Meeting Sheet 2019/06/17
===

- **目標:** 希望使用穎寬論文的模型和參數識別方法完成實體機械手臂關節中諧波齒輪的參數識別
- **日期:** 2019/6/17(一)
- **前言**
1. 文獻回顧：許多robotic identification的文獻，導入control的概念(adaptive control, nonlinear control, etc.)，前提是在系統可控、伺服馬達扭矩 $\tau$ 或電流 $i$ 得知的情況下。但是對於套裝的工業機械手臂這些資訊都無法得知，僅能得到encoder回傳的轉角
2. Motion planning：為了完成參數的識別，我們需要進行個別的關節試驗，但路徑和軌跡規畫軟體內建已經設定好，不易修改。起初我們花很多時間從ros系統研究他規劃的原理，應該是OMPL planning algorithms。
3. 為了識別單一關節的參數，所以我們先鎖定其中一個關節(Joint 3)，僅驅動此關節，因此可視為一個單擺系統，其數學模型為：
\begin{equation}
J\ddot{\theta}=\tau
\end{equation}
其中$J$為轉動慣量、$\tau$為合力矩。
- **已執行成果:**
由上至下分別為馬達角位置、角速度以及角加速度(黑色為它系統內建規劃的期望運動量、紅色為實際的運動量)，只有角位置的資料是encoder回傳的，角速度與角加速度都是透過數值微分得到。
從圖中我們發現黑色的崎嶇程度甚至高於紅色的程度，即使排除數值微分誤差的可能性，也不至於產生這樣的現象。因此我們懷疑它規劃後的desired(圖中黑色部分)並不太可靠，所以打算自己依照實際行為去規劃它的加速度。

- **現行任務:**
1. 估測轉動慣量：利用馬達質量、位置、距離來計算相對於驅動軸的轉動慣量
目前用 CAD 模型估算體積，並假設其密度一致，計算每個關節的質量，如下表，對照規格書上的總質量(15kg)作為估算依據:
| Base | J1 | J2 | J3 | J4 | J5 | J6 | Total |
| ---- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | ----- |
| 8.95 | 1.83 | 1.95 | 0.92 | 0.68 | 0.32 | 0 | 14.6(kg) |
下一步為計算出質量慣性矩。

3. 利用讀出的馬達資訊規劃出加速度規劃(參數化)：我們從角加速度圖可觀察出加速和減速區間皆是雙波峰雙波谷的呈現，因此利用傅立葉級數sine合成並將這些參數化得以規劃運動的加速度。

- **未來工作:** 有了加速度規劃即可得出理想轉角，透過理想轉角和實際轉角比對能夠執行我論文研究方法的諧波齒輪參數識別