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基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识
微纳技术与精密机械 | 更新时间：2024-02-01
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    • 基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识

    • Semiparametric dynamic model identification for hyper-redundant manipulator based on iterative optimization and neural network compensation

    • “机械臂动力学模型辨识领域取得了重要突破。针对超冗余机械臂动力学模型的精确辨识问题，研究团队提出了一种创新的半参数动力学模型辨识方法。该方法结合迭代优化和神经网络补偿，有效提高了参数辨识的准确性和效率。通过遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹，建立了关节非线性摩擦模型，进一步提升了模型的物理可行性。实验结果表明，与传统算法相比，该方法显著降低了关节辨识力矩残差的均方根值，验证了其有效性和优越性。这一研究不仅为超冗余机械臂的精确控制提供了有力支持，也为机械臂动力学模型辨识领域的研究开辟了新的方向。”
      ”
    • 光学精密工程   2024年32卷第2期 页码：193-207

    • DOI：10.37188/OPE.20243202.0193    

      中图分类号： TP394.1;TH691.9

    • 纸质出版日期：2024-01-25，

      收稿日期：2023-06-02，

      修回日期：2023-07-24，

    扫 描 看 全 文

  • 周宇飞,李中灿,李毅等.基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识[J].光学精密工程,2024,32(02):193-207. DOI： 10.37188/OPE.20243202.0193.

    ZHOU Yufei,LI Zhongcan,LI Yi,et al.Semiparametric dynamic model identification for hyper-redundant manipulator based on iterative optimization and neural network compensation[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(02):193-207. DOI： 10.37188/OPE.20243202.0193.

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