一种机械臂动力学参数辨识方法及参数验证方法技术

本发明专利技术公开了一种机械臂动力学参数辨识方法及参数验证方法，并具体公开了以下步骤：建立摩擦力模型和动力学模型，并读取初始动力学参数；采集动力学数据和摩擦力数据，并计算出真实力矩；摩擦力模型和动力学模型通过初始动力学参数对动力学参数进行交替迭代辨识；计算力矩误差；判断当前是否满足迭代终止条件，若满足，则输出当前的动力学参数；保存可用的动力学参数；对动力学参数进行验证和测试。具有的技术效果是：采用交替迭代的方式，可以使计算力矩向真实力矩进行收敛，以得到更加精准的力矩值，并获得对应的动力学参数；对动力学参数进行验证步骤和测试步骤，可以使动力学参数更具普遍性，并最终获取最优的动力学参数。并最终获取最优的动力学参数。并最终获取最优的动力学参数。

【技术实现步骤摘要】
一种机械臂动力学参数辨识方法及参数验证方法


[0001]本专利技术涉及机械臂控制领域，具体涉及一种机械臂动力学参数辨识方法及参数验证方法。

技术介绍

[0002]基于机械臂动力学模型的控制方法是实现机械臂人机协作功能的主要途径，该方法基于电机电流和电机力矩之间的特点，使用检测电机电流来替代力和力矩传感器，可以降低机械臂进行系统集成应用的成本，但是需要给机械臂建立精准全面的动力学模型，因此需要对动力学参数进行辨识。
[0003]传统的动力学参数辨识通常采用最小二乘法或加权最小二乘法进行辨识，公开号为CN114952858A的中国专利技术专利申请，公开了一种基于摩擦补偿控制的工业机器人轨迹跟踪方法和系统，并具体公开了：通过辨识得到的最小参数集代入机器人的动力学模型以得到辨识力矩，通过得出的辨识力矩与测量得到的力矩进行误差计算，并获得摩擦项系数和惯量矩阵，然后再计算摩擦补偿值，进一步完成摩擦补偿控制。这种辨识方法，动力学参数模型和摩擦力参数模型不能同时辨识，因此测量的力矩计算是同时克服了动力项和摩擦力，为相互耦合的组成，如果辨识得到的最小参数集不准确，则通过辨识力矩获得摩擦项系数和惯量矩阵更不正确，会导致摩擦补偿值不适应摩擦补偿控制，因此，获得精准的动力学参数至关重要。

技术实现思路

[0004]针对上述存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种机械臂动力学参数辨识方法及参数验证方法，以实现通过交替迭代的方式选择出合理的动力学参数。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的一方面提供了一种机械臂动力学参数辨识方法，包括以下步骤：
[0006]建立摩擦力模型和动力学模型，并读取初始动力学参数；
[0007]在动力学辨识轨迹下采集动力学数据，在摩擦力辨识轨迹下采集摩擦力数据，对动力学数据和摩擦力数据进行计算并得出真实力矩；
[0008]摩擦力模型和动力学模型通过初始动力学参数对动力学参数进行交替迭代辨识；
[0009]每次交替迭代辨识生成动力学参数和摩擦力参数，通过动力学参数和摩擦力参数计算出计算力矩；
[0010]真实力矩与每次计算出的计算力矩计算出力矩误差；
[0011]根据力矩误差或当前迭代次数判断当前交替迭代辨识过程是否满足迭代终止条件，若不满足，则继续交替迭代辨识，若满足，则输出当前的动力学参数。
[0012]进一步，所述交替迭代辨识包括以下步骤：
[0013]摩擦力模型通过摩擦力数据和初始动力学参数辨识出摩擦力参数，动力学模型通过摩擦力参数和动力学数据辨识出动力学参数；
[0014]摩擦力模型根据动力学参数和摩擦力数据辨识出新的摩擦力参数，动力学模型根据新的摩擦力参数和动力学数据辨识出新的动力学参数。
[0015]进一步，所述迭代终止条件包括：计算力矩与真实力矩的误差小于误差阈值，或，交替迭代辨识次数超出设定的迭代次数。
[0016]进一步，当所述迭代终止条件为计算力矩与真实力矩的误差小于误差阈值时，输出的动力学参数可用，否则输出的动力学参数不可用。
[0017]进一步，根据拉格朗日函数：求导出机械臂的运动学方程：其中，参数b
ij
表示关节i对关节j的加速度影响，ξ
i
为广义坐标q
i
下的广义力；g
i
()表示在当前位形下，重力对机械臂关节i轴产生的力矩；表示关节j和关节k的速度对关节i引起的哥式影响，表示由于关节j速度引起的关节i的离心作用；根据所述动力学数据将运动方程写为用于表达关节空间动力学模型的简洁矩阵形式：其中，B(q)表示惯性矩阵；为关节加速度为和速度相关的动力项：为黏滞摩擦转矩；为库伦摩擦转矩；g(q)为重力矩τ为驱动力矩；J
T
(q)表示雅可比矩阵；h
e
为环境中末端执行器施加的力和力矩向量；
[0018]进一步，所述摩擦力模型为库伦摩擦力模型、库仑+黏性摩擦模型、静摩擦+库仑+黏性摩擦模型中的一种，其中，
[0019]库伦摩擦力模型为：f(v)＝f
c sgn(v)；
[0020]库仑+黏性摩擦模型为：f(v)＝f
v
v+f
c sgn(v)；
[0021]静摩擦+库仑+黏性摩擦模型为：
[0022]Stribeck摩擦模型为：
[0023]其中，f是摩擦力，v是相对滑动速度，f
c
是库仑摩擦力，f
v
是黏性摩擦系数，f
s
是最大静摩擦力，v
s
是stribeck速度。
[0024]本专利技术的另一方面公开了一种参数验证方法，所述方法包括以下步骤：
[0025]在多个动力学辨识轨迹下采集多组动力学数据，在多个摩擦力辨识轨迹下采集多组摩擦力数据，将多组动力学数据和摩擦力数据划分为训练集、验证集和测试集；
[0026]将训练集中的多组动力学数据和多组摩擦力数据通过机械臂动力学参数模型辨识方法处理后，获得多个可用的动力学参数；
[0027]从多个可用的动力学参数中选择多个，用作验证动力学参数。
[0028]进一步，摩擦力模型通过验证动力学参数和验证集中的多组摩擦力数据辨识出多个验证摩擦力参数；
[0029]验证动力学参数与对应的验证摩擦力参数计算出多个验证计算力矩；
[0030]验证计算力矩与验证集中对应的真实力矩计算力矩误差；
[0031]选择最小的力矩误差对应的一组验证动力学参数，用作测试动力学参数。
[0032]进一步，摩擦力模型通过测试动力学参数和测试集中的多组摩擦力数据辨识出多
个测试摩擦力参数；
[0033]测试动力学参数与测试摩擦力参数计算出多个测试计算力矩；
[0034]测试计算力矩与测试集中对应的真实力矩计算多个力矩误差；
[0035]判断力矩误差是否均小于误差阈值，若是，则输出当前测试动力学参数，否则重新建立摩擦力模型。
[0036]进一步，所述多组动力学数据和摩擦力数据中训练集、验证集和测试集所占的比例为70％、20％和10％。
[0037]本公开的有益效果是：
[0038]1.本专利技术通过对摩擦力参数和动力学参数采用交替迭代的方式，将动力学参数和摩擦力参数同时进行辨识，可以使计算力矩向真实力矩进行收敛，以得到更加精准的力矩值，并获得对应的动力学参数；
[0039]2.通过对符合要求的动力学参数进行验证步骤和测试步骤，可以使动力学参数更具普遍性，并不只是在用来辨识的数据集上具有良好的效果，并最终获取最优的动力学参数。
附图说明
[0040]附图示出了本专利技术的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本专利技术的原理，其中包括了这些附图以提供对本专利技术的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
[0041]图1为本实施例中一种机械臂动力学参数辨识方法的示例性流程图；
[0042]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：建立摩擦力模型和动力学模型；读取初始动力学参数；在动力学辨识轨迹下采集动力学数据，在摩擦力辨识轨迹下采集摩擦力数据，根据动力学数据和摩擦力数据进行计算并得出真实力矩；利用摩擦力模型和动力学模型通过初始动力学参数对动力学参数进行交替迭代辨识；每次交替迭代辨识生成动力学参数和摩擦力参数，根据动力学参数和摩擦力参数计算出计算力矩；根据真实力矩与每次计算出的计算力矩计算出力矩误差；根据力矩误差或当前迭代次数判断当前交替迭代辨识过程是否满足迭代终止条件，若不满足，则继续交替迭代辨识，若满足，则输出当前的动力学参数。2.根据权利要求1所述的一种机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，所述交替迭代辨识包括以下步骤：利用摩擦力模型通过摩擦力数据和初始动力学参数辨识出摩擦力参数，动力学模型通过摩擦力参数和动力学数据辨识出动力学参数；利用摩擦力模型根据动力学参数和摩擦力数据辨识出新的摩擦力参数，动力学模型根据新的摩擦力参数和动力学数据辨识出新的动力学参数。3.根据权利要求1所述的一种机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，所述迭代终止条件包括：计算力矩与真实力矩的误差小于误差阈值，或，交替迭代辨识次数超出设定的迭代次数。4.根据权利要求3所述的一种机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，当所述迭代终止条件为计算力矩与真实力矩的误差小于误差阈值时，输出的动力学参数可用，否则输出的动力学参数不可用。5.根据权利要求1所述的一种机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，所述动力学模型的建立过程如下：根据拉格朗日函数：求导出机械臂的运动学方程：其中，表示关节i对关节j的加速度影响；ξ
i
为广义坐标q
i
下的广义力；g
i
(q)表示在当前位形下，重力对机械臂关节i轴产生的力矩；表示关节j和关节k的速度对关节i引起的哥式影响；表示由于关节j速度引起的关节i的离心作用；根据所述动力学数据将运动方程写为用于表达机械臂动力学模型的简洁矩阵形式：其中，B(q)表示惯性矩阵；为关节加速度；
为和速度相关的动力项；为黏滞摩擦转矩；为库伦摩擦转矩；g(q)为重力矩；τ为驱动力矩；J
T
(q)表示雅可比矩阵；h
e
为环境中末端执行器施加的力和力矩向量。6.根据权利要求1所述的一种机械臂动力学参数辨识方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：任晓宇，刘汝佳，王顺伟，
申请(专利权)人：航天科工智能机器人有限责任公司，
类型：发明
国别省市：