环境动力学模型与机器人参数辨识的遗传算法

"机器人系统中环境动力学模型及其参数辨识 (2002年)" 这篇2002年的学术论文主要探讨了在机器人系统中环境动力学模型的构建及其参数辨识方法。作者陈俊杰、黄惟一、宋爱国和芦俊分别来自东南大学仪器科学与工程系和机械工程系。他们针对机器人系统中环境的复杂特性，提出了一个全新的环境动力学模型，该模型考虑了环境既具有刚体运动的动力学特性，同时又包含了表面形变的动力学特性。 传统的机器人动力学研究往往忽视了环境因素的影响，而这篇论文强调了环境对机器人操作的重要作用。环境动力学模型的建立旨在更准确地模拟机器人与环境之间的交互作用，这对于提升机器人的控制精度和任务执行能力至关重要。论文中提出的模型融合了刚体动力学和表面形变动力学，这使得模型能够更好地适应各种不同性质的环境条件。 为了实现这个模型的参数辨识，作者应用了遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，能够有效地搜索高维复杂空间，从而找到模型参数的最佳组合。通过理论分析和实验验证，研究者证明了所提出的模型和参数辨识方法在实际应用中的可行性和实用性。 论文关键词包括“环境”、“动力学模型”、“机器人”、“遗传算法”和“参数辨识”，这些关键词揭示了研究的核心内容。论文的发表表明，当时的科研工作已经关注到机器人技术中环境动力学建模的挑战，并且已经开始探索利用先进算法来解决这一问题。 这篇论文对于理解和改进机器人系统的环境交互有着重要的理论和实践价值，它推动了机器人技术在面对复杂环境时的智能化和适应性。通过深入研究环境动力学模型，可以为设计更智能、更精准的机器人控制系统提供理论支持。