基于白鲨算法的七自由度机械臂动力学参数辨识OA北大核心CSTPCD

本文提出了基于白鲨算法(WSO)的关节机器人动力学参数辨识方法。首先,利用SYMORO+软件建立了七自由度机械臂的动力学模型并将其转换为可辨识模型。其次,利用关节机器人的性质提取摩擦力矩进行摩擦模型辨识。然后,设计激励轨迹并让机器人跟踪该轨迹,用辨识摩擦模型计算关节力矩信号中的摩擦项并补偿。进而,采用最小二乘法(LS)估计器确定白鲨算法的搜索空间,并由白鲨算法迭代获得最优动力学参数。最后,在Franka协作臂进行了实验验证,结果表明所提方法相较于传统算法在规避局部最优解方面具有更好的表现,且得到的参数更准确。