CN115703240A - 力/扭矩传感器的重力和惯性补偿 - Google Patents

力/扭矩传感器的重力和惯性补偿 Download PDF

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CN115703240A CN202210975194.1A CN202210975194A CN115703240A CN 115703240 A CN115703240 A CN 115703240A CN 202210975194 A CN202210975194 A CN 202210975194A CN 115703240 A CN115703240 A CN 115703240A
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Abstract

机器人F/T传感器的力和扭矩测量值的重力和机器人运动补偿。从用户输入或通过参数识别获得附接工具重量Wtool和从F/T传感器主体CF原点到工具重心的向量
Figure DDA0003795284010000011
在机器人操作期间，从内部惯性测量单元或从机器人的前向运动学数据获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure DDA0003795284010000012
基于Wtool和
Figure DDA0003795284010000013
和
Figure DDA0003795284010000014
的瞬时值，针对重力补偿通过F/T传感器从换能器输出解析的力和扭矩测量值。针对惯性补偿获得另外的信息，包括：附接工具质量m；F/T传感器主体CF的角速度
Figure DDA0003795284010000015
F/T传感器主体CF的角加速度
Figure DDA0003795284010000016
F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure DDA0003795284010000017
F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，其包含所有惯性矩和惯性积。基于m、
Figure DDA0003795284010000018
和I针对惯性效应补偿力和扭矩测量值。

Description

力/扭矩传感器的重力和惯性补偿
技术领域
本发明总体上涉及机器人技术，并且具体地涉及针对重力和惯性力对机器人力/扭矩传感器的补偿。
背景技术
机器人是产品制造、测试、组装和包装、辅助和远程手术、太空探索、在危险环境中操作以及许多其他应用中不可或缺的一部分。许多机器人和机器人应用需要量化施加或经历的力，例如材料去除(研磨、砂磨等)、远程挖掘或对环境的其他操作等。
作为代表性示例，考虑机器人在工件上执行一些任务。机器人通常包括通用致动器或“臂”，其被编程为在空间中移动并沿多个自由度对工件进行操作。机器人工具更换器是一种机电设备，它允许机器人使用许多不同的工具(也称为末端执行器)执行许多不同的任务。机器人工具更换器包括附接到机器人臂的“主”组件，以及多个相似或相同的“工具”组件，每个“工具”组件都附接到机器人可以使用的工具。主组件和工具组件在机器人控制系统的控制下选择性地耦合在一起。主组件和工具组件还可以包括用于在他们之间传递有用物质(utilities)的特征——例如交流或直流电流、气动流体、数据等，以供工具使用，并为工具提供路径以将数据中继回控制系统。通过工具更换器，机器人可以使用第一工具执行任务，将第一工具停放在工具架中，取回第二工具，并使用第二工具执行另一任务。
在必须监控和控制机器人施加于工件的力的程度和/或反馈机器人所经历的力以控制机器人的运动(“力控制”操作)的应用中，在机器人臂和工具更换器的主组件之间或在工具组件和工具之间附接有力/扭矩(F/T)传感器(或者F/T传感器功能可以内置到工具更换器中)。如图3所示，F/T传感器12的一种配置包括一个构件，被称为安装适配器板(MAP)14，其(直接或间接)安装到机器人上，以及另一构件，称为工具适配器板(TAP)16，工具(直接或间接)连接到该工具适配器板上。MAP 14和TAP 16通过多个相对薄的(因此可机械变形的)梁18彼此连接。分别附接到MAP 14和TAP 16的机器人和工具之间的相对力或扭矩试图相对于TAP 16移动MAP 14，导致至少一些梁18的轻微变形或弯曲。附接到梁18表面的应变计(未示出)检测该变形，并输出成比例的电信号。许多这样的传感器的输出可以被联合处理以解析沿定义的轴施加到F/T传感器12的力和扭矩。紧凑型F/T传感器的一个示例在美国专利第10,422,707号中进行了描述，该专利已转让给本公开的受让人并通过引用的方式整体并入本文。注意，图3中描绘的配置——其中TAP 16环形地布置在MAP 14周围，并且梁18像车轮上的轮辐一样布置——仅是代表性的而不是限制性的。F/T传感器的多种配置在本领域中是已知的。
热漂移是从F/T传感器输出解析力和扭矩的一种已知误差源。用于机器人F/T传感器的温度补偿的一个示例在国际专利公开WO 2018/200668中进行了描述，该专利已转让给本公开的受让人并通过引用整体并入本文。
对于静态定向基函数，热补偿足以实现准确的力和扭矩监控。机器人将工具移动到工作位置和朝向，传感器数据归零。只要机器人保持相同的朝向，并且以足够低的速度移动以使惯性效应可以忽略不计，F/T传感器就会在机器人工具完成其任务时提供力和扭矩的准确读数。然而，诸如轮廓跟踪、3D零件组装等任务需要改变机器人工具的朝向和/或位置。朝向变化会改变工具重量沿F/T传感器参考系坐标轴的分布，而位置变化会造成来自机器人运动的惯性力和/或扭矩。这两种现象都会对力和扭矩测量准确度产生不利影响。事实上，在许多情况下，重力和惯性力和扭矩超过了所需的接触力和扭矩，使得力控制机器人操作变得困难或不可能。
提供本文的背景部分以将本发明的实施例置于技术和操作上下文中，以帮助本领域技术人员理解它们的范围和效用。可以采用背景部分中描述的方法，但该方法不一定是以前设想或采用的方法。除非明确指出，否则本文中的任何陈述都不会仅仅因为包含在背景技术部分中而被认为是现有技术。此处参考图3以提供对F/T传感器中部件的一种配置的介绍；然而，图3并不描绘现有技术。
发明内容
以下呈现本公开的简化概述以便为本领域技术人员提供基本理解。该概述不是本公开的广泛概述，并且不旨在识别本发明的实施例的关键/重要元件或界定本发明的范围。本概述的唯一目的是以简化形式呈现本文公开的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的前序。
根据本文描述和要求保护的一个或多个实施例，针对重力的影响且可选地还针对机器人运动的影响，补偿来自机器人F/T传感器的力和扭矩测量值。例如从用户输入或通过参数识别，获得附接工具的重量Wtool和从F/T传感器主体坐标系(CF)原点到工具重心的向量
Figure BDA0003795283990000031
在机器人操作期间，例如从内部惯性测量单元(IMU)或从机器人的前向运动学数据，获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure BDA0003795283990000032
基于Wtool和
Figure BDA0003795283990000033
和
Figure BDA0003795283990000034
的瞬时值，针对重力补偿通过F/T传感器从换能器输出解析的力和扭矩测量值。对于惯性补偿，获得附加信息，包括：附接工具的质量m；F/T传感器主体CF的角速度
Figure BDA0003795283990000035
F/T传感器主体CF的角加速度
Figure BDA0003795283990000036
F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure BDA0003795283990000037
在F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，其包含所有惯性矩和惯性积。质量m可以从Wtool导出，并且可以从IMU或前向运动学获得
Figure BDA0003795283990000038
和
Figure BDA0003795283990000039
通过首先从绝对朝向数据估计重力加速度并将其转换为估计的重力向量来获得线性加速度
Figure BDA00037952839900000310
然后从IMU或前向运动学数据获得的加速度向量中减去这个估计的重力向量。项I可以从参数识别中获得，或者如果从分析测定或CAD软件中已知，则由用户输入。根据m、
Figure BDA00037952839900000311
Figure BDA00037952839900000312
和I针对惯性效应补偿通过F/T传感器从换能器输出解析的力和扭矩测量值。
一个实施例涉及一种机器人力/扭矩(F/T)传感器，其包括换能器，该换能器被配置为响应于施加到传感器的力或扭矩而生成信号。该F/T传感器包括测量电路，该测量电路被配置为从换能器信号解析力和扭矩测量值，力和扭矩测量值以F/T传感器的主体坐标系(CF)为参考。F/T传感器还包括补偿电路。补偿电路被配置为获得附接工具的重量Wtool；获得从F/T传感器主体CF原点到工具重心的向量
Figure BDA0003795283990000041
获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure BDA0003795283990000042
并根据
Figure BDA0003795283990000043
Wtool和
Figure BDA0003795283990000044
针对附接工具的重力效应补偿力和扭矩测量值。
另一实施例涉及一种方法，该方法针对附接工具的重量导致的重力效应补偿通过测量电路从机器人力/扭矩(F/T)传感器的换能器输出信号解析的力和扭矩测量值。力和扭矩测量值以F/T传感器的主体坐标系(CF)为参考。F/T传感器包括补偿电路。获得附接到F/T传感器的工具的重量Wtool。获得从F/T传感器主体CF原点到工具重心的向量
Figure BDA0003795283990000045
获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure BDA0003795283990000046
基于
Figure BDA0003795283990000047
Wtool和
Figure BDA0003795283990000048
针对附接工具的重力效应补偿力和扭矩测量值。
又一个实施例涉及一种机器人力/扭矩(F/T)传感器，其包括被配置为响应于施加到传感器的力或扭矩而生成信号的换能器。F/T传感器包括测量电路，该测量电路被配置为从换能器信号解析力和扭矩测量值，力和扭矩测量值以F/T传感器的主体坐标系(CF)为参考。F/T传感器包括补偿电路，该补偿电路被配置为获得附接工具的质量m；获得F/T传感器主体CF的角速度
Figure BDA0003795283990000049
获得F/T传感器主体CF的角加速度
Figure BDA00037952839900000410
获得F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure BDA00037952839900000411
获得在F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，该惯性张量I包含所有惯性矩和惯性积；并根据m、
Figure BDA00037952839900000412
和I针对机器人运动的惯性效应补偿力和扭矩测量值。
附图说明
现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明，附图中示出了本发明的实施例。然而，本发明不应被理解为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了使本公开彻底和完整，并将本发明的范围充分传达给本领域技术人员。全文中相同的附图标记指代相同的元件。
图1是附接有F/T传感器和工具的机器人臂的图。
图2是所附接的F/T传感器和工具的框图，其中标识了重心和主体坐标系。
图3是具有IMU的F/T传感器的透视剖面分解图视图。
图4是包括外部电子模块的系统的图，该外部电子模块使用机器人前向数据来获得用于补偿的参数。
图5是针对附接工具的重量引起的重力效应补偿从F/T传感器的换能器输出信号解析的力和扭矩测量值的方法的流程图。
图6是原始和补偿后的F/T数据的曲线图。
具体实施方式
为了简单和说明性的目的，主要通过参考其示例性实施例来描述本发明。在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说，明显的是可以在不限于这些具体细节的情况下实施本发明。在该描述中，没有详细描述众所周知的方法和结构，以免不必要地混淆本发明。
图1描绘了附接有力/扭矩(F/T)传感器12的机器人10的臂的一部分。如本文所用，术语机器人10既指物理机器人臂，也指控制其操作的机器人控制系统。附接到F/T传感器12的另一侧的是末端执行器工具20。工具20可以例如是研磨机或抛光工具，其接触工件(未显示)并施加预定力/扭矩向量(在机器人领域中称为“力旋量(wrench)”)，例如用于对工件进行整形或精加工其表面。通常，工件可能具有复杂的形状，机器人10可以通过沿不同自由度平移和旋转在工件表面上移动工具20，以将工具20放置在各种朝向和空间位置，因此其可以对工件进行操作。由于工具20呈现不同的朝向，F/T传感器沿传感器12的轴经历工具20重量的不同分量。另外，机器人10的移动在F/T传感器12上引起惯性力和/或扭矩。这些效应在换能器水平上与F/T传感器12应测量的工具20和工件之间的接触力和扭矩无法区分。除非它们可以得到补偿，否则重力和惯性效应会使力控制机器人操作变得困难或不可能。
动态补偿
根据本发明的实施例，重力和惯性效应中的一者或两者由F/T传感器12独立地(具有集成惯性测量单元IMU)或者与外部补偿单元结合进行动态补偿，外部补偿单元接收来自F/T传感器12和机器人10的数据。测量补偿是通过向F/T传感器12测量值输出添加校正因子来执行的，其中校正因子基于F/T测量值如何受各种环境因素影响的模型。注意，本公开没有考虑温度补偿。如上所述，存在补偿温度漂移的已知技术，并且温度效应与重力和惯性效应无关。基本补偿等式由等式(1)给出。
Figure BDA0003795283990000061
其中，
Figure BDA0003795283990000062
是F/T传感器的输出；
Figure BDA0003795283990000063
是接触力(例如机器人工具20和工件之间)；
Figure BDA0003795283990000064
是重力导致的工具20(和传感器12)簧载质量重量施加的力；
Figure BDA0003795283990000065
是从机器人臂10的线性和/或角加速度或角速度产生的力；
Figure BDA0003795283990000066
是来自电和/或机械源的噪声。
在整个本公开中，为了方便，矩阵F用于指代力和扭矩分量。在F或T符号分别指代仅力或扭矩项的矩阵的情况下，这将被明确说明，或者从上下文中对本领域技术人员来说是明显的。此外，本公开不遵循严格的普吕克基，而是将线性项置于旋转项之上。因此，等式(1)中的每个“F”项是包含等式(2)中描述的信息的空间向量：
Figure BDA0003795283990000067
在力控制机器人操作中，接触力是期望的测量的量。因此，等式(1)被重写以产生该值。此外，假设低通滤波可有效消除
Figure BDA0003795283990000068
项。
Figure BDA0003795283990000069
等式(3)表示完全补偿——称为主动动态补偿，因为其被连续应用——包括重力和惯性补偿分量。根据一个实施例，F/T传感器12可以被装备或配置为执行三个补偿水平中的任何一个。首先，F/T传感器12可以不执行补偿，在本领域中也称为“静态补偿”。这是F/T传感器12的默认设置。静态补偿由等式(4)表征：
Figure BDA0003795283990000071
其次，F/T传感器12可以仅执行重力补偿。这被称为主动重力补偿，因为其连续发生，且由等式(5)表征：
Figure BDA0003795283990000072
最后，如上所述，主动动态补偿包括重力补偿和惯性补偿，并且由等式(3)表征。
重力补偿
图1描绘了处于一个特定朝向的机器人工具20。如本文所用，工具20的“朝向”指的是其在3维空间中、在惯性参考系(也称为重力参考系)中的位置和姿态。在惯性参考系中，一个轴始终是垂直的(例如z)，而另外两个始终是水平的。工具20的重量被建模为从工具的重心(CG)指向地心的向量。在惯性参考系中，工具20的重量向量总是平行于垂直轴。
F/T传感器12定义F/T传感器主体坐标系(CF)，即原点在F/T传感器12中的相互正交的x、y和z轴。当机器人臂移动时，F/T传感器主体CF在空间中平移和旋转，在F/T传感器12看来仍保持固定。F/T传感器12报告参考其主体CF的力和扭矩。
工具20重量向量的大小以及将惯性参考系与F/T传感器主体CF相关联的旋转矩阵是针对工具20的重量效应补偿F/T传感器12力测量值所需的唯一量。计算重力扭矩补偿项需要工具20重心(CG)和F/T传感器主体CF原点之间的位置偏移的附加数据。完整的重力补偿矩阵在等式(6)中定义：
Figure BDA0003795283990000073
其中
Figure BDA0003795283990000074
是从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵。这可以从机载惯性测量单元(IMU)的输出(例如，四元数朝向输出)中获得，或者从机器人10的前向运动学中获得。每次对IMU或前向运动学进行采样时，都会更新该值——这在使用期间以相对于工具20朝向的变化速率更高的频率发生(例如高达400Hz)。
Figure BDA0003795283990000081
是工具20在惯性参考系中的重量向量。当在没有向量符号的情况下使用时，变量Wtool是工具20的标量重量。因此，
Figure BDA0003795283990000082
其中z是惯性参考系中的垂直轴。该值可以由用户输入，也可以通过参数识别获得。
Figure BDA0003795283990000083
是从F/T传感器主体CF原点到工具20CG的向量。
Figure BDA0003795283990000084
表示
Figure BDA0003795283990000085
的斜对称矩阵。
Figure BDA0003795283990000086
值可以由用户输入，也可以通过参数识别获得。
参数识别是指从可用测量中获得系统的重要物理特性的数据驱动方法。参数识别在机器人和控制系统文献中也称为系统识别。下面描述通过参数识别对
Figure BDA0003795283990000087
和
Figure BDA0003795283990000088
的测量。
许多F/T传感器12在六个F/T测量中的一个或多个中表现出减弱的灵敏度和/或准确度，这是由于其构造的几何形状、应变计的分布和朝向等。因此，为了获得对
Figure BDA0003795283990000089
和
Figure BDA00037952839900000810
最准确的测量(并因此获得最准确的重力补偿)，最好多次测量这些量，每次F/T传感器12处于不同的空间朝向。然后例如通过使用最小二乘回归拟合得到的数据集，以获得最终
Figure BDA00037952839900000811
和
Figure BDA00037952839900000812
值。与在所有最小二乘回归中一样，如果样本在其动态范围内被良好地间隔开，则会获得最大的准确度。在可以仅从一个工具20朝向和测量获得可用的重力补偿项时，随着所采样的离散的朝向增加至高达约六个，准确度会提高(例如噪声被平均掉)。多于六个工具20朝向测量增加了计算复杂度，然而在准确度方面几乎没有带来改进。
力项的重力补偿
通过仅知道工具的重量来对力项进行重力补偿，这参考F/T传感器主体CF来针对每个轴获得重力补偿项。然后通过减去重力补偿项针对工具20的重量补偿以F/T传感器主体CF为参考的所解析的力测量值。
为了通过参数识别来确定工具20的重量，命令机器人10将工具20放置在j个不同的空间朝向(j＝1、2、…、n)上。在这些朝向中的每一个经受的来自所附接工具20的重量的力由F/T传感器换能器解析。此外，针对每个朝向获得单位重力向量。单位重力向量将幅度为一的重量向量(始终沿惯性参考系中的垂直轴朝下指向)分解为在该朝向沿F/T传感器主体CF的三个轴的分量。第j朝向的重力单位向量表示为
Figure BDA0003795283990000091
然后通过等式(7)描述解析的力测量值(其中F仅表示力项；没有扭矩项)：
Figure BDA0003795283990000092
当j个样本集合堆叠在一起时，求解最小二乘矩阵方程以最小化平方残差。已知如果A是m×n矩阵，b是Rm维的向量，则Ax＝b的最小二乘解是矩阵方程ATAx＝ATb的解。在应用于等式(7)时，这产生等式(8)：
Wtool＝((GTG)-1(GTFmeasured)) (8)
其中，Fmeasured是堆叠的力矩阵向量
Figure BDA0003795283990000093
以及G是堆叠的重力矩阵向量
Figure BDA0003795283990000094
注意，附接工具20的重量可以不是静态量。例如，研磨机或砂光机在运行时可能会失去磨料。此外，机器人可以在整个力控制操作的过程中更换工具14(例如，从研磨工具20改变为抛光工具20，其中两个接触力都被反馈以控制机器人10定位)。作为另一个示例，机器人工具20可以包括抓取物品、移动物品并放置物品的抓手。如果自始至终都需要力控制，则在工具20握住物品时应用与放置物品之后不同值的Wtool。在一个实施例中，可以通过上述参数识别过程输入或导出多个工具重量值。这些值可以存储在存储器中并根据需要被调用以用在等式(6)中。
扭矩项的重力补偿
从F/T传感器主体CF原点到工具CG的向量
Figure BDA0003795283990000101
只能从扭矩值测量。扭矩等式(9)来自牛顿物理学：
Figure BDA0003795283990000102
使用叉积恒等式和偏斜对称矩阵将其重新排列为最小二乘回归的Ax＝b形式：
Figure BDA0003795283990000103
令
Figure BDA0003795283990000104
其中j是测量/朝向指数并且Aj是：
Figure BDA0003795283990000105
那么最小二乘公式是：
Figure BDA0003795283990000106
使用j个样本并根据等式13拟合数据来求解从F/T传感器主体CF原点到工具20重心的向量：
Figure BDA0003795283990000107
其中
Figure BDA0003795283990000111
是扭矩测量值的堆叠矩阵；以及
Figure BDA0003795283990000112
为了消除噪声并获得对工具重心的更好估计，在一个实施例中，可以通过上述参数识别过程输入或得出从F/T传感器CF原点到工具重心的向量的多个值。这些值可以存储在存储器中并根据需要调用以用于等式(6)。
惯性补偿
惯性补偿项比重力补偿情况复杂得多，因为它包括惯性、科里奥利和向心耦合项。可以通过应用牛顿-欧拉力学得到工具20相对于F/T传感器主体CF的逆动力学模型。假设刚体模型的工具20，使用以下经典牛顿欧拉假设得出以下模型：
·根据牛顿第三定律，由F/T传感器12测量的反作用力旋量将与工具20所经受的相等且反向。
·系统上的总力等于线性动量的时间变化率。
·系统上的总扭矩等于角动量的时间变化率。
F/T传感器主体CF上的总力和扭矩——不包括重力项——分别由等式(14)和(15)给出：
Figure BDA0003795283990000113
Figure BDA0003795283990000114
其中m是工具20的质量。该项可以通过将重量转换为质量
Figure BDA0003795283990000115
从重力补偿参数识别获得。
Figure BDA0003795283990000121
是F/T传感器主体CF的角速度。这可以从机载IMU输出的数据中获得，或者从机器人10的前向运动学中获得。
Figure BDA0003795283990000122
是F/T传感器主体CF的角加速度。这可以与IMU数据区别开来，或者与机器人10的前向运动学区别开来。
Figure BDA0003795283990000123
是从F/T传感器主体CF原点到工具20重心的向量。该值可以由用户输入，也可以通过以上针对重力补偿描述的参数识别来获得。
Figure BDA0003795283990000124
是F/T传感器主体CF的线性加速度。机载IMU输出加速度值，包括重力加速度和线性加速度。可以通过从被转换成估计的重力向量的绝对朝向数据估计重力加速度来提取线性加速度。通过该估计的重力向量，线性加速度计算为
Figure BDA0003795283990000125
或者，可以从机器人前向运动学中获得
Figure BDA0003795283990000126
I是F/T传感器主体CF中定义的惯性张量。惯性张量是包含所有惯性矩和惯性积的矩阵。直观地说，惯性张量提供了角速度和角动量之间的转换。该值可以由用户输入，也可以通过参数识别获得。
等式(14)和(15)的力和扭矩向量是从在j个不同的工具20朝向执行的测量获得的，j＝1,2,...,n(尽管6是n的合理上限，然而这不是对本发明的限制)。与重力补偿情况类似，然后根据等式(16)将它们堆叠成空间向量以创建最终的惯性补偿项(其中上标6指代围绕传统坐标向量使用时空间向量的维度)：
Figure BDA0003795283990000127
惯性补偿项的识别
惯性张量I是所需的项，在不存在包含精确材料的实体模型的情况下难以量化。因此，在一个实施例中，使用参数估计方法来获得惯性张量的六个不同参数。
为了建立扭矩测量值和惯性张量之间的关系，转动惯性项被隔离在一侧。
Figure BDA0003795283990000128
其中
Figure BDA0003795283990000131
是6轴F/T传感器12测量的扭矩；
Figure BDA0003795283990000132
是通过质心作用的重力导致的扭矩(等式6底部)；以及
Figure BDA0003795283990000133
是通过质心作用的线性加速度产生的扭矩(等式16底部的
Figure BDA0003795283990000134
项)。这使得转动惯性项为：
Figure BDA0003795283990000135
已知
Figure BDA0003795283990000136
令Ixy＝Iyx，Ixz＝Izx以及Izy＝Iyz (20)
这样现在只有六个唯一惯性参数。如果角速度和角加速度由下式给出
Figure BDA0003795283990000137
以及
Figure BDA0003795283990000138
乘以等式18可以得到纯矩阵形式。
Figure BDA0003795283990000139
其中，θ是惯性项的参数向量，被定义为：
Figure BDA00037952839900001310
以及，
Figure BDA00037952839900001311
以及下标i指的是时刻i的样本。
对于θ可在最小二乘意义上求解等式23，如
Figure BDA00037952839900001312
其中，
Figure BDA0003795283990000141
以及
Figure BDA0003795283990000142
等式27和28中的每个样本是从机器人的复杂轨迹生成的，这涉及工具质量在所有三个旋转轴上的同时旋转。每个时刻都会生成可用于最小二乘估计的数据点。
从准确度的角度来看，产生激发F/T传感器扭矩额定值的良好范围的角运动将提供对惯性张量的更好估计；然而，工具的角运动可能会在工具内产生在工具设计时没有预料到的应力。为此，参数估计数据收集运动优选地不超过特定用途应用的速度。
惯性张量I、工具重量
Figure BDA0003795283990000143
和工具CG这些项可能不是静态的。例如，这些量可以随着工具20质量变化而变化。在一个实施例中，可以输入或通过上述参数识别过程得出多个值I、
Figure BDA0003795283990000144
和CG。这些值可以存储在存储器中并根据需要调用以用于等式(6)
双重质量分布
在一个实施例中，F/T传感器12的簧载质量和工具的质量是分开考虑的。这有利于F/T传感器12可以耦合到的各种工具的重力和惯性补偿。图2描绘了附接到机器人臂(未示出)和工具20的F/T传感器12。图2描绘了F/T传感器12的重心(CG)、其身体坐标系(CF)和工具20重心(CG)。
在该实施例中，等式3被改写为：
Figure BDA0003795283990000145
其中下标标识为工具20和F/T传感器12中的每一个分别得出的重力和惯性力和扭矩。例如使用本文所述技术对这些分别进行计算。
朝向、速度和加速度感测
重力补偿依赖于感测工具20的瞬时朝向，惯性补偿依赖于感测F/T传感器主体CF的瞬时线性速度和角速度。这些值可以由集成IMU直接感测，或从机器人10的前向运动学中获得。
惯性测量单元
图3描绘了其中例如在电路板上集成有IMU的F/T传感器12。IMU可以包括集成加速度计、陀螺仪、磁传感器和微控制器的9轴传感器单元。IMU位于F/T传感器主体CF原点，并经过校准以使其轴与F/T传感器主体CF对齐(为清楚起见，图3是分解零件图，将IMU描绘为“悬停”在CF上方；在组装好的F/T传感器12中，IMU在CF原点处安装到MAP14)。IMU然后以高频(例如数百赫兹)提供绝对朝向和角速度数据。合适的IMU是BN0080/85 9轴SIP IMU，可从马里兰州罗克维尔的CEVA技术有限公司获得，https://www.ceva-dsp.com/。
F/T传感器12包括测量电路，其被配置为从换能器信号解析力和扭矩测量值，如机器人领域中众所周知的。例如，测量电路可以包括由适当的软件配置的处理电路，以根据已知方法从换能器信号计算力和扭矩测量值，例如在美国专利No.10,067,019中描述的那些，该专利已转让给本公开的受让人并通过引用整体并入本文，或以上并入的专利No.10,422,707。如上文并入的国际专利公开WO2018/200668中所述，测量电路可以另外执行力和扭矩测量的热补偿。处理电路可以集成到传感器12主体中，或者可以是外部的——例如通过一个或多个有线或无线通信链路连接。
根据本发明的实施例，F/T传感器12另外包括补偿电路，该补偿电路被配置为执行力和扭矩测量值的重力和/或惯性补偿。补偿电路包括上述的IMU，以及与IMU集成或以数据传输关系连接到IMU的处理电路。处理电路例如通过提供适当的软件被配置为从IMU和其他源接收或检索数据，并执行本文所述的计算以实现力和扭矩测量值的重力和/或惯性补偿。
在一些实施例中，测量电路和补偿电路可以包括相同的处理电路，具有通过提供适当的软件从换能器信号解析力和扭矩测量值、或者执行力和扭矩测量的重力和/或惯性补偿的配置。处理电路可以包括本领域已知的任何计算硬件，例如以硬件实现的专用状态机；可编程逻辑以及适当的固件；一个或多个存储程序处理器或数字信号处理器(DSP)以及适当的软件；或以上任意组合。处理电路可以包括本领域已知的外围电路，例如存储器、协同处理器、数据和/或通信接口、人/机接口等。
前向运动学数据处理
在一些实施例中，由于尺寸和/或成本限制，将IMU集成到每个F/T传感器12中是不切实际的。在这些实施例中，从机器人的前向运动学获得朝向和速度数据。前向运动学是指使用机器人的运动学方程从机器人参数的瞬时值(例如各种关节位置)计算工具20的位置、速度或其他动态特性。图4描绘了包括机器人10和F/T传感器12以及外部电子模块22的系统的框图。电子模块22从机器人10(即机器人控制系统)接收前向运动学数据，从F/T传感器12接收换能器信号。电子模块22内的一个或多个处理器和适当的软件将换能器信号解析为F/T测量值，并计算和应用重力和可选的惯性补偿项。仅表示
Figure BDA0003795283990000161
的补偿F/T数据被反馈给机器人10以用于力控制操作。合适的外部电子模块22可从北卡罗来纳州Apex的ATI工业自动化有限公司获得，https://www.ati-ia.com/。
方法
图5描绘了方法100中针对所附接工具20的重量导致的重力效应补偿附接到机器人10的力/扭矩(F/T)传感器12的力和扭矩测量的步骤。通过传感器12的测量电路从换能器输出信号解析力和扭矩测量值。力和扭矩测量值以F/T传感器12的主体坐标系(CF)为参考。F/T传感器12还包括执行方法100的补偿电路。补偿电路可以在F/T传感器12内部，例如惯性测量单元(IMU)，或者可以是从机器人10接收前向运动学数据的外部电子设备。
如虚线所示，方法100可以被认为包括两个单独的阶段或模式。在第一阶段，参数识别，获得附接到F/T传感器12的工具的重量Wtool(框102)。同样在第一阶段，还获得从F/T传感器主体CF原点到工具20的重心的向量
Figure BDA0003795283990000171
(框104)。数据Wtool和
Figure BDA0003795283990000172
可以由用户输入，也可以在参数化识别过程中获得。在后一种情况下，机器人10将工具20定位在一个或多个不同的朝向上。在每个朝向获得从换能器解析的力和扭矩以及单位重力向量。例如通过制定和求解最小二乘回归模型，拟合从一个或多个朝向测量的这些数据，得出数据Wtool和
Figure BDA0003795283990000173
可以计算和存储用于Wtool和
Figure BDA0003795283990000174
的多个值，以考虑机器人操作期间工具20重量或配置的变化。
在方法100的第二阶段，机器人操作(其可以包括力控制操作)，获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure BDA0003795283990000175
(框106)，并且基于
Figure BDA0003795283990000176
Wtool和
Figure BDA0003795283990000177
针对所附接工具的重力效应补偿力和扭矩测量值(框108)。
Figure BDA0003795283990000178
可以从内部IMU或外部电子设备获得。在第二阶段，获得
Figure BDA0003795283990000179
的更新值，计算更新的重力补偿项并将其应用于传感器12的力和扭矩测量值。
F/T传感器12换能器是响应于机械应力连续输出信号的模拟装置。这些信号被分解为力和扭矩的速率由用户设置，并且可以根据特定机器人操作的需要而变化。在一个实施例中，力和扭矩测量值具有大约8kHz的最大更新速率。定位数据的频率取决于IMU或前向运动学处理。尽管某些IMU设备可能以高达1kHz的频率输出数据，但非常高的频率输出包含大量噪声。在一个实施例中，以约400kHz获得定位数据，并且当进行每次力测量时，使用最新的定位数据进行重力和/或惯性补偿。因此，相对于机器人工具20的朝向变化，以高频率发生针对重力和惯性效应的所测量力和扭矩项的补偿。根据所选择的工具、其估计的质量损失率、是否携带已知额外质量等，从多个存储的值中选择Wtool和
Figure BDA00037952839900001710
的值。
在方法100(未示出)的进一步改进中，还针对机器人10的移动导致的惯性效应补偿力和扭矩测量值。在方法100的第一阶段获得工具的质量m。在第二阶段，在机器人操作过程中，还获得F/T传感器主体CF的以下属性：其角速度
Figure BDA0003795283990000181
角加速度
Figure BDA0003795283990000182
及其线性加速度
Figure BDA0003795283990000183
F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I项也被更新。惯性张量I包括包含所有惯性矩和惯性积的矩阵。在第二阶段，以与重力补偿项相同的频率，计算惯性补偿项，且也将其应用于传感器12力和扭矩测量值。在工具的有效质量或尺寸可能改变的机器人操作中，可以从多个存储的值中选择用于相关参数的适当值，例如I、
Figure BDA0003795283990000184
CG等。
结果
图6描绘了重力补偿可以实现的对力测量的显著改进。所描绘的机器人操作是打磨管道的外表面，所需的接触力Fcontact为5磅。原始和重力补偿后的力分量Fx和Fy都被绘制成曲线图(原始和补偿后的Fz曲线都接近于零；为清楚起见，这些从图中省略)。在这两种情况下，重力补偿后的数据被原始数据的波动幅度所淹没——在Fx的情况下，几乎是4倍！这是使用未补偿的力测量值甚至可能无法进行力控制机器人操作的一个示例。通过补偿从换能器输出信号解析的Fx和Fy测量值，以考虑由于工具重量导致的效应，可以从数据中提取有用的接触力信息。请注意，图6中的补偿后的数据仅包括重力补偿；应用惯性补偿将另外从测量数据中消除机器人运动的影响。
本发明的实施例呈现出优于现有技术的许多优点。通过从IMU或前向运动学获得朝向数据，本发明的实施例提供针对重力和惯性效应、对所测量力和扭矩的持续高速补偿。通过使用参数识别方法，可以得出例如工具重量这样的量，和从F/T传感器CF原点到工具重心的向量。如图6所示，本文描述和要求保护的设备和方法显著改进了来自机器人F/T传感器的原始力和扭矩测量值。
通常，本文中使用的所有术语应根据其在相关技术领域中的普通含义进行解释，除非明确给出不同含义和/或从使用它的上下文中暗示不同含义。除非明确说明，所有对元件、装置、组件、装置、步骤等的引用都应公开解释为指代该元件、装置、组件、装置、步骤等的至少一个实例。本文公开的任何方法的步骤不必以公开的确切顺序执行，除非一个步骤被明确描述为在另一个步骤之后或之前和/或其中暗示一个步骤必须在另一个步骤之后或之前。只要合适，本文公开的任何实施例的任何特征都可以应用于任何其他实施例。同样，任何实施例的任何优点都可以应用于任何其他实施例，反之亦然。从描述中将明显看到所附实施例的其他目的、特征和优点。
术语单元可以具有在电子、电气设备和/或电子设备领域的常规含义，并且可以包括例如电气和/或电子电路、设备、模块、处理器、存储器、逻辑固态和/或用于执行相应任务、过程、计算、输出和/或显示功能等的分立设备、计算机程序或指令等，诸如本文所述的那些。在本文使用时，术语“配置为”是指被设置、组织、调整或安排为以特定方式操作；该术语与“设计为”同义。
当然，在不脱离本发明的基本特征的情况下，本发明可以以不同于本文具体阐述的方式实施。本实施例在所有方面都被认为是说明性的而不是限制性的，并且在所附权利要求的含义和等效范围内的所有变化都旨在被包含在其中。

Claims (10)

1.一种机器人力/扭矩F/T传感器，包括换能器，其被配置为响应于施加到所述F/T传感器的力或扭矩而生成信号，所述F/T传感器包括：
测量电路，其被配置为从换能器信号解析力和扭矩测量值，所述力和扭矩测量值以所述F/T传感器的主体坐标系CF为参考；以及
补偿电路，其被配置为
获得附接工具的重量Wtool；
获得从F/T传感器主体CF原点到工具重心的向量
Figure FDA0003795283980000011
获得从F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure FDA0003795283980000012
以及
基于
Figure FDA0003795283980000013
Wtool和
Figure FDA0003795283980000014
针对附接工具的重力效应补偿所述力和扭矩测量值。
2.根据权利要求1所述的F/T传感器，其中所述补偿电路包括：
惯性测量单元，其与所述F/T传感器集成，并被校准到F/T传感器主体CF中；以及
处理电路，其以数据传输关系耦合到所述惯性测量单元，并且被配置为执行补偿计算。
3.根据权利要求1所述的F/T传感器，其中所述补偿电路包括所述F/T传感器的外部电路，所述外部电路被配置为：
从所述F/T传感器附接到的机器人接收前向运动学数据；
从所述F/T传感器接收换能器信号；以及
输出重力补偿后的力和扭矩测量值。
4.根据权利要求1所述的F/T传感器，其中所述补偿电路还被配置为：
获得所述附接工具的质量m；
获得所述F/T传感器主体CF的角速度
Figure FDA0003795283980000015
获得所述F/T传感器主体CF的角加速度
Figure FDA0003795283980000016
获得所述F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure FDA0003795283980000017
获得所述F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，其包含所有惯性矩和惯性积；以及
还基于m、
Figure FDA0003795283980000021
和I针对所述机器人的运动的惯性效应补偿所述力和扭矩测量值。
5.一种力和扭矩测量值的补偿方法，其针对附接工具的重量引起的重力效应补偿通过测量电路从机器人力/扭矩F/T传感器的换能器输出信号解析的力和扭矩测量值，所述力和扭矩测量值以所述F/T传感器的主体坐标系CF为参考，其中所述F/T传感器包括补偿电路，所述方法包括：
获得附接到所述F/T传感器的工具的重量Wtool；
获得从所述F/T传感器主体CF原点到所述工具的重心的向量
Figure FDA0003795283980000022
获得从所述F/T传感器主体CF到惯性参考系的旋转矩阵
Figure FDA0003795283980000023
以及
基于
Figure FDA0003795283980000024
Wtool和
Figure FDA0003795283980000025
针对所述附接工具的重力效应补偿所述力和扭矩测量值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中在参数识别过程中获得Wtool和
Figure FDA0003795283980000026
并且在机器人操作期间相对于机器人工具的朝向和运动的变化以高频率补偿所述力和扭矩测量值。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述补偿电路在所述F/T传感器的外部，且其中获得Wtool和
Figure FDA0003795283980000027
包括基于来自所述机器人的前向运动学数据确定Wtool和
Figure FDA0003795283980000028
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述补偿电路包括在所述F/T传感器中的惯性测量单元IMU，所述IMU与所述F/T传感器主体CF对准，并且其中获得Wtool和
Figure FDA0003795283980000029
包括基于来自所述IMU的数据确定Wtool和
Figure FDA00037952839800000210
9.根据权利要求5所述的方法，还包括针对所述机器人的运动引起的惯性效应，补偿从换能器输出信号解析的所述力和扭矩测量值，所述方法还包括：
获得所述工具的质量m；
获得所述F/T传感器主体CF的角速度
Figure FDA00037952839800000211
获得所述F/T传感器主体CF的角加速度
Figure FDA0003795283980000031
获得所述F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure FDA0003795283980000032
获得在所述F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，所述惯性张量I包括包含所有惯性矩和惯性积的矩阵；以及
基于m、
Figure FDA0003795283980000033
和I针对所述机器人的运动引起的惯性效应补偿所述力和扭矩测量值。
10.一种机器人力/扭矩F/T传感器，其包括换能器，所述换能器被配置为响应于施加到所述F/T传感器的力或扭矩生成信号，所述F/T传感器包括：
测量电路，其被配置为从换能器信号解析力和扭矩测量值，所述力和扭矩测量值以所述F/T传感器的主体坐标系CF为参考；以及
补偿电路，其被配置为：
获得附接工具的质量m；
获得所述F/T传感器主体CF的角速度
Figure FDA0003795283980000034
获得所述F/T传感器主体CF的角加速度
Figure FDA0003795283980000035
获得所述F/T传感器主体CF的线性加速度
Figure FDA0003795283980000036
获得在所述F/T传感器主体CF中定义的惯性张量I，所述惯性张量I包含所有惯性矩和惯性积；以及
根据m、
Figure FDA0003795283980000037
和I针对所述机器人的运动的惯性效应补偿所述力和扭矩测量值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US11832910B1 (en) * 2023-01-09 2023-12-05 Moon Surgical Sas Co-manipulation surgical system having adaptive gravity compensation
US11986165B1 (en) 2023-01-09 2024-05-21 Moon Surgical Sas Co-manipulation surgical system for use with surgical instruments for performing laparoscopic surgery while estimating hold force

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040133365A1 (en) * 2002-11-05 2004-07-08 Drumm Stefan A. Method of determining forces and torques acting on a riding vehicle
US9789603B2 (en) * 2011-04-29 2017-10-17 Sarcos Lc Teleoperated robotic system
US9226796B2 (en) * 2012-08-03 2016-01-05 Stryker Corporation Method for detecting a disturbance as an energy applicator of a surgical instrument traverses a cutting path
CN107708937B (zh) * 2015-06-22 2021-03-05 三菱电机株式会社 校准装置以及使用该校准装置的机器人系统
US10067019B2 (en) 2016-01-25 2018-09-04 Ati Industrial Automation, Inc. Force and torque sensor having redundant instrumentation and operative to detect faults
JP6728500B2 (ja) 2017-04-25 2020-07-22 エーティーアイ インダストリアル オートメーション， インコーポレイテッドＡｔｉ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ， Ｉｎｃ． 力／トルクセンサの温度補償
JP7135408B2 (ja) * 2018-04-26 2022-09-13 セイコーエプソン株式会社 ロボット制御装置およびロボットシステム

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