傅里叶级数做为最优激励轨迹的表达式;采用两种优化指标:Fisher信息矩阵的逆的对数行列式和机器人退化矩阵的条件数,分别作为优化轨迹参数的目标函数,同时把各关节位置、速度和加速度的物理约束与激励轨迹结合起来,使获得的最优激励轨迹在物理意义上是可行的,并通过在激励轨迹中指定频率范围来避免激励机器人的柔性特性,获得两种“激励轨迹”;在这两种“激励轨迹”上进行惯性参数辨识,对得到的两组辨识结果进行比较分析发现,前一种方法辨识精度更高。最后仿真验证了前一种方法辨识结果的精确度。


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