一种基于机械臂激励轨迹优化的动力学参数辨识方法

本发明公开了一种基于机械臂激励轨迹优化的动力学参数辨识方法，包括以下步骤：基于目标机械臂构建相应的牛顿‑欧拉动力学模型，通过线性变换和参数重组得到线性动力学模型；基于所述线性动力学模型，构建基于目标机械臂各关节位置的分阶段周期性傅里叶级数激励轨迹；并采用量子行为与Lévy飞行混合粒子群优化算法优化所述激励轨迹，得到所述线性动力学模型中回归矩阵的约束条件；基于所述约束条件，采用改进双曲正弦余弦优化算法，辨识所述线性动力学模型的最小参数集和关节力矩。本发明通过改进元启发式算法实现了机器人系统识别中动力学参数的持续激励，解决了动力学参数的解耦问题，从而提高了机械臂动力学模型的精度。