六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人慣性及摩擦參數(shù)辨識(shí)仿真開(kāi)題報(bào)告

六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人慣性及摩擦參數(shù)辨識(shí)仿真開(kāi)題報(bào)告一、選題的背景與意義六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造、物流配送、醫(yī)療服務(wù)等眾多領(lǐng)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(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型是必不可少的，而慣性參數(shù)和摩擦參數(shù)是機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的重要組成部分。因此，對(duì)六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人的慣性及摩擦參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)是非常必要的，可以進(jìn)一步提高機(jī)器人控制精度和穩(wěn)定性，為機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用提供可靠的支撐。二、目前研究現(xiàn)狀目前，對(duì)六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人的慣性及摩擦參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)的研究已經(jīng)有了一定的進(jìn)展。傳統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)方法主要基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立模型和參數(shù)優(yōu)化來(lái)獲得慣性和摩擦參數(shù)。這種方法的缺點(diǎn)在于需要進(jìn)行大量的試驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理，時(shí)間和成本較高。近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的參數(shù)辨識(shí)方法受到了廣泛關(guān)注。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行辨識(shí)，可以快速準(zhǔn)確地獲得慣性和摩擦參數(shù)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以節(jié)省試驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理的時(shí)間，提高機(jī)器人的辨識(shí)精度，但需要大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，否則辨識(shí)效果會(huì)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(luò)的參數(shù)辨識(shí)方法，在Matlab/Simulink平臺(tái)上建立六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型，并采用多種不同質(zhì)量和摩擦參數(shù)的機(jī)器人模型進(jìn)行仿真測(cè)試。通過(guò)多次組合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到較為準(zhǔn)確的慣性和摩擦參數(shù)。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型選擇基于全連接的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層包含關(guān)節(jié)位置、速度和加速度三個(gè)量，輸出層包含每個(gè)關(guān)節(jié)的慣性和摩擦參數(shù)。為了驗(yàn)證辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們將得到的參數(shù)用于機(jī)器人的控制任務(wù)，觀察機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡和動(dòng)作的精度和穩(wěn)定性，驗(yàn)證模型的可行性和有效性。四、預(yù)期研究成果本研究的預(yù)期成果是建立有效的六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式獲得慣性及摩擦參數(shù)，并將結(jié)果用于機(jī)器人的控制任務(wù)中，獲得較好的控制效果。這一研究成果將有望推動(dòng)六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)技術(shù)的發(fā)展，為機(jī)器人的應(yīng)用提供更為可靠的技術(shù)支撐。五、研究進(jìn)度安排1.研究六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型，并確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，完成相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理，本階段需要完成的時(shí)間為1周；2.建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和辨識(shí)算法，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練得到慣性及摩擦參數(shù)，本階段需要完成的時(shí)間為2周；3.針對(duì)2014版Matlab/Simulink進(jìn)行六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人的仿真實(shí)驗(yàn)，測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的參數(shù)結(jié)果，本階段需要完成的時(shí)間為3周；4.通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析和對(duì)比，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，進(jìn)一步提高辨識(shí)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，本階段需要完成的時(shí)間為2周；5.對(duì)比和分析本研究的方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)一步提出現(xiàn)有方法的改進(jìn)和發(fā)展方向，本階段需要完成的時(shí)間為1周。六、參考文獻(xiàn)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