Abstract-This paper diskuterar experimentell robot identifiering baserat på en statistisk ram. Det presenterar ett nytt förhållningssätt till utformningen av optimala robotexcitationsbanor, och formulerar maximal-likelihood uppskattning av dynamiska robot modell parametrar. Skillnaderna mellan den nya designen och de befintliga tillvägagångssätten ligger i parameteriseringen av spänningsbanan och i optimeringskriteriet. Spänningsbanan för varje led är en ändlig Fourier-serie. Detta tillvägagångssätt garanterar periodisk excitering, vilket är fördelaktigt eftersom det tillåter: 1) medelvärde av tid-domändata, 2) uppskattning av egenskaperna hos mätbullret, vilket är värdefullt vid uppskattning av parametern maxlikelihood. Dessutom gör användningen av finita Fourier-serien det möjligt att beräkna de gemensamma hastigheterna och accelerationerna på ett analytiskt sätt från den uppmätta positionsresponsen, och gör det möjligt att specificera bandbredden för excitationsbanorna. Optimeringskriteriet är osäkerheten på de uppskattade parametrarna eller en lägre gräns för det, i stället för det ofta använda tillståndet för parameteruppskattningsproblem. Simuleringar visar att detta kriterium ger parameteruppskattningar med mindre osäkerhetsgränser än banor optimerade enligt det klassiska kriteriet. Experiment på en industrirobot visar att den presenterade banan design och maximal-likelihood parameter uppskattning närmar sig varandra för att göra en praktisk robot identifiering teknik som ger exakt robot modeller.
Ett annat tillvägagångssätt för utformningen av spännande banor presenterades i REF, baserat på en statistisk ram, som också utförs offline.
Optimal robot excitation and identification
{'venue': 'IEEE Trans. Robotics and Automation', 'journal': 'IEEE Trans. Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}