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申请/专利权人：河北工业大学;南京埃斯顿机器人工程有限公司;库卡机器人(上海)有限公司;芜湖赛宝机器人产业技术研究院有限公司

摘要：本申请提供一种工业机器人动力学参数集的确定方法，涉及工业机器人技术领域，包括以下步骤：构建动力学模型，表征关节计算转矩与观测矩阵和标准动力学参数向量之间的线性关系；获取各关节的实际运动数据集，至少包括关节实际转矩、角位移、角速度和角加速度；将角位移、角速度和角加速度代入观测矩阵，得到回归矩阵，以关节实际扭矩更新关节计算扭矩，将关节实际转矩作为输出响应，得到关节实际转矩与回归矩阵和标准动力学参数向量之间的线性关系，基于该线性关系，采用混合最小角回归算法自适应确定最小可辨识动力学参数向量。本申请以更低的计算成本获得较精确的动力学参数，简化动力学参数集的确定过程，提升参数确定的准确性以及普适性。

主权项：1.一种工业机器人动力学参数集的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：构建工业机器人的动力学模型，所述动力学模型为关节计算转矩与观测矩阵和标准动力学参数向量之间的线性关系；获取各关节的实际运动数据集，所述实际运动数据集包括关节实际转矩、实际角位移、实际角速度和实际角加速度；将所述实际角位移、所述实际角速度和所述实际角加速度代入所述观测矩阵，得到回归矩阵，使用所述关节实际转矩更新所述关节计算转矩，以将所述关节实际转矩作为所述动力学模型的输出响应，进而得到所述关节实际转矩与所述回归矩阵和所述标准动力学参数向量之间的线性关系；基于所述关节实际转矩与所述回归矩阵和所述标准动力学参数向量之间的线性关系，采用混合最小角回归算法自适应确定最小可辨识动力学参数向量；所述采用混合最小角回归算法自适应确定最小可辨识动力学参数向量，包括以下步骤：通过对所述回归矩阵的混合最小角回归迭代过程，将所述关节实际转矩作为所述动力学模型的输出响应，并自动择取出所述回归矩阵中对所述输出响应影响最大的若干个列向量；采用最小二乘法反求各所述列向量的系数，各所述列向量的非零系数即为所述最小可辨识动力学参数向量；所述通过对所述回归矩阵的混合最小角回归迭代过程，将所述关节实际转矩作为所述动力学模型的输出响应，包括以下步骤：在每次回归迭代中，根据所述输出响应与前一次回归迭代对应的当前估计残差自动择取出前一次回归迭代对应的候选数据集中对输出响应影响最大的敏感列向量，并移动到敏感数据集中，得到该次回归迭代对应的敏感数据集；计算该次回归迭代对应的所述敏感数据集对应的当前估计，以得到该次回归迭代对应的当前估计残差，使当前估计残差与所述敏感数据集的相关度等于所述当前估计残差与所述候选数据集中剩余列向量的相关度；当累计回归迭代次数小于或等于第一预设阈值，且该次回归迭代的所述敏感数据集中的所述敏感列向量的个数为所述第一预设阈值时，停止迭代，得到对应数量的稀疏化动力学模型；所述通过对所述回归矩阵的混合最小角回归迭代过程，将所述关节实际转矩作为所述动力学模型的输出响应，包括以下步骤：根据每次回归迭代对应的候选数据集以及敏感数据集，构建稀疏化动力学模型，以得到若干个关节计算转矩；根据各所述关节计算转矩与所述关节实际转矩，采用留一交叉验证法，择取误差最小的所述关节计算转矩对应的所述稀疏化动力学模型；所述择取误差最小的所述关节计算转矩对应的所述稀疏化动力学模型之后，还包括以下步骤：将误差最小的所述关节计算转矩对应的稀疏化动力学模型对应的敏感数据集索引集作为最佳敏感数据集索引集；保留所述回归矩阵中与所述最佳敏感数据集索引集中所有索引值对应的列向量，其余置为零向量，得到最佳稀疏化回归矩阵。

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