空间机器人动力学参数辨识及其软件设计

合集下载

机器人动力学参数辨识的最新研究进展

机器人动力学参数辨识的最新研究进展

机器人动力学参数辨识的最新研究进展机器人动力学参数辨识是机器人技术中一个重要的研究领域,其目的是通过实验和计算,确定机器人模型中的动力学参数,以实现机器人的精确控制和运动规划。

随着机器人技术的不断发展,对于动力学参数辨识的研究也在不断深入。

本文将介绍机器人动力学参数辨识的最新研究进展。

首先,传统的动力学参数辨识方法主要基于机器人的静态模型,即假设机器人处于静止状态下进行参数辨识。

然而,这种方法并不能完全满足实际应用中的需求,因为机器人在实际操作中往往是运动的。

因此,近年来的研究趋势是将动力学参数辨识与机器人的实际运动相结合,即利用机器人的动态行为来辨识动力学参数。

一种用于动力学参数辨识的新方法是基于最小二乘法的优化算法。

这种方法通过最小化模型预测与实际测量之间的差异来确定参数。

研究表明,与传统的基于静态模型的参数辨识方法相比,基于优化算法的方法能够更准确地辨识动力学参数。

因为它可以充分利用机器人的动态行为信息,提高参数辨识的精度。

另一种新的研究方法是基于机器学习的动力学参数辨识。

机器学习技术可以通过处理大量的数据来自动学习机器人的动力学模型,并从中提取出动力学参数。

这种方法的优势在于能够适应不同机器人的动力学模型,并能够快速准确地辨识参数。

近年来,深度学习技术的兴起为机器学习方法在动力学参数辨识中的应用提供了更多的可能性。

此外,还有一些新的研究成果将传统的物理动力学模型与数据驱动的方法相结合,以提高参数辨识的准确性。

例如,研究人员提出了一种基于时间刻度的辨识方法,该方法通过将物理模型与观测数据进行时间对齐,从而准确地辨识出动力学参数。

这种方法能够有效地解决传统方法中由于时间误差引起的参数辨识困难的问题。

除了上述介绍的方法,还有许多其他的研究成果在机器人动力学参数辨识领域取得了突破。

例如,一些研究人员提出了新的辨识算法,如基于贝叶斯方法、进化算法等。

同时,还有一些研究关注辨识方法的实时性和计算效率,以适应机器人实时应用的需求。

机器人运动学与动力学参数辨识

机器人运动学与动力学参数辨识

机器人运动学与动力学参数辨识机器人在现代工业中起着至关重要的作用,在许多领域被广泛应用。

而要使机器人能够精准地执行任务,需要对其运动学和动力学参数进行准确辨识。

机器人的运动学和动力学参数是描述机器人运动和力学特性的重要参数。

运动学参数主要包括位姿参数(如机器人的坐标和角度等),而动力学参数则包括质量、惯性矩阵和摩擦力等。

机器人运动学的研究主要关注机器人的位姿和轨迹,通过定义机器人的坐标系和关节坐标来描述机器人的运动状态。

机器人动力学则关注机器人在运动过程中的力学特性,如力、力矩和速度等。

机器人的运动学和动力学参数辨识旨在精确地确定机器人的参数,进而提高机器人的运动和控制性能。

机器人运动学和动力学参数辨识的方法可以分为基于物理模型和非基于物理模型的方法。

基于物理模型的方法主要是通过解析机器人的数学方程来确定参数,比较常用的方法有最小二乘法和最大似然法。

而非基于物理模型的方法则是通过实验数据的采集和处理来辨识参数,这种方法需要较大的样本量和数据处理能力。

在机器人运动学参数辨识中,最小二乘法是一种常用的方法。

该方法通过最小化误差平方和来估计机器人的参数。

具体步骤是先设置参数初值,然后通过运动学模型计算机器人的位姿,最后通过误差函数的最小化来求解参数,使得计算结果与实际观测值之间的差异最小。

机器人动力学参数的辨识相对较为复杂,通常需要通过实验数据和逆动力学模型来进行。

逆动力学模型是根据机器人运动学和动力学方程推导得到的,可以通过遗传算法、神经网络等方法来优化参数,从而准确地描述机器人的力学性能。

除了基于物理模型和非基于物理模型的方法外,还有一些其他方法可用于机器人运动学和动力学参数的辨识。

例如,基于惯性传感器的方法可以通过测量机器人的加速度和角速度来辨识参数,这种方法可以克服物理模型误差和噪声对参数辨识的影响。

总之,机器人运动学和动力学参数的辨识对于机器人的精确控制和运动能力至关重要。

通过准确辨识机器人的参数,可以提高机器人的精度、稳定性和可靠性,进而推动机器人技术的发展和应用。

基于角动量守恒的空间机器人动力学参数辩识

基于角动量守恒的空间机器人动力学参数辩识
第 3 卷 第 3期 l
21 0 0年 3 月
宇 航 学 报
J u lo s o a t s o ma fA t n ui r c
Vo . No 3 131

M ac rh
2 0 01
基 于 角动 量 守恒 的 空 间机器 人动 力学 参数 辩 识
刘 宇 ,夏 丹 ,李 瑰 贤 ,徐 文 福
的动 力学参 数最小 集 , 方 法采用低 通滤 波技术 , 该 不
需要直 接测 量 关 节 的加 速 度 。0 a和 H n ag uM u gD n
动力 学参数 辨识 方法 很难直 接用 于空 间机器人 。首
先, 待辨识 的动力 学 参 数更 多 ; 次 , 空 间微 重力 其 在
( .哈 尔 滨 工 业 大学 空 间智 能 系 统 研 究 所 , 哈尔 滨 100 ; .哈 尔 滨 工 业 大学 机 械 设 计 与 理 论 系 ,哈尔 滨 100 ) 1 50 1 2 50 1

要 :空 间机 器 人 由 于加 工 、 装配 误 差 以及 在 轨 燃 料消 耗 等 因素 使 其 名 义公 称 参 数 与 实 际 动力 学 参 数 相 比存
环境 下 , 某些 用到 重 力 平衡 原 理 的辨 识 方 法无 法 使 用… 。另外 , 目前 用 于 测量 空 间 机 器人 关 节 加 速 度
等提 出了基 于机械 臂 的空间机 器人 在轨动力 学参数
辨识 方法 , 辨识 质 量 和质 心 , 辨 识 惯 性 张 量 。 先 再
R L m a eo G Hm ne 采用 加速 度计 来 辨识 空 间 a pf H , i i r i g 机器 人 的惯性参 数 , 这 个方 法仅 用 于基 座 和 末端 但 操作 器载 荷 的辨 识 。

空间机器人动力学参数辨识的开题报告

空间机器人动力学参数辨识的开题报告

空间机器人动力学参数辨识的开题报告一、选题背景和意义空间机器人是指用于在空间环境中执行特定任务的机器人。

与地面机器人不同的是,空间机器人面临的环境条件更为恶劣,例如极低温、强烈的电磁辐射、高真空等。

在空间任务中,机器人的动力学参数辨识是一项重要的任务,因为它能够为机器人的控制系统提供必要的信息。

然而,空间机器人的动力学参数辨识对技术要求极高,目前国内外对该问题的研究还不充分,因此此项研究势在必行。

二、研究内容和方法本次研究旨在开发一种有效的方法,用于空间机器人动力学参数辨识。

研究内容包括以下几个方面:1、空间机器人动力学模型的建立:空间机器人动力学模型是机器人控制系统调试和性能分析的关键之一,因此研究动力学模型建立的方法至关重要。

2、动力学参数辨识的算法设计:空间机器人的动力学参数数量庞大,需要采用系统化的方法进行辨识,因此需要针对空间机器人的特殊情况,设计一种合适的参数辨识算法。

3、仿真实验:通过对建立的动力学模型进行仿真实验,验证所设计的动力学参数辨识算法是否有效。

研究方法主要包括理论分析和仿真实验两部分。

理论分析主要包括动力学模型的建立和参数辨识算法的设计;仿真实验则是根据建立的动力学模型进行的,通过分析辨识结果的准确性来验证所设计的辨识算法的有效性。

三、预期目标和成果本研究旨在提高空间机器人动力学参数辨识算法的准确性和实用性,预期达到以下目标和成果:1、建立基于变参数的空间机器人动力学模型;2、设计一种基于优化算法的动力学参数辨识方法;3、仿真实验验证所设计的动力学参数辨识算法是否有效;4、撰写研究论文并向相关领域的学术期刊投稿。

四、研究难点和解决方案空间机器人动力学参数辨识是一项难度较大的任务,主要有以下几个难点:1、系统的非线性:空间机器人的动力学模型复杂,非线性性很强,需要研究适合空间机器人的动力学模型建立方法。

2、参数数量大:空间机器人的动力学参数数量很多,通过实验手段进行辨识困难。

空间机器人抓捕未知目标的动力学参数辨识

空间机器人抓捕未知目标的动力学参数辨识
辨 识精 度 ,适合 实际工程 应 用。
关键词 参数辨识 ; 抓捕 目标;空间机器人 中图分类 号 :4 2 3 . 9 T P 2 4 2 文献标识码 :A 文章 编号 :1 6 7 4 — 5 8 2 5( 2 0 1 3 )0 2 — 0 0 5 6 — 0 5
1引 言
空 间机器 人 系统在 执行 任务 过程 中 ,机 器人 抓
线辨 识 方 法主要 基 于 线动 量及 角动 量 守恒 方程 ,将 目标 物体 作 为末 端杆 件或 末端执 行 器的 一
部分 。这些方法的辨识结果是末端杆件的动 力学参数而非 目标物体本身的参数 ,并且 需要测 量 多种 传 感信 息 。与现 有 方 法 不 同 ,在 惯 性 坐标 系 中基 于达 朗 贝尔原理 和 欧拉 方 程 ,提 出 了
捕未知非合作 目标会改变系统的动力学参数。 因此 , 在运动控制时对 目标物体进行参数辨识具有十分重 要的现实意义 : ①通过辨识 目 标物体的质量参数 , 可 以预判 目 标物体 的质量是否超出空间机器人负载 的 额定范 围, 从而确定 目标任务是否可行 ; ②通过辨识
目标物 体 的质量 、 质 心和惯 量参 数 , 可 以保 证 系统 动
的动力学参数而非 目 标物体本身的参数。 陈恩伟圜 等人将众多国内外学者提 出的对操作
臂惯 性参 数辨 识 问题 的研究方 法 归结 为 4类 :① 解
体测量方法 ; ②解体 实验方法l 4 . 5 ; ③C A D方法嘲 ;
④理 论辨 识方 法 。他 们指 出 了这些方 法 尚存 在 的 缺陷, 在 此基 础上 提 出了利用 多维 力传感 器 的信 息 , 通 过牛 顿一 欧拉 动力学 方程来 辨识 操 作臂 的惯 性参

机器人运动学与动力学参数辨识方法研究

机器人运动学与动力学参数辨识方法研究

机器人运动学与动力学参数辨识方法研究一、引言机器人技术在现代工业中发挥着重要的作用。

机器人的运动学和动力学参数是设计和控制机器人的关键。

然而,由于机器人的复杂性和多样性,准确地辨识机器人的运动学和动力学参数一直是一个挑战。

本文将研究机器人运动学与动力学参数的辨识方法。

二、机器人运动学参数辨识方法机器人的运动学参数描述了机器人在运动学上的特性。

辨识机器人的运动学参数是基于机器人的几何形状和连杆长度等信息。

常见的机器人运动学参数辨识方法包括离线辨识和在线辨识。

离线辨识方法是通过对机器人进行一系列特定运动的实验,并根据实验数据计算机器人的运动学参数。

该方法的优点是准确度高,但需要大量的实验数据和较长的计算时间。

在线辨识方法是在机器人运动过程中通过传感器获取数据,然后通过辨识算法实时计算机器人的运动学参数。

该方法的优点是实时性强,但辨识结果可能存在误差。

三、机器人动力学参数辨识方法机器人的动力学参数描述了机器人在动力学上的特性。

辨识机器人的动力学参数是基于机器人的质量、摩擦力等信息。

常见的机器人动力学参数辨识方法包括基于牛顿-欧拉动力学方程的方法和基于最小二乘法的方法。

基于牛顿-欧拉动力学方程的方法是通过推导和求解机器人的运动方程,然后通过实验数据辨识机器人的动力学参数。

该方法的优点是准确度高,但需要较强的数学理论和较大的计算量。

基于最小二乘法的方法是通过对机器人在多个位置和力矩条件下进行一系列实验,并根据实验数据利用最小二乘法辨识机器人的动力学参数。

该方法的优点是计算简单,但需要较多的实验数据。

四、机器人运动学与动力学参数辨识方法的发展趋势随着机器人技术的不断发展,机器人运动学与动力学参数辨识方法也在不断完善。

未来的研究重点主要集中在以下几个方向:1. 基于深度学习的参数辨识方法:利用深度学习的强大能力,将其应用于机器人运动学与动力学参数的辨识中,提高参数辨识的准确度和效率。

2. 基于传感器数据的参数辨识方法:利用更加先进和精准的传感器技术,提高机器人运动学与动力学参数的辨识精度。

机器人动力学参数辨识方法及其应用

机器人动力学参数辨识方法及其应用

机器人动力学参数辨识方法及其应用近年来,机器人技术发展迅猛,越来越多的机器人开始在工业制造、医疗卫生、航空航天等领域得到广泛应用。

然而,机器人的实际应用需要满足高精度、高速度、高可靠性的需求,因此机器人的动力学参数辨识显得尤为重要。

本文将围绕机器人动力学参数辨识方法及其应用展开讨论。

一、机器人动力学参数辨识方法机器人动力学参数辨识是指通过实验数据来估计机器人的运动方程中的未知参数,例如惯量、摩擦力、弹性系数等。

因此,机器人动力学参数辨识需要进行实验观测,获得机器人在不同位置、不同速度下的动态响应。

下面将介绍几种机器人动力学参数辨识方法。

1.最小二乘法最小二乘法是一种线性回归分析方法,可以用于机器人动力学参数辨识。

该方法通过最小化误差平方和的方式,求出机器人运动方程中的未知参数。

最小二乘法的优点是计算简单,但它对数据的偏差敏感,且只适用于线性模型。

2.基于神经网络的方法神经网络是一种能够学习、归纳、推理的人工智能技术,可用于机器人动力学参数辨识。

在使用神经网络进行辨识时,通过输入机器人的运动学和动力学参数以及实验数据,训练神经网络模型来获得机器人的未知参数。

神经网络的优点是可以适应非线性和复杂的系统模型,但是需要大量的训练数据和较强的计算能力。

3.遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,可用于机器人动力学参数辨识。

遗传算法通过自然选择、基因交叉和基因突变等操作,优化机器人的运动模型,从而得到机器人的动力学参数。

遗传算法的优点是可以适应复杂的非线性和随机环境,但是运算速度较慢。

二、机器人动力学参数辨识应用机器人动力学参数辨识应用广泛,除了在机器人控制领域应用外,也可以应用于机器人的设计、制造和维护。

1.机器人控制机器人动力学参数辨识可以用于机器人控制中,通过实时辨识机器人的动力学参数,实现更精准、更快速的控制。

例如,在运动控制中,通过辨识机器人的惯量、摩擦系数等参数,可以实现更加精确的运动控制。

空间机器人动力学参数在轨辨识方法

空间机器人动力学参数在轨辨识方法

Pa a e e sf r S c bo s r m tr o pa e Ro t
D N e , I a jn , HA e , A G X o g O G L i L n— u Z NG K iHU N i Y n
( .C l g f s o a t s N r w s r o tc ncl n e i , i n S a x 7 0 7 ,C ia 1 o e eo t n ui , o h et n P l eh ia U i r t X ’ h n i 1 0 2 hn ; l A r c t e y v sy a
o s u e oo ti h e t e au so ep r me es h e u t o e smu ain v rf a i p ra h c n d i s d t b an t e i n i d v l e ft aa tr .T e r s l ft i lt e y t tt sa p o c a d i f h s h o i h h
q i l adac r e et ednm c aa ee de sr o ecn l g s civd h i apoc n— uc y n cua l i n f t ya is rm tr a nuesm ot i hee .T s p rahea k tyd i h y p sn o r n ia
关键词 : 空间机器人 ; 动力学 ; 参数辨识 ; 角动量守恒
中图 分 类 号 : 4 82 V4 .1 文献 标 识 码 : B
On — O r i d n i c to g r t fDy a i s — b tI e tf a i n Al o ihm o n m c i
b e y a c a a tr d n i c t n b sn e f g ttl mer a a a d wi o ts e il a u e n p a au ls d n mis p r mee i e t ai y u i g t ih e e t d t n t u p ca s i f o h l y h me s r me ta p r t s o p r t n p o e u e A u t e e e r h,t e a p o c s a p tn il ag r h t xe d d t e l— ro eai r c d r . s a f r r r s ac o h h p r a h i o e t lo t m o b e tn e o a r a a i e

机器人动力学参数辨识

机器人动力学参数辨识

机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是指通过实验或计算的方法,确定机器人的动力学参数,包括机器人的质量、惯性、摩擦等相关参数。

这些参数的准确性对于设计、控制和模拟机器人系统都具有重要意义。

本文将介绍机器人动力学参数辨识的背景、方法及其应用。

一、背景在机器人研究和应用中,准确的动力学参数是保障机器人系统控制和运动的关键。

机器人动力学参数包括质量、惯性、摩擦等因素,这些参数的准确性直接影响机器人的运动控制精度和能量消耗。

然而,机器人的结构复杂,参数多且难以测量,因此如何获取机器人的动力学参数一直是一个挑战。

二、方法1. 基于建模的参数辨识方法基于建模的参数辨识方法是通过建立机器人的动力学模型,利用实验或计算的方法对模型参数进行辨识。

常用的建模方法有拉格朗日法、牛顿-欧拉法等。

通过对机器人运动的观测和测量,可以得到机器人的位置、速度和加速度等信息,进而可以辨识出相关的动力学参数。

2. 基于优化的参数辨识方法基于优化的参数辨识方法是通过优化算法,将机器人的实际运动数据与建模的理论运动数据进行比较,从而得到最优的参数值。

常用的优化算法有最小二乘法、遗传算法等。

这种方法相对于基于建模的方法更加灵活,不需要建立复杂的动力学模型,适用于复杂机器人系统的参数辨识。

三、应用1. 机器人运动控制机器人动力学参数的准确性对机器人的运动控制非常重要。

辨识出准确的动力学参数可以提高机器人的运动控制精度和稳定性,从而实现更高级别的自主导航和操作。

2. 机器人建模与仿真建立准确的机器人动力学模型是进行机器人建模和仿真的基础。

通过辨识出机器人的动力学参数,可以建立更真实、准确的机器人模型,为机器人的运动和控制仿真提供准确的基础。

3. 机器人故障诊断与维修机器人动力学参数辨识还可以应用于机器人的故障诊断和维修。

通过辨识出机器人的动力学参数,可以对机器人进行故障诊断和故障定位,从而提高故障排除的效率和准确性。

四、总结机器人动力学参数辨识是实现准确运动控制、模型建立和故障诊断的关键步骤。

机器人动力学参数识别

机器人动力学参数识别

机器人动力学参数识别引言:机器人动力学参数是描述机器人运动过程中的力学特性的重要参数。

准确识别机器人的动力学参数对于机器人的控制和规划具有重要意义。

本文将介绍机器人动力学参数的定义和意义,以及几种常用的动力学参数识别方法。

一、机器人动力学参数的定义和意义:机器人动力学参数是指描述机器人在运动过程中所受到的力和力矩的参数。

这些参数可以反映机器人的质量分布、惯性矩阵、摩擦等特性。

准确识别机器人的动力学参数可以帮助我们更好地理解机器人的运动规律,从而实现对机器人的精确控制和路径规划。

二、机器人动力学参数的识别方法:1. 基于力传感器的方法:该方法通过在机器人的末端或关节上安装力传感器,测量机器人在运动过程中所受到的力和力矩,从而间接获得机器人的动力学参数。

通过对力传感器数据的处理和分析,可以得到机器人的质量分布和惯性矩阵等参数。

2. 基于惯性参数识别的方法:该方法通过对机器人在不同姿态下的运动学和动力学特性进行建模和分析,通过最小二乘法等数学方法拟合实验数据,从而识别出机器人的动力学参数。

这种方法的优点是可以在不需要额外传感器的情况下获得机器人的动力学参数。

3. 基于系统辨识的方法:该方法通过对机器人的运动学和动力学方程进行建模,利用系统辨识理论和方法对机器人的动力学参数进行估计和识别。

这种方法的优点是可以考虑到机器人系统的非线性和耦合特性,提高参数识别的准确性。

三、机器人动力学参数识别的挑战:机器人动力学参数识别是一个复杂的问题,存在着一些挑战。

首先,机器人系统具有非线性和耦合特性,这使得参数识别过程更加困难。

其次,机器人在运动过程中存在着不确定性和噪声,这会对参数识别的准确性造成影响。

此外,机器人的动力学参数通常较多,需要进行大量的实验和计算才能得到准确的结果。

四、机器人动力学参数识别的应用:准确识别机器人的动力学参数对于机器人的控制和规划具有重要意义。

通过获得机器人的动力学参数,可以实现对机器人的精确控制和路径规划,提高机器人的运动速度和精度,提高机器人的工作效率和安全性。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是机器人控制领域的一个重要研究课题。

在机器人控制中,动力学参数是非常重要的一部分,它们直接影响着机器人的运动学和动力学性能。

而电机惯量作为动力学参数的一部分,也是需要被考虑的重点之一。

电机惯量,即电机的转动惯量,衡量了电机对外力的反应能力。

它的大小直接影响了机器人的动态响应能力,而对于精密控制的机器人系统来说,电机的惯量参数更是至关重要的。

在机器人动力学参数辨识中,考虑电机惯量是非常必要的。

让我们来了解一下机器人动力学参数辨识的一般流程。

动力学参数辨识是指通过一系列实验或计算方法,确定机器人运动学和动力学模型中的参数。

它通常包括了质量参数、惯量参数、摩擦参数等,而电机惯量则是其中的重要组成部分之一。

在进行动力学参数辨识时,一般会通过各种实验手段来获取机器人的运动学和动力学数据。

这些数据可以来自于机器人的运动轨迹、力传感器的反馈、电机的转速等。

而在考虑电机惯量的情况下,还需要对电机本身进行一系列的实验和测试,以获取电机的惯量参数。

除了实验方法外,还可以通过计算方法来获取电机的惯量参数。

通过电机的内部结构和物理特性,可以建立相应的数学模型,计算出电机的惯量参数。

这种方法虽然不需要进行实验,但需要对电机的结构和物理特性有很深的了解,同时计算方法的准确性也需要得到保障。

在考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识中,需要特别注意以下几点。

要对电机的惯量参数进行系统的分析和研究,了解其对机器人动力学行为的影响。

需要选择合适的实验方法和数据处理技术,确保获取的惯量参数值具有较高的准确性和可靠性。

需要将获取的惯量参数值与机器人的运动学和动力学模型相结合,进一步优化机器人的控制算法和运动规划策略。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识是一个重要的研究课题,它直接关系到机器人系统的动态性能和控制精度。

通过实验方法和计算方法,获取电机的惯量参数值,并将其应用到机器人的控制算法和运动规划中,可以提高机器人系统的性能和稳定性,推动机器人技术在各个领域的应用和发展。

机器人运动学与动力学分析与优化设计

机器人运动学与动力学分析与优化设计

机器人运动学与动力学分析与优化设计机器人技术的发展已经成为现代工业制造和生活领域的重要支撑,机器人运动学与动力学分析与优化设计是机器人技术的关键环节。

本文将重点探讨机器人运动学与动力学的基本概念和原理,并介绍一些常见的优化设计方法和应用。

一、机器人运动学分析机器人运动学研究机器人在工作空间内的位置、姿态和路径规划问题。

常见的机器人运动学模型包括点模型、几何模型和力学模型。

点模型主要研究机器人末端的位置,几何模型则研究机器人末端的位置和姿态,力学模型则融合了机器人的运动学和力学性能。

机器人运动学分析的核心是建立机器人的正逆运动学方程,正运动学方程是通过机器人的关节变量计算机器人的末端位置和姿态,逆运动学方程则是通过机器人的末端位置和姿态计算机器人的关节变量。

机器人的运动学分析可以帮助我们解决路径规划、轨迹控制和碰撞检测等问题。

二、机器人动力学分析机器人动力学研究机器人在工作过程中的力学特性和动力学性能。

机器人动力学分析可以帮助我们了解机器人在执行任务时的受力情况,以及如何控制机器人的力和力矩。

机器人动力学分析的核心是建立机器人的运动方程,其中包括牛顿-欧拉定律和拉格朗日方程等。

通过解决这些方程,可以求解出机器人的关节力和关节加速度,进而实现机器人运动的控制和优化。

三、机器人运动学和动力学的优化设计优化设计是指在给定的约束条件下,寻找最优解的过程。

在机器人技术中,运动学和动力学的优化设计可以帮助我们提高机器人的运动性能和工作效率。

对于机器人运动学的优化设计,可以采用基于几何学的方法,通过改变机器人的结构或者关节参数来实现。

例如,改变机器人的连杆长度和角度等,可以改变机器人的可达性和工作空间,提高机器人工作效率。

对于机器人动力学的优化设计,可以采用基于控制理论的方法,通过设计合适的控制算法来实现。

例如,采用最优控制算法和自适应控制算法,可以有效地降低机器人的能耗和振动,提高机器人的运动精度和稳定性。

四、机器人运动学与动力学分析与优化设计的应用机器人运动学与动力学分析与优化设计在很多领域都得到了广泛的应用。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是指通过对机器人的运动学和动力学特性进行建模和实验研究,来识别和确定其动力学参数,以更精确地描述和控制机器人的运动和力学特性。

在机器人控制和运动规划中,准确的动力学参数是至关重要的,它们直接影响着机器人的运动轨迹、能量消耗和控制精度。

在机器人控制系统的设计和优化中,考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识具有重要意义。

一、研究背景和意义目前,随着工业机器人、服务机器人和人oid机器人等应用领域的不断扩大,对机器人的运动控制和运动规划要求也越来越高。

例如在工业自动化领域,对机器人的高速、高精度运动控制要求越来越严格;在服务机器人领域,对机器人智能化行为和灵活性的要求也日益提高。

在这些应用领域中,机器人的运动学和动力学参数是控制系统设计的基础。

而在实际应用中,机器人的运动学和动力学参数通常是通过理论模型推导或者实验测量获得的。

然而受到传感器精度、环境干扰等因素的影响,实际测量的参数往往存在一定程度的误差。

考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识就显得尤为重要。

电机惯量是指电机转子转动惯量和负载转矩惯量,它们是描述电机动力学特性的重要参数。

在传统的机器人动力学参数辨识中,往往忽略了电机惯量的影响,或者假设电机惯量是已知的常数。

然而实际上,电机惯量常常会因为电机本身的设计特性和工作环境的影响而发生变化,尤其在一些高速、高精度的应用场景中,电机惯量的变化会对机器人的动力学特性产生显著影响,从而影响控制系统的性能和鲁棒性。

考虑电机惯量对机器人动力学参数辨识具有重要意义。

一方面,通过对电机惯量的辨识可以更准确地确定机器人的动力学参数,提高控制系统的精度和鲁棒性;对电机惯量的实时监测和补偿也有利于提高机器人的运动性能和能耗效率。

二、研究内容及方法针对电机惯量对机器人动力学参数辨识的重要性,目前国内外已有一些相关研究工作。

通常,这些工作主要从理论建模和实验测量两个方面入手,通过分析电机和机器人的动力学特性,提出相应的动力学模型,并通过实验测试和数据处理来辨识和验证动力学参数。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是一个非常重要的研究领域,它关乎到机器人的运动控制和路径规划等方面。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识更是一项具有挑战性的工作。

在机器人的运动过程中,电机惯量是一个非常重要的参数,它直接影响到机器人的动力学性能。

正确地辨识和考虑电机惯量对于机器人的运动控制和路径规划等方面具有重要意义。

本文将从机器人动力学参数辨识的理论基础、方法与挑战以及未来发展方向等方面展开讨论,旨在深入探讨考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识的相关问题。

一、理论基础1. 机器人动力学参数辨识的理论基础机器人动力学参数辨识是指通过实验数据或仿真数据来识别机器人的动力学参数,包括质心位置、质量、摩擦力、惯性矩阵等参数。

这些参数对于机器人的运动学和动力学分析非常重要,它们直接影响机器人的运动控制、路径规划、碰撞检测等方面。

正确地辨识机器人的动力学参数对于提高机器人的运动性能具有重要意义。

2. 电机惯量在机器人动力学参数中的重要性电机惯量是电机的旋转惯量和转动摩擦力矩的综合参数,也是影响机器人动力学性能的重要因素之一。

在机器人的运动过程中,电机惯量直接影响到机器人的动力学特性,包括加速度、角加速度、速度等,在进行机器人动力学参数辨识时必须正确地考虑和辨识电机惯量。

1. 方法考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识需要综合运用系统辨识、优化算法、数学建模、实验数据采集等方法。

需要建立机器人的动力学模型,然后通过采集实验数据或仿真数据来进行参数辨识,最后再通过优化算法来对参数进行最优化调整,以获得更精确的动力学参数。

2. 挑战考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识面临一些挑战。

电机惯量是一个非线性参数,而传统的参数辨识方法大多是基于线性系统模型的,因此在进行电机惯量的参数辨识时需要克服非线性系统的挑战。

电机惯量通常需要通过专门的实验设备来获取,而这些设备通常比较昂贵,对于一些小型机器人来说成本较高。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是一个复杂而重要的问题,其中考虑电机惯量是一个关键的方面。

电机惯量是电机运动学和动力学参数的重要组成部分,它对机器人的运动控制和轨迹规划有着重要影响。

在机器人动力学参数辨识的过程中,考虑电机惯量是必不可少的一部分,它决定了机器人的动力学行为和运动特性。

本文将探讨考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识的相关问题。

在机器人动力学参数辨识的过程中,电机惯量的准确辨识是一个非常关键的问题。

通常情况下,可以通过实验测量和模型辨识两种方法来获取电机的惯量参数。

实验测量是指通过实际测试和数据采集来获取电机的动力学特性,包括转子的转动惯量、惯性系数等参数。

而模型辨识是指通过建立电机的动力学模型,并利用系统辨识技术来识别模型参数。

这两种方法各有优劣,实际应用中可以根据具体情况选择合适的方法来进行电机惯量的辨识。

在进行电机惯量的辨识时,需要考虑到一些影响因素。

电机惯量与电机的结构和材料有关,不同类型的电机其惯量参数也会有所不同。

在进行电机惯量辨识时,需要考虑到具体的电机类型和结构特点,确保所获取的参数能够准确反映电机的动力学特性。

还需要考虑到测量误差和系统误差对参数辨识的影响,以及如何通过合理的实验设计和辨识方法来减小误差,提高参数估计的准确性和可靠性。

在实际机器人系统中,考虑电机惯量的参数辨识对于机器人的运动控制和轨迹规划至关重要。

通过准确获取电机惯量参数,可以更好地理解和分析机器人的动力学行为,提高运动控制的精度和响应速度,实现更加灵活和高效的运动特性。

合理的电机惯量辨识结果也可以为机器人的轨迹规划和运动路径优化提供重要参考,确保机器人在运动过程中能够更加稳定和可靠地执行各种任务。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识机器人动力学参数辨识是指通过实验或者理论方法,来确定机器人在运动学或者动力学模型中的未知参数。

在机器人运动学和动力学模型中,电机的惯量是一个重要的参数,它直接影响着机器人的运动特性和控制性能。

在进行机器人动力学参数辨识时,考虑电机的惯量是非常重要的。

本文将围绕着考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识展开讨论,首先介绍机器人动力学参数辨识的背景和意义,然后详细阐述考虑电机惯量的参数辨识方法,最后总结其在机器人领域的应用前景。

一、机器人动力学参数辨识的背景和意义机器人是一种能够自主执行任务的机械装置,它可以在各种环境中进行工作。

在机器人的运动控制中,动力学参数是非常重要的。

它们包括了机器人的质量、惯量、摩擦系数等信息,直接影响着机器人的运动规划和控制性能。

由于机器人的结构复杂性和工作环境的多样性,这些参数通常是未知的,因此需要进行参数辨识来确定它们的数值。

1. 实验法实验法是一种通过对机器人进行实际运动测试来确定动力学参数的方法。

在考虑电机惯量的参数辨识中,可以利用实验法来测量电机的惯量参数。

一般来说,可以利用力传感器和编码器等装置来测量机器人的力和位移,然后通过数据处理和参数辨识算法来确定电机的惯量参数。

2. 理论法考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识在工业和科研领域具有广阔的应用前景。

在工业生产中,机器人被广泛应用于装配、焊接、搬运等工作,而机器人的运动规划和控制性能直接影响着生产效率和产品质量,通过参数辨识来提高机器人的运动学和动力学模型的准确性,对于提高生产效率和产品质量具有重要意义。

在科研领域,考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识可以帮助研究人员更好地理解机器人的运动特性和控制性能,进而推动机器人技术的发展。

特别是在人工智能、自主导航等领域,对机器人动力学参数的准确辨识是实现机器人自主工作和智能控制的关键。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识是一个具有重要意义的研究课题,它将为机器人的运动规划和控制性能的提高提供重要支持,同时也将推动机器人技术的发展和应用。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识1. 引言1.1 引言在现代机器人控制领域,准确的动力学参数是实现机器人高效运动和精准控制的关键。

而电机惯量作为机器人动力学参数中的一个重要指标,对于机器人的运动学和动力学特性有着重要的影响。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识成为了当前研究的热点之一。

本文将首先介绍研究的背景和意义,阐述电机惯量在机器人运动中的重要性。

然后,将详细探讨机器人动力学参数辨识方法的基本原理和常用技术。

接着,将提出考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识模型,并通过实验验证模型的有效性和可靠性。

将对实验结果进行分析和总结,得出结论并展望未来的研究方向。

通过本文的研究,旨在为机器人动力学参数辨识提供新的思路和方法,推动机器人控制技术的发展。

2. 正文2.1 研究背景机器人动力学是机器人领域中的一个重要研究方向,它旨在研究机器人体系结构和运动规律。

在机器人的运动过程中,电机是提供动力的核心部件之一。

而电机惯量是描述电机运动惯性特性的重要参数之一,它对机器人的运动控制和轨迹规划具有重要影响。

在以往的机器人动力学参数辨识研究中,往往忽略了电机惯量对系统动力学行为的影响。

电机惯量的准确性对于机器人的运动控制和轨迹规划至关重要。

考虑电机惯量的机器人动力学参数辨识成为当前研究的热点之一。

在实际应用中,由于电机惯量通常不易直接测量,传统的参数辨识方法往往存在着一定的局限性。

如何结合现有的辨识方法,同时考虑电机惯量,提高参数辨识的准确性和稳定性成为亟待解决的问题。

未来的研究将着重于发展新的机器人动力学参数辨识方法,以考虑电机惯量的影响,并通过实验验证来验证模型的准确性和有效性。

这将为提高机器人运动控制的精度和稳定性提供重要的理论依据和技术支持。

2.2 电机惯量的重要性电机惯量在机器人动力学参数辨识中占据着非常重要的位置。

电机惯量是指电机对外界物体转动的惯性作用。

在机器人运动过程中,电机的惯量会对机器人的运动和控制产生影响,影响机器人系统的动态响应和稳定性。

机器人技术基础实验报告10(机器人动力学参数辨识程序使用说明)

机器人技术基础实验报告10(机器人动力学参数辨识程序使用说明)
机器人动力学参数辨识程序使用说明
请从上往下进行运行
先运行set_dynamics_parameters.m设置参数
1、dynamics_full_solve.m:求解动力学方程(惯性相对质心)(包含关节惯性及摩擦)
2、dynamics_centerInertia_to_linkinertia.m:转换动力学质心惯量描述到连杆惯性描述
依赖:Optimaltrajectory_object_fun.m, Optimaltrajectory_plot.m
6、data_filtering.m: 数据微分及滤波
依赖:Angle_zerophase_digital_filtering.m, Angular_acc_zerophase_digital_filtering.m, Torque_angle_zerophase_digital_filtering.m
6、data_filtering.m: 数据微分及滤波
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。
即可进行验证
运行
11、mat_to_workspace.m 将真机采集的数据导入工作空间。
9、lineamodel_leastsquares_parameter_estimation.m: 最小二乘估计,求解模型参数
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。
然后运行slx仿真文件采集验证数据opt_x_test
10、estimation_parameter_verify.m: 对比测试轨迹对应的关节力矩与利用辨识的动力学参数计算的力矩。拟合程度表面辨识参数的准确性。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

硕 士 研 究 生: 夏丹 导 师: 李瑰贤 教授 申 请 学 位: 工学硕士 学 科 、 专 业: 机械设计及理论 所 在 单 位: 机电工程学院 答 辩 日 期: 2009 年 6 月 29 日 授 予 学 位 单 位: 哈尔滨工业大学
Classified Index: TP24 U.D.C.: 510.80
- II -
哈尔滨工业大学fied the result by least square method. At last, the paper also utilizes GUI in MATLAB to program software for the problem of identification for two-joint and six-joint space robots, fulfill the interface display of input-output of parameters identification, then expresses the identification effect in figures visually, enhanced the interaction of interface. Keywords space robots, dynamics parameter identification, least square method, genetic algorithm, software programming
- III -
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文



要 .........................................................................................................................I
Dissertation for the Master Degree in Engineering
DYNAMIC PARAMETERS IDENTIFICATION AND THE SOFTWARE DESIGN OF SPACE ROBOT
Candidate: Supervisor: Academic Degree Applied for: Specialty: Affiliation: Date of Oral Examination:
-I-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
For a space robot there are some errors between its nominal dynamic parameters and real dynamic ones because of some factors of machining and assembly. However, path planning for the space robot is different from that on the ground, since the dynamic parameters exist in its generalized Jacobian matrix, the calculated trajectory will deviate from the really desired one, which will cause some pose errors of the end-effectors. In order to make space robots get higher Precision when space robots execute space task, the identification of dynamics parameter shows more important. However, because of the microgravity environment, some methods which use the principle of gravity balance fail to unitize. Furthermore, some sensors use to measure acceleration and driving moment in space robots have lower signal-to-noise ratio. How to study on the economic and feasible method for identification of dynamics parameters in the space task for space robots is the difficulty points in the area. At the same time, that is the research purpose of my paper. In the research, the system of space robots only need to assemble angular and base displacement sensor and angular velocity sensor, not to assemble base force/Torque Sensor and acceleration sensors, moreover, the paper use the method which base on the conservation of angular momentum, finish the identification process by the deviation value of flywheel angular momentum, simplified the space robot system, economized the cost. First of all, according to the conservation of angular momentum equation, it obtain the error model, according to cubic polynomial interpolation, it plan the Trajectory of base and angular., then identified the two – joint space robot model by least square method and genetic algorithm. Based on the theory, the paper research on the identification problem of sixjoint step by step. In least square method, the paper contrast the curve of flywheel angular momentum in the direction of roll, pitch and yaw, at the same time, the paper identifies the problem by genetic algorithm, in the process of identification, it appeared the early maturity phenomenon, induce the process of optimization terminated in advance, expected goals cannot be achieved, because of this reason, the paper improves the genetic algorithm by the method of small section method, elites to keep the tactics, big mutation operation. After the improvement of genetic algorithm, comparing the identification result from least square method, genetic algorithm appeared the superiority when parameter matrix is more complex. The paper also studies on the identification of unknown object captured by the space
硕士学位论文
空间机器人动力学参数辨识及其 软件设计
DYNAMIC PARAMETERS IDENTIFICATION AND THE SOFTWARE DESIGN OF SPACE ROBOT
夏丹
2009 年 6 月
国内图书分类号:TP24 国际图书分类号:510.80
工学硕士学位论文
空间机器人动力学参数辨识及其软件设计
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文


由于加工、装配误差以及在轨燃料消耗等原因,空间机器人名义动力学参 数与实际动力学参数相比存在一定的误差,而空间机器人路径规划和地面机器 人不同,其广义雅克比矩阵包含动力学参数,从而使计算轨迹偏离所要求的路 径,所以必须对动力学参数进行辨识,另一方面,为了提高控制精度,也需要 精确的动力学参数。因此,动力学参数辨识尤为重要。然而,在空间微重力环 境下,某些利用重力平衡原理的辨识方法无法应用;此外,用于测量空间机器 人关节加速度和驱动力矩的传感器,信噪比也较低。因而,在考虑空间机器人 的实际工作状态的情况下,研究一种经济、可行的动力学参数辨识方法,一直 是该领域的研究难点,同时也是本文研究的目的所在。 本文采用基于角动量守恒的动力学参数辨识方法,通过测量安装在基座上 的反作用力飞轮的角动量,并与利用系统名义动力学参数所计算的飞轮角动量 相比较来完成辨识过程。依据此种方法,空间机器人系统仅需安装常规的关节 角位移和角速度传感器、基座角位移和角速度传感器,而无需增加额外的传感 器,因而,简化了空间机器人系统,节约了研制成本。 首先,本文根据角动量守恒方程式建立动力学参数辨识的误差模型。以此 为基础,利用三次多项式插值法规划基座以及各关节的轨迹,实现对空间机器 人系统的激励。根据激励的结果,分别用最小二乘法和遗传算法对两关节空间 机器人模型进行动力学参数辨识仿真。 在上述研究基础上,进而讨论复杂的六自由度空间机器人动力学参数辨识 问题。类似地,用上述两种算法分别实现对空间机器人动力学参数辨识。然 而,在辨识中发现采用传统遗传算法容易产生 “早熟 ”现象,导致寻优过程过早 结束,达不到理想的辨识精度。有鉴于此,本文采用小区间生成法、精英保留 策略和大变异操作对原有遗传算法进行改进,并将动力学参数仿真的结果与最 小二乘法的辨识结果相对比,发现在参数矩阵复杂的情况下,遗传算法表现出 明显的优越性。本文还采用最小二乘法针对被捕获的未知物体的动力学参数进 行辨识。 最后,本文利用 matlab 的 GUI 对两关节以及六关节机器人动力学参数辨 识问题进行软件设计,实现了参数辨识输入和输出的界面显示,从而以图形方 式直观地表达了辨识效果,增强了可交互性。 关键词 空间机器人;动力学参数辨识;最小二乘法;遗传算法;软件编制
相关文档
最新文档