林木果球采收机械臂动力学参数辨识及补偿

打开文本图片集

摘 要：由于林木果球采收机械臂的工作场景复杂，对机械臂控制精准度的要求越来越高，研究机械臂动力学模型对其控制精度的影响非常重要。为提升机械臂的控制精度，提出一种在优化后的激励轨迹下基于最小二乘法和高斯混合模型（GMM）的3次迭代整体参数辨识方法。该方法以6自由度机械臂构型为例，通过建立动力学模型及QR（正交三角）分解得到最小参数集；通过轨迹优化算法得到激励轨迹的优化参数，进而得到优化的激励轨迹；得到轨迹后，依次对关节力矩采用迭代加权最小二乘法进行理论辨识，构建区分关节高、低速的非线性模型对机械臂非线性摩擦力进行拟合，用GMM算法来补偿无法精确建模的不确定力矩分量。（剩余15681字）