[發明專利]一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法

在審

• 申請號: 202210544014.4
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114888803A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 王懷震;婁本山;劉潤晨;譚博;高明;李洪生
• 申請（專利權）人: 山東新一代信息產業技術研究院有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 孫晶偉

1.一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是根據多自由度串聯型機械臂的動力學模型中摩擦力矩建立機械臂關節的摩擦力模型，

針對多自由度串聯型機械臂動力學模型中線性化動力學模型利用加權最小二乘法迭代辨識基本動力學參數，

根據基本動力學參數中獲得的摩擦力利用橢球法分別迭代獲得摩擦力模型中的Stribeck非線性摩擦力參數和非線性粘性摩擦力參數，約束Stribeck非線性摩擦力參數和非線性粘性摩擦力參數直至穩定，所述Stribeck非線性摩擦力參數和非線性粘性摩擦力參數對應的基本動力學參數作為辨識的機械臂動力學參數。

2.根據權利要求1所述的一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是所述多自由度串聯型機械臂的動力學模型，如下：

其中，M(q)∈R^n×n和n為慣性矩陣和關節數；和G(q)∈R^n×1分別表示科里奧利離心力矩陣和重力力矩矢量；q,是n×1的關節角位移、角速度和角加速度的向量；τ∈R^n×1和τ_f∈R^n×1分別為傳統動力學模型中關節的驅動力矩和摩擦力矩。

3.根據權利要求2所述的一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是根據摩擦力矩建立機械臂關節的摩擦力模型，如下：

其中，δ_si為非線性參數，α_si為Stribeck非線性的指數參數，α_vi是形成粘滯摩擦的非線性的指數參數，K_ci,K_si,K_vi表示關節的摩擦力。

4.根據權利要求1-3任一項所述的一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是所述利用加權最小二乘法迭代辨識基本動力學參數，包括：

采集M個數據點，通過標準線性平方方法識別基本動力學參數Π1s，

再通過加權最小二乘方法進一步辨識獲得基本動力學參數Π_wls，

通過迭代加權最小二乘法(IRLS)辨識基本動力學參數Π。

5.根據權利要求3所述的一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是根據基本動力學參數中獲得的摩擦力F_est，采用橢球法迭代獲得非線性參數δ_si，公式如下：

s.t.K_si-K_ci≥0

δ_si，K_ci，K_si，K_vi≥0

2≥α_si≥0.5

i＝1，2，3，...，n。

6.根據權利要求3所述的一種基于迭代優化的機械臂動力學參數辨識方法，其特征是根據基本動力學參數中獲得的摩擦力F_est，采用橢球法迭代獲得非線性粘性摩擦的指數參數α_vi，公式如下：

s.t.K_si-K_ci≥0

α_vi，K_ci，K_si，K_vi≥0

i＝1，2，3，...，n。