CN107107336B - 具有末端执行器位置估计的机器人自适应放置系统 - Google Patents

具有末端执行器位置估计的机器人自适应放置系统 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种具有末端执行器位置估计的机器人自适应放置系统。本公开还涉及一种方法，方法包括：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的运动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。

Description

具有末端执行器位置估计的机器人自适应放置系统
技术领域
示例性和非限制性实施例一般涉及机器人，更具体地涉及控制机器人的移动。
背景技术
半导体处理系统利用一个或多个机器人机械手来将称为基板(substrate)的硅晶片准确地递送到处理模块、计量站、装载锁(load lock)以及其他合适位置。由于基板可能无法准确地被定位在通过机器人拾取它们的位置中(初始未对准)，并且因为机器人末端执行器通常不提供将在机器人末端执行器上机械地将基板置于中心的器件，所以外部传感器通常被用于在机器人运动期间检测基板的边缘。这可以由控制系统用于调整机器人的运动，并且随后准确地递送(放置)基板，而不管初始未对准。
为此，当基板的边缘被传感器检测到时，控制系统通常捕获机器人轴(电机、接头)的位置，并且使用所得到的数据以及基板的预期半径和传感器的坐标，以(1)确定基板的偏心度，并且在完成放置操作时使用该信息来补偿偏心度，或(2)直接调整机器人运动的终点以准确地放置基板，而不管基板的初始未对准。上述类型的调整被称为自适应放置系统(APS)。
APS的准确性可能受机械缺陷影响，诸如机器人机械手的皮带驱动中的结构柔性和定位误差，其可能扭曲所捕获的机器人轴(电机、接头)的位置和机器人末端执行器的对应的实际位置之间的关系。典型的结构柔性包括机器人的驱动部分的柔性框架、柔性驱动轴(扭转和弯曲)、柔性连杆、柔性接头以及在张力下拉伸的弹性皮带和条带。皮带驱动的定位误差可能是由于皮带和滑轮齿之间的啮合误差而引起的滞后产生的。
APS的准确性可能受到机器人的操作环境中的温度改变的影响。温度改变会引起机器人的部件、机器人所附接的结构框架以及基板被递送到的站的热膨胀和收缩。温度改变可能是不均匀的，使得系统的不同部件处于不同的温度并且具有不同的相对膨胀或收缩量。随着时间的推移，系统的不同部分的温度以不同的速率变化。这种热变形的后果是机器人计算其末端执行器位置的不准确性。该计算采用电机的位置作为其输入，并且使用机器人的几何结构的预编程知识来计算末端执行器的位置。如果机器人的几何结构被热效应扭曲，则该计算将不准确。这会以两种方式影响系统。不准确的几何结构将影响系统将末端执行器定位在预期和期望位置的能力。附加地，在具有APS的系统中，当APS传感器被开动时捕获电机的位置，并且这些数据用于计算晶片在末端执行器上的位置。这些APS位置捕获数据将受到机器人几何结构的不准确模型的影响，从而导致基板放置的进一步不准确性。
发明内容
以下概述仅仅旨在是示例性的。该发明内容不旨在限制权利要求的范围。
按照一个方面，一种示例方法包括：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计电机的至少一个构件在机器人移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
按照另一方面，在装置中提供了示例实施例，其包括至少一个处理器；以及至少一个包括计算机程序代码的非暂态存储器，该至少一个存储器和计算机程序代码被配置成与至少一个处理器一起使得该装置：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
按照另一方面，在一种可由机器读取的非暂态程序存储设备中提供了一种示例实施例，其有形地体现了可由机器执行的用于执行操作的指令程序，这些操作包括：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
附图说明
在下面结合附图进行的描述中对上述方面和其他特征进行了解释，其中
图1是图示了示例装置的图；
图2是图示了示例系统的图；
图3是图示了示例装置的图；
图4是图示了示例装置的图；
图5A是图示了示例装置的图。
图5B是图示了示例装置的图；
图5C是图示了示例装置的图；
图6是图示了示例系统的图；
图7是图示了示例系统的图；
图8是图示了示例系统的图；
图9是图示了示例系统的图；
图10是图示了示例系统的图；
图11A至图11C是图示了示例系统的图；
图12是图示了示例装置的图；
图13是图示了示例装置的图。
图14是图示了示例装置的图。
图15是图示了示例装置的图；
图16是图示了示例装置的图；以及
图17是图示了示例控制器的图。
具体实施方式
参考图1，示出了具有基板输送装置或机器人系统100的示例基板处理装置的示意性俯视图。尽管将参考附图中所示的实施例对本发明进行了描述，但是应当理解，本发明可以以许多形式的备选实施例来体现。另外，可以使用任何合适的尺寸、形状或类型的材料或元件。
典型的结构柔性可以包括机器人的驱动部分的柔性框架、柔性驱动轴(扭转和弯曲)、柔性连杆、柔性接头、以及在张力下趋于拉伸的弹性皮带和条带。皮带传动的定位误差可能是由于皮带轮和滑轮齿之间的啮合误差而引起的滞后产生的。已经发现，这些本身表现为取决于机器人执行的移动类似记忆现象。如本公开所描述的特征可以使用这种类似记忆现象或其他方式。
在机器人的运动期间，结构柔性、皮带驱动的定位误差以及其他机械缺陷可能导致末端执行器的实际位置与使用刚体运动学模型基于所捕获的机器人轴的位置(电机、接头)经传统方式计算的末端执行器位置之间的差异。这种差异导致影响APS的性能的各种传感器校准和偏心度校正例程的输入误差。
如果由机器人执行的操作是可重复的(即，机器人遵循相同的运动路径和同一的速度分布图)，则结构柔性和其他机械缺陷的影响可能无意地且仅部分地通过校准过程来减少；其主要意图是要确定传感器的位置并且估计其延迟时间和滞后特点。然而，如果由机器人执行的操作不是可重复的(包括机器人基本上遵循相同的运动路径，但是诸如例如由于不同的加速度和/或速度设置而导致各种各样的运动分布图)，或者如果结构柔性和其他机械缺陷的影响变得显著(诸如例如由于机器人臂的尺寸越来越大或基板的尺寸和重量的增加)，结构柔性的影响需要被适当地解决，以便实现APS的期望准确性。
本公开描述了两个关键特征：(1)位置捕获机构，其把柔性动力学、皮带驱动的定位误差以及机器人的其他机械缺陷考虑在内，并且减少其影响；以及(2)利用上述位置捕获机构的自适应放置系统。本公开还描述了一种对机器人的末端执行器的机械修改，其被设计成以以下方式与APS传感器相互作用：允许机器人的控制软件估计当机器人伸展以放置基板时存在的热变形量。
用于半导体处理系统的示例双轴机器人臂100以图1中的简化简图形式描绘。还参考图17，臂或机器人100连接或以其他方式包括控制器10。在该示例中，控制器10包括处理器12和存储器14。存储器14包括软件16，其被配置成控制机器人100，如根据下文描述中进一步理解的那样。臂100由第一连杆102、第二连杆104和第三连杆106组成。电机可以用于致动第一连杆。另一电机可以经由1：1皮带驱动108来致动第二连杆。不管前两个连杆102，104的位置如何，另一皮带布置110可以用于维持第三连杆106的径向取向。这可以由于并入第一连杆的滑轮与连接至第三连杆的滑轮之间的比例为1:2来实现。第三连杆106可以形成能够承载基板112的末端执行器。在图1的图中，基板112被示为适当地定位在机器人末端执行器上的标称位置中。一种示例机器人驱动系统在于2014年5月6日授权的题为“Robot withHeat Dissipating Stator”的美国专利号8,716,909中得以公开，其全部内容通过引用并入本文。另一示例机器人驱动系统在于2015年10月6日授权的题为“Robot with UnequalLink Length Arms”的美国专利号9,149,936中得以公开，其全部内容通过引用并入本文。
图1的示例臂100通常在水平面中操作。附加的机电布置可以用于沿垂直方向移动整个臂。
图1的示例臂在给定水平面中的位置可以由第一连杆的角度θlnk1116和第二连杆的角度θlnk2 118唯一地限定。末端执行器的中心的位置120(与由机器人承载的基板的标称位置相对应的末端执行器上的参考点)可以使用X坐标和Y坐标在笛卡尔坐标系中、或使用径向坐标R和角坐标T在极坐标系中进行描述。假设图1的示例臂没有展现出任何机械缺陷，末端执行器的中心的位置X和Y、以及末端执行器的取向θ3 122(在这种情况下其并不独立)可以使用以下等式来计算：
Figure GDA0002818601370000061
其中l1表示第一连杆的接头到接头长度，l2是第二连杆的接头到接头长度，而l3表示末端执行器的枢转点与末端执行器的中心之间的距离。
假设一个电机/编码器布置(电机1)直接耦合至第一连杆，并且还假设另一电机/编码器布置(电机2)直接附接至驱动臂的第二连杆的滑轮，并且进一步假设臂没有展现任何机械缺陷，等式(1)可以以下列形式重写，以描述所测量的轴坐标(电机坐标)和末端执行器坐标之间的运动学关系(直接或正向运动学)：
Figure GDA0002818601370000062
其中θmtr1表示电机1的角度位置，θmtr2是电机2的角度位置。通常，实时测量位置θmtr1和θmtr2以便于机器人臂的运动控制。
当机器人在具有APS的半导体处理系统中操作时，臂可以通过能够检测到基板的前缘和后缘的一个或多个外部传感器来移动基板。同时，当通过传感器检测到基板的边缘时，控制系统可以捕获机器人轴(电机)的位置，并且利用等式(2)，可以将捕获的位置转换为末端执行器的中心的对应位置。然后，所得到的数据以及基板的标称(预期)半径和传感器的坐标可以用于：(1)确定基板的偏心度，并且在完成放置操作时使用该信息来补偿偏心度，或者(2)直接调整机器人运动的终点以准确地放置基板，而不管基板的初始未对准。可以通过以运行中的方式修改机器人的现有轨迹，或通过一旦现有轨迹已经完成之后执行的附加移动，来应用对机器人运动的终点的调整。一种合适的APS系统和装置在于2015年11月24日授权的题为“Adaptive Placement System and Method”的美国专利号9,196,518中得以公开，其全部内容通过引用并入本文。另一合适的APS系统和装置在于2014年6月4日提交的题为“Robot and Adaptive Placement System and Method”的美国专利申请号13/295,419中得以公开，其全部内容通过引用并入本文。
上述过程由图2的框图160图示，其中
Figure GDA0002818601370000071
表示被命令的接头位置的矢量，
Figure GDA0002818601370000072
表示转矩矢量，
Figure GDA0002818601370000073
是所测量的接头位置的矢量，Tj表示触发事件j，tj是事件Tj的时间，
Figure GDA0002818601370000074
是所测量的接头位置在时间tj的矢量，
Figure GDA0002818601370000075
是基于
Figure GDA0002818601370000076
计算的末端执行器坐标的矢量，Dj表示APS算法使用的常数数据(例如，基板的标称半径或传感器的坐标)，
Figure GDA0002818601370000077
表示机器人运动的终点的调整后的坐标的矢量，t是时间。一般来说，矢量
Figure GDA0002818601370000078
和
Figure GDA0002818601370000079
应当被视为广义坐标(包括距离和角度)，矢量
Figure GDA00028186013700000710
应当被解释为广义力(力和转矩)的矢量。图2的系统具有控制律162、机器人164、捕获机构166、正向运动学168、APS算法170和反馈回路172。
考虑图1的示例机器人臂100，上述位置和转矩矢量可以定义如下：
Figure GDA00028186013700000711
或
Figure GDA00028186013700000712
和
Figure GDA00028186013700000713
其中θcmdi和τi分别表示电机i的被命令的位置和电机i的转矩，并且i＝1，2。
在图2中，正向运动学块168表示将所捕获的接头位置转换成对应的末端执行器坐标。考虑到图1的示例机器人臂，等式(2)可以用于此目的。APS算法块170表示机器人运动的终点的调整后的坐标的计算。
如果机器人展现出结构柔性、皮带驱动的定位误差或其他机械缺陷，则在APS算法中使用的所计算的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000081
不能准确地反映机器人末端执行器的实际位置，从而导致APS的性能不佳。在这种情况下，如下文更详细地描述的，需要考虑柔性的影响。
具有纵向弹性皮带202，204的示例双轴机器人臂200以图3中的简化图解形式描绘。尽管示出了两组皮带，但是所公开的皮带可以应用于驱动具有更多或更少皮带、或具有更多或更少弹性元件的布置。尽管示出了具有三个转动接头212，214，216的两个连杆(上臂206和前臂208)和一个末端执行器210，但是可以提供例如具有相似或不同的连杆长度的更多或更少的连杆、转动接头或末端执行器。例如，关于驱动和臂，本公开可以应用如在国际公布日为2014年7月24日的题为“Robot Having Arm With Unequal Link Lengths”的PCT公开WO 2014/113364A1中公开的驱动和臂，其全部内容通过引用并入本文。在备选方面，可以提供任何合适的臂和驱动。皮带202，204的纵向弹性由皮带布置的分支中的每个分支中的弹簧的标志表示。在图3的图中，臂200在其平衡位置中被描绘，其中两个皮带布置中的每个皮带布置的两个分支中的力得以平衡，并且基板220被示为适当地定位在机器人末端执行器210上的标称位置中。
如图4图解地所示，当图3的示例机器人臂3移动时，由于通过皮带布置传送的力，皮带可以纵向拉伸，从而导致机器人臂的第二连杆和第三连杆的角度位置的误差。由于这些误差，直接运动学等式(2)可能不再准确，并且可能需要重写如下：
Figure GDA0002818601370000082
其中Δ2 222是第二连杆的角度位置的误差，Δ3 224表示第三连杆的角度位置的误差。所得到的机器人末端执行器坐标的误差被示为图4中的ΔX 226和ΔY 228。
如图5A和图5B所示，上述误差可能影响APS的性能。考虑具有单个传感器240的APS作为示例，当机器人200通过传感器移动基板时，传感器240可以检测到基板220的前缘242(参见图5A)和基板220的后缘244(参见图5B)。图5A和图5B中的黑色示出了具有纵向弹性皮带的图3的示例臂200，灰色描绘了臂的理想表示，其通过常规的正向运动学方程(2)描述。图5A和图5B中所示的两个检测事件可以用于定义两个独特点(通常在连接至机器人末端执行器的坐标系中)，其可以被假设位于基板220的圆周上。如图5C所图示的，给定基板220的尺寸(半径或直径)，这两个点可以用于确定基板在机器人末端执行器上的位置。
图5C示出了基于图5A和图5B所示的检测事件，来由APS算法计算的基板220在机器人末端执行器上的位置。黑色圆圈250表示如通过APS算法计算的基板的位置，同时适当地估计皮带的纵向柔性的影响。点1与通过图5A的检测事件、由传感器检测到的基板的圆周(前缘)上的点相对应，而点2与通过图5B的检测事件、由传感器检测到的基板的圆周(后缘)上的点相对应。类似地，灰色圆圈表示通过APS算法使用由常规正向运动学方程式(2)描述的臂的理想表示计算的基板在机器人末端执行器上的位置，其没有把皮带的纵向柔性的影响考虑在内。点3与通过图5A的检测事件、由传感器检测到的基板的圆周(前缘)上的点相对应，而点4与通过图5B的检测事件、由传感器检测到的基板的圆周(后缘)上的点相对应。
如图5C中的矢量e所示，应当观察到由于纵向弹性皮带而引起的运动学误差导致机器人末端执行器上的基板的实际位置(黑色)与基于常规的正向运动方程来获得的位置(灰色)之间的误差。当基板通过机器人递送时，这直接转化为不准确的放置。
具有末端执行器位置估计的APS
为了消除或减少上述误差对APS精度的影响，估计算法可以用于考虑误差，并且如图6的框图300所示，可以改进位置捕获机构。如图6所示，估计算法302可以周期性地计算机器人末端执行器的估计坐标，当APS的传感器检测到基板的边缘时，捕获机构可以捕获机器人末端执行器的估计坐标，然后所得到的数据以及基板的标称(预期)半径和传感器的坐标可以用于(1)确定基板的偏心度，并且在完成放置操作时使用该信息来补偿偏心度，或(2)直接调整机器人运动的终点以准确地放置基板，而不管基板的初始未对准。对机器人运动的终点的调整可以应用以下两种方式：在机器人完成移动的同时通过修改机器人的现有轨迹来调整，或通过一旦现有轨迹已经完成之后执行的附加移动。
如图6的框图300所示，估计算法302可以利用电机位置304(通常直接测量，例如，使用位置编码器)、电机速度304(直接测量(例如使用转速计)，或根据电机位置数据计算)、电机加速度304(通常根据速度或位置数据计算)以及由电机施加的转矩306(或表示电机转矩的等效量，诸如电机电流、电压或PWM占空比)。估计算法可以利用上述输入来以基本上连续的方式或周期性地以合适的频率(比如，以电机位置测量的采样频率或者执行控制律的频率)来计算机器人末端执行器的估计坐标。
图6的框图中的估计算法302可以利用机器人的动态模型，使用状态观测器或采用任何其他合适的技术来估计结构柔性对机器人末端执行器的位置的影响，这些机器人末端执行器的位置不能由机器人中可用的传感器直接测量。估计算法还可以使用皮带驱动模型来估计皮带定位误差的影响，并且其可以采用其他合适的方法来估计各种其他机械缺陷的影响。下文给出了几个非限制性示例。
使用动态模型估计柔性效应
考虑到图4的示例机器人臂，可以通过直接应用机器人臂的动态模型来估计由于前臂皮带驱动的纵向弹性而引起的第二连杆(前臂)的角度位置的误差222。
如果电机2的转动部件(包括刚性连接至电机2的转动部件的任何转动部件，诸如皮带驱动滑轮)的惯性力矩可以被忽略，则通过致动臂的第二连杆的皮带布置传送的力直接通过由电机2施加的转矩确定。然后，可以根据以下表达式来确定皮带的纵向弹性对第二连杆的角度位置的影响：
Δ2＝-τ2/(k2r) (4)
其中τ2是由电机2产生的转矩，k2表示致动示例机器人臂的第二连杆的皮带布置的纵向刚度，并且r表示致动示例机器人臂的第二连杆的皮带布置的滑轮半径。
如果电机2的转动部件(包括刚性地连接至电机2的转动部件的任何转动部件)的惯性矩不可忽略，或者如果摩擦阻碍了这些部件的转动运动，则这些现象的存在可以容易通过直接从τ2中减去它们的影响考虑。如果
Figure GDA0002818601370000111
和
Figure GDA0002818601370000112
分别是电机2的角加速度和角速度，则I2是电机2的转动部件的惯性矩，并且b2是电机2组件的摩擦系数，则运动期间的力平衡可以被表达为：
Figure GDA0002818601370000113
然后，皮带的纵向弹性对第二连杆的角度位置的影响是：
Figure GDA0002818601370000114
使用状态观测器估计柔性效应
再次考虑图3的示例机器人臂，如果与腕带驱动的纵向弹性相关联的柔性动力学是机器人的主要柔性，则可以使用降阶状态观测器来估计第三连杆(末端执行器)由于这种柔性而引起的角度位置的误差224。
皮带定位误差效应的估计
皮带驱动中的定位误差表示可能扭曲用于半导体处理系统的机器人的电机位置与末端执行器坐标之间的关系的另一现象。考虑图3的示例机器人臂，皮带定位误差可能会对第二连杆的角度位置误差Δ2和第三连杆的角度位置的误差Δ3产生附加贡献，反过来又对机器人末端执行器坐标的误差ΔX和ΔY产生附加贡献。
考虑同步(带齿)皮带驱动作为示例，通常这种皮带驱动系统的定位误差的主要贡献因素是皮带和滑轮齿之间的啮合的偏差，其可能取决于机器人过去执行的移动而本身表现为类似记忆现象。啮合偏差的主要原因是皮带和滑轮齿之间的间隙以及皮带滑轮接触区域处的摩擦。间隙导致皮带齿在滑轮槽的壁之间移位并且摩擦产生残余接触力和齿变形。可以估计所得到的皮带定位误差。
应当指出，皮带定位误差可能出现在其他类型的皮带布置中，包括经常用于半导体处理系统的机器人中的平坦皮带和金属带。用于估计定位误差的上述示例方法论可以扩展到这种无齿皮带驱动。比如，为了把皮带滑轮相互作用在无齿皮带驱动系统中的连续性质考虑在内，它们可以被视为同步(带齿)皮带布置的极限情况。
使用辅助传感器直接测量柔性效应
机器人臂系统还可以用附接到结构的附加传感器来增强，该附加传感器被设计成直接测量在包括APS测量的机器人移动期间的结构的柔性。这些传感器可以是例如应变仪或加速度计。传感器可以附接到机器人的任何合适的位置处，例如任何连杆的外部、任何连杆的内部、滑轮上或皮带上。
机器人臂系统还可以用附加传感器来增强，该附加传感器没有附接到结构并且使用非接触技术进行测量。这些非接触传感器还可以被设计成直接测量在包括APS测量的机器人移动期间的结构的柔性。这些传感器可以是例如激光干涉仪、激光测距传感器、电容传感器、温度传感器、光学传感器或相机(例如一维或二维CCD阵列)。非接触传感器可以安装在机器人系统(工作空间)内，以便在机器人臂上的任何合适位置(诸如任何连杆的顶部、底部或侧面，或适合的任何其他暴露表面)进行测量。
本部分内容中描述的辅助传感器还可以与先前部分内容中描述的估计算法中的一种或多种估计算法结合使用。估计算法可以以这样的方式实现：它们仅使用来自辅助传感器的数据，或者使用来自辅助传感器的数据并结合包括广义位置和广义力的测量值在内的来自机器人控制系统的可用数据。
作为由图6的框图表示的方法的备选方案，捕获机构可以直接应用于电机位置和转矩，并且这些所捕获的值然后可以用作估计算法的输入。详情参见图7。
作为由图6的框图表示的方法的备选方案，可以使用常规的正向运动学方程来计算末端执行器坐标，其没有将结构柔性、皮带定位误差和其他缺陷考虑在内，然后在用于APS算法之前对这些现象的影响进行校正。在一些情况下，可以严格地基于从捕获机构获得的适当变量的瞬时值来计算校正。在其他情况下，当缺陷的影响取决于历史数据时，可能需要定期处理各种变量，以便实现准确的结果。备选实施例的详情参见图7至图11C。作为示例，图7中的框图350示出了在捕获机构354之后应用的估计算法352。作为另一示例，图8中的框图360示出了在捕获机构364之前应用的估计算法362，而正向运动学366在捕获机构364的上游。图9、图10和图11A分别示出了备选框图380，390，410。
如图7所示，作为由图6的框图表示的方法的备选方案，捕获机构可以直接应用于电机位置和转矩
Figure GDA0002818601370000131
和
Figure GDA0002818601370000132
然后，所捕获的值
Figure GDA0002818601370000133
和
Figure GDA0002818601370000134
可以用作估计算法的输入。
作为另一备选方案，可以使用常规的正向运动学方程来计算末端执行器坐标，其没有将结构柔性、皮带定位误差和其他缺陷考虑在内，然后在用于APS算法之前对这些现象的影响进行校正。在一些情况下，可以严格地基于从捕获机构获得的适当变量的瞬时值来计算校正。在其他情况下，当缺陷的影响取决于历史数据时，可能需要定期处理各种变量，以获得准确的结果。
例如，如图8中的系统360所示，可以使用常规的正向运动学方程366来处理电机位置
Figure GDA0002818601370000135
其没有把结构柔性、皮带定位误差和其他缺陷考虑在内，以获得理想的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000136
然后，理想的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000137
以及电机转矩
Figure GDA00028186013700001316
可以用作可以计算估计的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000138
的估计算法362的输入。然后，由捕获机构364确定的估计的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000139
的值
Figure GDA00028186013700001310
可以用作APS算法368的输入。
如图9的框图380所描绘的，作为图8的示例的备选方案，捕获机构382可以应用于理想的末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001311
和电机转矩
Figure GDA00028186013700001312
然后，所得到的捕获值
Figure GDA00028186013700001313
和
Figure GDA00028186013700001314
可以通过估计算法384处理以确定对应的估计末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001315
其又可以用作APS算法386的输入。
作为图8的示例的又一备选方案，捕获机构392可以直接应用于电机位置
Figure GDA0002818601370000141
和电机转矩
Figure GDA0002818601370000142
该场景在图10的框图390中图示。所捕获的电机位置
Figure GDA0002818601370000143
的值
Figure GDA0002818601370000144
可以使用常规的正向运动学方程394转换成对应的理想末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000145
其可以与所捕获的电机转矩
Figure GDA0002818601370000146
的值
Figure GDA0002818601370000147
一起馈送到估计算法396中，从而产生对应的估计末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000148
最后，所估计的末端执行器坐标
Figure GDA0002818601370000149
可以用作APS算法398的输入。
作为图11A中的系统410的另一示例，可以使用常规的正向运动学方程412来处理电机位置
Figure GDA00028186013700001410
其没有将结构柔性、皮带定位误差和其他缺陷考虑在内，以获得理想的末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001411
另外，如图11A的“运动学校正”框416所示，电机位置
Figure GDA00028186013700001412
以及电机转矩
Figure GDA00028186013700001413
可以在估计算法414中用于产生校正
Figure GDA00028186013700001414
其然后可以应用于理想的末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001415
以补偿结构柔性、皮带定位误差和其他缺陷。经校正的末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001416
可以通过捕获机构418馈送到APS算法420。
作为图11A的示例的备选方案，系统430在图11B中示出，其中位置捕获机构432可以应用于理想的末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001417
和校正
Figure GDA00028186013700001418
并且所得到的值
Figure GDA00028186013700001419
和
Figure GDA00028186013700001420
可以用于计算经校正的末端执行器坐标的对应值
Figure GDA00028186013700001421
其然后可以被馈送到APS算法434。
作为图11A的示例的又一备选方案，捕获机构442可以直接应用于电机位置
Figure GDA00028186013700001422
和电机转矩
Figure GDA00028186013700001423
该情况在图11C的框图440中图示。可以使用常规的正向运动学方程444将所得到的电机位置
Figure GDA00028186013700001424
的值
Figure GDA00028186013700001425
转换为对应的理想末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001426
另外，所捕获的值
Figure GDA00028186013700001427
和
Figure GDA00028186013700001428
可以用于计算对应的校正值
Figure GDA00028186013700001429
其可以应用于对应的理想末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001430
以计算对应的估计末端执行器坐标
Figure GDA00028186013700001431
最后，可以将值
Figure GDA00028186013700001432
馈送给APS算法446。
比如，再次考虑图3的示例机器人臂，并且假设与前臂皮带驱动的纵向弹性相关联的柔性动力学是机器人中的主要柔性，可以使用以下表达式来估计末端执行器的实际坐标：
Δ2(tj)＝-τ2(tj)/(k2r) (7)
Tcorrected(tj)＝T(tj)+Δ2(tj)/2 (8)
Rcorrected(tj)＝2lcos[α(tj)-Δ2(tj)/2]+l3 (9)
其中
α(tj)＝acos{[R(tj)-l3]/(2l)} (10)
在上述等式中，Δ2(tj)是第二连杆的角度位置的误差，τ2(tj)是由电机2产生的转矩，两者均在捕获事件j的时刻tj，k2表示致动示例机器人臂的第二连杆的皮带布置的纵向刚度，r表示致动示例机器人臂的第二连杆的皮带布置的滑轮半径。Tcorrected(tj)是机器人末端执行器的校正角坐标，T(tj)是使用常规的运动学方程计算的末端执行器的角坐标，Rcorrected(tj)是机器人末端执行器的经校正的径向坐标，并且R(tj)是使用常规运动学方程计算的末端执行器的径向坐标，全部均在捕获事件j的时刻tj。最后，l表示机器人臂的第一连杆和第二连杆的接头到接头长度(在该特定示例中，假设两个连杆的长度相同)，l3表示末端执行器的枢转点到末端执行器的中心之间的距离。
图6的框图中的估计算法(及其在本部分内容先前描述的其派生算法)不限于图3的示例臂，并且可以被设计成估计机器人末端执行器的坐标，而不管机器人的轴数或机器人臂的机构的类型。该技术可以扩展到具有多个末端执行器的机器人。
可以采用估计算法来估计各种其他机械缺陷和物理现象的影响，这些现象可能扭曲所测量的机器人轴位置与通常不能直接测量的机器人末端执行器的坐标之间的关系。这包括但不限于齿轮箱的柔性、齿轮箱的啮合误差、机器人接头的柔性、机器人接头的间隙、摩擦效应和热效应(由于温度差异或改变引起的部件的膨胀和收缩)。
估计算法还可以用于估计机器人末端执行器的速度(包括平移部件的幅度和方向以及末端执行器的速度的角分量)。该信息可以用于作为APS的一部分的各种校准和补偿算法。
图6的框图中的APS算法可以包括各种校准和补偿算法，其包括但不限于传感器延迟时间的补偿、传感器迟滞的补偿、基板破坏的检测以及对准基准的检测，其可能存在于一些基板的圆周处。
图12示出了机器人450(在该示例中为SCARA类型)的图示。当机器人450延伸到在末端执行器454上具有基板452的站时，APS传感器456，458通过晶片的边缘而启动，并且在那些时刻捕获机器人位置，以实现APS站位置校正计算。图12提供了添加附接到末端执行器的两个三角形标记460，462。理想情况下，这些标记将尽可能靠近基板，但备选布置也可以。标记460，462被定位成使得它们将在延伸到站期间引起APS传感器的附加转变。从这些附加APS传感器转变捕获的机器人位置可以用于估计在该时刻存在的热变形量。假设APS的校准在已知的热状态下使用该系统来执行，其中标称几何形状被准确地得知。尽管标记460，462的形状被示出为三角形，但是可以提供任何合适的形状来使用传感器结合相对于末端执行器或末端执行器、臂或其他部分上的任何合适参考位置已知或校准的传感器位置以及已知或校准的标记位置来确定末端执行器的实际位置。尽管使用标记460，462是参考热变形的检测和校正来描述的，但是在备选方面，标记460，462与标记/传感器转变处的传感器和编码器捕获位置的组合可以另外被用于，例如检测末端执行器的实际位置作为上文所描述的估计算法的替代或补充，或用于任何其他合适的用途。
在一种热变形形式中，机器人的径向位置可以由于末端执行器的温度升高而被拉伸。在这种情况下，如图13所示，由于与未变形状态482相反的变形状态480，APS转变将在延伸运动期间稍早发生。与末端执行器上的标记相关联的传感器转变可以用于估计径向方向上的热膨胀量。这通过如在标称温度下执行的校准过程期间捕获的径向位置与在用于放置基板的当前的伸展移动期间捕获的径向位置之间的直接比较来进行。如果末端执行器由于温度升高而径向扩张，则因为传感器比正常情况更早启动，所以在标记前缘转变期间所捕获的径向位置的值将变小。
在另一热变形形式中，如图14所示，由于与未变形状态512相反的变形状态510，机器人的切向位置可以由于前臂连杆的温度升高而移位。在这种情况下，标记的前缘转变不变，但是后缘转变在一侧上较早，而在相反侧上较晚。在机器人与正常APS传感器位置捕获机构一起移动时进行的这些测量可以用于计算由热变形引起的切向不准确性的量，并且可以用于估计机器人的实际连杆长度。
可以通过组合来自前缘和后缘的末端执行器标记APS传感器转变数据来估计径向扭曲和切向扭曲的组合。这个的示例图示在图15中示出，其示出了与未变形状态532相反的变形状态530。
导致末端执行器的取向的改变的热变形也可以使用这种方法来检测；见图16，其示出了与未变形状态552相反的变形状态550。在这种情况下，由标记引起的所有APS传感器转变将改变，其中前缘转变沿相反方向在时间上移位。
一般来说，即使当那些扭曲同时存在时，也可以辨别径向、切向和转动轴中的热扭曲的幅度。由此，机器人的几何形状(例如，连杆长度)的扭曲可以通过将特定于使用中的机器人的类型的公式来计算或估计。然后，更新后的几何形状可以用于运动学计算，从而提高基板放置的准确性。
按照所公开的一个方面，提供了一种方法，其包括：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中命令传输包括命令转矩传输，其被传送到至少一个电机以生成预先确定的转矩矢量。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中机器人的至少一个构件的所估计的偏差包括以下各项中的至少一项：机器人的驱动部分的柔性框架构件，至少一个电机的柔性驱动轴，机器人的臂的柔性连杆，机器人的臂的连杆之间的柔性接头以及机器人的臂的弹性皮带或条带。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中估计包括以下各项中的至少一项：使用动态建模来估计柔性效应，使用状态观测器来估计柔性效应，估计皮带定位误差效应，以及使用至少一个辅助传感器来直接测量柔性效应。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中估计偏差至少部分地基于来自至少一个传感器的关于以下各项中的至少一项的位置信息：机器人的一部分，以及由机器人承载的基板。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中基于所计算的末端执行器坐标和来自至少一个传感器的位置信息的组合来调整机器人的移动。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中调整机器人的移动进一步基于末端执行器的正向运动学确定，该正向运动学确定随后向自适应放置系统(APS)提供修改后的估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中调整机器人的移动包括：向自适应放置系统(APS)提供所计算的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电极的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种方法，其中所计算的末端执行器坐标被提供给机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统，其随后向自适应放置系统(APS)提供修改后的估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其包括至少一个处理器；以及至少一个非暂态存储器，其包括计算机程序代码，该至少一个存储器和计算机程序代码被配置成与至少一个处理器一起使得该装置：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中命令传输包括命令转矩传输，其被传送到至少一个电机以生成预先确定的转矩矢量。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中机器人的至少一个构件的所估计的偏差包括以下各项中的至少一项：机器人的驱动部分的柔性框架构件，至少一个电机的柔性驱动轴，机器人的臂的柔性连杆，机器人的臂的连杆之间的柔性接头以及机器人的臂的弹性皮带或条带。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中估计包括以下各项中的至少一项：使用动态建模来估计柔性效应，使用状态观测器来估计柔性效应，估计皮带定位误差效应，以及使用至少一个辅助传感器来直接测量柔性效应。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中估计偏差至少部分地基于来自至少一个传感器的关于以下各项中的至少一项的位置信息：机器人的一部分，以及由机器人承载的基板。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中基于所计算的末端执行器坐标和来自至少一个传感器的位置信息的组合来调整机器人的移动。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中调整机器人的移动进一步基于末端执行器的正向运动学确定，该正向运动学确定随后向自适应放置系统(APS)提供修改后的估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中调整机器人的移动包括：向自适应放置系统(APS)提供所计算的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种装置，其中所计算的末端执行器坐标被提供给机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统，其随后向自适应放置系统(APS)提供修改后的估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
按照所公开的另一方面，提供了一种可由机器读取的非暂态程序存储设备，其有形地体现了可由机器执行的用于执行操作的指令程序，该操作包括：至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输，估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；至少部分地基于所估计的偏差，确定用于机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及至少部分地基于所计算的末端执行器坐标，调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
按照另一示例实施例，可以提供一种装置，其包括器件，其用于至少部分地基于对机器人的至少一个电机的命令传输来估计机器人的至少一个构件在机器人的移动期间的偏差；器件，其用于至少部分地基于所估计的偏差来确定机器人的末端执行器的所计算的末端执行器坐标；以及器件，其用于至少部分地基于所计算的末端执行器坐标来调整用于将位于机器人上的基板放置在期望位置处的机器人的移动。
一个或多个计算机可读介质(多个)的任何组合可以用作存储器。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或非暂态计算机可读存储介质。非暂态计算机可读存储介质不包括传播信号，并且可以是例如但不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备、或前述的任何合适组合。计算机可读存储介质的更具体示例(非穷尽列表)将包括以下各项：具有一个或多个电线的电连接、便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备或前述的任何合适组合。
应当理解，前面的描述仅仅是说明性的。本领域技术人员可以设计出各种备选方案和修改。例如，各种从属权利要求中记载的特征可以以任何合适组合彼此组合。另外，来自上文所描述的不同实施例的特征可以选择性地组合成新实施例。因而，描述旨在涵盖落在所附权利要求的范围内的所有这种备选方案、修改和变化。

Claims (15)

1.一种用于控制机器人的方法，包括：
在所述机器人的运动期间，通过外部传感器感测基板的边缘，其中所述基板在所述机器人的末端执行器上；
当所述外部传感器感测所述基板的所述边缘时，由控制器计算所述末端执行器的末端执行器坐标，其中提供有自适应放置系统，所述自适应放置系统被配置为使用由所述外部传感器对所述基板的所述感测以及使用所计算的末端执行器坐标，以控制所述基板在期望位置处的放置；
通过所述控制器估计所述机器人的至少一个构件在所述机器人的移动期间的偏差；
至少部分地基于所估计的偏差和所计算的末端执行器坐标，通过所述控制器确定用于所述机器人的所述末端执行器的估计的末端执行器坐标；
至少部分地基于由所述控制器确定的所述估计的末端执行器坐标，通过所述自适应放置系统调整用于将所述基板放置在期望位置处的所述机器人的移动。
2.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述控制器进行的所述估计至少部分地基于到所述机器人的至少一个电机的命令传输，其中所述命令传输包括命令转矩传输，所述命令转矩传输被传送到所述至少一个电机以生成预先确定的转矩矢量。
3.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述机器人的所述至少一个构件的所估计的偏差包括以下至少一项：
所述机器人的驱动部分的柔性框架构件，
所述至少一个电机的柔性驱动轴，
所述机器人的臂的柔性连杆，
所述机器人的所述臂的连杆之间的柔性接头，以及
所述机器人的所述臂的弹性皮带或条带。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计包括以下至少一项：
使用动态建模来估计柔性效应，
使用状态观测器来估计柔性效应，
估计皮带定位误差效应，以及
使用至少一个辅助传感器来直接测量柔性效应。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述偏差的所述估计至少部分地基于来自至少一个传感器的、关于以下各项中的至少一项的位置信息：
所述机器人的一部分，以及
由所述机器人承载的所述基板。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器人的移动的所述调整包括：向所述自适应放置系统(APS)提供所述估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动所述机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所计算的末端执行器坐标被提供给机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统，所述机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统随后向所述自适应放置系统(APS)提供所述估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动所述机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
8.一种用于控制机器人的装置，包括：
至少一个处理器；以及
包括计算机程序代码的至少一个非暂态存储器，所述至少一个非暂态存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述装置：
当外部传感器感测基板的边缘时，计算所述机器人的末端执行器的末端执行器坐标，其中所述基板在所述末端执行器上，并且其中提供有自适应放置系统，所述自适应放置系统被配置为使用由所述外部传感器对所述基板的所述感测以及使用所计算的所述末端执行器坐标，以控制所述基板在期望位置处的放置；
估计所述机器人的至少一个构件在所述机器人的移动期间的偏差；
至少部分地基于所估计的偏差和所计算的末端执行器坐标，确定用于所述机器人的所述末端执行器的估计的末端执行器坐标；以及
至少部分地基于由所述装置确定的所述估计的末端执行器坐标，通过所述自适应放置系统，调整用于将所述基板放置在期望位置处的所述机器人的移动。
9.根据权利要求8所述的装置，其中所述偏差的所述估计包括：到所述机器人的至少一个电机的命令传输被用作输入以估计所述偏差，并且其中所述命令传输包括命令转矩传输，所述命令转矩传输被传送到所述至少一个电机以生成预先确定的转矩矢量。
10.根据权利要求8所述的装置，其中所述机器人的所述至少一个构件的所估计的偏差包括以下至少一项：
所述机器人的驱动部分的柔性框架构件，
所述至少一个电机的柔性驱动轴，
所述机器人的臂的柔性连杆，
所述机器人的所述臂的连杆之间的柔性接头，以及
所述机器人的所述臂的弹性皮带或条带。
11.根据权利要求8所述的装置，其中所述估计包括以下至少一项：
使用动态建模来估计柔性效应，
使用状态观测器来估计柔性效应，
估计皮带定位误差效应，以及
使用至少一个辅助传感器来直接测量柔性效应。
12.根据权利要求8所述的装置，其中所述偏差的所述估计至少部分地基于来自至少一个传感器的、关于以下各项中的至少一项的位置信息：
所述机器人的一部分，以及
由所述机器人承载的所述基板。
13.根据权利要求8所述的装置，其中所述机器人的所述移动的所述调整包括：向所述自适应放置系统(APS)提供所述估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动所述机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
14.根据权利要求8所述的装置，其中所计算的所述末端执行器坐标被提供给机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统，所述机器人位置感测系统和/或基板位置感测系统随后向所述自适应放置系统(APS)提供所述估计的末端执行器坐标，以确定要用于驱动所述机器人的至少一个电机的调整后的末端执行器坐标。
15.一种能够被机器读取的非暂态程序存储设备，有形地体现能够由所述机器执行的用于执行操作的指令程序，所述操作包括：
当外部传感器感测到末端执行器上的基板移动通过所述外部传感器时，计算机器人的所述末端执行器的末端执行器坐标，其中所述操作是自适应放置系统的一部分，所述自适应放置系统被配置为使用由所述外部传感器对所述基板的所述感测以及使用所计算的末端执行器坐标，以控制所述基板在期望位置处的放置；
估计所述机器人的至少一个构件在所述机器人的移动期间的偏差；
至少部分地基于所估计的偏差和所计算的末端执行器坐标，确定用于所述机器人的所述末端执行器的估计的末端执行器坐标；以及
至少部分地基于由所述机器确定的所述估计的末端执行器坐标，通过所述自适应放置系统调整用于将所述基板放置在期望位置处的所述机器人的移动。
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