로봇 동적 모델링은 정확한 제어 및 시뮬레이션에 필수적입니다. 그러나, 실제는 종종 모델의 오류로 이어질 수있는 일반적인 실수를 발생합니다. 이러한 실수를 인식하고 수정하는 것은 로봇 제어 시스템의 신뢰성을 향상시킵니다.

잘못된 매개 변수 추정

한 가지 빈번한 실수는 대량, 관성 또는 링크 길이에 대한 inaccurate 매개 변수를 사용합니다. 이 매개 변수는 종종 불완전한 데이터 또는 가정에서 추정되며 동적 방정식에서 오류로 이어집니다. 이를 수정하려면 정확한 매개 변수 식별 실험을 수행하고 최적화 기술을 사용하여 견적을 거부하십시오.

Coriolis 및 원심력 비교

몇몇 모형은 고속 운동에서 뜻깊은 Coriolis와 원심력의 효력을, 봅니다. 이 힘은 inaccurate 토크 계산에 있는 결과를 전달합니다. 동적인 방정식에 있는 이 기간을 포함하여 급속한 운동 도중 더 나은 통제 정확도를, 특히 지킵니다.

엄밀한 링크

많은 모델은 로봇 링크가 완벽하게 단단하고, 유연성과 관절 준수를 무시하는 것이 가정합니다. 이 단순화는 모델과 실제 행동 사이의 차별을 일으킬 수 있습니다. 정확성을 향상시키기 위해 유연한 링크 모델 또는 필요한 효과 댐핑 고려.

Simplified Dynamic Equations를 사용하여

중력 또는 운동 판사 운동과 같은 단순화는 일반적이지만 복잡한 작업에서 오류로 이어질 수 있습니다. 이 모델의 모든 관련 힘과 모션을 포함하기 위해 중요합니다. 로봇의 역동적 인 표현을 보장하기 위해.