基于IRLS算法的机器人动力学参数辨识
Modern Manufacturing Engineering（2022）
Abstract
为提高机器人动力学参数辨识的准确性,提出了一种基于迭代加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares,IRLS)算法的辨识方法.首先推导了机器人的线性动力学模型,随后提出了一种改进摩擦模型,并设计了改进傅里叶级数作为激励轨迹采集数据.为提升动力学参数辨识的准确性,在加权最小二乘法基础上进行改进,提出了IRLS算法对动力学参数进行辨识.最后以六自由度机器人为试验对象,进行了参数辨识试验.结果表明,基于IRLS算法的辨识方法与加权最小二乘法相比,前3个关节力矩误差的均方根(Root Mean Square,RMS)值降低了13.28％,后3个关节力矩误差的RMS值降低了28.57％,6个关节力矩误差的RMS值平均降低了17.15％,证明了基于IRLS算法的辨识方法的有效性.
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