An interpretable neural network-based to dynamic parameter identification for collaborative robots

2025-10-22

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AI

DOI：10.1016/j.aei.2025.103962

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摘要

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• 机器人动力学网络（RDN）整合了可解释的超参数与动力学参数，提高了准确性和泛化能力。 • 集成的关节摩擦力矩模型考虑了更多的非线性误差，从而提升了机器人建模的准确性。 • 交叉验证表明，RDN在性能上优于传统方法和基于神经网络的辨识方法。