Robot SysID Lab

返回 L0 完整课程

L0 · 实验假设与下一步

L0 使用已知的实际力矩和理想的位置、速度观测。产生数据的系统与拟合模型采用同一个方程,因此我们可以直接核对估计出的惯量和阻尼。

在这些条件下,模型从扫频数据中估计了参数,并预测了另一组多正弦输入下的运动。这个结果说明方法在当前实验中有效,也给后续实验提供了可以对照的起点。

真实关节还可能有指令延迟、力矩限幅、其他摩擦、柔性和传感器噪声。如果这些效应明显存在,仅改变惯量与阻尼就未必足够。拟合值也可能在补偿模型缺少的效应,例如用较大的惯量参数来改善某一条轨迹,却无法预测另一种运动。

下一步研究什么

L1 使用已知的摆臂、负载和位置控制器,加入一个未知指令延迟。我们会观察它怎样影响运动,并检验从一段运动估计出的延迟能否预测另一段运动。

研究的问题变了,但仍然要先看清输入和观测,再拟合参数,最后检查未参与调整的数据。这样就能区分“原来的数据匹配得更好”与“新的运动也能预测得更好”。

用一句话解释结果

试着在结论中同时说明实验条件与验证结果。例如:

在已知力矩、观测理想且模型结构正确的条件下,我们从扫频运动估计了惯量和阻尼,并预测了未参与拟合的多正弦运动。

如果移到真实硬件,接下来需要检查哪些条件仍然成立,再决定补充什么模型或测量。