Joint Dynamics Modeling and Parameter Identification for Space Robot Applications

Adenilson R. da Silva; Luiz C. Gadelha de Souza; Bernd Schaefer

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Joint Dynamics Modeling and Parameter Identification for Space Robot Applications

机译：太空机器人应用的联合动力学建模和参数识别

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Long-term mission identification and model validation for in-flight manipulator control system in almost zero gravity with hostile space environment are extremely important for robotic applications. In this paper, a robot joint mathematical model is developed where several nonlinearities have been taken into account. In order to identify all the required system parameters, an integrated identification strategy is derived. This strategy makes use of a robust version of least-squares procedure (LS) for getting the initial conditions and a general nonlinear optimization method (MCS-multilevel coordinate search-algorithm) to estimate the nonlinear parameters. The approach is applied to the intelligent robot joint (IRJ) experiment that was developed at DLR for utilization opportunity on the International Space Station (ISS). The results using real and simulated measurements have shown that the developed algorithm and strategy have remarkable features in identifying all the parameters with good accuracy.

机译：在敌对的空间环境下，几乎零重力的飞行机械手控制系统的长期任务识别和模型验证对于机器人应用而言极为重要。在本文中，开发了一种机器人关节数学模型，其中考虑了多个非线性。为了识别所有必需的系统参数，需要导出一个集成的识别策略。该策略利用了最小二乘程序（LS）的强大版本来获取初始条件，并使用了通用的非线性优化方法（MCS-多级坐标搜索算法）来估计非线性参数。该方法被应用于DLR开发的智能机器人关节（IRJ）实验，以在国际空间站（ISS）上获得利用机会。使用实际和模拟测量的结果表明，所开发的算法和策略在识别所有参数方面具有显着特征，具有良好的准确性。

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来源
《Mathematical Problems in Engineering》 |2007年第2007期|p.10.1-10.19|共19页
作者
Adenilson R. da Silva; Luiz C. Gadelha de Souza; Bernd Schaefer;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程数学;
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