【摘 要】
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以六轴工业机械臂为研究对象，以牛顿-欧拉法为基础对机器人动力学特性进行建模，同时考虑了机器人运动时关节摩擦力与伺服电机转动惯量的影响。通过对六机器人的动力学方程进行线性化，并使用QR分解剔除对动力学方程贡献很小的分量，得到动力学模型的最小参数集。同时，使用有限项傅里叶级数作为激励轨迹并给出了激励轨迹优化目标函数，将机器人各关节的角度、速度与加速度限位作为优化的约束条件。在获取机器人运行激励轨迹的真
【基金项目】
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国家自然科学基金（61973063）； 教育部产学研协同育人项目“新工科背景下移动机器人控制实验课程建设”；
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以六轴工业机械臂为研究对象，以牛顿-欧拉法为基础对机器人动力学特性进行建模，同时考虑了机器人运动时关节摩擦力与伺服电机转动惯量的影响。通过对六机器人的动力学方程进行线性化，并使用QR分解剔除对动力学方程贡献很小的分量，得到动力学模型的最小参数集。同时，使用有限项傅里叶级数作为激励轨迹并给出了激励轨迹优化目标函数，将机器人各关节的角度、速度与加速度限位作为优化的约束条件。在获取机器人运行激励轨迹的真机数据后，使用Butterworth滤波器对力矩数据进行进一步的平滑。最终，使用加权最小二乘法对动力学模型的最小参数集进行参数辨识，并使用测试轨迹进行模型的验证。实验结果表明，使用此方法所建立的动力学模型与真实力矩数据趋势性一致，误差在可接受的范围内，可以用于拖动示教等柔顺控制实验。
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