Nos últimos anos, as redes neurais informadas pela física (PINNs) mostraram um potencial notável na modelagem de sistemas conservativos de dinâmica de corpos rígidos. No entanto, quando aplicadas a tarefas práticas de interação de manipuladores (por exemplo, montagem de peças e operações médicas), as estruturas PINN existentes carecem de mecanismos eficazes de modelagem de forças externas, resultando em uma redução significativa da precisão da previsão em cenários de interação dinâmica. Além disso, devido ao fato de que robôs industriais (incluindo os robôs UR5 e UR10e) geralmente não são equipados com sensores de torque nas juntas, a obtenção de dados precisos para treinamento dinâmico continua sendo um desafio. Para resolver esses problemas, este estudo propõe duas PINNs aprimoradas que integram a dinâmica do motor e a modelagem de forças externas. Primeiro, dois métodos baseados em dados para estimação da matriz jacobiana são introduzidos para incorporar forças externas: um método aprende o mapeamento entre a velocidade do efetuador final e a velocidade das juntas para aproximar a matriz jacobiana, enquanto o outro primeiro aprende o comportamento cinemático do sistema e depois deriva a matriz jacobiana por meio da diferenciação analítica do modelo de cinemática direta. Segundo, o mapeamento de corrente para torque é incorporado como conhecimento prévio físico para estabelecer correlações diretas entre os estados de movimento do sistema e as correntes do motor. Resultados experimentais em dois manipuladores diferentes demonstram que ambos os modelos atingem uma estimativa de torque de alta precisão em cenários complexos de forças externas sem a necessidade de sensores de torque nas juntas. Em comparação com métodos de ponta, os modelos propostos melhoram a precisão geral da modelagem em 31,12% e 37,07% em média em vários cenários complexos, reduzindo os erros de rastreamento da trajetória das juntas em 40,31% e 51,79%, respectivamente.

Modelagem de dinâmica;Redes neurais informadas pela física;Dinâmica do motor;Modelagem de forças externas;Cinemática