【摘 要】
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针对机器人动力学参数辨识的问题,提出一种基于改进傅里叶级数的辨识方法.采用静态连续摩擦模型描述机器人关节摩擦特性,以确保基于该模型的摩擦补偿是物理可实现的.推导得到
【机 构】
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浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
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针对机器人动力学参数辨识的问题,提出一种基于改进傅里叶级数的辨识方法.采用静态连续摩擦模型描述机器人关节摩擦特性,以确保基于该模型的摩擦补偿是物理可实现的.推导得到机器人动力学模型的线性形式.设计严格满足速度、加速度边界条件的改进傅里叶级数作为激励轨迹,并根据条件数准则优化激励轨迹系数.考虑测量噪声的影响,采用最大似然法作为参数估计的方法.实验结果表明,采用所提方法的辨识结果能够准确重构机器人关节力矩值.且相比于传统的基于傅里叶级数的辨识方法,该方法提高参数辨识的精度.
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