应用草原放牧算法的机器人动态参数迭代辨识

准确的动态模型参数是机器人导纳控制、轨迹跟踪和力控制的基础.常用的最小二乘法难以满足动态参数辨识的高精度要求.应用草原放牧算法,通过迭代更新各采样点的数据权重,能够避免观测数据中的异常值干扰辨识计算.同时,为充分激发机器人各连杆的动态特性,采用fmincon函数优化参数辨识实验所用的激励轨迹,并设计对照实验以探究激励轨迹优化对参数辨识的影响.辨识方法在六自由度机器人身上得到实验验证:相比加权最小二乘法,运用草原放牧算法辨识的动态参数来预测机器人各关节的驱动力矩,残差平均降低18.12%.这为机器人的力矩跟踪控制提供了一种新思路.