【摘 要】
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实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题，提出采用人工蜂群（Artificial beee olony，ABC）算
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575256)资助项目
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实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题，提出采用人工蜂群（Artificial beee olony，ABC）算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型，并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性，代替传统的库仑一黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹，采集实验数据进行必要的预处理后，采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明，ABC算法能够精确辨识动力学参数，基于
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