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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學(xué)申請的專利一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119526415B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411878080.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法是由黃沿江;祝昶;張憲民;蔡澤標(biāo)設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法，包括以下步驟：S1、對于待辨識的關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人，建立考慮摩擦的機器人動力學(xué)模型；S2、對關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人動力學(xué)模型進行線性化；S3、設(shè)計用于辨識實驗的最優(yōu)激勵軌跡，使用五項有限傅里葉級數(shù)，通過求解帶約束非線性優(yōu)化問題來獲得激勵軌跡；S4、串聯(lián)機器人運行激勵軌跡，同時采集每個時刻機器人各個關(guān)節(jié)的位置信息和各個關(guān)節(jié)的驅(qū)動電流，每個時刻在線計算待辨識參數(shù)。本發(fā)明能夠進行機器人動力學(xué)參數(shù)的在線辨識，提高了機器人動力學(xué)參數(shù)辨識的效率，可用于機器人移動搬運、拋光打磨及重載液壓等工業(yè)場景。

本發(fā)明授權(quán)一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人動力學(xué)參數(shù)在線辨識方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對于待辨識的關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人，建立考慮摩擦的機器人動力學(xué)模型；具體為： 對于待辨識的關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人，通過牛頓-歐拉法建立考慮摩擦的機器人動力學(xué)模型，表示為： 其中，q、分別為機器人關(guān)節(jié)的位置、速度以及加速度矢量,Mq為機器人手臂慣量矩陣,為與離心力和科氏力有關(guān)的速度項矩陣,gq為重力項,τ為關(guān)節(jié)力矩矢量，代表摩擦力； 對于關(guān)節(jié)型串聯(lián)機器人，需要考慮關(guān)節(jié)處的摩擦力，在建立的機器人動力學(xué)模型中，對于關(guān)節(jié)i，使用庫倫粘滯摩擦模型對關(guān)節(jié)摩擦力進行建模，表示為： 其中，fc是庫倫摩擦系數(shù)，fv是粘滯摩擦系數(shù)，b是摩擦力偏置，sign是符號函數(shù)； S2、對關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人動力學(xué)模型進行線性化；具體為： 對建立的關(guān)節(jié)型串聯(lián)工業(yè)機器人動力學(xué)模型進行線性化，利用QR分解參數(shù)重組方法得到滿秩的最小回歸矩陣表達(dá)式和對應(yīng)的最小慣性參數(shù)集，最后得到如下動力學(xué)表達(dá)形式： 其中，是觀測矩陣，βb是待辨識動力學(xué)參數(shù)的最小慣性參數(shù)集，待辨識動力學(xué)參數(shù)包括但不限于各連桿基本慣性參數(shù)及摩擦參數(shù)； S3、設(shè)計用于辨識的最優(yōu)激勵軌跡，使用五項有限傅里葉級數(shù)，通過求解帶約束非線性優(yōu)化問題來獲得激勵軌跡； S4、機器人運行激勵軌跡，同時采集每個時刻機器人各個關(guān)節(jié)的位置信息和各個關(guān)節(jié)的驅(qū)動電流，每個時刻在線計算待辨識參數(shù)，具體包括： S41、機器人運行激勵軌跡，在初始采樣時刻，設(shè)定待辨識慣性參數(shù)βb0和協(xié)方差矩陣P0的初始值； 第二及后續(xù)時刻包括以下步驟： S42、通過一階低通濾波處理位置信息q和采樣電流，通過對位置信息q二階微分分別獲得角速度和角加速度，其他各個關(guān)節(jié)的采樣力矩通過采樣電流計算得到； S43、根據(jù)當(dāng)前時刻，即k時刻的機器人關(guān)節(jié)的軌跡信息qk、來計算當(dāng)前時刻的觀測矩陣記Φbk為 S44、根據(jù)上一時刻計算得到的Φbk-1和Pk-1計算當(dāng)前時刻增益矩陣Kk，公式如下： 其中，I為單位對角矩陣，為Φb的轉(zhuǎn)置矩陣； S45、根據(jù)上一時刻的待辨識慣性參數(shù)βbk-1來計算估計誤差ε，公式為： ε＝τk-Φbkβbk-1 其中，τk為當(dāng)前時刻下的采樣力矩； S46、對當(dāng)前時刻的待辨識慣性參數(shù)βbk進行更新，公式為： βbk＝βbk-1+Kkε S47、計算當(dāng)前時刻的協(xié)方差矩陣P，預(yù)留下一時刻計算使用，公式為： Pk＝I-KkΦbkPk-1 S48、機器人執(zhí)行激勵軌跡，循環(huán)遞推計算，直到軌跡結(jié)束，最終得到慣性參數(shù)辨識結(jié)果βb。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華南理工大學(xué)，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。