物理和数据混合驱动的机械臂动力学模型辨识方法

本发明公开了一种物理和数据混合驱动的机械臂动力学模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取机器人各轴的参数，建立机械臂的动力学模型，根据最小惯性原理将其线性化，得到动力学最小参数集和对应的回归矩阵；S2基于有限傅里叶级数设计机械臂的激励轨迹；S3机械臂运行设计好的激励轨迹，采集运动过程中的机械臂所有关节的角度、角速度、角加速度、力矩数据，并对其作滤波处理，计算观测力矩向量和观测矩阵；S4利用迭代重加权最小二乘法对最小参数集作初步估计；S5针对机械臂运动过程中LuGre摩擦力的动态特性，在物理和数据混合驱动下建立机械臂动力学模型。