以下文章來源于佛山智能裝備技術(shù)研究院，作者黃石峰

佛山智能裝備技術(shù)研究院（以下簡稱“智能裝備院”）在蛇年伊始迎來了“開門紅”，其機器人動力學研究取得了世界級突破！

近日，智能裝備院收到國際期刊IEEE Transactions on Robotics（簡稱IEEE T-RO）發(fā)來的賀信，祝賀其研究成果“An Analytical Approach for Dealing with Explicit Physical Constraints in Excitation Optimization Problems of Dynamic Identification”被正式錄用。該研究由智能裝備院關(guān)鍵技術(shù)實驗室創(chuàng)新團隊牽頭，實驗室主任黃石峰博士為第一完成人，香港科技大學機械及航空航天工程學系段默龍教授為通訊作者，智能裝備院常務(wù)副院長周星、英國?？巳卮髮W計算機科學學院計算智能領(lǐng)域青年專家李帆博士為共同完成人。

IEEE T-RO與Science Robotics（Science子刊）、International Journal of Robotics Research為機器人領(lǐng)域公認的三大頂級期刊，在國際上享有極高盛譽。IEEE T-RO刊發(fā)的研究成果代表著機器人學領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究重大進步，最先進研究的重磅突破，要求理論和工程實踐上同時推動機器人學的重要發(fā)展。

▍研究成果介紹

智能裝備院本次在IEEE T-RO錄用的學術(shù)長文（regular paper）徹底突破了長期困擾機器人領(lǐng)域在動力學參數(shù)辨識方面生成最優(yōu)性激勵軌跡所面臨的兩大共識性難題：1）低成功率；2）高耗時。

合適的激勵軌跡是機器人動力學參數(shù)辨識準確性的先決條件。激勵軌跡的優(yōu)化問題在機器人領(lǐng)域被處理成一種帶約束優(yōu)化的標準范式，需借助啟發(fā)式智能優(yōu)化或基于梯度的數(shù)值求解器以迭代的方式對最優(yōu)解進行搜索，而多關(guān)節(jié)機器人的物理約束條件使得可行解（即物理可執(zhí)行的激勵軌跡）的搜索變得異常困難。換言之，在有限迭代步內(nèi)發(fā)現(xiàn)可行解成了一個極具不確定的概率性問題。統(tǒng)計意義下，可行解計算成功率難達90%，耗時往往長達數(shù)小時。因此，業(yè)內(nèi)對激勵軌跡的優(yōu)化僅局限于離線任務(wù)中，如機器人本體動力學模型的參數(shù)辨識。所述缺陷是機器人領(lǐng)域?qū)W術(shù)界和工業(yè)界從業(yè)者們的共識，也直接造成在對于時間有嚴格限制的負載辨識任務(wù)中無法在線生成最優(yōu)激勵軌跡，最終導(dǎo)致負載模型的辨識精度不高。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，包括國際一線品牌機器人都面臨此類挑戰(zhàn)。

智能裝備院提出了一種處理激勵優(yōu)化問題中物理約束的解析方法，將可行解的求解從不確定的迭代搜索范式轉(zhuǎn)變?yōu)榱舜_定性計算范式，從而使得優(yōu)化過程中所有候選解都是物理可執(zhí)行的，首次實現(xiàn)了100%的成功率，同時可以在較短時間內(nèi)生成滿足最優(yōu)性準則的持續(xù)性激勵軌跡。對于離線類本體辨識任務(wù)，激勵優(yōu)化耗時僅需數(shù)百秒；對于負載辨識任務(wù)，激勵優(yōu)化在數(shù)秒內(nèi)完成。因此，無論是在成功率還是在優(yōu)化耗時方面，相較于現(xiàn)階段激勵優(yōu)化技術(shù)都具有壓倒性優(yōu)勢。

圖2 動力學參數(shù)辨識激勵軌跡示意圖

圖3 性能統(tǒng)計對比：本體模型辨識激勵優(yōu)化

圖4 最優(yōu)性指標收斂曲線及可行解搜索情況:（a）對比方發(fā)；（b）本文方法

▍成果應(yīng)用與影響

成果已在華數(shù)機器人最新一代產(chǎn)品上實現(xiàn)批量應(yīng)用，實現(xiàn)了負載質(zhì)量最大估計誤差不超過 0.1 ～ 0.2kg，質(zhì)量誤差百分比在 0.25% ～ 3.50% 以內(nèi)的高精度辨識，且突破了負載辨識激勵運動受制于構(gòu)型的技術(shù)瓶頸。成果應(yīng)用在華數(shù)機器人的210公斤大負載機器人“柔性誤差補償技術(shù)”上，絕對定位精度有效提升高達91.23%，全工作空間的定位精度波動控制在0.2mm以內(nèi)，躋身國際領(lǐng)先水平。

圖5210公斤大負載機器人應(yīng)用驗證

圖6210公斤大負載機器人絕對定位精度提升驗證

該項研究成果得到了國家重點研發(fā)計劃青年科學家項目智能機器人專項“機器人剛?cè)?a href="http://m.brongaenegriffin.com/tags/耦合/" target="_blank">耦合動力學建模與高精度辨識”，香港科技大學與香港科技大學（廣州）“1+1+1”聯(lián)合資助的校際合作研究計劃，以及香港科技大學前沿技術(shù)研究計劃的共同支持。

該研究成果是世界級的突破，對于機器人領(lǐng)域的動力學研究有著極大的推導(dǎo)作用，具有廣泛的應(yīng)用面，也為具身智能框架下的動力學融合建模高質(zhì)量數(shù)據(jù)收集提供了基座技術(shù)。該項創(chuàng)新性研究成果，是在繼智能裝備院黃石峰博士團隊于2021/2022連續(xù)兩年在機電領(lǐng)域國際頂級期刊IEEE/ASME Transactions on Mechatronics上發(fā)表論文之后，取得的更高水平且更具影響力的研究成果。標志著智能裝備院在機器人的基礎(chǔ)研究、智能機器人、具身智能等方面具有堅實水平和卓越的創(chuàng)新能力。