机器人动力学参数辨识

最新推荐文章于 2022-08-14 23:25:38 发布
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机器人学（二）：动力学参数辨识
行者无疆的博客
05-27 3660
本文的主要内容是介绍一种机器人动力学参数辨识方法，以一个二自由度平台为例，介绍了理论推导过程，只需要获取关节角度和估算力矩，就能辨识出机器人的动力学参数。这种方法也可以轻松用于更高维度的机器人。 有过机器人控制工程经验的都知道，机器人的动力学参数对于提高控制系统性能是多么重要。然而，通常我们都是根据机器人3D模型得到动力学参数，往往非常不精确。因此，如果能通过实验的方法辨识出实际机器人动力学参数，这将有助于控制算法的设计。...
10、机器人运动学与动力学参数识别技术解析
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snow3的博客
09-27 35
本文系统解析了机器人运动学与动力学参数识别的关键技术。在动力学方面，介绍了基于线性参数模型的回归矩阵分析方法，采用高斯-约旦消元法评估参数可辨识性，并通过最小化条件数优化激励轨迹，利用伪逆法求解基本参数集。在运动学方面，对比了全站仪、激光跟踪仪和单目相机三种测量方式，重点阐述了基于Aruco标记地图的大角度运动识别方法及其精度提升效果。针对KUKA KR5 Arc机器人，详细推导了运动链结构矩阵S的识别流程，并给出了数据采集与滤波策略。实验结果表明，激光跟踪仪精度最高，单目相机通过增大扇形角度可显著改善识别
6自由度机器人参数辨识
08-18
6自由度机器人参数辨识，涉及到机器人动力学建模，线性化，激励轨迹优化等
考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识.pdf
08-14
本文主题是关于机器人动力学参数辨识的研究，特别关注了如何准确测量并考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识的影响。在机器人控制领域，动力学参数的精确辨识对于提高控制精度和预测机器人运动性能至关重要。文章以六...
协作机器人动力学参数辨识方法研究.pdf
08-14
在研究协作机器人的动力学参数辨识方法时，首先需要了解动力学和运动学的理论基础，这是构建精确机器人模型的前提。动力学参数包括机器人臂的惯性参数，它们决定了机器人末端执行器的控制精度，并在动力学模型分析中...
基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究.pdf
08-13
基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究 机器人动力学参数辨识是机器人控制和运动规划的基础，准确地辨识机器人的动力学参数对机器人的运动性能和控制精度有着重要影响。传统的差分进化算法存在收敛...
基于递推最小二乘法的SCARA机器人动力学参数辨识研究.pdf
08-11
《基于递推最小二乘法的SCARA机器人动力学参数辨识研究》一文主要探讨了如何通过递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）来精确辨识SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm，选择性顺应装配机器人...
机器人动力学与参数辨识学习笔记（一）
ooorczgc的博客
08-14 8848
睿慕课《机器人动力学-参数辨识-轨迹规划-运动控制》课程学习笔记
机器人参数观测、辨识及控制
06-08
关于机器人参数观测及辨识控制，其中包括了基于神经网络的自适应状态观测器的设计及应用等范例。
机械臂运动学参数辨识的一种线性方法
07-04
一种机器人机械臂的线性线性化的运动学参数辨识方法 A linear solution to the kinematic parameter identification of robot manipulators
KUKA机器人参数
06-01
KUKA机器人基本的参数配置，希望有用能帮助到需要的人
【机器人学】机器人动力学参数辨识方法综述
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gpeng832的博客
04-01 2万+
机械臂动力学参数辨识的方法综述
机器人动力学与控制_动力学参数辨识流程
weixin_39630855的博客
12-05 1787
机器人技术正在向高速、高精度和智能化方向发展，因此，对机器人的控制精度提出了更高的要求。相比于传统仅基于误差反馈的控制方案，基于模型的控制由于加入了机器人的动力学模型，因而可提高机器人的动态性能及对轨迹的跟踪精度。构造基于模型的控制方案离不开精确的动力学模型，然而实际机器人存在诸多影响动力学的因素，必须对其进行补偿。采用对整体机器人进行动力学参数辨识的方法，既不增加动力学模型的复杂性，又可体现各种...
【机器人算法】二连杆机器人动力学参数辨识
vrijheid的博客
11-26 5707
本篇博文以二连杆系统为例子，讲解机器人的动力学参数辨识，并进行仿真。
机械臂动力学参数辨识
weixin_43389109的博客
05-14 5404
机械臂动力学参数辨识
【参数辨识】六关节机械臂动力学参数辨识(上)
好梦就会趁你睡醒实现
08-25 1万+
两周的动力学参数辨识，使我学到很多，但遇到的问题更多，在网上有很多六关节动力学参数辨识的资料，但大家对于最小惯性参数集的推导都不详细，不能得到最小惯性参数集的系数和对应的回归矩阵，很多东西都是直接给出来了，这期间我自己搭建模型，写代码，目前成功辨识出来第六关节的惯性参数，但在辨识第五关节的惯性参数时遇到一点问题，正在解决中，下篇推出全部关节的辨识。
机器人动力学参数辨识代码
01-08
### 机器人动力学参数辨识代码实现 对于机器人动力学中的参数辨识，可以采用多种算法来完成这一任务。其中一种常用的方法是递归最小二乘法 (RLS)，这种方法特别适合于在线实时估计系统参数，并且具有较快的收敛速度[^4]。 下面是一个基于 Python 的简单示例，展示如何使用 RLS 方法来进行机器人的动力学参数辨识： #### 准备工作 为了简化问题并专注于核心概念，在此假设已知系统的结构形式以及测量到的一系列输入输出数据。这些数据通常来自于实际实验或仿真环境下的采集。 ```python import numpy as np def rls_parameter_estimation(y, u, theta_init=np.zeros((3, 1)), P_init=1e6 * np.eye(3), lambda_=1): """ 使用递归最小二乘法进行线性离散时间系统的参数估计 参数: y : 输出向量 (n,) u : 输入向量 (m,) theta_init : 初始参数猜测值，默认为零向量 P_init : 协方差矩阵初值，默认较大对角阵表示高不确定性 lambda_: 遗忘因子 返回: estimated_parameters : 估计得到的动力学参数 """ n_samples = len(u) # 初始化变量 theta_hat = theta_init.copy() P = P_init.copy() estimated_parameters = [] for k in range(n_samples): phi_k = np.array([[u[k]], [u[k]**2], [1]]) # 构造回归矢量 φ(k)= [u(k) , u²(k) , 1]^T K = (P @ phi_k) / (lambda_ + phi_k.T @ P @ phi_k)[0][0] e = y[k] - phi_k.T @ theta_hat # 计算预测误差 delta_theta = K*e theta_hat += delta_theta P -= ((K @ phi_k.T) / lambda_) @ P estimated_parameters.append(theta_hat.flatten()) return np.array(estimated_parameters) if __name__ == "__main__": # 假设我们有一个简单的单关节机械臂模型作为例子， # 动力学方程可近似表达成 θ'' ≈ a*u + b*u^2 + c ，这里a,b,c即待估参数。 # 下面的数据集只是示意性的模拟数据而非真实记录。 time_steps = list(range(10)) input_data = [np.sin(t/5)*2+1 for t in time_steps] output_data = [-input_data[i]*0.8+(input_data[i])**2*0.5-0.3 for i in time_steps] result = rls_parameter_estimation(output_data, input_data) print("Estimated parameters over iterations:") for idx,param_set in enumerate(result): print(f"Iteration {idx}: [{', '.join(map(str,map(lambda x:round(x,4),param_set)))}]") ``` 这段代码实现了基本的 RLS 算法用于估计给定输入输出序列对应的线性化动力学模型系数。注意这里的 `phi_k` 是根据具体的应用场景构建起来的一个特征向量；在这个特定的例子中选择了二次项的形式以适应所考虑的动力学关系。
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