[發(fā)明專利]一種工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110030103.2
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112883504A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭發(fā)勇;周皞;芮夢霞;祝驊;鈕鑫;翟雅慧
• 申請（專利權(quán)）人: 常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20;G06F119/14
• 代理公司: 南京知識律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 高桂珍

本發(fā)明公開了一種工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法，包括如下步驟：步驟1，通過牛頓?歐拉迭代方法構(gòu)建工業(yè)機械臂本體動力學(xué)模型；步驟2，通過多靜態(tài)點負載模型構(gòu)建工業(yè)機械臂負載參數(shù)辨識方程；步驟3，求解得到不同負載的力學(xué)參數(shù)；所述步驟3具體包括：利用多靜態(tài)點采集關(guān)節(jié)力矩數(shù)據(jù)，采樣數(shù)據(jù)通過低通濾波處理后帶入負載辨識方程，通過最小二乘法擬合形成線性方程組以求解。本發(fā)明通過多靜態(tài)點負載模型參數(shù)辨識方法，有效提升了工業(yè)機械臂末端負載不確定工況下的控制精度，且滿足對工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)的估計。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工業(yè)機械臂技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法。

背景技術(shù)

隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)機器人對輕量化結(jié)構(gòu)、載荷比的要求越來越高，基于非線性耦合臂數(shù)學(xué)模型和抓握載荷動力學(xué)的機器人控制面臨更高的挑戰(zhàn)。針對這些高速、高精度的控制，如何獲得負載的動態(tài)模型參數(shù)顯得尤為重要。目前，科研人員在識別這些參數(shù)方面進行了許多嘗試，常用方法包括物理模型測量法、傳感器直接獲得法和動力學(xué)模型參數(shù)辨識法三種。目前，對協(xié)工業(yè)機械臂末端負載參數(shù)進行準(zhǔn)確性辨識研究較少，且考慮到辨識成本和辨識不變因素負載存在一些時變不確定因素導(dǎo)致其參數(shù)辨識困難，包括末端抓取負載位置不同，負載位置隨運動而變化，質(zhì)量可變，以及常用的激勵軌跡不經(jīng)優(yōu)化，給采樣信號帶來高頻噪聲的影響，從而導(dǎo)致負載參數(shù)辨識不準(zhǔn)確等問題?；诖?，本發(fā)明基于動力學(xué)線性辨識模型，設(shè)計滿足位置、速度、加速度等邊界條件的快速收斂優(yōu)化有限傅里葉級數(shù)的激勵軌跡，通過計算傅里葉級數(shù)的最小條件數(shù)得出最優(yōu)的激勵軌跡系數(shù)，獲取最優(yōu)采樣軌跡，并根據(jù)工業(yè)機械臂末端負載辨識方法逐一求解。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種提供具有針對性的工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法，有效提升了工業(yè)機械臂末端負載不確定工況下的控制精度，滿足對工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)的估計的工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法。

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)。

一種工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)估計方法，包括如下步驟：步驟1，通過牛頓-歐拉迭代方法構(gòu)建工業(yè)機械臂本體動力學(xué)模型；步驟2，通過多靜態(tài)點負載模型構(gòu)建工業(yè)機械臂負載參數(shù)辨識方程；步驟3，求解得到不同負載的力學(xué)參數(shù)；所述步驟3具體包括：利用多靜態(tài)點采集關(guān)節(jié)力矩數(shù)據(jù)，采樣數(shù)據(jù)通過低通濾波處理后帶入負載辨識方程，通過最小二乘法擬合形成線性方程組以求解。

進一步地，所述步驟1包括如下：

根據(jù)機械臂動力學(xué)可得：其中，τ_m為機器人關(guān)節(jié)扭矩輸出、τ_ext為人為拖動力、τ_f為摩擦總力，q、分別為機械臂的關(guān)節(jié)位置、速度和加速度。為機械臂慣性力，為耦合力，G(q)為重力。當(dāng)機械臂運動速度處于較低狀態(tài)時，即和非常小，可以計算說明此時項非常小。故機械臂各關(guān)節(jié)輸出扭矩可表示為：

此處和分別為機械臂重力和關(guān)節(jié)摩擦力的估計值。

進一步地，所述步驟2包括如下：

利用多靜態(tài)點估計工業(yè)機械臂末端負載參數(shù)辨識方法，其中，建立工業(yè)機械臂末端負載動力學(xué)參數(shù)模型，如下：

根據(jù)機械臂動力學(xué)可得：其中τ_m為機器人關(guān)節(jié)扭矩輸出、τ_f為摩擦總力，q、分別為機械臂的關(guān)節(jié)位置、速度和加速度。為機械臂慣性力，為耦合力，G(q)為重力。當(dāng)機器人處于靜止?fàn)顟B(tài)時，和均為零，可以計算說明此時項為零，摩擦力與關(guān)節(jié)運動速度有關(guān)，τ_f項也為零。故機械臂各關(guān)節(jié)輸出扭矩可表示為：

此處為機械臂重力的估計值。以KD協(xié)作機械臂的運動模型為基礎(chǔ)，可以直接得到此時的顯式方程，得到如下6個方程：

t1＝0；