[發明專利]機器人動力學參數辨識方法、裝置、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811600643.4
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN109664298B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 劉培超;黃睿;朗需林;林炯輝;曹林攀
• 申請（專利權）人: 深圳市越疆科技有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 李艷麗

本申請實施例適用于機器人技術領域，公開了一種機器人動力學參數辨識方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，其中，方法包括：通過牛頓歐拉法建立機器人的逆動力學模型；對逆動力學模型中進行系數提取操作，建立觀察矩陣；根據預先生成的激勵軌跡控制機器人的所有關節進行運動，記錄機器人的所有關節的關節運動數據；根據關節運動數據、觀察矩陣以及逆動力學模型，進行動力學參數辨識。本申請實施例通過將機器人看作一個整體進行動力學參數辨識，避免單關節辨識過程中的誤差累積，提高了動力學參數的辨識精度。

技術領域

本申請屬于機器人技術領域，尤其涉及一種機器人動力學參數辨識方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

動力學參數辨識是指通過獲取機器人按照指令運動，并從編碼器和伺服電機獲得當前位置、速度、加速度和力矩等數據，根據這些數據反算關節或機器人的動力學模型的過程。

目前，大多數的機器人動力學參數是通過單關節的運動來辨識的，即從最后一個關節開始辨識，然后逐漸往前推至第一個關節。但是，通過單關節的運動來辨識，會使得辨識過程中的誤差會累積，造成每個關機辨識的精度都不一致，從而使得辨識精度較低。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種機器人動力學參數辨識方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，以解決現有動力學參數辨識精度較低的問題。

本申請實施例的第一方面提供一種機器人動力學參數辨識方法，包括：

通過牛頓歐拉法建立機器人的逆動力學模型；

對所述逆動力學模型中進行系數提取操作，建立觀察矩陣；

根據預先生成的激勵軌跡控制所述機器人的所有關節進行運動，記錄所述機器人的所有關節的關節運動數據；

根據所述關節運動數據、所述觀察矩陣以及所述逆動力學模型，進行動力學參數辨識。

結合第一方面，在一種可行的實現方式中，在所述通過牛頓歐拉法建立機器人的逆動力學模型之前，還包括：

通過傅里葉級數構建所述激勵軌跡的表達式模型；

根據所述表達式模型和所述觀察矩陣，通過遺傳算法生成所述激勵軌跡。

結合第一方面，在一種可行的實現方式中，所述根據所述表達式模型和所述觀察矩陣，通過遺傳算法生成所述激勵軌跡，包括：

以所述表達式模型中的正余弦振幅參數作為染色體，初始化生成第一預設數量組的染色體；

將每一組所述目標染色體帶入所述表達式模型，得到對應的目標關節運動數據；

將每一組染色體對應的所述目標關節運動數據帶入所述觀察矩陣中，得到對應的觀察矩陣；

將各組染色體對應的觀察矩陣進行拼接得到第一目標觀察矩陣；

根據所述第一目標觀察矩陣，構建適應度函數；

其中，所述適應度函數為n為采樣點的總數量，和為采樣到的速度和加速度，為所述目標觀察矩陣，為的逆矩陣；

根據所述適應度函數進行交叉和變異，經過第二預設數量代的繁殖，得到目標結果；

從所述目標結果中選取符合預設條件的最優結果；

將所述最優結果帶入所述表達式模型，得到所述激勵軌跡。

結合第一方面，在一種可行的實現方式中，所述根據所述關節運動數據、所述觀察矩陣以及所述逆動力學模型，進行動力學參數辨識，包括：

去除所述觀察矩陣中的線性列相關向量；