基于电机与外力耦合的机器人动力学物理信息预测神经网络构建方法

本发明公开了一种基于电机与外力耦合的机器人动力学物理信息预测神经网络构建方法，涉及机器人技术领域。包括以下步骤：将电机动力学方程嵌入DeLaN网络当中，通过将电机电流与关节力矩之间的映射建立系统运动状态与电机电流之间的显式动力学映射关系；通过拟合雅克比矩阵引入外力项，并采用数据驱动方法构建雅可比矩阵的近似映射；构建初始模型，将电机动力学和外力建模纳入初始模型后，得到机械臂的逆动力学模型。与现有最先进方法相比，本发明有着更高的建模精度和泛化能力，以及更优的控制性能。这一创新性方案为机器人领域中实现实时精确的控制提供了坚实的技术支持。