[發明專利]動力學模型參數辨識方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201711070985.5
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107703756B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 陽方平
• 申請（專利權）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明公開了動力學模型參數辨識方法、裝置、計算機設備及存儲介質。該方法包括：獲取機械臂各關節沿設定激勵軌跡運動時在當前采樣時刻測量的關節角度值和力矩數據；分別對各關節角度值以及各力矩數據進行濾波處理，獲得各關節在當前采樣時刻的目標狀態數據和目標力矩數據；根據各目標狀態數據及目標力矩數據優化動力學模型，并辨識動力學模型中的未知動力學參數。利用該方法，有效獲得機械臂關節所對應高精度的目標狀態數據和目標力矩數據，由此根據高精度的狀態數據及力矩數據實現了對所構建動力學模型精度的優化，從而實現了未知動力學參數的高精度辨識，提高了動力學模型的準確性，進而提高了動力學模型對機器人控制的控制性能。

技術領域

本發明涉及機器人技術領域，尤其涉及動力學模型參數辨識方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

基于動力學的控制能夠有效的提高機器人的控制性能，對機器人使用基于動力學模型的控制算法時，首先要保證動力學模型的準確性，動力學模型的準確性依賴于幾何參數和動力學參數，幾何參數可以通過運動學標定獲得，動力學參數則需要通過動力學模型辨識的方法來估測。

目前，工業機器人動力學參數辨識通常采用基于動力學模型的整體辨識方案，其過程可描述為：首先構建動力學參數的最小集合形成動力學模型，然后控制機器人沿所設計的激勵軌跡運動，由此測量得到機器人各關節運動時的狀態數據及力矩數據，最終基于測量的數據和構建的動力學模型，采用合適的估計算法估測出未知的動力學參數。

實現上述整體辨識方案時所依賴參數辨識裝置的架構圖如圖1所示，其整體架構包括：上位機11、驅動器12、設置于機器人本體中機械臂的各個關節處的電機13以及與電機13對應配置的編碼器14。其中，上位機11相當于一個控制終端，通過驅動器12控制電機13沿激勵軌跡運動，此外，驅動器12與機器人本體中各電機13電連接，用于讀取編碼器14在電機13運動時量測的讀數，并將獲取的讀數轉換成電機13位置信息及速度信息，同時還用于量測獲得電機13的力矩信息，最終將位置信息、速度信息以及力矩信息等上傳給上位機11；上位機11根據獲得的信息通過合適的估計算法獲得所構建動力學模型中未知的動力學參數。

然而，根據上述方案對動力學模型進行未知動力學參數辨識時，往往沒有考慮關節摩擦力與電機本身的慣性力對所構建動力學模型精度的影響，由此造成了參數辨識的誤差；此外，驅動器測量獲得位置信息、速度信息以及力矩信息中往往包括量測過程中產生的噪聲數據，同樣會影響動力學參數辨識的準確性。

發明內容

本發明實施例提供了動力學模型參數辨識方法、裝置、計算機設備及存儲介質，實現了動力學模型的優化以及對動力學參數的高精度辨識。

一方面，本發明實施例提供了一種動力學模型參數辨識方法，包括：

獲取機械臂各關節沿設定激勵軌跡運動時在當前采樣時刻測量的關節角度值和力矩數據；

分別對各所述關節角度值以及各所述力矩數據進行濾波處理，獲得各所述關節在所述當前采樣時刻的目標狀態數據和目標力矩數據；

根據各所述目標狀態數據及所述目標力矩數據優化動力學模型，并辨識所述動力學模型中的未知動力學參數。

另一方面，本發明實施例提供了一種動力學模型參數辨識裝置，包括：

測量數據獲取模塊，用于獲取機械臂各關節沿設定激勵軌跡運動時在當前采樣時刻測量的關節角度值和力矩數據；

數據濾波處理模塊，用于分別對各所述關節角度值以及各所述力矩數據進行濾波處理，獲得各所述關節在所述當前采樣時刻的目標狀態數據和目標力矩數據；

未知參數辨識模塊，用于根據各所述目標狀態數據及所述目標力矩數據優化動力學模型，并辨識所述動力學模型中的未知動力學參數。

又一方面，本發明實施例提供了一種計算機設備，包括：