【SCARA机器人】是Selective Compliance Assembly Robot Arm的缩写，是一种具有四个自由度（3个旋转和1个平移）的工业机器人，常用于组装和物料搬运任务。它由3个旋转关节和1个直线移动关节构成，能够在有限的工作空间内实现三维定位和垂直方向的转动。
【动力学建模】是理解机器人运动和控制的关键，它涉及到牛顿-欧拉方程、雅可比矩阵和动力学方程的建立。然而，由于测量误差、驱动器的动态性能、摩擦力等因素，传统的多刚体动力学建模方法往往难以得到足够精确的模型。
【高斯过程回归】是一种非参数机器学习方法，它在动力学建模中可以用来估计未知函数，比如SCARA机器人的逆动力学模型。这种方法利用输入输出数据直接估计模型，能够处理非线性和不确定性，对于减少建模误差、提高控制精度有显著优势。
【计算力矩控制】是机器人控制的一种策略，通过计算出所需的关节力矩来实现精确的运动控制。与PID等基于模型的控制算法相比，计算力矩控制能更好地结合动力学模型，提供更优的控制性能，尤其在高速、重载条件下。
【联合仿真】如MATLAB与ADAMS的结合，可以将控制算法（如基于高斯过程回归的计算力矩控制）与机械系统的物理行为仿真相结合，从而验证控制策略的有效性和模型的准确性。
【逆向动力学】是指从机器人的末端执行器的位姿和速度反推关节的运动学和动力学，是计算力矩控制的基础。通过高斯过程回归直接估计SCARA机器人的逆动力学模型，可以减少参数辨识的复杂性和时间消耗，提高控制的实时性和精度。
文献中提到，传统的参数辨识方法和非线性自适应控制策略虽然有一定效果，但可能面临参数过多、耗时长、控制结构复杂或硬件要求高等问题。而采用高斯过程回归方法则能有效解决这些问题，通过实验证明，基于高斯过程回归模型的计算力矩控制能够提供更好的位置跟踪效果，提高了SCARA机器人的控制精度。
本文研究的重点是利用高斯过程回归对SCARA机器人的逆动力学模型进行建模，以克服传统动力学建模方法的局限性，从而提高机器人在高速、重载情况下的控制性能。这种方法对于未来机器人控制理论的发展和实际应用有着重要的参考价值。
