摘要：分析了机器人操作臂末端连杆惯性参数辨识的原理及数学模型，提出了一种与传统神经网络问题不同的惯性参数辨识方法，使神经网络的结构与权值具有明确的物理意义，解决了获取样本难的问题。探讨了人工神经网络在系统参数辨识应用中的一般规律及优越性。惯性参数辨识方法简单、直观、运算量小，可应用基于传感器信号的机器人末端惯性参数的在线辨识。在PUMA562机器人上，用实验验证了惯性参数辨识方法的可行性与有效性。

关键词：机器人 惯性参数 人工神经网络 参数辨识 

单位：合肥工业大学; 合肥230009; 中国科学技术大学; 合肥230026