CN109732594A - 一种机器人控制方法、系统及机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于机器人控制技术领域，提供了一种机器人控制方法、系统及机器人，包括：接收到运动指令时，获取运动指令的参数值并进行计算，获取机器人所有运动轴的最大扭矩值，比较每个运动轴的最大扭矩值与每个运动轴预设最大扭矩值的大小，若存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将该运动轴作为目标运动轴；根据目标运动轴的预设最大扭矩值，计算目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值，根据目标运动轴的最大加速度和最大减速度值对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果并输出，以对机器人的加速度值进行调整。本发明能够实时对机器人的运动状态进行检测及判断，对机器人进行速度规划、调整加速度值，降低机器人的损耗。
Description
技术领域
本发明属于机器人控制技术领域，尤其涉及一种机器人控制方法、系统及机器人。
背景技术
近年来，对机器人的应用市场越来越大，对于机器人的研究也愈加深入。
现有的对机器人轨迹规划的算法仅仅考虑运动学层面，设置的运动学参数大小凭借技术人员的经验，没有统一的标准。
然而，若运动学参数设置不符合机器人的机械运动状态，则易造成机械冲击，长时间运行易损伤减速机，加快机器人的损耗。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种机器人控制方法、系统及机器人，以解决现有技术中设置的运动学参数大小凭借技术人员的经验，没有统一的标准，若运动学参数设置不符合机器人的机械运动状态，则易造成机械冲击，长时间运行易损伤减速机，加快机器人的损耗的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种机器人控制方法，包括：
接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
可选的，所述比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小之后，还包括：
若所述所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则根据所述运动指令的参数值对所述机器人进行速度规划，获取第二速度规划结果；
输出所述第二速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
可选的，所述方法，还包括：
根据所述第一速度规划结果或所述第二速度规划结果，获取所述机器人的运动曲线方程和所述运动曲线方程中任一时刻对应的位置信息。
可选的，所述接收到运动指令时，获取运动指令的参数值，包括：
接收到所述运动指令时，根据参数化方程获取所述运动指令的参数值。
可选的，所述参数化方程为：
qi＝fi(s),i＝1,2,...,dof；
其中，所述s∈[0,1]为归一化参数，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述dof为所述机器人的关节个数。
可选的，所述对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值，包括：
根据逆动力学方程对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值。
可选的，所述逆动力学方程为：
其中，所述M、C、Dv、Fc、G为动力学矩阵，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述为所述机器人的第i个关节的速度，所述为所述机器人第i个关节的加速度，所述dof为所述机器人的关节个数。
可选的，所述根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值，包括：
通过参数方程和逆动力学方程对所述目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，获取所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值。
本发明实施例的第二方面提供了一种机器人控制系统，包括：
接收模块，用于接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
第一获取模块，用于对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较模块，用于比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
判断模块，用于若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
计算模块，用于根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
第二获取模块，用于根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
第一输出模块，用于输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
本发明实施例的第三方面提供了一种机器人，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
本发明实施例通过获取机器人的运动学参数计算出所有运动轴的最大扭矩值，以实时对机器人的运动状态进行检测及判断，并对机器人的进行速度规划，调整加速度值，避免因加速度值过大等原因造成的机械冲击，降低机器人的损耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的机器人控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的机器人控制方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的机器人控制方法的流程示意图；
图4是本发明实施例四提供的机器人控制方法的流程示意图；
图5是本发明实施例五提供的机器人控制系统的结构示意图；
图6是本发明实施例六提供的机器人的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供一种机器人控制方法，该方法可以应用于如手机、PC、平板电脑、机器人等终端设备。本实施例所提供的机器人控制方法，包括：
S101、接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值。
在具体应用中，若接收到用于控制机器人运动的运动指令时，则根据第一预设算法获取运动指令的参数值，以根据运动指令的参数值获取机器人的运动状态。其中，运动指令的参数值包括但不限于最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；在本实施例中，第一预设算法为参数方程。通过参数方程，可将n维度的运动指令的约束问题转化为单一维度的约束问题，简化了计算量。
S102、对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值。
在具体应用中，根据第二预设算法对运动指令的参数值进行计算，获取机器人的所有运动轴的最大扭矩值，以后续进行对所有运动轴的最大扭矩值是否小于预设最大扭矩值的判断，进而对机器人的运动状态进行评估。其中，最大扭矩值是指运动轴的加速度处于最大值时该运动轴的扭矩值；其中，加速度包括加速度和减速度(即加速度值为负数且绝对值最大的加速度)。在本实施例中，第二预设算法为逆动力学方程。
S103、比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小。
在具体应用中，比较每个运动轴的最大扭矩值和每个运动轴对应的预设最大扭矩值的大小，以查找最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，继而判断机器人的运动状态是否易造成机械冲击，进而损伤减速机。
S104、若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴。
在具体应用中，获取对机器人的所有运动轴的最大扭矩值和每个运动轴对应的预设最大扭矩值的大小的比较结果，若存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将机器人的所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴。其中，目标运动轴可为一个或者多个运动轴。
S105、根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值。
在具体应用中，通过第一预设算法和第二预设算法对目标运动轴的预设最大扭矩值的进行计算，获取该目标运动轴的在当前运动轨迹下允许的最大加速度值，以对该目标运动轴的加速度值进行调整，最大加速度值包括最大加速度值和最大减速度值(即加速度值为负数且绝对值最大的加速度值)。
S106、根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果。
在具体应用中，根据目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果。
S107、输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
在具体应用中，输出第一速度规划结果，根据第一速度规划结果对机器人的加速度值进行调整，以使机器人按照第一速度规划结果运动。
本实施例通过获取机器人的运动学参数计算出所有运动轴的最大扭矩值，以实时对机器人的运动状态进行检测及判断，并对机器人的进行速度规划，调整加速度值，避免因加速度值过大等原因造成的机械冲击，降低机器人的损耗。
实施例二
如图2所示，本实施例是对实施例一中的方法步骤的进一步说明。在本实施例中，步骤S103之后，还包括：
S201、若所述所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则根据所述运动指令的参数值对所述机器人进行速度规划，获取第二速度规划结果；
在具体应用中，若所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则运动指令的参数值小于或等于预设运动参数值，根据运动指令的参数值对机器人进行速度规划，获取第二速度规划结果。
S202、输出所述第二速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
在具体应用中，若所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则运动指令的参数值设置的速度参数小于或等于预设运动参数值，则输出根据运动指令的参数值对机器人进行速度规划获得的第二速度规划结果。
在一个实施例中，所述方法，还包括：
根据所述第一速度规划结果或所述第二速度规划结果，获取所述机器人的运动曲线方程和所述运动曲线方程中任一时刻对应的位置信息。
在具体应用中，根据第一速度规划结果或第二速度规划结果，获取机器人的运动曲线方程和运动曲线方程中任一时刻对应的位置信息，以将机器人的运动状态信息转换为多维化信息。
本实施例通过对所有运动轴的最大扭矩值和预设最大扭矩值的比较，进而获取运动指令的参数值是否不大于预设运动参数值的判断结果，以判断当前运动状态是否合理，并根据判断结果进行速度规划，以对机器人的加速度进行调整，避免因加速度值过大等原因造成的机械冲击，降低机器人的损耗。
实施例三
如图3所示，本实施例是对实施例一中的方法步骤的进一步说明。在本实施例中，步骤S101，包括：
S1011、接收到所述运动指令时，根据参数化方程获取所述运动指令的参数值。
在具体应用中，若接收到运动指令，则根据参数化方程获取运动指令的参数值；其中，运动指令的参数值包括但不限于最大速度值、最大加速度值和最大跃度值。通过参数方程，将n维度的运动指令的约束问题转化为单一维度的约束问题，简化了计算量。
在一个实施例中，所述参数化方程为：
qi＝fi(s),i＝1,2,...,dof；
其中，所述s∈[0,1]为归一化参数，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述dof为所述机器人的关节个数。
本实施例通过根据参数化方程获取运动指令的参数值，将n维度的运动指令的约束问题转化为单一维度的约束问题，简化了计算量。
实施例四
如图4所示，本实施例是对实施例一中的方法步骤的进一步说明。在本实施例中，步骤S102，包括：
S1021、根据逆动力学方程对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值。
在具体应用中，根据牛顿欧拉法或拉格朗日法建立逆动力学方程，根据逆动力学方程对运动指令的参数值进行计算，获取根据当前运动指令进入运动状态下的机器人所有运动轴的最大扭矩轴。其中，最大扭矩轴是指运动轴在加速度值最大时的扭矩值。其中，加速度包括加速度和减速度(即加速度值为负数且绝对值最大的加速度)。
在一个实施例中，所述逆动力学方程为：
其中，所述M、C、Dv、Fc、G为动力学矩阵，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述为所述机器人的第i个关节的速度，所述为所述机器人第i个关节的加速度，所述dof为所述机器人的关节个数。
在具体应用中，逆动力学方程为：
其中，M、C、Dv、Fc、G为动力学计算相关矩阵，qi为机器人的第i个关节的位置，为机器人的第i个关节的速度，为机器人的第i个关节的加速度，dof为机器人的关节个数，sgn为阶跃函数，即数学上的符号函数或者计算机语言中的返回函数。即当x>0时，sgn(x)的值为1，当x＝0时，sgn(x)的值为0，当x<0时，sgn(x)的值为-1。
在一个实施例中，步骤S105，包括：
通过参数方程和逆动力学方程对所述目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，获取所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值。
在具体应用中，根据上述参数方程和逆动力学方程对目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，可反推出目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值，即获取当前运动轨迹下允许目标运动轴达到的最大加速度值和最大减速度值。
本实施例通过逆动力学方程计算所有运动轴的最大扭矩值，进而通过参数方程和逆动力学方程对目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，可反推出目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值，进而根据最大加速度值和最大减速度值对机器人进行速度规划，对机器人的加速度值进行调整。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例五
如图5所示，本实施例提供一种机器人控制系统100，用于执行实施例一中的方法步骤。本实施例提供的机器人控制系统100，包括：
接收模块101，用于接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
第一获取模块102，用于对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较模块103，用于比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
判断模块104，用于若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
计算模块105，用于根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
第二获取模块106，用于根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
第一输出模块107，用于输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
在一个实施例中，所述系统100，还包括：
第三获取模块，用于若所述所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则根据所述运动指令的参数值对所述机器人进行速度规划，获取第二速度规划结果；
第二输出模块，用于输出所述第二速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
在一个实施例中，所述系统100，还包括：
第四获取模块，用于根据所述第一速度规划结果或所述第二速度规划结果，获取所述机器人的运动曲线方程和所述运动曲线方程中任一时刻对应的位置信息。
在一个实施例中，所述接收模块101，包括：
接收单元，用于接收到所述运动指令时，根据参数化方程获取所述运动指令的参数值。
在一个实施例中，所述参数化方程为：
qi＝fi(s),i＝1,2,...,dof；
其中，所述s∈[0,1]为归一化参数，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述dof为所述机器人的关节个数。
在一个实施例中，第一获取模块102，包括：
第一计算单元，用于根据逆动力学方程对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值。
在一个实施例中，所述逆动力学方程为：
其中，所述M、C、Dv、Fc、G为动力学矩阵，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述为所述机器人的第i个关节的速度，所述为所述机器人第i个关节的加速度，所述dof为所述机器人的关节个数。
在一个实施例中，所述计算模块105，包括：
第二计算单元，用于通过参数方程和逆动力学方程对所述目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，获取所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值。
本实施例通过获取机器人的运动学参数计算出所有运动轴的最大扭矩值，以实时对机器人的运动状态进行检测及判断，并对机器人的进行速度规划，调整加速度值，避免因加速度值过大等原因造成的机械冲击，降低机器人的损耗。
实施例六
图6是本实施例提供的机器人的示意图。如图6所示，该实施例的机器人6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如机器人控制程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个机器人控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S107。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块101至107的功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述机器人6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成接收模块、第一获取模块、比较模块、判断模块、计算模块、第二获取模块和第一输出模块，各模块具体功能如下：
接收模块，用于接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
第一获取模块，用于对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较模块，用于比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
判断模块，用于若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
计算模块，用于根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
第二获取模块，用于根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
第一输出模块，用于输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
所述机器人6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述机器人可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是机器人6的示例，并不构成对机器人6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述机器人6的内部存储单元，例如机器人6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述机器人6的外部存储设备，例如所述机器人6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字卡(Secure Digital，SD)，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述机器人6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述机器人所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：
接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
2.如权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小之后，还包括：
若所述所有运动轴中不存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则根据所述运动指令的参数值对所述机器人进行速度规划，获取第二速度规划结果；
输出所述第二速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
3.如权利要求2所述的机器人控制方法，其特征在于，所述方法，还包括：
根据所述第一速度规划结果或所述第二速度规划结果，获取所述机器人的运动曲线方程和所述运动曲线方程中任一时刻对应的位置信息。
4.如权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述接收到运动指令时，获取运动指令的参数值，包括：
接收到所述运动指令时，根据参数化方程获取所述运动指令的参数值。
5.如权利要求4所述的机器人控制方法，其特征在于，所述参数化方程为：
qi＝fi(s),i＝1,2,...,dof；
其中，所述s∈[0,1]为归一化参数，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述dof为所述机器人的关节个数。
6.如权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值，包括：
根据逆动力学方程对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值。
7.如权利要求6所述的机器人控制方法，其特征在于，所述逆动力学方程为：
其中，所述M、C、Dv、Fc、G为动力学矩阵，所述qi为所述机器人的第i个关节的位置，所述为所述机器人的第i个关节的速度，所述为所述机器人第i个关节的加速度，所述dof为所述机器人的关节个数。
8.如权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值，包括：
通过参数方程和逆动力学方程对所述目标运动轴的预设最大扭矩值进行计算，获取所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值。
9.一种机器人控制系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收到运动指令时，获取运动指令的参数值；其中，所述运动指令的参数值包括最大速度值、最大加速度值和最大跃度值；
第一获取模块，用于对所述运动指令的参数值进行计算，获取所述机器人的所有运动轴的最大扭矩值；其中，所述最大扭矩值是所述运动轴的加速度最大时的扭矩值；
比较模块，用于比较每个所述运动轴的最大扭矩值与每个所述运动轴的预设最大扭矩值的大小；
判断模块，用于若所述所有运动轴中存在最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，则将所述所有运动轴中最大扭矩值大于预设最大扭矩值的运动轴，作为目标运动轴；
计算模块，用于根据所述目标运动轴的预设最大扭矩值，计算所述目标运动轴的最大加速度值和最大减速度值；
第二获取模块，用于根据所述目标运动轴的最大加速度和最大减速度值，对机器人进行速度规划，获取第一速度规划结果；
第一输出模块，用于输出所述第一速度规划结果，以对所述机器人的加速度值进行调整。
10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
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