Dedicated Dynamic Parameter Identification for Delta-Like Robots

三角洲 鉴定(生物学) 计算机科学 机器人 人工智能 工程类 航空航天工程 生物 植物
作者
D. Gnad,Hubert Gattringer,Andreas Müller,Wolfgang Höbarth,Roland Riepl,Lukas Messner
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:9 (5): 4393-4400 被引量:1
标识
DOI:10.1109/lra.2024.3380924
摘要

Dynamics simulation of parallel kinematic manipulators (PKM) and non-linear control methods require a precisely identified dynamics model and explicit generalized mass matrix.Standard methods, which identify so-called dynamic baseparameters, are not sufficient to this end.Algorithms for identifying the complete set of dynamic parameters were proposed for serial manipulators.A dedicated identification method for PKM does not exist, however.Such a method is introduced here for the large class of Delta-like PKM exploiting the parallel structure and making use of model simplifications specific to this class.The proposed method guarantees physical consistency of the identified parameters, and in particular a positive definite generalized mass matrix.The method is applied to a simulated model with exactly known parameters, which allows for verification of the obtained dynamic parameters.The results show that the generalized mass matrix, the acceleration, and the Coriolis, gravitation and friction terms in the equations of motion (EOM) are well approximated.The second example is a real 4-DOF industrial Delta robot ABB IRB 360-6/1600.For this robot, a physically consistent set of inertia and friction parameters is identified from measurements.The method allows prescribing estimated parameters, but does not rely on such data, e.g. from manufacturer or CAD.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
木鸽子完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI6.4应助YUE采纳,获得10
3秒前
奋斗凡霜应助just_cook采纳,获得10
3秒前
Owen应助yl采纳,获得10
3秒前
我要资料啊完成签到,获得积分10
4秒前
ding应助好好好采纳,获得10
5秒前
李爱国应助菲12345678采纳,获得30
6秒前
Cherry完成签到,获得积分20
6秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
海聪天宇完成签到,获得积分10
11秒前
复杂海发布了新的文献求助10
11秒前
He发布了新的文献求助10
12秒前
研俐俐发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
qqweisiweiqq发布了新的文献求助10
14秒前
星辰大海应助四夕采纳,获得10
15秒前
17秒前
yl发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
简简发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
18秒前
19秒前
科研通AI6.2应助Baiwuyang采纳,获得10
20秒前
脑洞疼应助落后从菡采纳,获得30
20秒前
B4完成签到,获得积分10
21秒前
充电宝应助尘尘采纳,获得10
21秒前
21秒前
21秒前
kai完成签到,获得积分10
21秒前
LEO发布了新的文献求助10
22秒前
sdt0529发布了新的文献求助10
23秒前
烟花应助梅倪采纳,获得10
24秒前
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 2000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
ON THE THEORY OF BIRATIONAL BLOWING-UP 666
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Chemistry and Physics of Carbon Volume 15 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6388633
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8202981
关于积分的说明 17356675
捐赠科研通 5442193
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2877909
邀请新用户注册赠送积分活动 1854274
关于科研通互助平台的介绍 1697825