[發明專利]一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法

有效

• 申請號: 201811459337.3
• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109583093B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 張承瑞;王騰;倪鶴鵬;胡天亮
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/17;G06F119/14
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 任歡

本發明公開了一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法，它解決了現有技術中需要在每個關節配置雙編碼器才能實現辨識問題，具有將動力學參數準確辨識的有益效果，其方案如下：一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法，包括分析未知參數并分類，建立考慮電機摩擦系數的線性辨識模型，結合靜力學試驗，實現對未知參數分別辨識，利用分離辨識策略和近似處理方法，將動力學參數準確辨識。

技術領域

本發明涉及工業機器人領域，特別是涉及一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法。

背景技術

隨著工業機器人在現代生產領域中的應用，許多基于力矩輸入的先進運動控制方法被用于滿足高速度、高精度需求。這需要完整和精確的機器人動力學模型。與此同時，動力學模型也是機器人特征分析的基礎，但動力學模型中的參數往往不容易獲得。此外，由于生產和裝配誤差，從CAD模型中得到的參數并不精確。

剛體動力學模型被廣泛應用于描述機器人，許多參數辨識方法都是基于此提出。在剛體參數辨識中，電機編碼器用來采集關節位置。機器人是彈性體，由于受減速器和其他傳動部分的影響，關節處的彈性尤為明顯。因此，忽略關節彈性會導致很大的辨識誤差。為應對這一問題，可以建立機器人彈性關節動力學模型。有技術建立了基于拉格朗日公式的動力學模型，其中扭矩矢量表示為回歸矩陣的乘積，并由動力學參數矢量定義。有技術將直接逆動力學辨識模型方法拓展至對柔性系統的辨識。但是這些方法僅適用于在每個關節上配備雙編碼器的專門設計的機器人，其電機和關節位置都可以直接測量。而一般的工業機器人，僅設計安裝了電機編碼器，對于工業應用來說，這些方法的實際應用性不高。

為了在僅有電機編碼器的一般機器人上實現對彈性關節的參數辨識，有技術采用關節剛度辨識方法。由于轉子轉動慣量、關節剛度及電機摩擦參數未知，很難建立線性逆動力學辨識模型。為減少非線性對線性回歸識別的影響，只能在小范圍內進行試驗。由于無法優化激勵軌跡，辨識精度對測量噪聲敏感。同時，最小慣性參數集也被重組，造成關節剛度和運動摩擦參數與慣性參數及關節摩擦參數耦合。

綜上所述，針對只有單編碼器的一般工業機器人如何在考慮關節彈性的情況下辨識動力學參數這一問題尚缺乏有效的方案。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供了一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法，無需在機器人每個關節均設置編碼器，就可以將動力學參數準確辨識。

一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法的具體方案如下：

一種考慮關節彈性的工業機器人動力學參數辨識方法，包括分析未知參數并分類，建立考慮電機摩擦系數的線性辨識模型，結合靜力學試驗，實現對未知參數分別辨識，利用分離辨識策略和近似處理方法，將動力學參數準確辨識。

進一步地，具體步驟如下：

1)建立機器人彈性關節運動學和動力學模型；

2)分析待辨識的未知參數的特征，將其分為運動相關參數和運動無關參數；

3)通過靜力學實驗結合運動學模型辨識運動無關參數；并獲得轉子轉動慣量；

4)建立近似最小化線性辨識模型，優化激勵軌跡以獲得機器人的運動軌跡，激勵機器人，采樣電機力矩和位置信息將獲得的電機力矩和位置信息通過近似最小化線性辨識模型求解，從而辨識運動相關參數。

進一步地，所述步驟1)中機器人彈性關節運動學模型基于牛頓-歐拉公式的n自由度，表示為：

τ_e＝K(R^-1q_m-q_e) (15)

同時，