[发明专利]一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法有效
| 申请号： | 201910519620.9 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110281237B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张铁;李秋奋;邹焱飚 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;黄海波 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法，包括步骤：S1、根据串联机器人工作过程中表现出来的关节力矩特性，建立串联机器人的关节摩擦力关于关节转角和关节角速度的关节摩擦力模型；S2、在串联机器人上进行辨识实验，采集运动中每一时刻的状态信息，采集的状态信息包括关节电机编码器的示数和关节电机的电流系数；S3、使用步骤S2中采集的状态信息，对步骤S1建立的工业机器人的关节摩擦力模型中的未知参数进行求解，得到考虑关节角度、角速度的关节摩擦力模型，获得与实际摩擦力相吻合的预测曲线。本发明无需使用其他设备，具有实现难度小、成本低的特点，解决了现有摩擦力理论中模型不够准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 串联 机器人 关节 摩擦力 辨识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据串联机器人工作过程中表现出来的关节力矩特性，建立串联机器人的关节摩擦力关于关节转角和关节角速度的关节摩擦力模型；S2、在串联机器人上进行辨识实验，采集运动中每一时刻的状态信息，采集的状态信息包括关节电机编码器的示数和关节电机的电流系数；S3、使用步骤S2中采集的状态信息，对步骤S1建立的工业机器人的关节摩擦力模型中的未知参数进行求解，得到考虑关节角度、角速度的关节摩擦力模型，获得与实际摩擦力相吻合的预测曲线。
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