[發明專利]一種冗余自由度機器人逆解方法

在審

• 申請號: 201611069476.6
• 申請日: 2016-11-29
• 公開（公告）號: CN108121833A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發明（設計）人: 趙彬;鄒風山;劉曉帆;孫若懷;梁亮;陳守良;李國彬
• 申請（專利權）人: 沈陽新松機器人自動化股份有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/16;G06F17/11
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

本發明公開了一種冗余自由度機器人逆解方法。本發明的冗余自由度機器人逆解方法包括：建立正運動學方程；構建MP廣義逆矩陣方程；根據廣義MP逆矩陣關系，建立牛頓迭代方程組；由牛頓迭代方程組計算得到部分關節位置值；根據所述部分關節位置值求解剩余的關節位置值；對計算得到的關節多解進行挑選。本發明提供的冗余自由度機器人逆解方法本發明公開的冗余自由度機器人逆解方法采用MP逆矩陣求解法解決了七個自由度運動學冗余軸計算帶來的時間問題和解篩選問題來建立機器人操作臂末端抓手的位姿與關節矢量之間的映射關系。

技術領域

本發明涉及移動機器人技術領域，特別涉及一種冗余自由度機器人逆解方法。

背景技術

現有技術中，輕量關節一體化機器人運動學冗余軸算法是機器人能夠實現示教模式的一個充分必要前提，也是機器人能夠實現視覺抓取作業的首要條件。

現有運動學算法主要包括傳統傳遞矩陣依次求逆法、幾何法、基于粒子群優化法和神經網絡法。以上算法存在的缺陷是不能很好的處理冗余軸運動學問題或多解無法篩選問題，且對于不可逆矩陣更是無法處理求逆矩陣，導致其它方法的失效。

發明內容

本發明的目的旨在至少解決上述的技術缺陷之一。

為此，本發明的第一個目的在于提出一種冗余自由度機器人逆解方法。所述冗余自由度機器人逆解方法包括以下步驟：建立正運動學方程；構建MP廣義逆矩陣方程；根據廣義MP逆矩陣關系，建立牛頓迭代方程組；由牛頓迭代方程組計算得到部分關節位置值；根據所述部分關節位置值求解剩余的關節位置值；對計算得到的關節多解進行挑選。

在一些實施例中，所述建立正運動學方程具體為：根據MDH坐標關系表建立傳遞變換矩陣方程，運用正解相乘矩陣乘積得到運動學正解關系表達式。

在一些實施例中，所述傳遞變換矩陣的表達式為：

所述運動學正解關系表達式為：

在一些實施例中，所述對計算得到的關節多解由篩選器篩進行挑選。

在一些實施例中，所述根據部分關節位置值求解剩余的關節位置值為通過傳統傳遞矩陣法求解得到。

在一些實施例中，所述傳遞變換矩陣是關節位置與輸入構件轉角之間的非線性方程組。

在一些實施例中，所述建立正運動學方程可通過工程法、DH法或MDH法建立。

在一些實施例中，所述機器人有七個自由度，所述由牛頓迭代方程組計算得到部分關節位置值；根據所述部分關節位置值求解剩余的關節位置值具體為：由牛頓迭代方程組計算得前四軸關節的關節位置值；根據所述部分關節位置值求解后三軸關節位置值。

本發明提供的冗余自由度機器人逆解方法本發明公開的冗余自由度機器人逆解方法采用MP逆矩陣求解法解決了七個自由度運動學冗余軸計算帶來的時間問題和解篩選問題來建立機器人操作臂末端抓手的位姿與關節矢量之間的映射關系。

本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。

附圖說明

本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為根據本發明一個實施例的冗余自由度機器人逆解方法流程圖；

圖2為根據本發明一個實施例的具有七個自由度的機器人擬人類手臂示意圖；

圖3為根據本發明一個實施例的具有七個自由度的機器人的MDH坐標系分布；