六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人慣性及摩擦參數(shù)辨識仿真開題報告

六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人慣性及摩擦參數(shù)辨識仿真開題報告一、選題的背景與意義六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人廣泛應用于生產(chǎn)制造、物流配送、醫(yī)療服務等眾多領域，能夠極大地提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，并減少人力成本。在實際應用中，機器人的動力學模型是必不可少的，而慣性參數(shù)和摩擦參數(shù)是機器人動力學模型的重要組成部分。因此，對六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人的慣性及摩擦參數(shù)進行辨識是非常必要的，可以進一步提高機器人控制精度和穩(wěn)定性，為機器人實際應用提供可靠的支撐。二、目前研究現(xiàn)狀目前，對六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人的慣性及摩擦參數(shù)進行辨識的研究已經(jīng)有了一定的進展。傳統(tǒng)的參數(shù)辨識方法主要基于試驗數(shù)據(jù)，通過建立模型和參數(shù)優(yōu)化來獲得慣性和摩擦參數(shù)。這種方法的缺點在于需要進行大量的試驗和數(shù)據(jù)處理，時間和成本較高。近年來，基于機器學習的參數(shù)辨識方法受到了廣泛關注。通過機器學習算法對機器人進行辨識，可以快速準確地獲得慣性和摩擦參數(shù)。這種方法的優(yōu)點在于可以節(jié)省試驗和數(shù)據(jù)處理的時間，提高機器人的辨識精度，但需要大量標注好的數(shù)據(jù)進行訓練，否則辨識效果會下降。三、選題的主要內(nèi)容和研究方法本研究的主要內(nèi)容是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)辨識方法，在Matlab/Simulink平臺上建立六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人的動力學模型，并采用多種不同質(zhì)量和摩擦參數(shù)的機器人模型進行仿真測試。通過多次組合訓練數(shù)據(jù)，得到較為準確的慣性和摩擦參數(shù)。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡的模型選擇基于全連接的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入層包含關節(jié)位置、速度和加速度三個量，輸出層包含每個關節(jié)的慣性和摩擦參數(shù)。為了驗證辨識結(jié)果的準確性，我們將得到的參數(shù)用于機器人的控制任務，觀察機器人運動軌跡和動作的精度和穩(wěn)定性，驗證模型的可行性和有效性。四、預期研究成果本研究的預期成果是建立有效的六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人動力學模型，通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方式獲得慣性及摩擦參數(shù)，并將結(jié)果用于機器人的控制任務中，獲得較好的控制效果。這一研究成果將有望推動六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人動力學模型參數(shù)辨識技術的發(fā)展，為機器人的應用提供更為可靠的技術支撐。五、研究進度安排1.研究六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人的動力學模型，并確定神經(jīng)網(wǎng)絡模型，完成相關文獻調(diào)研和實驗數(shù)據(jù)預處理，本階段需要完成的時間為1周；2.建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型和辨識算法，通過數(shù)據(jù)預處理和模型訓練得到慣性及摩擦參數(shù)，本階段需要完成的時間為2周；3.針對2014版Matlab/Simulink進行六自由度串聯(lián)關節(jié)機器人的仿真實驗，測試神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的參數(shù)結(jié)果，本階段需要完成的時間為3周；4.通過仿真實驗數(shù)據(jù)的分析和對比，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結(jié)構(gòu)和訓練參數(shù)，進一步提高辨識的準確性和穩(wěn)定性，本階段需要完成的時間為2周；5.對比和分析本研究的方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點，進一步提出現(xiàn)有方法的改進和發(fā)展方向，本階段需要完成的時間為1周。六、參考文獻1.Zhang,X.,&Ma,T.(2019).Inertialparametersidentificationofaroboticmanipulatorusingadeeparchitecture.Sensors,19(19),4135.2.Rojas,N.V.,&Fernandez-Elizalde,S.R.(2019).Areviewofmodel-basedanddata-drivenmethodsforroboticmanipulatorparametersidentification.RoboticsandAutonomousSystems,114,58-69.3.Liu,S.,&Wang,L.(2019).Parameteridentificationofrobotmanipulatorbasedonextremelearningmachine.IEEEAccess,7,164525-164531.4.Tie,S.,Tang,T.,&Chen,X.(2020).Dynamicsidentificationofrobotmanipulatorsusingmultilayerperceptronnetworkswithadaptivelyprocesseddata.ISATransactions,102,272-283.5.Jafari,M.S.,&Safavi,A.A.(2021).Anovelmethodfor