11、工业机器人识别与力控技术解析

工业机器人识别与力控技术解析

机器人参数识别实验

在机器人的参数识别过程中，涉及多个关键环节。首先，在关节角度与速度相关方面，有以下几种情况需要关注：
- 关节1、2和3的角度变化。
- 关节4、5和6的角度变化。
- 关节6带滤波器和不带滤波器的关节速度。
- 关节6带滤波器和不带滤波器的关节加速度。

在实验中，使用二阶巴特沃斯滤波器（ butter(n,Wn) ）来处理相关数据。其中，滤波器阶数 n = 2 ，归一化截止频率 Wn 为 (7/41.66) ，这里分母的 41.66 是奈奎斯特频率（即采样频率的一半）， 7 Hz 是信号截止频率。给机器人的激励轨迹采用点对点（PTP）运动，总共有 19520 个数据点，并以 10 为因子进行抽取。默认情况下，MATLAB®中的 decimate 命令使用8阶低通切比雪夫I型IIR滤波器。图4.14a和b展示了关节角度的变化，图4.14c和d则展示了应用噪声滤波器前后关节6的速度和加速度图。

在建模和参数估计阶段，对于已安装的机器人，考虑了摩擦和执行器模型，而在模拟中并未考虑这些因素。将在抽取后得到的包含关节轨迹和扭矩的 1948 个处理数据进行拼接，以得到如式(4.39)所示的观测矩阵。用于识别基础参数（BP）的轨迹（其角度变化如图4.14所示）的 Yb,T 条件数