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基于最大似然估计的复合机器人动力学全参数辨识方法

发布时间: 2023-09-27

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明属于机器人模型辨识领域，涉及一种基于最大似然估计的复合机器人动力学全参数辨识方法，包括以下步骤：步骤一：基于拉格朗日方程构建复合机器人的全参数线性化的动力学模型；步骤二：基于周期性傅立叶级数激励轨迹和测量噪声分布特性设计复合机器人动力学全参数的最大似然估计算法；步骤三：利用最大似然估计算法协方差的费歇耳信息矩阵设计复合机器人激励轨迹的参数优化模型，通过最小化协方差矩阵的渐进收敛域得到复合机器人最优的激励轨迹，实现复合机器人高精度动力学全参数辨识。本发明的方法能够提升复合机器人动力学模型辨识的准确性和鲁棒性。
成果亮点
本发明的方法能够实现运动学几何参数和质量惯性参数的组合全参数线性化动力学建模，同时基于周期性激励轨迹测量噪声分布和参数估计方差最小化实现动力学全参数的高精度最大似然估计，提升复合机器人动力学模型辨识的准确性和鲁棒性。
团队介绍
浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。
成果资料