基于Mamba的浮动基轮腿机器人动力学参数辨识方法及系统

一种基于Mamba的浮动基轮腿机器人动力学参数辨识方法及系统，属于机器人技术领域。该方法包括：以零力矩点平衡、关节物理极限及地面摩擦力为约束，采用强化学习模型生成多约束激励轨迹；利用PID控制维持机器人平衡并执行该轨迹，采集数据并预处理，得到有效辨识数据集；构建基于Mamba的动力学参数辨识模型，以归一化后的数据集为输入、预测关节力矩为输出进行训练至收敛；对训练收敛的基于Mamba的动力学参数辨识模型进行提取，获得所需动力学参数。本发明解决了复杂环境下浮动基轮腿机器人动力学建模精度低、力矩预测准确性差的问题，提升了机器人在复杂场景下的控制精度与适应性。