Experimental Robot Inverse Dynamics Identification Using Classical and Machine Learning Techniques
Experimental Robot Inverse Dynamics Identification Using Classical and Machine Learning Techniques
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使用经典和机器学习技术的实验机器人逆动力学识别
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Y. Kassahun
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Vinzenz Bargsten;José de Gea Fernández;Y. Kassahun
本文展示了 KUKA iiwa 轻型机器人逆动力学模型的实验识别。我们使用最佳识别实验的实验数据来评估和比较两种不同的识别方法：使用参数化机器人动力学模型的经典方法和机器学习方法。两种方法都可以准确地估计动力学模型，本文将讨论每种方法的优缺点。
This paper shows the experimental identification of the inverse dynamics model of a KUKA iiwa lightweight robot. We use experimental data from optimal identification experiments to evaluate and compare two different identification approaches: a classical method using a parametrized robot dynamical model and a machine learning method. Both methods accurately estimate the dynamics model and this paper will discuss the pros and cons of each method.