一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法，包括步骤：S1、根据串联机器人工作过程中表现出来的关节力矩特性，建立串联机器人的关节摩擦力关于关节转角和关节角速度的关节摩擦力模型；S2、在串联机器人上进行辨识实验，采集运动中每一时刻的状态信息，采集的状态信息包括关节电机编码器的示数和关节电机的电流系数；S3、使用步骤S2中采集的状态信息，对步骤S1建立的工业机器人的关节摩擦力模型中的未知参数进行求解，得到考虑关节角度、角速度的关节摩擦力模型，获得与实际摩擦力相吻合的预测曲线。本发明无需使用其他设备，具有实现难度小、成本低的特点，解决了现有摩擦力理论中模型不够准确的问题。