林木果球采收机械臂动力学参数辨识及补偿

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.在COMAN R5机械臂上进行试验测试,结果表明,所提出的轨迹参数优化方法将条件数从329减少到193,力矩残差的平均均方根从9.53降低到6.14,从而证明激励轨迹和辨识方案的可行性和有效性.

关键词：林木果球采收机械臂、三次迭代动力学参数辨识、激励轨迹、非线性摩擦力模型、GMM补偿算法

所属期刊栏目：39

分类号：S776;TP241.3(森林工程、林业机械)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：150-160,171