改进PSO动力学辨识算法

关节力矩误差更低

该辨识方法能提供更精确的机械臂动力学模型，为后续高精度控制奠定基础。

Feifei, Zhong · 刘国平 · Lu, Zhenyu · 胡凌燕 · Yangyang, Han · Yusong, Xiao · Xinrui, Zhang

Industrial Robot 2023

技术优势

力矩预测更准

通过改进粒子群优化算法，提高参数辨识精度，使各关节力矩误差显著低于其他改进算法。

辨识结果更稳

提出的分步辨识方法减少了粒子数量，并改进了初始化多样性，提高了辨识结果的稳定性。

激励轨迹更优

采用高阶可微自然指数函数与传统傅里叶级数相结合，设计出满足边界条件且能充分激发动力学特性的激励轨迹。

应用场景

• 工业机器人控制：提供精确动力学模型，提升工业机器人在复杂交互任务中的控制精度。
• 机械臂动力学参数辨识：替代传统最小二乘辨识，获得更准确的动力学参数用于模型建立。
• 机器人运动控制：基于精确模型设计控制器，实现更精准的机器人运动控制。
• 高精度轨迹控制：准确动力学参数是实现高精度轨迹跟踪控制的基础。