CN107571241A - 一种双臂机器人及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种双臂机器人及其控制方法。其中，双臂机器人包括第一机器臂和第二机器臂，其中第一机器臂的第一运动控制器和第二机器臂的第二运动控制器配置在同一控制芯片内，控制芯片的同一程序运行空间中配置有一实时操作系统，第一运动控制器的第一控制程序和第二运动控制器的第二控制程序运行在实时操作系统上，通过实时操作系统和控制芯片配置的共享内存和共享总线，进行数据通讯，共享第一机器臂和第二机器臂的运动数据。实现了将具备工业机器人计算精度的机器臂应用到民用市场中，即实现将带有双机器臂的小型机器人应用在人们的日常生活中。

Description

一种双臂机器人及其控制方法

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种双臂机器人及其控制方法。

背景技术

随着计算机系统的进步和工业自动化的发展，现在工业生产中，已经实现通过六轴机器人代替人工完成一些单调重复或者危险的工作。工业自动化的六轴机器手末端的精确度可以达到0.01毫米，在工业生产中，可以出色地完成焊接、打磨、切割加工等各种高难度动作，但是它还无法应用到民用市场中。主要原因在于，这种工业上的六轴机器人的主控系统是基于个人电脑(Personal Computer，PC)工控机和大转矩马达实现的，其庞大的体积、能量消耗、电机力矩和驱动，以及最小单臂超过30公斤等原因，都让其无法应用于民用市场，像手机、笔记本电脑等一样进入普通老百姓的家里。

近年来，人工智能得到了长足的发展，人工智能的庞大威力震撼了很多人，随之而来的是大量的人力财力投入其中，快速推动了人工智能相关产品的快速发展。以支持教育、自主学习、与孩子互动的消费类智能机器人为代表的产品相继问世，远程控制、语音对话、平板显示是这类智能机器人的特征，带智能核的软件系统，是它们与普通平板电脑产品的主要区别。可是这类智能机器人，目前还没有一双可以灵巧准确移动的机器手，除了语音控制和无线网络互连之外，没有其它可令人自由发挥和应用的特点，人们迫切希望这种智能机器人能有双灵活地机器手，可以做一些更重要、更复杂的事情。

发明内容

为解决相关技术问题，本发明提供一种双臂机器人及其控制方法，以实现双机器臂结合的小型双臂机器人产品，该双臂机器人可应用于民用市场。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种双臂机器人，包括：

第一机器臂，所述第一机器臂配置有第一运动控制器，所述第一运动控制器内配置有第一控制程序；以及

第二机器臂，所述第二机器臂配置有第二运动控制器，所述第二运动控制器内配置有第二控制程序；

所述第一运动控制器和所述第二运动控制器配置在同一控制芯片内；

所述控制芯片的同一程序运行空间中配置有一实时操作系统；

所述第一控制程序与所述第二控制程序运行在所述实时操作系统内，通过所述实时操作系统和所述控制芯片配置的共享内存和共享总线，进行数据通讯，共享所述第一机器臂和第二机器臂的运动数据。

优选的，所述控制芯片用于根据所述运动数据和预设的控制算法，控制所述第一机器臂和所述第二机器臂协同作业。

优选的，所述控制芯片包括：

第一CPU，所述第一CPU作为所述第一运动控制器,所述第一运动控制器用于根据所述运动数据,控制所述第一机器臂的动作和轨迹；以及

第二CPU，所述第二CPU作为所述第二运动控制器，所述第二运动控制器用于根据所述运动数据，控制所述第二机器臂的动作和轨迹。

优选的，所述控制芯片还包括：

第三CPU，所述第三CPU用于根据所述预设的控制算法和所述运动数据，联动控制所述第一机器臂和所述第二机器臂。

优选的，所述第一机器臂和所述第二机器臂，均包括多个伺服驱动器及多个伺服电机，每个所述伺服驱动器分别与相应的所述伺服电机相连，所述伺服驱动器通过总线连接所述控制芯片；

所述第一机器臂和所述第二机器臂的手臂外壳以圆柱体铝合金制作，在所述手臂外壳的关节部分安装有所述伺服电机。

优选的，所述控制芯片通过OpenMP架构实现所述共享内存。

优选的，所述控制芯片中运行的实时操作系统，通过多线程同时调用所述共享内存中的所述运动数据，使得所述第一控制程序与所述第二控制程序协同运行。

优选的，所述控制芯片为ARM公司Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片，所述Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片包括多个CPU。

优选的，所述实时操作系统为基于Linux定制的小型操作系统。

第二方面，本发明实施例提供了一种双臂机器人的控制方法，由上述第一方面所提供的双臂机器人的控制芯片来执行，所述控制方法包括：

获取所述第一机器臂和第二机器臂的运动数据；

所述第一控制程序和所述第二控制程序，共享所述运动数据；

根据所述运动数据和预设的控制算法，控制所述第一机器臂和所述第二机器臂协同作业。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果：

本发明提供的一种双臂机器人及其控制方法，通过将第一机器臂和第二机器臂共享内存，形成一种双机器臂结合的小型双臂机器人产品，通过第一机器臂和第二机器臂在系统内部实现运动数据共享，使得第一机器臂和第二机器臂可以共享相同的坐标空间，互相知道各自当前精确位置，从而实现了控制芯片可以同时控制第一机器臂和第二机器臂协同作业。实现了将具备工业机器人计算精度的机器臂应用到民用市场中，即实现将带有双机器臂的小型机器人应用在人们的日常生活中。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种双臂机器人的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种双臂机器人的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种OpenMP架构实现共享内存的原理示意图；

图4是本发明实施例提供的一种多线程并行执行的原理示意图；

图5是本发明实施例提供的一种双臂机器人的控制方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，本实施例提供的双臂机器人，包括：

第一机器臂10，第一机器臂10配置有第一运动控制器，第一运动控制器内配置有第一控制程序；以及

第二机器臂20，第二机器臂20配置有第二运动控制器，第二运动控制器内配置有第二控制程序；

第一运动控制器和第二运动控制器配置在同一控制芯片30内；

控制芯片30的同一程序运行空间中配置有一实时操作系统；

第一控制程序与第二控制程序运行在实时操作系统内，通过实时操作系统和控制芯片配置的共享内存和共享总线，进行数据通讯，共享第一机器臂10和第二机器臂20的运动数据。

需要说明的是，控制芯片30同属于第一机器臂10和第二机器臂20，即第一机器臂10和第二机器臂20均受该控制芯片30控制，第一运动控制器和第二运动控制器在控制芯片30中可以以软件和/或硬件形式实现。

综上，在本实施例中，通过将第一机器臂10和第二机器臂20共享内存，形成一种双机器臂结合的小型双臂机器人产品，通过第一机器臂10和第二机器臂20在系统内部实现运动数据共享，使得第一机器臂10和第二机器臂20可以共享相同的坐标空间，互相知道各自当前精确位置，从而实现了控制芯片30可以同时控制第一机器臂10和第二机器臂20协同作业。实现了将具备工业机器人计算精度的机器臂应用到民用市场中，即实现将带有双机器臂的小型机器人应用在人们的日常生活中。

示例性的，第一机器臂10和第二机器臂20均为六轴机器臂，也即六关节机器臂。

可选的，控制芯30片用于根据运动数据和预设的控制算法，控制第一机器臂10和第二机器臂20协同作业。

在本实施例中，控制算法可以视具体需求预先编写程序，存储在控制芯片30中，可直接调用。第一机器臂10和第一机器臂20通过控制芯片30配置的共享内存和共享总线，共享双方的运动数据。控制芯片30基于上述运动数据，运行控制算法，同时处理第一机器臂10级第二机器臂20的动作和轨迹规划，使得第一机器臂10和第二机器臂20协同作业。

如图2所示，进一步的，控制芯片30包括：

第一CPU 31，第一CPU 31作为第一运动控制器，第一运动控制器用于根据运动数据，控制第一机器臂10的动作和轨迹；以及

第二CPU 32，第二CPU 32作为第二运动控制器，第二运动控制器用于根据运动数据，控制第二机器臂20的动作和轨迹。

进一步的，控制芯片30还包括：

第三CPU 33，第三CPU 33用于根据预设的控制算法和运动数据，联动控制第一机器臂10和第二机器臂20。

在本实施例中，控制芯片30通过第一CPU 31控制第一机器臂10，通过第二CPU 32控制第二机器臂20，通过第三CPU 33联动控制第一机器臂10和第二机器臂20。实现了控制芯片30可以同时控制第一机器臂10和第二机器臂20协同作业，实现了将具备工业机器人计算精度的机器臂应用到民用市场中，即实现将带有双机器臂的小型机器人应用在人们的日常生活中。

进一步的，第一机器臂10和第二机器臂20，均包括多个伺服驱动器40及多个伺服电机50，每个伺服驱动器40分别与相应的伺服电机50相连，伺服驱动器40通过总线连接控制芯片30；

第一机器臂10和第二机器臂20的手臂外壳以圆柱体铝合金制作，在手臂外壳的关节部分安装有伺服电机50。

在一个实施例中，第一机器臂10包括第一机器臂本体11、六个伺服驱动器40和六个伺服电机50，第二机器臂20包括第二机器臂本体21、六个伺服驱动器40和六个伺服电机50。其中，第一机器臂10的六个伺服驱动器40串联后通过控制芯片30的一个I/O口34与第一CPU 31相连，并且分别与第一机器臂10的六个伺服电机50相连，该六个伺服电机50均与第一机器臂本体11相连，具体的，六个伺服电机50分别安装在第一机器臂10的手臂外壳的六个关节位置处；第二机器臂20的六个伺服驱动器40串联后通过控制芯片30的一个I/O口34与第二CPU 32相连，并且分别与第二机器臂10的六个伺服电机50相连，该六个伺服电机50均与第二机器臂本体21相连，具体的，六个伺服电机50分别安装在第二机器臂20的手臂外壳的六个关节位置处。

可选的，控制芯片30通过OpenMP架构实现共享内存。

可选的，控制芯片30中运行的实时操作系统，通过多线程同时调用共享内存中的运动数据，使得第一控制程序与第二控制程序协同运行。

可选的，控制芯片30通过OpenMP架构实现共享内存。

可选的，控制芯片30中运行的实时操作系统，通过多线程同时调用共享内存中的运动数据和加工数据，使得第一控制程序与第二控制程序协同运行。

可选的，控制芯片30为ARM公司Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片，Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片包括多个CPU。

在一个实施例中，共享内存的实现原理和方法如下：

控制芯片30可以为ARM公司的Cortex-A9/A15芯片，这些芯片的特点是集成度很高，芯片内部有多个核心同时运行，比如Cortx-A9双核或者四核芯片，就是代表；

这类多核控制芯片在设计过程中，采用并行计算的方式，同步快速地完成信息处理，功能强大，本实施例的数控装置通过种控制芯片，将控制算法、第一机器臂10控制部分和第二机器臂20控制部分分配到不同的CPU上，实现第一机器臂10和第二机器臂20之间共享内存、共享数据，通过控制算法控制第一机器臂10和第二机器臂20协同工作；

由于在本实施例中，实时操作系统中最关注的是，需在100微妙内完成对第一机器臂10和第二机器臂20的运动计算及轨迹计算，然后将相应的控制信息传递到控制芯片30中，在控制芯片30中只需要基本的数据存取同步，线程间数据同步和低速外围I/O口34的数据交换就可以，这种需求采取OpenMP架构实现，非常合适；

OpenMP架构实现共享内存的原理如图3所示；OpenMP由Compiler Directives(编译指导语句)、Run-time Library Functions(库函数)组成，另外还有一些和OpenMP有关的Environment Variables(环境变量)、Data Types(数据类型)以及_OPENMP宏定义；

共享内存控制芯片30上并行运行程序的基本思路就是使用多线程，从而将可并行负载分配到多个CPU，从而缩短执行时间，同时提高CPU的利用率，在共享内存的并行程序中，标准的模式为fork/join式并行，fork/join模式是一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成多个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架，fork/join模型如图3所示；

1.首先包含头文件

#include<omp.h>

#include<iostream>

2.主要实现示例如下：

上述代码分析：“OpenMP程序”的第6行“#pragma omp parallel”即CompilerDirective，“#pragma omp parallel”下面的语句将被多个线程并行执行(也即被执行多遍)，第8行的“omp_get_thread_num()”即Run-time Library Function，omp_get_thread_num()返回当前执行代码所在线程编号；

其中，主线程执行算法的顺序部分，当遇到需要进行并行计算式，主线程派生出(创建或者唤醒)一些附加线程，在并行区域内，主线程和这些附加线程协同工作，在并行代码结束时，附加线程退出或者挂起，同时控制流回到单独的主线程中，称为汇合；对应上述“第一个OpenMP程序”，第4行对应程序开始，第4-5行对应串行部分，第6-9行对应第一个并行块(8个线程)，第10-13行对应串行部分，第13行对应程序结束；

简要来说，OpenMP程序就是在一般程序代码中加入Compiler Directives，这些Compiler Directives指示编译器其后的代码应该如何处理(是多线程执行还是同步等)；OpenMP下只需要设计高层并行结构，创建及调度线程均由编译器自动生成代码完成；

其中，共享内存变量的方式如下：

在parallel region前定义的变量是共享的，在#pragma omp critical后面的变量都是私有的；

上面示例中，实现了本实施例中双臂机器人多轴运动控制的并行计算；其中shared(pos[6])是定义了共享变量pos[6]可以在多个计算单元内都访问到，这和shareclause定义共享变量的方式在本质上是一致的；

copyprivate clause让不同线程中的私有变量的值在所有线程中共享，具体如下：

#pragma omp single copyprivate(a)

a＝omp_get_thread_num()+10；

上述语句，将局部定义的变量a变成共享变量，在其它线程中可以访问；

可通过#pragma omp atomic new-line原子同步的方式，实现变量在不同线程之间的同步，还可以通过#pragma omp critical[(name)]new-line定义一个临界区，以保证同一时刻只有一个线程访问临界区，实现变量的同步；

其中，并行执行过程如图4所示，成对的fork和join之间的区域，称为并行域，它既表示代码也表示执行时间区间；这些区域之间实现了数据共享和并行执行，从而快速实现多轴运动联动控制代码的执行，以及第一机器臂10和第二机器臂20的并行执行。

关于omp多线程和控制芯片30的内核之间的关系，比如以下示例：

通过export OMP_STACKSIZE＝8M指定每个omp线程使用的内存大小；

测试表明，omp即OpenMP系统的优化工作在操作系统和编译器的层面上完成，通过系统编译(支持最常用的C++和C99等编译器)，将线程固定地分配到指定的内核上执行，线程有编号：int omp_get_thread_num()，返回线程编号，主线程编号为0；

控制芯片30的内核个数可以查到：int omp_get_num_procs()；返回可用处理器数(一般等于CPU物理核心数)；

实际操作中，完成系统编译后，OpenMP/omp会将执行线程(除主线程之外的其它并行线程)，均衡且固定地分配到各个内核中，比如：

OMP:Info 1 packages x 6 cores/pkg x 4 threads/core(24 total cores)

在打印信息中可以看到，有6个内核的控制芯片30中，会产生24个并行执行线程，快速完成信息处理；这个测试在Intel CPU，Arm9，Cortex-A9，Cortex-A15以及TI的达芬奇(DaVinci)芯片DM643x等内核上，均有出色的表现，OpenMP的优化执行速度甚至比TI的DaVinci芯片内置的IPC内核调用方式，快出30％以上，采用该项将实现ARM-Linux内核中2GB数据内存与其他CPU核之间的数据共享，以及更快的并行计算速度，更均衡的计算动态平衡效果，让本实施例中双臂机器人面临的高强度多计算需求等各种难题均迎刃而解。

优选的，实时操作系统为基于Linux定制的小型操作系统。

由于采用了共享内存的方式，本实施例的技术方案顺利实现了双臂机器人的实时操作系统小型化，实现了双臂机器人的两个机器臂之间的实时通讯，实现了基于共同坐标空间内对两个机器臂的协作控制。

本实施例提供的双臂机器人的控制芯片30尺寸小，工作电压为5V，能耗低，常用的笔记本电脑的电池，就可以支持这个芯片的长时间工作，因此无需按照工控机超强CPU完成控制计算及必须拖一根220V供电线缆以支撑机器人电机运转等限制，只需要5公斤的电池，和小型带编码器的伺服电机50驱动略小于人手的机器臂，就可以实现动作控制，完成对1公斤以下负载的抓取，及各种10毫米重复定位精度能满足客户要求的场景下工作。

本实施例的双臂机器人，核心计算单元实现了超级小型化，能耗降低，配合小型伺服电机50，单臂驱动力超过10公斤，完全适合在智能机器人身上使用，从而实现了工业六轴机器臂的显著小型化，让小型双臂机器人产品在民用消费类市场中的广泛使用得以实现。

请参考图5，及图1和图2，本实施例提供一种双臂机器人的控制方法，适用于对本发明任一实施例提供的双臂机器人进行操控作业的场景，由双臂机器人的控制芯片30来执行，具体可以由控制芯片30中配置的软件和/或硬件来执行。

如图5所示，本实施例的技术方案包括如下步骤：

S110、获取第一机器臂10和第二机器臂20的运动数据。

S120、第一控制程序和第二控制程序，共享运动数据。

S130、根据运动数据和预设的控制算法，控制第一机器臂10和第二机器臂20协同作业。

其中，数据共享的实现方式，可参考上述数控装置的实施例的详细介绍，在此不再赘述。

综上，在本实施例中，双臂机器人的控制芯片30中的第一控制程序和第二控制程序，共享第一机器臂10和第二机器臂20的运动数据，使得第一机器臂10和第二机器臂20可以共享相同的坐标空间，互相知道各自当前精确位置，控制芯片30基于预设的控制算法、上述运动数据，控制第一机器臂10和第二机器臂20协同作业。实现了将具备工业机器人计算精度的机器臂应用到民用市场中，即实现将带有双机器臂的小型机器人应用在人们的日常生活中。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种双臂机器人，其特征在于，包括：

第一机器臂，所述第一机器臂配置有第一运动控制器，所述第一运动控制器内配置有第一控制程序；以及

第二机器臂，所述第二机器臂配置有第二运动控制器，所述第二运动控制器内配置有第二控制程序；

所述第一运动控制器和所述第二运动控制器配置在同一控制芯片内；

所述控制芯片的同一程序运行空间中配置有一实时操作系统；

所述第一控制程序与所述第二控制程序运行在所述实时操作系统内，通过所述实时操作系统和所述控制芯片配置的共享内存和共享总线，进行数据通讯，共享所述第一机器臂和第二机器臂的运动数据。

2.根据权利要求1所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片用于根据所述运动数据和预设的控制算法，控制所述第一机器臂和所述第二机器臂协同作业。

3.根据权利要求1或2所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片包括：

第一CPU，所述第一CPU作为所述第一运动控制器，所述第一运动控制器用于根据所述运动数据，控制所述第一机器臂的动作和轨迹；以及

第二CPU，所述第二CPU作为所述第二运动控制器，所述第二运动控制器用于根据所述运动数据，控制所述第二机器臂的动作和轨迹。

4.根据权利要求3所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片还包括：

第三CPU，所述第三CPU用于根据所述预设的控制算法和所述运动数据，联动控制所述第一机器臂和所述第二机器臂。

5.根据权利要求3所述的双臂机器人，其特征在于，所述第一机器臂和所述第二机器臂，均包括多个伺服驱动器及多个伺服电机，每个所述伺服驱动器分别与相应的所述伺服电机相连，所述伺服驱动器通过总线连接所述控制芯片；

所述第一机器臂和所述第二机器臂的手臂外壳以圆柱体铝合金制作，在所述手臂外壳的关节部分安装有所述伺服电机。

6.根据权利要求1或2所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片通过OpenMP架构实现所述共享内存。

7.根据权利要求2所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片中运行的实时操作系统，通过多线程同时调用所述共享内存中的所述运动数据，使得所述第一控制程序与所述第二控制程序协同运行。

8.根据权利要求1所述的双臂机器人，其特征在于，所述控制芯片为ARM公司Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片，所述Cortex-A9芯片或Cortex-A15芯片包括多个CPU。

9.根据权利要求1所述的双臂机器人，其特征在于，所述实时操作系统为基于Linux定制的小型操作系统。

10.一种双臂机器人的控制方法，其特征在于，由权利要求1～9任一项所述的双臂机器人的控制芯片来执行，所述控制方法包括：

获取所述第一机器臂和第二机器臂的运动数据；

所述第一控制程序和所述第二控制程序，共享所述运动数据；

根据所述运动数据和预设的控制算法，控制所述第一机器臂和所述第二机器臂协同作业。