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模型辨识助力关节标定优化

📚 共计 30 章节

课程导论：为什么需要模型辨识？

关节标定中的痛点与挑战。

机器人运动学基础

DH参数法与关节空间描述。

关节动力学模型

拉格朗日方程与牛顿-欧拉法。

动力学建模

摩擦模型基础

库仑摩擦、粘性摩擦与Stribeck效应。

摩擦非线性

参数线性化

如何将动力学模型写成Y*θ的形式。

线性化回归

激励轨迹设计

傅里叶级数与有限项优化。

数据采集与滤波

编码器、力矩传感器与低通滤波。

传感器滤波

最小二乘法入门

批处理与递推最小二乘。

最小二乘估计

加权最小二乘

如何处理不同信噪比的测量数据。

加权信噪比

正则化方法

岭回归与Lasso在辨识中的应用。

正则化稀疏

参数可辨识性分析

观察性矩阵的条件数。

可辨识性条件数

交叉验证与残差分析。

关节柔性模型

考虑谐波减速器的刚度与阻尼。

离线辨识流程

从数据采集到参数输出。

在线辨识方法

递归最小二乘与卡尔曼滤波。

在线卡尔曼

基于模型的摩擦力前馈控制。

静态力矩与负载辨识。

惯性参数辨识

质量、质心与惯量张量。

协作机器人辨识案例

UR5参数辨识实战。

工业机器人辨识案例

库卡KR6参数辨识实战。

辨识中的奇异值分解

SVD在参数求解中的作用。

优化算法进阶

粒子群算法在辨识中的应用。

粒子群优化

贝叶斯辨识

考虑参数不确定性的概率方法。

贝叶斯概率

深度学习辅助辨识

神经网络拟合残差模型。

深度学习残差

标定精度评估

重复定位精度与定位精度。

温度影响补偿

热漂移模型与实时校正。

负载变化自适应

末端执行器更换后的快速重辨识。

自适应负载

多关节耦合辨识

解耦策略与集中式辨识。

工业落地指南

从实验室到产线的坑与对策。

课程总结与未来趋势

数字孪生与自标定机器人。