CN109408933A - 数据处理方法、装置、存储介质和处理器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据处理方法、装置、存储介质和处理器。该方法包括：获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构；基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度；基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。通过本发明，达到了在对目标对象进行设计时，同时兼顾生产成本和精度的效果。

Description

数据处理方法、装置、存储介质和处理器

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质和处理器。

背景技术

目前，在对目标对象进行设计时，通常把目标对象的连杆机构的关键参数统一按照IT7精度等级或者IT6级精度等级进行加工生产。

然而，目标对象的每个参数对目标对象的目标对象的精度误差都是有影响的，目标对象的机械结构中的任一环节的精度不足，都将影响精度链的整体精度，如果局部精度过剩，就会导致制造成本增加，而这并不能提高目标对象的精度，从而无法很好地指导对目标对象的研发和生产。

针对现有技术中在对目标对象进行设计时，无法兼顾生产成本和精度的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据处理方法、装置、存储介质和处理器，以至少解决在对目标对象进行设计时，无法兼顾生产成本和精度的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种数据处理方法。获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构；基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度；基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。

可选地，基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度包括：对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度。

可选地，对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度包括：建立多个目标参数的正交试验表，其中，正交试验表的每列对应一个目标参数，正交试验表的每行对应多个目标参数在目标精度等级下组合下的精度误差，目标精度等级组合包括与多个目标参数一一对应的第一精度等级，与正交试验表的不同行对应的目标精度等级组合不同；在正交试验表中，比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度。

可选地，在比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度时，该方法还包括：比较正交试验表中的第一目标参数对应的精度误差和第二目标参数对应的精度误差，其中，每两个目标参数包括第一目标参数和第二目标参数；在第一目标参数对应的精度误差高于第二目标参数对应的精度误差的情况下，确定第一目标参数的显著度高于第二目标参数的显著度。

可选地，基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级包括：将第一目标参数的第一精度等级调整为第一目标参数的第二精度等级，其中，第一目标参数的第二精度等级高于第一目标参数的第一精度等级；将第二目标参数的第一精度等级调整为第二目标参数的第三精度等级，其中，第二目标参数的第三精度等级低于第二目标参数的第一精度等级。

可选地，在基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之前，该方法还包括：基于多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型，其中，运动学模型用于确定目标对象的精度；通过每个目标参数的误差和运动学模型，确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

可选地，在基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级之后，该方法还包括：将调整后的第一精度等级的目标参数，输入至运动学模型，得到目标对象的精度；在目标对象的精度未达到目标精度的情况下，基于每个目标参数的显著度，对调整后的第一精度等级继续进行调整，直至目标对象的精度达到目标精度。

可选地，通过每个目标参数的误差和运动学模型，确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差包括：获取每个目标参数的误差与每个目标参数的值之和在运动学模型中输出的目标对象的第一精度；获取每个目标参数的值在运动学模型中输出的目标对象的第二精度；将第一精度和第二精度之差，确定为与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

可选地，基于多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型包括：基于每个连杆机构的多个目标参数，确定与每个连杆机构对应的目标矩阵；通过与每个连杆机构对应的目标矩阵，建立目标对象的运动学模型。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种数据处理装置。该装置包括：获取单元，用于获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构；确定单元，用于基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度；调整单元，用于基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种存储介质。该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行本发明实施例的数据处理方法。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的数据处理方法。

通过本发明，获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构；基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度；基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。由于基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，根据显著度来调整每个目标参数的精度等级，实现了合理分配目标参数的精度等级的目的，以指导对目标对象的设计，解决了在对目标对象进行设计时，无法兼顾生产成本和精度的技术问题，进而达到了在对目标对象进行设计时，同时兼顾生产成本和精度的技术效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种数据处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的另一种数据处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种机器人的连杆坐标系的示意图；以及

图4是根据本发明实施例的一种数据处理装置。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

本发明实施例提供了一种数据处理方法。

图1是根据本发明实施例的一种数据处理方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取多个连杆机构的多个目标参数。

在本发明上述步骤S102提供的技术方案中，获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构。

在该实施例中，目标对象可以为需要进行机械机构设计的自动控制对象，包括多个连杆机构，比如，目标对象为需要进行机械结构设计的机器人，包括多个关节轴。获取目标对象的目标参数，该目标参数可以为机器人的D-H(Denavit-Hartenberg，简称为D-H)参数，比如，可以为连杆参数，包括连杆长度、连杆扭角、连杆距离和连杆夹角。可选地，目标对象的多个连杆机构中的第i连杆机构的连杆长度为a_i、连杆扭角α_i、连杆距离d_i、连杆夹角θ_i。其中，连杆长度为a_i，为沿X_i轴，从Z_i轴移动到Z_i+1轴的距离；连杆扭角α_i，为绕X_i轴，从Z_i轴旋转到Z_i+1轴的距离；连杆距离d_i，为沿Z_i轴，从X_i-1轴移动到X_i轴的距离；连杆夹角θ_i，为绕Z_i轴，从X_i-1轴旋转到X_i轴的距离。其中，第i连杆机构所在的坐标系为固连于第i连杆的坐标系(X_i，Y_i，Z_i)，与其相邻的第i+1连杆机构所在的坐标系为固连于第i+1连杆的坐标系(X_i+1，Y_i+1，Z_i+1)，与其相邻的第i-1连杆机构所在的坐标系为固连于第i-1连杆的坐标系(X_i-1，Y_i-1，Z_i-1)。

步骤S104，基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度。

在本发明上述步骤S104提供的技术方案中，在获取多个连杆机构的多个目标参数之后，基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度。

在该实施例中，目标对象的精度误差可以为目标对象的末端绝对定位精度误差，末端绝对定位精度误差受几何因素、动力学因素、温度因素、系统因素等客观因素影响，而几何因素可以占目标对象末端绝对定位精度误差的80％。由目标对象的几何因素引起的精度误差，取决于各连杆结构的目标参数的误差的非线性耦合作用的结果，还与目标对象当前的位姿有关。对于具有更高柔性的目标对象的加工系统，比如，修形磨削、自动焊接、光学曲面加工、高次方程曲线曲面加工，目标对象的末端期望达到的位姿可以由离线编程指定，这样确定目标对象的精度误差就比较重要。另外，从运动控制的角度来看，各种客观因素影响目标对象的精度误差是由于目标参数的名义值偏离了实际值。

在目标对象工作时，精度目标的实现依赖于一个精度链，其中，精度链对应的每个目标参数的精度都可以影响目标对象的精度误差。在多个连杆机构的多个目标参数的误差等级一定的情况下，目标对象在不同末端位姿具有不同的精度误差，且各目标参数的显著度不同，也即，各目标参数对目标对象的精度误差的影响程度不一样。

该实施例基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，可以建立目标对象的运动学模型，通过目标参数的误差和运动学模型来确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，然后采用正交试验法确定每个目标参数对目标对象的精度影响的显著度。

目标对象的精度误差其中，T()用于表示目标对象的运动学模型，用于计算目对象的精度，为第i连杆机构的连杆长度为a_i的误差。当加工误差时，ΔT＝4mm，当加工误差时，ΔT＝1mm，则第1连杆的连杆长度对目标对象的精度误差的影响显著度大，第2连杆的连杆长度对目标对象的精度误差的影响显著度小。

再举例而言，目标参数a1在IT7级时，目标对象的精度误差为4mm，目标参数a1在IT6级时，目标对的精度误差为1mm；目标参数a2在IT7级时，目标对象的精度误差为1.2mm，目标参数a2在IT6级时，目标对象的精度误差为1mm；则目标参数a1对目标对象的精度误差影响的显著度就比目标参数a2对目标对象的精度误差影响的显著度高。

步骤S106，基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。

在本发明上述步骤S106提供的技术方案中，在基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之后，基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。

在该实施例中，对目标对象的多个连杆机构的精度要求越高，加工成本就越高，难度就越大，而对目标对象的多个连杆机构的精度要求越低，加工成本就越低，难度就越小。

在基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之后，可以基于目标参数对目标对象的精度误差影响的显著度调整目标参数的第一精度等级，该第一精度等级为目标参数一开始具有的精度等级。该实施例在对目标对象的加工资源有限的情况下，可以优先提高对目标对象的精度误差影响的显著度大的目标参数的第一精度等级，适当降低对目标对象的精度误差影响的显著度小的目标参数的第一精度等级，进而通过目标参数的调整后的第一精度等级重新确定目标对象的绝对定位精度，如果目标对象的精度还未达到要求，可以重新对调整后的第一精度等级继续调整，直至目标对象的绝对定位精度符合要求，实现了合理分配目标参数的精度等级，降低生产成本，同时又不以牺牲目标对象的精度为代价，从而更好地去指导目标对象的研发和生产。

举例而言，目标参数a1在IT7级时，目标对象的精度误差为4mm，目标参数a1在IT6级时，目标对象的精度误差为1mm；目标参数a2在IT7级时，目标对象的精度误差为1.2mm，目标参数a2在IT6级时，目标对象的精度误差为1mm。由于目标参数a1对目标对象的精度误差影响的显著度就比目标参数a2对目标对象的精度误差影响的显著度高，因而提高目标参数a1的精度等级，比如，将目标参数a1的精度等级取确定为IT6级，适当降低目标参数a2的精度等级，比如，将目标参数a2的精度等级取确定为IT7级，这样将目标参数a1的精度等级确定为IT6级，将a2的精度等级确定定为IT7级的加工成本，会明显会低于将目标参数a1的精度等级确定为IT6级，将目标参数a2的精度等级都确定为IT6级的加工成本。虽然在设计目标对象时，可以选取a2的精度为IT6、或者更高精度等级等，只是加工成本会提高，而定位精度并不会明显提升。

通过上述步骤S102至步骤S106，获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构；基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度；基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。由于基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，根据显著度来调整每个目标参数的精度等级，实现了合理分配目标参数的精度等级的目的，以指导对目标对象的设计，解决了在对目标对象进行设计时，无法兼顾生产成本和精度的技术问题，进而达到了在对目标对象进行设计时，同时兼顾生产成本和精度的技术效果。

作为一种可选的实施方式，步骤S104，基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度包括：对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度。

在该实施例中，如果对每个目标参数的每个精度等级都互相进行组合，通过穷举法对目标对象的精度误差进行全面计算，则需要做2²⁴＝16777216次计算，工作空间的每个离散点都需要做这么多次计算才能了解各个目标参数的精度等级对目标对象的精度误差在整个工作空间的分布特性，这显然该计算方法费事费力，甚至不可能获得整个空间的误差分布情况。

该实施例可以采用正交试验设计来确定每个目标参数对目标对象的精度影响的显著度。正交试验设计是利用正交试验表来安排与分析多因素设计的一种方法，是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析，了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。

该实施例对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度，可以利用正交试验设计来安排与分析多个目标参数，在目标参数的全部精度等级组合中，挑选出有代表性的精度等级组合进行试验，确定目标对象的精度误差，通过这部分试验得到的目标对象的精度误差，了解目标对象的多个目标参数对目标对象的误差的全面影响，进而确定对目标对象的误差影响的显著度，从而大大简化了根据目标对象的精度误差去确定目标参数的精度等级的设计过程，进而降低了根据目标对象的精度误差去确定目标参数的精度等级的计算成本。

作为一种可选的实施方式，对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度包括：建立多个目标参数的正交试验表，其中，正交试验表的每列对应一个目标参数，正交试验表的每行对应多个目标参数在目标精度等级下组合下的精度误差，目标精度等级组合包括与多个目标参数一一对应的第一精度等级，与正交试验表的不同行对应的目标精度等级组合不同；在正交试验表中，比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度。

该实施例可以使正交试验表的每列表示目标对象的一个目标参数，正交试验表的每行对应多个目标参数在目标精度等级下组合下的精度误差，目标精度等级组合包括与多个目标参数一一对应的第一精度等级，与正交试验表的不同行对应的目标精度等级组合不同，也即，正交试验表的每行表示目标对象的多个目标参数在不同精度等级组合情况下的一次试验，比如，多个目标参数包括目标参数1和目标参数2，精度等级为IT6级和IT7级，精度等级组合可以为组合1(IT6级，IT6级)，组合2(IT7级，IT6级)，组合3(IT6级，IT7级)，组合4(IT7级，IT7级)，也即，确定目标对象的精度误差有4种试验情况，正交试验表的第一行，可以为在与目标参数1对应的IT6级，与目标参数2对应的IT6级下进行的一次求取目标对象的精度误差的试验；正交试验表的第二行，可以为在与目标参数1对应的IT7级，与目标参数2对应的IT6级下进行的一次求取目标对象的精度误差的试验；正交试验表的第三行，可以为在与目标参数1对应的IT6级，与目标参数2对应的IT7级下进行的一次求取目标对象的精度误差的试验；正交试验表的第三行，可以为在与目标参数1对应的IT7级，与目标参数2，IT7级下进行的一次求取目标对象的精度误差的试验。

在设计正交试验表的过程中，每个目标参数可以取IT6精度等级作为正交试验表的水平1，取IT7精度等级作为正交试验表的水平2。正交试验表的每列代表目标参数在不同精度等级下的数字出现的次数是相等的，另外，在任意两列中，将同一行的表示两个目标参数的数字看成有序数对时，每个有序数对出现的次数是相等的，因而在通过正交试验来确定目标参数对目标对象的精度误差影响的显著度时，每个目标参数在各种精度等级下的组合都是均衡的。

可选地，将仿真计算方案设计为L₂₆(2²⁴)，其中，L用于表示正交试验表的代号，26用于表示正交试验表的行数，也即，需要进行的试验次数，主要是根据影响目标对象的精度误差的目标参数的数量确定的，正交试验表的行数大于等于目标参数的数量都可以，2用于两种精度等级，也即，精度等级IT6和精度等级IT7，24用于表示连杆长度为a_i、连杆扭角α_i、连杆距离d_i、连杆夹角θ_i(i＝1、2、3、4、5、6)共24个目标参数，这样表示目标参数对目标对象的精度误差只需要计算26次，即可获得完整的用于影响目标对象的精度误差的目标参数的分布情况，进而确定目标参数对目标对象的精度误差影响的显著度。

可选地，在正交试验表中，比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度，也即，确定每两个目标参数对目标对象的精度误差影响的程度。

上述正交试验表L₂₆(2²⁴)，在26次仿真计算中的每个精度等级的组合都是均匀的。每个目标参数的每个精度等级都做了13次计算。每两个目标参数的每一种组合都做了1次试验。尽管只做了26次试验，但是却能够了解到24个目标参数对目标对象的精度误差的全面影响。因而，该实施例采用正交试验方法，可以大大简化了根据目标对象的精度误差去确定目标参数的精度等级的设计过程，从而降低了根据目标对象的精度误差去确定目标参数的精度等级的计算成本。

作为一种可选的实施方式，在比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度时，该方法还包括：比较正交试验表中的第一目标参数对应的精度误差和第二目标参数对应的精度误差，其中，每两个目标参数包括第一目标参数和第二目标参数；在第一目标参数对应的精度误差高于第二目标参数对应的精度误差的情况下，确定第一目标参数的显著度高于第二目标参数的显著度。

在该实施例中，显著度可以为每两个目标参数对目标对象的精度误差影响的程度比较之后的相对结果，比较正交试验表中的第一目标参数对应的精度误差和第二目标参数对应的精度误差，比如，目标参数a1在IT7级时，目标对象的精度误差为4mm，目标参数a2在IT7级时，目标对象的精度误差为1.2mm。在第一目标参数对应的精度误差高于第二目标参数对应的精度误差的情况下，确定第一目标参数的显著度高于第二目标参数的显著度，因而目标参数a1对目标对象的精度误差影响的显著度就比目标参数a2对目标对象的精度误差影响的显著度高。

作为一种可选的实施方式，步骤S106，基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级包括：将第一目标参数的第一精度等级调整为第一目标参数的第二精度等级，其中，第一目标参数的第二精度等级高于第一目标参数的第一精度等级；将第二目标参数的第一精度等级调整为第二目标参数的第三精度等级，其中，第二目标参数的第三精度等级低于第二目标参数的第一精度等级。

在该实施例中，在基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之后，在对目标对象的加工资源有限的情况下，可以优先提高对目标对象的精度误差影响的显著度大的目标参数的第一精度等级，适当降低对目标对象的精度误差影响的显著度小的目标参数的第一精度等级。

在第一目标参数对应的精度误差高于第二目标参数对应的精度误差的情况下，确定第一目标参数的显著度高于第二目标参数的显著度，则将第一目标参数的第一精度等级调整为第一目标参数的第二精度等级，该第一目标参数的第二精度等级高于第一目标参数的第一精度等级，也即，提高对目标对象的精度误差影响显著度高的第一目标参数的精度等级；将第二目标参数的第一精度等级调整为第二目标参数的第三精度等级，该第二目标参数的第三精度等级低于第二目标参数的第一精度等级，也即，降低对目标对象的精度误差影响显著度低的第二目标参数的精度等级，从而可以兼顾对目标对象的精度和生产成本，进而指导研发和生产。

作为一种可选的实施方式，在步骤S104，基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之前，该方法还包括：基于多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型，其中，运动学模型用于确定目标对象的精度；通过每个目标参数的误差和运动学模型，确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

在该实施例中，在获取多个连杆机构的目标参数之后，通过多个连杆机构的多个目标参数建立运动学模型，该运动学模型可以用于求取目标对象的精度。

可选地，目标对象的多个连杆机构为6个连杆机构(i＝1，2，3，4，5，6)，建立矩阵：其中，C用于表示余弦函数COS，S用于表示正弦函数。则将确定为目标对象的运动学模型。

在基于多个连杆机构的目标参数，建立目标对象的运动学模型之后，通过目标参数的误差和运动学模型，确定目标对象的精度误差。

该实施例的目标参数的误差为目标参数的加工误差，第i连杆机构的连杆长度为a_i的设计尺寸是100.00mm，但是由于在加工工程中存在误差，则加工出来的实际尺寸为100.10mm，则连杆长度为a_i的误差为

可选地，当多个目标参数中除了第i连杆机构的连杆长度之外的其它目标参数都不变时，第i连杆机构的连杆长度为a_i的误差为使得目标对象的精度误差其中，T()用于表示上述目标对象的运动学模型。a_i可以替换为连杆扭角α_i、连杆距离d_i、连杆夹角θ_i(i＝1、2、3、4、5、6)中的任意一个目标参数或者它们的组合。

作为一种可选的实施方式，在基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级之后，该方法还包括：将调整后的第一精度等级的目标参数，输入至运动学模型，得到目标对象的精度；在目标对象的精度未达到目标精度的情况下，基于每个目标参数的显著度，对调整后的第一精度等级继续进行调整，直至目标对象的精度达到目标精度。

在该实施例中，根据目标对象的精度误差去确定各个目标参数的精度等级。在基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级之后，将调整后的第一精度等级的目标参数，输入至运动学模型，通过运动学模型计算得到目标对象的精度；目标精度可以为调研确定的目标对象需要满足的精度要求，在目标对象的精度未达到目标精度的情况下，基于每个目标参数的显著度，对调整后的第一精度等级继续进行调整，比如，继续提高对目标对象的精度误差影响的显著度大的目标参数的第一精度等级，适当降低对目标对象的精度误差影响的显著度小的目标参数的第一精度等级，再计算目标对象的精度，判断其是否达到目标精度。如果目标对象的精度达到目标精度，则多个目标参数的精度等级已经达到设计要求，流程结束，如果目标对象的精度仍未达到目标精度，则继续调整目标参数在上一次调整后的精度等级，直至目标对象的精度达到目标精度，实现了合理分配目标参数的精度等级，降低生产成本，同时又不以牺牲目标对象的精度为代价，从而更好地去指导目标对象的研发和生产。

作为一种可选的实施方式，通过每个目标参数的误差和运动学模型，确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差包括：获取每个目标参数的误差与每个目标参数的值之和在运动学模型中输出的目标对象的第一精度；获取每个目标参数的值在运动学模型中输出的目标对象的第二精度；将第一精度和第二精度之差，确定为与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

在该实施例中，在基于多个连杆机构的目标参数，建立目标对象的运动学模型之后，通过目标参数的误差和运动学模型，确定目标对象的精度误差，可以先获取目标参数的目标值，该目标参数的目标值为目标参数的标准设计值，将目标参数的误差与目标参数的目标值输入至目标对象的运动学模型中，可以得到目标对象的第一精度。然后将目标参数的目标值单独输入至目标对象的运动学模型中，得到目标对象的第二精度。最后将第一精度与第二精度之差，确定为目标对象的精度误差。

举例而言，获取目标参数的连杆长度的目标值a_i，将连杆长度的误差与连杆长度的目标值a_i输入至上述目标对象的运动学模型中，可以得到目标对象的第一精度然后将连杆长度的目标值a_i单独输入至目标对象的上述运动学模型中，得到目标对象的第二精度T(a_i)。最后将第一精度与第二精度T(a_i)之差确定为目标对象的精度误差。

作为一种可选的实施方式，基于多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型包括：基于每个连杆机构的多个目标参数，确定与每个连杆机构对应的目标矩阵；通过与每个连杆机构对应的目标矩阵，建立目标对象的运动学模型。

在该实施例中，在基于多个连杆机构的目标参数，建立目标对象的运动学模型时，可以基于每个连杆机构的目标参数，确定与每个连杆机构对应的目标矩阵，该目标矩阵可以为与第1连杆机构对应的目标矩阵为A₁，与第2连杆机构对应的目标矩阵为A₂，与第3连杆机构对应的目标矩阵为A₃，与第4连杆机构对应的目标矩阵为A₄，与第5连杆机构对应的目标矩阵为A₅，与第6连杆机构对应的目标矩阵为A₆。在基于每个连杆机构的目标参数，确定与每个连杆机构对应的目标矩阵之后，通过与每个连杆机构对应的目标矩阵，建立目标对象的运动学模型，也即，通过与第1连杆机构对应的目标矩阵A₁，与第2连杆机构对应的目标矩阵A₂，与第3连杆机构对应的目标矩阵A₃，与第4连杆机构对应的目标矩阵A₄，与第5连杆机构对应的目标矩阵A₅，与第6连杆机构对应的目标矩阵A₆建立目标对象的运动学模型。

相关技术中，目标对象的有些连杆机构的目标参数精度过高，会使得局部的零件尺寸精度过剩，进而导致制造成本增加，但并不能提高目标对象的精度；大部分关键尺寸的精度等级也都采用同一个等级，导致有些对目标对象的精度影响较小的目标参数的精度等级过高，制造成本增加但并不能提高目标对象的精度，而有些对目标对象的精度有显著影响的目标参数的精度等级过低而降低目标对象的精度；另外，目标参数数量多，采用组合穷举法计算费时费力，计算成本高。而该实施例基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，根据显著度来调整每个目标参数的精度等级，从而兼顾目标对象的精度和生产成本以及计算成本，实现合理分配目标参数的精度等级以降低生产成本，同时又不以牺牲目标对象的精度为代价，从而去更好地指导目标对象的研发和生产。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例2

下面结合优选的实施例对本发明的技术方案进行举例说明。具体以目标对象为机器人，目标参数为D-H参数进行举例说明。

该实施例为一种兼顾目标对象的精度和生产成本以及计算成本的目标对象的D-H参数公差等级的确定方法，实现了合理分配D-H参数公差等级且降低生产成本，同时又不以牺牲机器人末端精度为代价，从而更好地去指导研发和生产。

图2是根据本发明实施例的另一种数据处理方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S201，确定机器人的定位精度要求。

在该实施例中，在对机器人的本体结构进行设计时，需要确定机器人的定位精度要求，也即，确定机器人应满足的定位精度。

步骤S202，建立机器人的连杆坐标系。

机器人包括多个连杆机构，可以包括6个连杆，包括连杆2、连杆3、连杆4、连杆5和连杆6。

图3是根据本发明实施例的一种机器人的连杆坐标系的示意图，包括连杆坐标系{0}(X₀，Y₀，Z₀)、坐标系{1}(X₁，Y₁，Z₁)、坐标系{2}(X₂，Y₂，Z₂)、坐标系{3}(X₃，Y₃，Z₃)、坐标系{4}(X₄，Y₄，Z₄)、坐标系{5}(X₅，Y₅，Z₅)、坐标系{6}(X₆，Y₆，Z₆)，其中，每个坐标系中的Y_i轴(图中未示出)，可根据右手坐标系确定，其中，i＝0，1，2，3，4，5，6。

在该实施例中，每个连杆机构上固连一个连杆坐标系，建立固连于连杆上的连杆坐标系。找出各连杆机构，并标出这些连杆机构的延长线。确定第i连杆和第i+1连杆之间的公垂线与第i连杆的轴线的交点，或者第i连杆和第i+1连杆的轴线相交时的交点，以第i连杆和第i+1连杆的交点，或第i连杆和第i+1连杆的公垂线与第i连杆的轴线的交点，作为第i连杆的连杆坐标系{i}的原点；Z_i轴沿第i连杆的指向；X_i轴沿第i连杆和第i+1连杆公垂线的指向，由第i连杆指向第i+1连杆。如果第i连杆和第i+1连杆相交，则X_i轴垂直于第i连杆和第i+1连杆所在的平面；最后按照右手定则确定Y_i轴。

当第1个连杆机构的连杆夹角为0时，规定坐标系{0}和{1}重合。对于坐标系{n}，其原点和Xn的方向可以任意选取。但在选取时，可以尽量使连杆参数为0，可以通过坐标系方位的选择来使其为0。

步骤S203，建立机器人的D-H参数表。

该实施例的D-H参数包括：连杆长度为a_i，连杆扭角α_i，连杆距离d_i，连杆夹角θ_i。下面对各连杆参数进行定义。

连杆长度为a_i，为沿X_i轴，从Z_i轴移动到Z_i+1轴的距离，如图3中的a₁、a₂、a₃。

连杆扭角α_i，绕X_i轴，从Z_i轴旋转到Z_i+1轴的距离。

连杆距离d_i，沿Z_i轴，从X_i-1轴移动到X_i轴的距离，如图3中的d₄、d₆。

连杆夹角θ_i，连杆夹角θ_i，为绕Z_i轴，从X_i-1轴旋转到X_i轴的距离。

建立机器人的D-H参数表。如表1所示。表1是本发明实施例的机器人的标准D-H参数表，包括每一个连杆机构的连杆扭角α_i-1(°)、连杆长度a_i-1(m)、连杆夹角θ_i(°)和连杆距离d_i(m)。

表1机器人的标准D-H参数表

步骤S204，建立机器人的运动学模型。

基于机器人的多个连杆参数建立机器人的运动学模型。可以通过上述连杆参数求机器人的A_i矩阵(i＝1、2、3、4、5、6)。

该A_i矩阵可以为连杆坐标系i相对于连杆坐标系i-1的变换矩阵。

由上述机器人A_i矩阵建立机器人的运动学模型

下面以连杆长度a_i的加工误差对机器人的绝对定位精度的影响为例：其中，T()为上述机器人运动学模型。a_i可以替换为连杆扭角α_i、连杆距离d_i、连杆夹角θ_i(i＝1、2、3、4、5、6)中的任意一个目标参数或者它们的组合，ΔT为末端绝对定位精度误差。

利用上述方法求可以求解表1中的各个D-H参数误差对机器人的末端绝对定位精度误差的影响。

步骤S205，采用正交试验法，计算各个D-H参数对定位精度的影响显著度。

在该实施例中，影响机器人末端精度的误差因素(D-H参数)包括连杆长度为a_i、连杆扭角α_i、连杆距离d_i、连杆夹角θ_i(i＝1、2、3、4、5、6)，共24个。24个因素的正交试验表以L₂₆(2²⁴)，每列代表一个误差因素，每行代表24个误差因素在不同水平组合情况下的一次试验。在设计正交试验表的过程中，每个因素取2个水平，可以取IT7级作为水平2，IT6级作为水平1。

该实施例的正交试验表有两条重要的特性：每列代表一个误差因素，每列中代表误差因素在不同水平的数字出现的次数是相等的；在任意两列中，在将同一行的表示两个误差因素水平的数字看成有序数对时，每个有序数对出现的次数是相等的。

由于正交试验表的上述特性，用它来设计试验确定D-H参数精度等级时，每个误差因素的各种水平组合是均衡的。如果采用正交设计的方法，将仿真计算方案设计为L₂₆(2²⁴)，则每个工作空间离散点只需要计算26次，即可获得完整的机器人末端误差影响因素的分布情况。

对于正交试验表L₂₆(2²⁴)，这26次仿真计算中的每个水平的组合都是均匀的。每个误差因素的每个水平都做了13次计算。每两个误差因素的每一种组合都做了1次试验。尽管只做了26次试验，但是却能够了解到24个机器人末端精度误差影响因素(24个D-H参数)对机器人末端误差的全面影响，从而采用正交试验方法，大大简化了根据机器人末端精度要求去确定D-H参数精度等级的设计过程。

步骤S206，适当提高对定位精度影响显著度高的D-H参数的精度等级，适当降低对定位精度影响显著度低的D-H参数的精度等级。

在该实施例中，对目标对象的多个连杆机构的精度要求越高，加工成本就越高，难度就越大，而对目标对象的多个连杆机构的精度要求越低，加工成本就越低，难度就越小，可以优先提高对目标对象的精度误差影响的显著度大的误差因素的精度等级，适当降低对目标对象的精度误差影响的显著度小的误差因素的精度等级。

在该实施例中，优先提高对误差影响显著的D-H参数的精度等级，适当降低对误差影响不那么显著的D-H参数的精度等级，比如，a₁对机器人的末端绝对定位精度的影响明显大于a₂对机器人的末端绝对定位精度误差的影响。在加工资源有限的情况下，可以优先提高a₁的加工精度，适当降低a₂的加工精度，从而在机器人的本体结构设计优化的时候，就可以同时兼顾精度和加工生产成本了。

举例而言，误差因素a1在IT7级时，目标对象的精度误差为4mm，误差因素a1在IT6级时，目标对象的精度误差为1mm；误差因素a2在IT7级时，目标对象的精度误差为1.2mm，误差因素a2在IT6级时，目标对象的精度误差为1mm。由于误差因素a1对目标对象的精度误差影响的显著度就比误差因素a2对目标对象的精度误差影响的显著度高，因而提高误差因素a1的精度等级，比如，将误差因素a1的精度等级取确定为IT6级，适当降低误差因素a2的精度等级，比如，将目标参数a2的精度等级取确定为IT7级，这样将目标参数a1的精度等级确定为IT6级，将a2的精度等级确定定为IT7级的加工成本，会明显会低于将目标参数a1的精度等级确定为IT6级，将目标参数a2的精度等级都确定为IT6级的加工成本。虽然在设计目标对象时，可以选取a2的精度为IT6、或者更高精度等级等，只是加工成本会提高，而定位精度并不会明显提升。

步骤S207，将调整后的D-H参数带入运动学模型，计算机器人的定位精度。

在对D-H参数的精度等级调整之后，将调整后的D-H参数带入运动学模型，计算机器人的定位精度。

步骤S208，判断机器人的定位精度是否达到设计定位精度。

判断机器人的定位精度是否达到设计定位精度，如果判断出机器人的定位精度达到设计定位精度，则执行步骤S209，如果判断机器人的定位精度没有达到设计定位精度，则再次执行步骤S206，对D-H参数的精度等级重新调整，直至判断出机器人的定位精度达到设计定位精度。

步骤S209，确定符合要求的D-H参数精度等级。

在判断机器人的定位精度是否达到设计定位精度之后，如果判断出机器人的定位精度达到设计定位精度，则确定符合要求的D-H参数精度等级，结束流程，从而实现了确定D-H参数的精度等级的目的。

需要说明的是，上述的目标对象为机器人，目标参数为连杆长度为a_i，连杆扭角α_i，连杆距离d_i，连杆夹角θ_i仅为本发明实施例的一种举例，并不代表本发明实施例的目标对象仅为机器人，目标参数仅为连杆长度为a_i，连杆扭角α_i，连杆距离d_i，连杆夹角θ_i，任何涉及兼顾精度和生产成本的目标参数的精度等级的确定中的目标对象和目标参数，都在本发明实施例的范围之内，此处不再一一举例说明。

相关技术中，机器人大部分关键尺寸的公差等级都采用同一个精度等级，导致有些对机器人的末端精度影响较小的D-H参数的公差等级过高(局部的零件尺寸精度过剩)，这样制造成本增加但并不能提高机器人绝对定位精度，而有些对机器人的末端精度有显著影响的D-H参数公差等级过低而降低机器人末端精度；另外，D-H参数数量多，采用组合穷举法计算费时费力，计算成本高。而该实施例兼顾机器人的精度和生产成本以及计算成本的机器人D-H参数公差等级的确定方法，实现了合理分配D-H参数的公差等级，降低生产成本，同时又不以牺牲机器人末端精度为代价，从而更好地去指导研发和生产。

实施例3

本发明实施例还提供了一种数据处理装置。需要说明的是，该实施例的数据处理装置可以用于执行本发明实施例的数据处理方法。

图4是根据本发明实施例的一种数据处理装置。如图4所示，该数据处理装置包括：获取单元10、确定单元20和调整单元30。

获取单元10，用于获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构。

确定单元20，用于基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度。

调整单元30，用于基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。

可选地，确定单元20包括：处理模块，用于对每个目标参数和与目标参数对应的精度误差通过正交试验进行处理，得到每个目标参数的显著度。

处理模块包括：建立子模块和确定子模块。其中，建立子模块，用于建立多个目标参数的正交试验表，其中，正交试验表的每列对应一个目标参数，正交试验表的每行对应多个目标参数在目标精度等级下组合下的精度误差，目标精度等级组合包括与多个目标参数一一对应的第一精度等级，与正交试验表的不同行对应的目标精度等级组合不同；确定子模块，用于在正交试验表中，比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度。

可选地，处理模块还包括：比较模块和第一确定模块。其中，比较模块，用于在比较多个目标参数中的至少两个目标参数在同一第一精度等级下对应的精度误差，确定每两个目标参数的显著度时，比较正交试验表中的第一目标参数对应的精度误差和第二目标参数对应的精度误差，其中，每两个目标参数包括第一目标参数和第二目标参数；第一确定模块，用于在第一目标参数对应的精度误差高于第二目标参数对应的精度误差的情况下，确定第一目标参数的显著度高于第二目标参数的显著度。

可选地，调整单元30包括：第一调整模块和第二调整模块。其中，第一调整模块，用于将第一目标参数的第一精度等级调整为第一目标参数的第二精度等级，其中，第一目标参数的第二精度等级高于第一目标参数的第一精度等级；第二调增模块，用于将第二目标参数的第一精度等级调整为第二目标参数的第三精度等级，其中，第二目标参数的第三精度等级低于第二目标参数的第一精度等级。

可选地，该装置还包括：建立单元和第一确定单元。其中，建立单元，用于在基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度之前，基于多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型，其中，运动学模型用于确定目标对象的精度；第一确定单元，用于通过每个目标参数的误差和运动学模型，确定与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

可选地，该装置还包括：输入单元和第一调整单元。其中，输入单元，用于在基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级之后，将调整后的第一精度等级的目标参数，输入至运动学模型，得到目标对象的精度；第一调整单元，用于在目标对象的精度未达到目标精度的情况下，基于每个目标参数的显著度，对调整后的第一精度等级继续进行调整，直至目标对象的精度达到目标精度。

可选地，第一确定单元包括：第一获取模块、第二获取模块和第二确定模块。其中，第一获取模块，用于获取每个目标参数的误差与每个目标参数的值之和在运动学模型中输出的目标对象的第一精度；第二获取模块，用于获取每个目标参数的值在运动学模型中输出的目标对象的第二精度；第二确定模块，用于将第一精度和第二精度之差，确定为与每个目标参数对应的目标对象的精度误差。

可选地，建立单元包括：第三确定模块和建立模块。其中，第三确定模块，用于基于每个连杆机构的多个目标参数，确定与每个连杆机构对应的目标矩阵；建立模块，用于通过与每个连杆机构对应的目标矩阵，建立目标对象的运动学模型。

在该实施例中，通过获取单元10获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括多个连杆机构，通过确定单元20基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，其中，显著度用于指示每个目标参数对目标对象的精度的影响程度，通过调整单元30基于每个目标参数的显著度，调整每个目标参数的第一精度等级。由于基于与每个目标参数对应的目标对象的精度误差，确定每个目标参数的显著度，根据显著度来调整每个目标参数的精度等级，实现了合理分配目标参数的精度等级的目的，以指导对目标对象的设计，解决了在对目标对象进行设计时，无法兼顾生产成本和精度的技术问题，进而达到了在对目标对象进行设计时，同时兼顾生产成本和精度的技术效果。

实施例4

本发明实施例还提供了一种存储介质。该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行本发明实施例中任意一项的数据处理方法。

实施例5

本发明实施例还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行权利本发明实施例中任意一项的数据处理方法。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括所述多个连杆机构；

基于与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差，得到每个所述目标参数的显著度，其中，所述显著度用于指示每个所述目标参数对所述目标对象的精度的影响程度；

基于每个所述目标参数的显著度，调整每个所述目标参数的第一精度等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差，得到每个所述目标参数的显著度包括：

对每个所述目标参数和与所述目标参数对应的所述精度误差通过正交试验进行处理，得到每个所述目标参数的显著度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对每个所述目标参数和与所述精度误差通过正交试验进行处理，得到每个所述目标参数的显著度包括：

建立所述多个目标参数的正交试验表，其中，所述正交试验表的每列对应一个所述目标参数，所述正交试验表的每行对应所述多个目标参数在目标精度等级下组合下的所述精度误差，所述目标精度等级组合包括与所述多个目标参数一一对应的第一精度等级，与所述正交试验表的不同行对应的所述目标精度等级组合不同；

在所述正交试验表中，比较所述多个目标参数中的至少两个目标参数在同一所述第一精度等级下对应的所述精度误差，确定每两个所述目标参数的所述显著度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在比较所述多个目标参数中的至少两个目标参数在同一所述第一精度等级下对应的所述精度误差，确定每两个所述目标参数的所述显著度时，所述方法还包括：

比较所述正交试验表中的第一目标参数对应的所述精度误差和第二目标参数对应的所述精度误差，其中，每两个所述目标参数包括所述第一目标参数和所述第二目标参数；

在所述第一目标参数对应的所述精度误差高于所述第二目标参数对应的所述精度误差的情况下，确定所述第一目标参数的所述显著度高于所述第二目标参数的所述显著度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于每个所述目标参数的显著度，调整每个所述目标参数的第一精度等级包括：

将所述第一目标参数的所述第一精度等级调整为所述第一目标参数的第二精度等级，其中，所述第一目标参数的所述第二精度等级高于所述第一目标参数的所述第一精度等级；

将所述第二目标参数的所述第一精度等级调整为所述第二目标参数的第三精度等级，其中，所述第二目标参数的所述第三精度等级低于第二目标参数的所述第一精度等级。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差，确定每个所述目标参数的所述显著度之前，所述方法还包括：

基于所述多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型，其中，所述运动学模型用于确定所述目标对象的精度；

通过每个所述目标参数的误差和所述运动学模型，确定与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在基于每个所述目标参数的显著度，调整每个所述目标参数的第一精度等级之后，所述方法还包括：

将调整后的所述第一精度等级的所述目标参数，输入至所述运动学模型，得到所述目标对象的精度；

在所述目标对象的精度未达到目标精度的情况下，基于每个所述目标参数的显著度，对调整后的所述第一精度等级继续进行调整，直至所述目标对象的精度达到所述目标精度。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过每个所述目标参数的误差和所述运动学模型，确定与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差包括：

获取每个所述目标参数的误差与每个所述目标参数的值之和在所述运动学模型中输出的所述目标对象的第一精度；

获取每个所述目标参数的值在所述运动学模型中输出的所述目标对象的第二精度；

将所述第一精度和所述第二精度之差，确定为与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述多个连杆机构的多个目标参数，建立目标对象的运动学模型包括：

基于每个所述连杆机构的所述多个目标参数，确定与每个所述连杆机构对应的目标矩阵；

通过与每个所述连杆机构对应的目标矩阵，建立所述目标对象的所述运动学模型。

10.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取多个连杆机构的多个目标参数，其中，目标对象包括所述多个连杆机构；

确定单元，用于基于与每个所述目标参数对应的所述目标对象的精度误差，得到每个所述目标参数的显著度，其中，所述显著度用于指示每个所述目标参数对所述目标对象的精度的影响程度；

调整单元，用于基于每个所述目标参数的显著度，调整每个所述目标参数的第一精度等级。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至9中任意一项所述的数据处理方法。

12.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至9中任意一项所述的数据处理方法。