[發明專利]一種欠約束索并聯機器人末端執行器的自主定位方法有效
| 申請號： | 201910971542.6 | 申請日： | 2019-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN110861081B | 公開（公告）日： | 2021-10-26 |
| 發明（設計）人： | 富立;李岱偉;王玲玲 | 申請（專利權）人： | 北京航空航天大學 |
| 主分類號： | B25J9/16 | 分類號： | B25J9/16;G01C21/16 |
| 代理公司： | 北京航智知識產權代理事務所(普通合伙) 11668 | 代理人： | 陳磊;張楨 |
| 地址： | 100191*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 約束 并聯 機器人 末端 執行 自主 定位 方法 | ||
1.一種欠約束索并聯機器人末端執行器的自主定位方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1：建立一個空的因子圖，確定末端執行器的初始狀態，將所述初始狀態以先驗因子的形式加入到所述因子圖中；
S2：利用非線性被動補償濾波方法對當前時刻所述末端執行器中IMU慣性傳感器的測量值進行慣導解算，得到當前時刻所述末端執行器的慣導狀態值，將所述慣導狀態值以狀態變量估計值的形式加入到所述因子圖中；
S3：利用所述末端執行器中的繩索受力傳感器判斷當前時刻機器人電機的運動狀態是否可用于所述因子圖的計算；若是，則執行步驟S4；若否，則執行步驟S5；
S4：利用正運動學方程對當前時刻所述機器人電機的轉速測量值進行解算，得到當前時刻所述末端執行器的狀態變量，將所述狀態變量以中間因子的形式加入到所述因子圖中，得到因子圖模型；
S5：將當前時刻所述IMU慣性傳感器的測量值剔除，利用所述慣導狀態值構建因子圖模型；
S6：對所述因子圖模型進行非線性最優化估計，得到當前時刻所述末端執行器的速度和位置信息；
返回步驟S2，進行下一時刻的定位解算。
2.如權利要求1所述的自主定位方法，其特征在于，步驟S2，利用非線性被動補償濾波方法對當前時刻所述末端執行器中IMU慣性傳感器的測量值進行慣導解算，得到當前時刻所述末端執行器的慣導狀態值，將所述慣導狀態值以狀態變量估計值的形式加入到所述因子圖中，具體包括如下步驟：
S21：判斷當前時刻所述末端執行器中IMU慣性傳感器的加速度計的測量值是否滿足運動平緩的分支條件；若是，則執行步驟S22；若否，則執行步驟S23；
S22：采用基于非線性被動補償濾波的慣導狀態解算方法對所述末端執行器進行導航定位，得到當前時刻所述末端執行器的慣導狀態值，將所述慣導狀態值以狀態變量估計值的形式加入到所述因子圖中；
S23：采用積分方法對所述末端執行器中的IMU慣性傳感器進行慣導解算，得到當前時刻所述末端執行器的慣導狀態值，將所述慣導狀態值以狀態變量估計值的形式加入到所述因子圖中。
3.如權利要求1所述的自主定位方法，其特征在于，步驟S3，利用所述末端執行器中的繩索受力傳感器判斷當前時刻機器人電機的運動狀態是否可用于所述因子圖的計算，具體包括如下步驟：
S31：通過所述末端執行器中繩索受力傳感器的測量值判斷繩索是否處于受力狀態。
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