六自由度串联关节机器人惯性及摩擦参数辨识仿真开题报告.docx

六自由度串联关节机器人惯性及摩擦参数辨识仿真开题报告
一、选题的背景与意义
六自由度串联关节机器人广泛应用于生产制造、物流配送、医疗服务等众多领域，能够极大地提高生产效率和质量，并减少人力成本。在实际应用中，机器人的动力学模型是必不可少的，而惯性参数和摩擦参数是机器人动力学模型的重要组成部分。因此，对六自由度串联关节机器人的惯性及摩擦参数进行辨识是非常必要的，可以进一步提高机器人控制精度和稳定性，为机器人实际应用提供可靠的支撑。
二、目前研究现状
目前，对六自由度串联关节机器人的惯性及摩擦参数进行辨识的研究已经有了一定的进展。传统的参数辨识方法主要基于试验数据，通过建立模型和参数优化来获得惯性和摩擦参数。这种方法的缺点在于需要进行大量的试验和数据处理，时间和成本较高。近年来，基于机器学习的参数辨识方法受到了广泛关注。通过机器学习算法对机器人进行辨识，可以快速准确地获得惯性和摩擦参数。这种方法的优点在于可以节省试验和数据处理的时间，提高机器人的辨识精度，但需要大量标注好的数据进行训练，否则辨识效果会下降。
三、选题的主要内容和研究方法
本研究的主要内容是基于神经网络的参数辨识方法，在Matlab/Simulink平台上建立六自由度串联关节机器人的动力学模型，并采用多种不同质量和摩擦参数的机器人模型进行仿真测试。通过多次组合训练数据，得到较为准确的惯性和摩擦参数。其中，神经网络的模型选择基于全连接的多层感知器神经网络，输入层包含关节位置、速度和加速度三个量，输出层包含每个关节的惯性和摩擦参数。为了验证辨识结果的准确性，我们将得到的参数用于机器人的控制任务，观察机器人运动轨迹和动作的精度和稳定性，验证模型的可行性和有效性。
四、预期研究成果
本研究的预期成果是建立有效的六自由度串联关节机器人动力学模型，通过基于神经网络的方式获得惯性及摩擦参数，并将结果用于机器人的控制任务中，获得较好的控制效果。这一研究成果将有望推动六自由度串联关节机器人动力学模型参数辨识技术的发展，为机器人的应用提供更为可靠的技术支撑。
五、研究进度安排
1.研究六自由度串联关节机器人的动力学模型，并确定神经网络模型，完成相关文献调研和实验数据预处理，本阶段需要完成的时间为1周；
2.建立神经网络模型和辨识算法，通过数据预处理和模型训练得到惯性及摩擦参数，本阶段需要完成的时间为2周；
3.针对2014版Matlab/Simulink进行六自由度串联关节机器人的仿真实验，测试神经网络辨识的参数结果，本阶段需要完成的时间为3周；
4.通过仿真实验数据的分析和对比，优化神经网络的模型结构和训练参数，进一步提高辨识的准确性和稳定性，本阶段需要完成的时间为2周；
5.对比和分析本研究的方法与传统方法的优缺点，进一步提出现有方法的改进和发展方向，本阶段需要完成的时间为1周。
六、参考文献
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).Anovelmethodforidentifyingdynamicparametersofserialrobotmanipulators.NonlinearDynamics,104(4),3645-3658.