公开(公告)号：CN119973989A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510159697.5

申请日：2025-02-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐天 ,  宋树乙 ,  徐阳 ,  于璇 ,  樊继壮 ,  赵杰

IPC: B25J9/16

Abstract: 基于电流动力学的机器人负载动力学参数辨识方法，涉及机器人动力学参数标定领域。解决了现有的负载动力学参数辨识方法对关节力矩常数获取存在误差，使得关节力矩预测误差的增加，导致负载动力学参数辨识误差累积的问题。本发明构造负载动力学参数辨识的新模型；提出一种基于加权迭代的辨识方法，用于估计电流层面的动力学参数，有助于获得加权最小二乘解并消除异常值。此外，在电流层面的动力学参数辨识过程中，引入了零速度连续非线性关节组合摩擦模型以提高整体辨识精度。本发明主要用于不通过关节力矩或难以获取关节力矩情况下进行机器人电流层面的动力学参数辨识。

公开(公告)号：CN119369387A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411501056.5

申请日：2024-10-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐天 ,  宋树乙 ,  徐阳 ,  樊继壮 ,  李长乐 ,  赵杰

IPC: B25J9/16

Abstract: 基于数据加权和摩擦分离的机械臂动力学辨识方法，属于机器人动力学参数标定领域。解决了现有动力学辨识方法由于辨识数据不连续和零速度附近建模误差较大，导致影响辨识准确性的问题。本发明一方面将零速度连续非线性摩擦模型集成并应用于动力学辨识中，以提高动力学参数辨识过程的准确性；另一方面本发明提出的数据加权方法与现有直接删除异常值的方法不同，本发明用临近点数据的加权平均值替换离群值，保留数据的完整性，进一步提高辨识结果准确性。本发明主要用于机械臂动力学参数辨识。