本工具是一款高效的 协作机器人动力学参数辨识研究助手, 支持 学术研究 工程应用 算法设计 等多种场景。 通过智能分析输入的机器人结构参数或实验数据,自动生成符合规范的 动力学模型与参数辨识方案, 显著提升您的 机器人控制性能研究效率。
常用牛顿-欧拉法或拉格朗日法建立动力学方程,确保包含关节摩擦及非线性项。
利用激励轨迹采集数据,通过加权最小二乘法或极大似然法估计物理参数。
建议使用Stribeck摩擦模型或库仑摩擦+粘性摩擦模型进行参数化表达。
为确保可辨识性,激励轨迹需满足有限激发条件,数据点通常需足够覆盖工作空间。