Load Estimation of Manipulator Based on the Optimal Sequence of Exciting Poses

重力补偿方法广泛地应用于由连杆与旋转机构组成的机器人系统中，更换机器人末端执行器造成了补偿模型的不确定性．针对该问题，提出了一种利用机器人关节力矩与位置信息的负载参数离线辨识方法．基于机器人静力学方法提出了2种负载参数的计算模型，并通过采集机器人在多个静态位姿条件下的关节力矩与位置信息获得负载参数的最小二乘解．进一步，本文针对机器人的辨识位姿选取问题展开研究，提出了同时保证辨识精度与辨识简便性的多目标优化问题，使用多目标粒子群优化方法获得最优辨识位姿．根据辨识后的负载参数，给出了机械臂各关节负载的重力补偿量计算方法．实验结果表明所提方法具有较高的辨识精度，负载质量的辨识误差最小值达到0.007 06 kg，最大值达到0.151 kg，负载质心位置的辨识误差最小值达到0.025 4 m，最大值达到0.122 m，验证了上述方法的可行性与有效性．