CN105710880A

CN105710880A - 安全的、具有轨迹前进变量的机器人

Info

Publication number: CN105710880A
Application number: CN201510971670.2A
Authority: CN
Inventors: 乌韦·齐默尔曼; 格哈德·希藤曼
Original assignee: KUKA Roboter GmbH
Current assignee: KUKA Deutschland GmbH
Priority date: 2014-12-22
Filing date: 2015-12-22
Publication date: 2016-06-29
Anticipated expiration: 2035-12-22
Also published as: KR20160076449A; EP3037219A2; DE102014226787B3; EP3037219B1; EP3037219A3; CN105710880B; US9815200B2; KR101820580B1; US20160176048A1

Abstract

本发明涉及一种用于控制操纵器并特别是多轴关节臂机器人的方法。在此，根据本发明的方法包括：提供多个优选在之前被监控的参考行驶期间记录下的参考数据组。在运行行驶期间生成轨迹前进变量，并优选用于根据参考数据组监控操纵器的运动。

Description

安全的、具有轨迹前进变量的机器人

技术领域

本发明涉及一种用于控制操纵器的方法，特别是用于控制多轴关节臂机器人的方法。

背景技术

机器人、特别是工业机器人被应用于各种工作进程，例如在工业环境中用于制造、组装或加工各种不同的工件。在此，例如当工件同时由机器人和人进行处理时，机器人也可以与人划分工作空间。这样的应用或者说这样的工作环境也被称为人机合作(MRK)。

机器人可以包括多个可自由编程的轴。机器人的主要机械机构是操纵器。操纵器或机器人臂可以由一系列刚性的节肢组成，这些节肢通过关节连接。因此可以根据各个关节的姿态来描述机器人的位置或姿态。

为了确保机器人在运行期间不会与其周围环境发生碰撞，并由此使自身和/或周围环境受到伤害，对机器人运动的安全监控在现在的机器人系统中已经发展成一种重要的性能。因此，特别是在MRK中的应用带来了严格的安全要求。例如，在激光应用中，必须确保机器人驶入被准确定义的轨迹，并且不能偏离该轨迹或离开所定义的工作空间。在此，大多数安全系统均是以对位置值和/或其他动态参数(例如速度值)的精确检测为基础的。

发明内容

本发明的目的在于能够实现对操纵器的安全控制，特别是改进现有的安全理念。在此，特别是应当提出一种方法，通过该方法能够灵活地控制机器人，并同时对机器人运动的实行安全监控。

本发明的目的和其他在阅读本发明在下面的说明书时显而易见的目的均通过一种用于控制操纵器、特别是多轴关节臂机器人的方法和一种机器人系统来实现。

本发明包括一种用于控制操纵器的方法，并特别用于控制多轴关节臂机器人。根据本发明的方法在此优选适用于在运行行驶期间、即在常规工作运行期间控制操纵器，这种运行行驶优选是根据轨迹规划被自动或程序控制地控制。在此，根据本发明的方法包括提供多个参考数据组，其中，每个参考数据组描述一个参考操纵器姿态。优选这种提供也可以包括建立多个参考数据组。优选参考数据组是彼此不同的，因此其描述了不同的参考操纵器姿态。在此，优选参考数据组可以描述多个参考操纵器姿态，操纵器在例如参考行驶和/或常规工作运行期间，在根据轨迹规划行驶期间将占据这些参考操纵器姿态。在此优选将行驶理解为操纵器的工具中心点沿着行进轨迹或(运动)轨迹的运动或行驶，因此，优选将操纵器的行驶理解为操纵器的运动。

此外，根据本发明的方法还包括对实际操纵器姿态的检测。在此，本领域技术人员需要明白，术语“参考操纵器姿态”和“实际操纵器姿态”或者通常的术语“操纵器姿态”描述了对操纵器的配置，或者也描述了操纵器的姿态、位置或状态。因此，操纵器姿态例如可以是针对操纵器的定向或位姿的典型特征。例如，操纵器姿态可以包括描述了操纵器的某个轴位置的轴变量或轴角度。因此，对操纵器姿态或实际操纵器姿态的检测可以通过相应的传感装置来实现，例如增量编码器。当然，本领域技术人员需要理解的是，操纵器姿态还可以考虑到其他的附加轴、异步轴、钳子或夹具的轴的状态和更复杂的运动机构的状态，例如协作机器人。

另外，根据本发明的方法还将基于所检测到的实际操纵器姿态和事先所检测到的实际操纵器姿态来确定实际的轨迹前进变量(实际BFV)。因此，所确定的实际BFV是以当前所检测到的实际操纵器姿态为基础的，也可以能够包括至少一个事先所检测到的实际操纵器姿态的历史为基础。因此，实际BFV对于关于轨迹规划的机器人运动的前进是典型特征。

此外，根据本发明的方法还包括根据至少一个所提供的参考数据组来确定参考操纵器姿态，在此，这种确定是以所确定的实际BFV为基础的。由此，在所确定的实际BFV的基础上，调集至少一个所提供的参考数据组，并确定参考操纵器姿态。

接下来，根据本发明的方法确认：所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差是否大于预定义的边界值。即，检查所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态的一致性程度是否良好。本领域技术人员应当明白，所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的一致性在最好的情况下，即例如在运行过程中不存在干扰时，是100％的。当然，由于在现实中总是要考虑某些不确定性，因此本领域技术人员应该知道对相应的公差或者说容许误差进行调整，并相应地设定预定义的边界值。这种用于比较所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态的公差边界优选可以在相应的配置步骤中设定。

根据本发明的方法，将依据对这种设定的反应来控制操纵器。即，当确认所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差大于预定义的边界值时，可以相应地控制操纵器，以便能够有利地关于所确定的偏差做出反应。

优选这种控制包括使操纵器停止和/或导入反应策略。本领域技术人员应该明白，当所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差大于预定义的边界值时，通常会据此做出反应，并且还根据该反应做出反应。在此，对相应反应的选择是根据操纵器的使用或当前的应用来实现的。因此例如可以使操纵器紧急停止，或者也可以使操纵器根据预设的轨迹转换方向或被重新定位。替代地或附加地，也可以根据对该确认的反应来控制末端执行器。因此，例如在末端执行器包括激光时，如果确认所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差大于预定义的边界值，则使该末端执行器失活。

因此，根据本发明的方法允许选择合适的参考操纵器姿态，并根据该参考操纵器姿态检查操纵器的当前运动或位置。在此，使用轨迹前进变量使得能够有效、快速地确定合适的参考操纵器姿态。由于轨迹前进变量是在当前的实际操纵器姿态和至少一个事先的实际操纵器姿态的基础上确定的，因此机器人也可以如下的速度运动：该速度不同于为了记录参考操纵器姿态而执行参考行驶时的速度。因此，利用根据本发明的方法，也可以不同的操纵器速度来确保对运动的准确检查。

优选每个参考数据组均对应一参考轨迹前进变量(参考BFV)。在此特别优选每个参考组均对应唯一的参考BFV。因此，一个参考数据组的参考BFV与其他的参考数据组的参考BFV是不同的。由此，可以根据轨迹前进变量来确定实际操纵器姿态和参考操纵器姿态之间的一一对应。

此外，优选对参考操纵器姿态的确定包括基于所确定的实际BFV选择参考数据组。在此，这种选择被这样进行：使所选择的参考数据组的参考BFV最接近所确定的实际BFV。即，选择匹配最好的参考数据组，从而使所选择的参考数据组的参考BFV和所确定的实际BFV之间的差最小。通过这种方式所确定的相应参考操纵器姿态应当在最优的(无干扰的)情况下与检测到的实际操纵器姿态一致。由于只需要实际BFV和各个参考BFV来用于找到匹配的参考数据组，因此，利用根据本发明的方法能够非常有效地确定所需要的参考操纵器姿态，以监控操纵器的运动。有利的是，当根据实际值直接搜寻匹配的参考轴值时，例如曾经是必不可少的在多维区域或多维矩阵中成本高昂的搜寻将不再是必须的。

优选对参考操纵器姿态的确定包括基于实际BFV选择至少两个不同的参考数据组，以使所选择的参考数据组的两个参考BFV最接近所确定的实际BFV；对参考操纵器姿态的确定还包括基于对所选择的参考数据组的内插来计算参考操纵器姿态。因此需要调集两个能够最好地反映操纵器当前状态的参考数据组。随后，基于这两个选出的参考数据组或与该参考数据组相对应的相应参考操纵器姿态的内插来计算参考操纵器姿态，该参考操纵器姿态将被调集用于接下来与所检测到的实际操纵器姿态的比较。因此，可以根据与操纵器的当前状态最好匹配的参考数据组，获得参考操纵器姿态，并因此能够实现精确的比较或精确的监控。

本领域技术人员需要明白，也可以基于实际BFV(和各个参考BFV)选择并为了计算参考操纵器姿态而调集两个以上的参考数据组。因此，例如当选择三个不同的参考数据组时，可以基于所选择参考数据组的相应参考操纵器姿态的样条内插来计算参考操纵器姿态。根据使用或应用目的，可以由此进一步提高对操纵器运动的监控准确性。

优选以相同的算法来计算各个实际BFV和各个参考BFV。因此可以对这些参考BFV和实际BFV进行简单的相互比较，以便能够快速地并以尽可能少的计算成本为实际操纵器姿态找到相应的参考操纵器姿态。此外，优选各个实际BFV和各个参考BFV是标量。因此只需要很少的计算成本就能够根据本发明的方法确定匹配的参考操纵器姿态。

优选所确定的实际BFV也以事先所检测到的实际BFV为基础。本领域技术人员需要明白，根据本发明的方法尽可能地经常在操纵器运行期间被实施，并且尽可能经常地实施。因此，事先所检测到的实际操纵器姿态或事先所检测到的实际BFV是在操纵器运行期间在以前的时间点上被确定的。此外，本领域技术人员应当理解，在开始行驶时，即在执行轨迹规划的第一步骤之前，可以将相应的BFV置零。

此外，优选所确定的实际BFV还以在之前的时钟周期中所检测到的实际BFV为基础，并进一步优选以在刚刚过去的时钟周期中所检测到的实际BFV为基础。因此，现有的实际BFV将被定期地更新，以使其能够定期地、明确地描述实际操纵器姿态，并且可以被用于确定匹配的参考操纵器姿态。这种周期性的检查将使得操纵器能够被非常安全地使用。优选在每个内插时钟周期(IPO时钟周期)均执行根据本发明的方法，该内插时钟周期可以根据在机器人系统的控制单元中所使用的构件在较宽的范围内自由地选择，并且例如可以位于100μs和12ms之间。

优选每个参考操纵器姿态均包括参考轴值，并且每个实际操纵器姿态均包括实际轴值。进一步优选对实际BFV的确定包括对实际轴值变化的合计，并且进一步优选对实际BFV的确定包括对实际轴值变化的绝对值的合计。因此，轨迹前进变量在任何情况下都是明确的，因为轨迹前进变量可以只是变大。此外，优选实际轴值的变化涉及实际轴值从刚刚过去的时钟周期开始的变化。

此外，优选对实际BFV的确定还包括将合计的实际轴值的变化累加至事先所检测到的实际BFV。因此，为了确定实际BFV，需要使事先确定的实际BFV增加轴变化的和，在此，优选轴变化的和包括轴变化的绝对值的和。操纵器的每一个运动均会导致更大的实际BFV，由此使得每个由于运动而产生的实际操纵器姿态对应单一的实际BFV。

优选操纵器具有内部传感器或者与外部传感器连接。在此，特别优选在操纵器中集成有转矩传感器。此外，各个参考操纵器姿态和检测到的实际操纵器姿态均包括传感器数据。因此，确认所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差是否大于预定义的边界值也基于对传感器数据的比较。由此例如可以检查实际转矩是否与对应的参考转矩相符。如果不符，则可以优选中断操纵器的运动。这样的比较特别适用于在MRK中的使用，以避免对人的伤害。优选各个参考操纵器姿态和检测到的实际操纵器姿态还可以包括其他的数据，例如开关动作(Schaltaktion)，因此开关动作也可以通过本发明被监控。应当检测和监控什么数据可以在相应的配置步骤中设定。

优选将操纵器的轨迹规划划分成多个运动数据组，并且每个参考数据组对应一个参考运动数据组编号。在此，参考运动数据组编号代表相应的运动数据组。在此，至少两个参考数据组具有相同的参考运动数据组编号。优选各个具有相同参考运动数据组编号的参考数据组对应不同的参考BFV。在此，使用运动数据组编号可以使得不必针对整个机器人程序全局地确定BFV，因为这在许多情况下会导致过大的值。借助运动数据组编号，可以局部地为每个运动数据组确定BFV。由此能够更有效地利用计算资源。

此外，优选根据本发明的方法包括检测实际运动数据组编号，并基于检测到的实际运动数据组编号确定参考操纵器姿态。其优点在于，不必从开始就启动轨迹程序，而是可以根据数据组选择灵活地进行。因此，可以在例如轨迹程序的多个任意的位置启动操纵器的运动。

优选提供多个参考数据组包括以下步骤：使操纵器行驶；检测多个参考操纵器姿态；针对每个参考操纵器姿态确定参考BFV，并建立多个参考数据组，在此，每个参考数据组描述一个所检测到的参考操纵器姿态，并且每个参考数据组对应一个所确定的参考BFV。优选在这样的参考行驶中所驶过的轨迹也是在运行期间由操纵器所驶过的轨迹。在此，进一步优选参考BFV与实际BFV完全一致地构成。此外，优选描述操纵器姿态的参数与在机器人常规运行期间描述实际操纵器姿态的参数相符。

因此根据本发明，即时测量到的描述实际操纵器姿态的实际值将被与所存储或提供的参考值进行比较。在此，优选不是关于时间，而是关于空间点对数值进行比较。在运行期间并且在被监控的参考行驶期间，例如在每个内插时钟周期中生成轨迹前进变量，并被调集用于参考值和实际值之间的比较。

原则上可以提供不同的方式生成轨迹前进变量，当然优选轨迹前进变量应当有利地至少是明确的、与速度无关的并且与运动方式无关的。由此使得操纵器的关于参考行驶的运动行为的安全姿态即使在不同的速度下也能够实现。此外，本领域技术人员需要明白：生成轨迹前进变量不需要专门的轨迹规划知识。因此，根据本发明的方法例如也能够被简单地绑定在安全控制中。例如可以使用样条轨迹参数作为BFV。根据本发明的优选基于轴角度的变化对BFV的循环更新在此是特别有利的，因为该方法与操纵器的运动方式无关。

此外，本发明还包括一种机器人系统，其包括操纵器和控制器。在此将控制器设计为，根据本发明的方法来控制操纵器。为此，控制器特别配置有相应的模块，该模块能够执行根据本发明方法的一个或多个步骤。此外，本发明还包括计算机可读的介质，该介质包含当在计算机上执行时执行根据本发明方法控制操纵器的哪些步骤的指示。

附图说明

下面借助附图对本发明详细说明。其中：

图1示意性示出了根据本发明的参考行驶的流程图，和

图2示意性示出了根据本发明的运行行驶的流程图。

具体实施方式

在图1中示意性示出了根据本发明方法的参考行驶的流程图10。本领域技术人员需要明白的是，通常在运行行驶之前实行参考行驶，以便记录下在随后的运行行驶期间用于监控的参考值。所示出的方法10以步骤11开始。在步骤12中，在内插时钟周期(在此为例如时钟周期t₅)期间检测当前的数据组编号和当前的参考轴角度。

在随后的步骤13中生成用于当前时钟周期的参考轨迹前进变量。为此，如下所述地获得轴变化的和：

a_t5＝|(A₁)_t5-(A₁)_t4|+…+|(A_m)_t5-(A_m)_t4|,

其中，a_t5是轴角度相对于轴在之前的时钟周期t₄中的先前位置的变化之和，A_m是相应的轴m的绝对轴角度。因此本领域技术人员理解，例如对于6轴机器人而言m＝6。随后，将之前确定的BFV如下所述地增加所计算出的轴变化之和：

BFV_t5＝BFV_t4+a_t5

对于机器人程序或运动数据组的第一时钟周期，初始的BFV_t0被置零。在步骤12中检测到的数据组编号不用于对BFV的计算。

在步骤14中检测其他的参考数据，例如参考转矩。此外，也可以检测参考开关动作。优选在前面的配置步骤中规定应当检测哪些其他参考数据。在随后的步骤15中，将在步骤12中检测到的参考轴角度和数据组编号、在步骤14中检测到的其他参考数据与在步骤13中确定的轨迹前进变量(作为参考BFV)一起存储在参考值存储器中。

在判定16中，检查程序是否以当前的时钟周期t₅结束。如果是，则在步骤17中结束方法10。如果是其他情况，则使时钟周期数增加1，并且在步骤12中针对新的时钟周期t₆继续执行该方法。

因此，在参考行驶期间所记录的参考数据库包括每个时钟周期的参考数据组。在以下的表格中示例性示出了这种参考数据库的结构。

读取时钟周期	运动数据组编号	参考BFV	其他参考数据(在此为轴值)
				1	1	12	A₁＝2,A₂＝8,A₃＝5,A₄＝3
2	1	50	A₁＝10,A₂＝2,A₃＝9,A₄＝23
				3	1	123	A₁＝22,A₂＝31,A₃＝15,A₄＝49
…	…	…
				121	1	124754	A₁＝57,A₂＝71,A₃＝25,A₄＝13
122	2	15	A₁＝61,A₂＝68,A₃＝19,A₄＝11
				123	2	50	A₁＝51,A₂＝75,A₃＝8,A₄＝18
…	…	…
				1032	17	46897	A₁＝175,A₂＝4,A₃＝95,A₄＝29

在图2中示例性示出了运行行驶的流程图20。本领域技术人员需要明白的是，运行行驶是在操纵器的常规工作运行中实施，并且为此优选提供利用例如参考行驶10所检测到的参考数据库。方法20以步骤21开始。在步骤22中，在内插时钟周期(在此例如时钟周期t₁₂₁)期间检测当前的数据组编号和当前的实际轴角度。

在步骤23中生成当前时钟周期的实际BFV。在此优选使用与生成参考BFV的参考行驶10相同的方法或算法。在随后的步骤24中检测其他的实际数据，例如实际转矩。此外也可以检测实际开关动作。优选在之前的配置步骤中确定应当检测(并因此也监控)哪些其他的实际数据。

在随后的步骤26中，根据在步骤22中所检测到的数据组编号和在步骤23中生成的实际BFV确定源于参考值存储器的参考数据。为此，优选将包括数据组编号和实际BFV的请求导入参考值存储器中，并由参考值存储器提供最合适的参考数据组作为该请求的答复。例如利用如前所述的表格，在时钟周期t₁₂₁中的运行模式期间，在当前运动数据组为2的情况下，确定BFV为48。借助这两个值，可以根据参考数据快速地找到相应的(即最靠近的)参考数据组。在如上述表格所述的实施例中，在参考行驶期间在读取时钟周期123中存储的数据组的参考BFV为50，因为这是最接近实际值48。接下来将所对应的参考数据(在该实施例中为轴值A₁-A₄)用于检查。

在判定26中，对实际轴值与参考轴值进行比较。优选也对其他的数据进行比较，例如转矩和/或开关动作。为此将检查这些值之间的差是否大于预定义的边界值，在此，边界值与所设定的公差相符。该公差同样可以在之前的配置步骤中确定。如果在此确认该差过大，即不存在一致性，则在步骤27中使机器人停止。在其他情况下，即在一致的情况下，将确保操纵器位于与在参考行驶时相同的空间点上。在这种情况下，将在步骤28中继续执行该方法。

在判定28中，检查程序是否以当前的时钟周期t₁₂₁结束。如果是，则在步骤29中结束该方法。在其他情况下，则使时钟周期数增加1，并在步骤22中针对下一个时钟周期t₁₂₂继续执行该方法。

Claims

1.一种用于控制操纵器和特别是多轴关节臂机器人的方法，具有以下步骤：

提供多个参考数据组，其中，每个参考数据组描述一个参考操纵器姿态；

检测实际操纵器姿态；

基于所检测到的实际操纵器姿态和事先所检测到的实际操纵器姿态，确定实际轨迹前进变量(实际BFV)；

基于所确定的实际BFV，从至少一个所提供的参考数据组中确定参考操纵器姿态；

确认所确定的参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态之间的差是否大于预定义的边界值，并

关于所述确认做出反应：控制所述操纵器。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述控制包括使所述操纵器停止和/或导入反应策略。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，每个所述参考数据组均对应一参考轨迹前进变量(参考BFV)，并且其中，优选每个所述参考数据组对应唯一的参考BFV。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对参考操纵器姿态的确定包括基于所确定的实际BFV选择参考数据组，以使所选择的参考数据组的参考BFV最接近所确定的实际BFV。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，对参考操纵器姿态的确定包括以下步骤：

基于所述实际BFV选择至少两个不同的参考数据组，以使所选择的参考数据组的两个参考BFV最接近所确定的实际BFV，并

基于所选择的参考数据组的内插来计算参考操纵器姿态。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，以相同的算法计算各个实际BFV和各个参考BFV，并且其中，优选各个实际BFV和各个参考BFV是标量。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述对实际BFV的确定还基于事先所检测到的实际BFV，并优选基于在之前的时钟周期中所检测到的实际BFV，并进一步优选基于在刚刚过去的时钟周期中所检测到的实际BFV。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，各个参考操纵器姿态包括参考轴值，并且其中，各个实际操纵器姿态包括实际轴值。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，对实际BFV的确定包括对实际轴值的变化的合计，并优选包括对所述实际轴值的变化的绝对值的合计，其中，进一步优选所述实际轴值的变化涉及所述实际轴值从刚刚过去的时钟周期开始的变化。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，对实际BFV的确定还包括将所合计的实际轴值的变化累加到所述事先所检测到的实际BFV中。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述操纵器具有传感器，并且各个参考操纵器姿态和所检测到的实际操纵器姿态还包括传感器数据，其中，优选所述传感器包括转矩传感器，并且所述传感器数据包括转矩。

12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对所述操纵器的轨迹规划被分成多个运动数据组，并且其中，每个参考数据组对应一个参考运动数据组编号，其中，至少两个参考数据组具有相同的参考运动数据组编号，并且其中，优选具有相同的参考运动数据组编号的各个参考数据组对应不同的参考BFV。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括对实际运动数据组编号进行检测，并且其中，对参考操纵器姿态的确定还基于所检测到的实际运动数据组编号。

14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述提供多个参考数据组包括以下步骤：

使所述操纵器行驶；

检测多个参考操纵器姿态；

针对各个参考操纵器姿态确定参考BFV，并

建立多个参考数据组，其中，每个参考数据组描述一个所检测到的参考操纵器姿态，并且每个参考数据组对应一个所确定的参考BFV。

15.一种机器人系统，包括操纵器和控制器，其中，所述控制器被设计为，执行根据权利要求1至14中任一项所述的用于控制操纵器的步骤。