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龙图腾网获悉山东大学申请的专利机器人动力学参数在线辨识方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119526401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411741348.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人动力学参数在线辨识方法与系统是由国凯;李龙涛;刘义祥;黄晓明;孙杰设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人动力学参数在线辨识方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人控制技术领域，提供了一种机器人动力学参数在线辨识方法与系统。其中，机器人动力学参数在线辨识方法包括控制机器人按照理想轨迹运动，在线获取机器人运动过中的关节信息；所述关节信息包括角度向量、关节角速度向量、角加速度向量和控制力矩矢量；根据机器人动力学模型的待辨识动力学参数的初始最小参数集及所述关节信息，利用最优有界椭球算法不断迭代缩小待辨识动力学参数的最小参数集，直至机器人完整运行一周期的控制力矩矢量预测值的最大误差小于预设误差值，即得到动力学参数辨识结果。

本发明授权机器人动力学参数在线辨识方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人动力学参数在线辨识方法，其特征在于，包括： 控制机器人按照理想轨迹运动，在线获取机器人运动过中的关节信息；所述关节信息包括角度向量、关节角速度向量、角加速度向量和控制力矩矢量； 根据机器人动力学模型的待辨识动力学参数的初始最小参数集及所述关节信息，利用最优有界椭球算法不断迭代缩小待辨识动力学参数的最小参数集，直至机器人完整运行一周期的控制力矩矢量预测值的最大误差小于预设误差值，即得到动力学参数辨识结果； 利用最优有界椭球算法不断迭代缩小待辨识动力学参数的最小参数集，在线辨识动力学参数的过程为： 定义待辨识的动力学参数是有界的，然后让机器人按照理想轨迹进行运动，在机器人运动过程中采集关节角度、关节角速度和角加速度和控制力矩，根据以下公式计算得到 等号左边分别为的一次导数； 根据以下公式得出过滤后的识别误差： 第i个关节的控制力矩可以写成下式： 其中，表示去噪后的控制力矩矢量；表示待辨识动力参数的近似误差最小化所对应的最优待辨识动力参数估计值矩阵的转置；表示去噪后的回归矩阵；表示去噪后的待辨识动力参数近似误差；是的第i个元素；表示的第i列，i=1~n；那么，以为中心的椭球集可以定义如下: 其中i=1~n；被选为一个足够大的值，使得属于椭球集；第i个关节的控制力矩的近似值为： 其中为的估计值；定义第i个关节的过滤后的识别误差为 然后根据以下公式得到： 参数快速收敛的识别算法: ； ； ； 其中，表示投影算子；表示中间物理量；为学习增益矩阵；为去噪后的回归矩阵；为过滤后的识别误差；为常系数；为遗忘因；为中间参数；为单位对角矩阵；、为中间参数；为预设过滤后的识别误差值； 是满足于1的增益，满足于01的固定遗忘因子，是两个自由选择的参数，满足；,它们分别代表的上下限；i=1~n； 而是由 其中，表示待辨识参数的上限； 得到： 积分得到,然后重复上述过程，不断迭代直至机器人完整运行一周期的控制力矩矢量预测值的最大误差小于预设误差值，即得到动力学参数辨识结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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