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为了降低摩擦对机器人低速运动性能的干扰，引入了能够全面描述低速阶段摩擦力特性的GMS摩擦模型，并且利用遗传算法进行参数辨识，采用低通滤波器滤除高频噪声。为了验证该模型的有效性，设计了以机械手关节作为实验平台的轨迹跟踪实验，将模型作为前馈补偿引入系统。通过与常用的Stribeck模型补偿的对比，证明了GMS模型能更完善地描述摩擦力的特性，能进一步改善机械手的轨迹跟踪性能。