【摘 要】
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机器人广泛运用于航天、工业、医疗及服务领域,空间机器人与地面机器人的最大差异在于重力环境,但动力学本质相同。动力学模型是机器人前馈控制的基础,而精确动力学参数的获取是动力学问题的难点。本文从工业运用角度建立了一套机器人动力学参数辨识系统。基于拉格朗日方程与牛顿-欧拉公式两种方法建立了机器人动力学模型。针对高自由度模型难以获得符号解的问题,采用非符号的数值方法获得了动力学快速运算模型。在牛顿-欧拉公
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机器人广泛运用于航天、工业、医疗及服务领域,空间机器人与地面机器人的最大差异在于重力环境,但动力学本质相同。动力学模型是机器人前馈控制的基础,而精确动力学参数的获取是动力学问题的难点。本文从工业运用角度建立了一套机器人动力学参数辨识系统。基于拉格朗日方程与牛顿-欧拉公式两种方法建立了机器人动力学模型。针对高自由度模型难以获得符号解的问题,采用非符号的数值方法获得了动力学快速运算模型。在牛顿-欧拉公式的基础上解耦获得线性化动力学模型,并验证了模型的正确。根据观测矩阵的结构推导了最小惯性参数的理论,并采用QR分解的方法获取最小惯性参数。采用库伦摩擦与粘性摩擦相结合的方式作为摩擦力模型,并加入到机器人动力学模型。根据最小二乘法的原理推导了最小惯性参数的辨识模型,并建立了完整的参数辨识系统。以傅里叶级数作为激励轨迹模型,根据机器人的运动范围及边界条件,采用遗传算法求解最优轨迹,获得了参数辨识的轨迹函数,实现了仿真与实验中的最小惯性参数辨识。采用Adams建立动力学仿真模型,辨识得到了与理论一致的最小惯性参数,并在扭矩结果中加入随机噪声,模拟了滤波过程,求解到精度较高的惯性参数,验证了辨识系统的可行性及抗干扰性。以500kg六自由度机器人系统为实验平台,通过建立该机器人的平衡缸模型,修正了第二关节的扭矩。采用了三种方法验证辨识得到的惯性参数,结合实验误差分析,验证了机器人动力学参数辨识系统的有效性。
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