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基于学习的机器人摩擦模型适应
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于残差学习的新方法，用于适应新的动力学，预测摩擦力矩。该方法表现优于传统方法和基础神经网络，提高了60-70％。该方法不依赖外部负载数据，具有泛化能力。
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关键要点
- 在第四次工业革命中，机器人的部署是不可或缺的。
- 机器人与人类的合作制造过程复杂，建模机器人关节的摩擦力矩存在问题。
- 提出了一种基于残差学习的新方法，旨在利用少量数据适应新的动力学。
- 该方法通过结合两个网络的输出，在预测摩擦力矩方面优于传统方法和基础神经网络。
- 在涉及外部负载的轨迹上，方法提高了约60-70%。
- 该方法在训练时不依赖外部负载数据，消除了对外部扭矩传感器的需求。
- 证明了方法的泛化能力，即使只有43秒的机器人运动数据，也能适应不同环境中的摩擦。
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