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作者：库祥臣;吴鸿宇;王杲;张小雨;段磊;
单位：河南科技大学机电工程学院;
摘要：准确的动力学模型参数是机器人轨迹跟踪与基于力的阻抗控制等研究的关键。为此，该文提出了一种基于权重迭代算法的机器人动力学参数辨识方法，通过迭代优化关节采样数据的权重矩阵来避免异常观测值干扰辨识计算。优化了关节摩擦模型以更精确地拟合实际的关节摩擦，并采用动态调整惯性权重与学习因子的方式来改进粒子群算法，以求解激励轨迹规划问题。最终，用某型六自由度串联机器人验证了辨识算法。结果表明：相比加权最小二乘法，根据该算法的辨识结果来预测关节驱动力矩，残差平均降低约16.45%，有效提升了动力学参数的辨识精度。
关键词：串联机器人;;动力学参数辨识;;激励轨迹规划;;改进粒子群算法;;权重矩阵迭代
基金资助：河南省重大科技专项(171100210300);; 河南省科技攻关计划(192102210065)
