Joint torque estimation method of industrial robot by combining error compensation model based on LSTM and iterative weighted parameter identification

工业机器人 补偿(心理学) 接头(建筑物) 鉴定(生物学) 扭矩 计算机科学 控制理论(社会学) 估计 估计理论 机器人 人工智能 工程类 算法 控制(管理) 物理 心理学 结构工程 植物 系统工程 精神分析 生物 热力学
作者
Tie Zhang,Yijie Chen,Yanbiao Zou
标识
DOI:10.1177/09596518241282097
摘要

It is essential for human-robot interaction to accurate joint torque value estimation of industrial robots without force/torque (F/T) sensors. The most common method to estimate the value of robot joint torque is based on dynamic model parameter identification. However, no matter how elaborate the modeling methods are used, there are always uncertainty errors when robot’s joint rotation direction changes. In this paper, an identification framework is proposed to estimate optimal model parameters, and a deep learning network is proposed to compensate for the uncertainty errors caused by the unmodeled dynamics part. At first, the dynamic parameters are estimated during the Least Squares (LS) identification process considering the noise influence and data outliers, and the nonlinear friction model is unified into the identification framework. Secondly, based on Long-Short Term Memory (LSTM) network, an error compensation model (ECM) is proposed to establish the mapping relationship between the joint motion and the identification errors. Finally, a 6-DOF robot is used for parameter identification and ECM validation. Experimental results show that the proposed identification method is better than the LS method. Compared with the torque value estimated by the identification method, the proposed ECM can compensate for the uncertainty errors and improve the torque estimation accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
刚刚
祖丽发布了新的文献求助10
1秒前
桐桐应助saisyo采纳,获得10
2秒前
3秒前
快乐的雨竹完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
5秒前
马亚飞发布了新的文献求助10
5秒前
haimianbaobao完成签到 ,获得积分10
6秒前
细心慕凝发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
饱满南松发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
MITNO1完成签到,获得积分10
13秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
14秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
14秒前
14秒前
14秒前
14秒前
祖丽完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
慕青应助饱满南松采纳,获得10
18秒前
Sylovia发布了新的文献求助30
18秒前
火星上惋庭完成签到 ,获得积分10
19秒前
YL发布了新的文献求助10
20秒前
22秒前
23秒前
无聊的火龙果应助江屿采纳,获得20
23秒前
英俊的铭应助虚幻初之采纳,获得10
24秒前
温柔的沉鱼完成签到,获得积分10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519930
关于积分的说明 11200130
捐赠科研通 3256278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798183
邀请新用户注册赠送积分活动 877425
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806320