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A New Recursive Instrumental Variables Approach for Robot Identification

机译：机器人识别的一种新的递归工具变量方法

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The work presented in this paper focus on robot identification and presents a method based on the use of instrumental variables (IV). When dealing withen-blocand offline identification of robots, the instrumental matrix constructed with the inverse dynamic model (IDM) and simulated data obtained from the simulation of the direct dynamic model (DDM). In this paper, a new recursive IV approach relevant for robot identification is presented. The instrumental matrix is constructed with the IDM and the references and their derivatives which are previously filtered by the transfer function of the position closed loop. This new way of building the instrumental matrix avoids the simulation of the DDM and offers some perspectives for online identification and real-time implementation. This recursive IV method termed IDIM-RIV (Inverse Dynamic Identification Model Recursive Instrumental Variables) is experimentally validated on the two degrees-of-freedom SCARA robot. Finally, some hints for real-time implementation are provided.
机译：本文介绍的工作集中在机器人识别上，并提出了一种基于工具变量（IV）使用的方法。在处理机器人的大规模离线识别时，使用逆动态模型（IDM）和从直接动态模型（DDM）的仿真中获得的仿真数据来构建仪器矩阵。在本文中，提出了一种与机器人识别相关的新的递归IV方法。仪器矩阵由IDM和参考及其导数构成，这些参考值和它们的导数事先已通过位置闭环的传递函数进行了过滤。这种建立仪器矩阵的新方法避免了DDM的仿真，并为在线识别和实时实施提供了一些视角。这种称为IDIM-RIV（逆动态识别模型递归工具变量）的递归IV方法已在两个自由度SCARA机器人上进行了实验验证。最后，提供了一些实时实施的提示。

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