CN109732599A - 一种机器人碰撞检测方法、装置、存储介质及机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人碰撞检测方法、装置、存储介质及机器人。所述方法包括：获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；利用预设更新方式更新机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和第一角位移、第一角速度、第一角加速度计算关节的理论力矩；根据第一电机力矩和理论力矩，得到关节的第一外力矩；将第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到关节的第二外力矩；判断第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断第二外力矩是否大于第二预设阈值；若第一外力矩大于第一预设阈值，且第二外力矩大于第二预设阈值，则确定机器人发生碰撞。

Description

一种机器人碰撞检测方法、装置、存储介质及机器人

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人碰撞检测方法、检测装置、计算机可读存储介质及机器人。

背景技术

机器人在应用过程中，常会因各种原因与外界物体发生碰撞，容易造成机器人损伤或者造成被撞物体损伤，因此，为避免机器人与外界物体的碰撞，需要对机器人进行碰撞检测。

目前，机器人的碰撞检测方式主要有基于电机电流的碰撞检测方法，或者基于逆动力学模型的碰撞检测方法，又或者基于动量观测器模型的碰撞检测方法等，虽然这些检测方法都可以实现机器人的碰撞检测，这些检测方法均存在检测准确性较低、检测灵敏度不高，且容易误触发碰撞警报的问题。

综上，如何提高机器人碰撞检测的准确性和灵敏度成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种机器人碰撞检测方法、检测装置、计算机可读存储介质及机器人，能够解决机器人碰撞检测的准确性较低和灵敏度不高，以致容易误触发碰撞警报的问题。

本发明实施例的第一方面，提供了一种机器人碰撞检测方法，包括：

获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

进一步地，所述利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，包括：

在所述机器人处于运动状态时，实时保存所述机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度；

将所述第二电机力矩、所述第二角位移、所述第二角速度和所述第二角加速度输入至预设参数模型，所述预设参数模型为：

其中，τ_{j_m2}为第二电机力矩，为第二角位移、第二角速度和第二角加速度所构成的观察矩阵，θ为动力学参数，q为角位移，为角速度，为角加速度；

利用最小二乘法计算所述预设参数模型中的θ，并基于预设更新频率利用θ更新所述机器人的动力学参数。

优选地，所述根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩，包括：

根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度，计算得到所述关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵；

采用牛顿欧拉法建立的逆动力学方程计算所述关节的理论力矩，所述逆动力学方程的表达式如下：

其中，τ_{j_theo}为理论力矩，M(q)为惯量矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵，q为角位移，为角速度，为角加速度。

可选地，所述根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩，包括：

根据下述公式计算所述关节的第一外力矩：

τ_{j_applied1}＝τ_{j_m1}-τ_{j_theo}

其中，τ_{j_applied1}为第一外力矩，τ_{j_m1}为第一电机力矩，τ_{j_theo}为理论力矩。

进一步地，所述预设观测器模型为：

其中，τ_{j_applied2}为第二外力矩，K₀为常数，为t时刻对惯量矩阵M(q)的估算，T_m为第一电机力矩，为t时刻对的估算，r初始值为0，为t时刻的关节角速度，为初始的关节角速度，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵。

本发明实施例的第二方面，提供了一种机器人碰撞检测装置，包括：

数据获取模块，用于获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

理论力矩计算模块，用于利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

第一外力矩计算模块，用于根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

第二外力矩计算模块，用于将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

外力矩判断模块，用于判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

碰撞确定模块，用于若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

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前述第一方面所述机器人碰撞检测方法的步骤。

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前述第一方面所述机器人碰撞检测方法的步骤。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，可通过综合逆动力学模型和关节观测器模型来进行机器人碰撞的实时检测，而在检测过程中则可根据实际情况对动力学参数进行实时更新，以减少摩擦力变化所带来的影响，提高理论力矩、第一外力矩和第二外力矩的计算准确性，从而提高机器人碰撞检测的准确性和灵敏度，避免误触发碰撞警报，极大地提高了用户的使用体验。

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为本发明实施例中一种机器人碰撞检测方法的一个实施例流程图；

图2为本发明实施例中一种机器人碰撞检测方法在一个应用场景下更新动力学参数的流程示意图；

图3为本发明实施例中一种机器人碰撞检测方法的预设观测器模型的控制示意图；

图4为本发明实施例中一种机器人碰撞检测装置的一个实施例结构图；

图5为本发明一实施例提供的一种机器人的示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种机器人碰撞检测方法、检测装置、计算机可读存储介质及机器人，用于解决机器人碰撞检测的准确性较低和灵敏度不高，以致容易误触发碰撞警报的问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供了一种机器人碰撞检测方法，所述机器人碰撞检测方法，包括：

步骤S101、获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

在机器人运动过程中，可通过电流传感器实时获取机器人各关节的电机电流以及通过编码器实时获取各关节的第一角位移，并可根据电机电流计算得到各关节的第一电机力矩，同时可根据各关节的第一角位移获取各关节的第一角速度和第一角加速度。

步骤S102、利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

可以理解的是，在进行碰撞检测之前，可先通过参数辨识方法识别机器人的动力学参数，并可采用牛顿欧拉法来根据所识别的动力学参数构建动力学模型，从而可通过对动力学模型进行逆运动学解来计算各关节的理论力矩。本发明实施例中，为提高理论力矩计算的准确性，可在动力学模型里，定时对动力学参数进行重新识别与更新，实现动力学参数的自适应，以提高理论力矩计算的准确性。

具体地，如图2所示，所述利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，可以包括：

步骤S201、在所述机器人处于运动状态时，实时保存所述机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度；

步骤S202、将所述第二电机力矩、所述第二角位移、所述第二角速度和所述第二角加速度输入至预设参数模型中，所述预设参数模型为：

其中，τ_{j_m2}为第二电机力矩，为第二角位移、第二角速度和第二角加速度所构成的观察矩阵，θ为动力学参数，q为角位移，为角速度，为角加速度；

步骤S203、利用最小二乘法计算所述预设参数模型中的θ，并基于预设更新频率利用θ更新所述机器人的动力学参数。

本发明实施例中，在采用牛顿欧拉法构建出逆动力学模型： 之后，可以通过对所述逆动力学模型进行系数提取，来建立观察矩阵进而可以根据所述观察矩阵来建立所述预设参数模型：其中，τ_{j_m2}可为第二电机力矩，θ为机器人的动力学参数，可包括惯量张量(I)、静力矩(MX、MY、MZ)、质量(M))、电机转子转动惯量(Iz)、摩擦力模型里的粘性摩擦系数(Fv)和库伦摩擦系数(Fs)。

对于上述步骤S201至步骤S203，可以理解的是，当机器人处于运动状态时，可实时保存机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度，并可利用这些数据来对动力学参数进行重新识别，即可首先将这些数据输入至所述预设参数模型中，并可通过最小二乘法求出所述预设参数模型中的θ，而在求出θ之后，则可基于预设更新频率更新机器人的动力学参数。在此，所述预设更新频率可以为基于时间间隔的更新频率，即可设置间隔多长时间进行一次动力学参数的更新，如可设置为间隔3小时进行一次动力学参数的更新，因而在达到3小时的间隔时间时，则可利用所保存的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度来对动力学参数进行重新识别，以求出所述预设参数模型中的θ，从而根据θ来更新机器人的动力学参数。

例如，因摩擦力模型中的粘性摩擦系数(Fv)和库伦摩擦系数(Fs)会随着减速机的温度以及磨合而发生变化，因此可实时通过动力学参数的更新来更新粘性摩擦系数(Fv)和库伦摩擦系数(Fs)，以使得粘性摩擦系数(Fv)和库伦摩擦系数(Fs)更符合实际情况，从而提高理论力矩的计算准确性。

进一步地，本发明实施例中，所述根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩，可以包括：

步骤a、根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度，计算得到所述关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵；

步骤b、采用牛顿欧拉法建立的逆动力学方程计算所述关节的理论力矩，所述逆动力学方程的表达式如下：

其中，τ_{j_theo}为理论力矩，M(q)为惯量矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵，q为角位移，为角速度，为角加速度。

对于上述步骤a和步骤b，可以理解的是，在进行机器人碰撞检测时，可先获取机器人当下各关节的第一角位移、第一角速度、第一角加速度，并可通过更新后的动力学参数计算得到各关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵，然后可通过牛顿欧拉法建立的逆动力学方程 计算出各关节的理论力矩。

步骤S103、根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

可以理解的是，在得到各关节的理论力矩以及在通过各电机电流得到各关节的第一电机力矩之后，可根据第一电机力矩和对应的理论力矩计算得到各关节的第一外力矩。具体地，可以根据公式：τ_{j_applied1}＝τ_{j_m1}-τ_{j_theo}来计算各关节的第一外力矩，其中，τ_{j_applied1}为第一外力矩，τ_{j_m1}为第一电机力矩，τ_{j_theo}为理论力矩。

步骤S104、将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

本发明实施例中，还可以将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，以得到所述预设观测器模型输出的观测力矩，即上述所述的第二外力矩。

具体地，所述预设观测器模型的控制示意图如图3所示，其中，所述控制示意图的上半部分为机器人本身，而下半部分(虚线部分)为所述预设观测器模型，在此，所述预设观测器模型可以为：

其中，τ_{j_applied2}为第二外力矩，K₀为常数，为t时刻对惯量矩阵M(q)的估算，T_m为第一电机力矩，为t时刻对的估算，r初始值为0，为t时刻的关节角速度，为初始的关节角速度，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵。

可以理解的是，本发明实施例中，所述预设观测器模型的推导过程具体如下：

首先根据动力学模型：

可知，关节实际加速度公式为：

因此，可建立关节的观察器模型为：

进而，可知观察器模型输出观测力矩的输出方程为：

其中，所建立的观测器模型即作为所述预设观测器模型，所述观测器模型所输出的观测力矩即为关节当前时刻所受到的第二外力矩。

步骤S105、判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值；

步骤S106、若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，则判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

步骤S107、若所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

本发明实施例中，所述第一预设阈值和所述第二预设阈值可根据实际情况进行具体设置，其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值，如所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值30％左右。

对于上述步骤S105至步骤S107，可以理解的是，在计算得到所述第一外力矩之后，可首先判断所述第一外力矩是否大于所述第一预设阈值，若所述第一外力矩小于或者等于所述第一预设阈值的话，则可直接认为机器人并未发生碰撞，而可不再进行第二外力矩的计算；若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值的话，则可以进一步计算所述第二外力矩，并判断所述第二外力矩是否大于所述第二预设阈值，若所述第二外力矩大于所述第二预设阈值的话，则可确定机器人发生碰撞，而若所述第二外力矩小于或者等于所述第二预设阈值的话，则也可以认为机器人并未发生碰撞，以通过双重判断来提高机器人碰撞检测的准确性，从而确保机器人在发出碰撞警报时，碰撞确实发生，避免误触发碰撞警报。

本发明实施例中，当然也可以首先计算出所述第一外力矩和所述第二外力矩，然后同时进行外力矩的判断，即同时判断所述第一外力矩是否大于所述第一预设阈值，以及判断所述第二外力矩是否大于所述第二预设阈值，若两者同时满足的话，也就是说，当所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值时，则确定机器人发生碰撞，否则确定机器人未发生碰撞。

本发明实施例中，可通过综合逆动力学模型和关节观测器模型来进行机器人碰撞的实时检测，而在检测过程中则可根据实际情况对动力学参数进行实时更新，以减少摩擦力变化所带来的影响，提高理论力矩、第一外力矩和第二外力矩的计算准确性，从而提高机器人碰撞检测的准确性和灵敏度，避免误触发碰撞警报，极大地提高了用户的使用体验。

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。

上面主要描述了一种机器人碰撞检测方法，下面将对一种机器人碰撞检测装置进行详细描述。

如图4所示，本发明实施例提供了一种机器人碰撞检测装置，所述机器人碰撞检测装置，包括：

数据获取模块401，用于获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

理论力矩计算模块402，用于利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

第一外力矩计算模块403，用于根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

第二外力矩计算模块404，用于将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

外力矩判断模块405，用于判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

碰撞确定模块406，用于若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

进一步地，所述理论力矩计算模块402，包括：

数据保存单元，用于在所述机器人处于运动状态时，实时保存所述机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度；

数据输入单元，用于将所述第二电机力矩、所述第二角位移、所述第二角速度和所述第二角加速度输入至预设参数模型中，所述预设参数模型为：

其中，τ_{j_m2}为第二电机力矩，为第二角位移、第二角速度和第二角加速度所构成的观察矩阵，θ为动力学参数，q为角位移，为角速度，为角加速度；

参数更新单元，用于利用最小二乘法计算所述预设参数模型中的θ，并基于预设更新频率利用θ更新所述机器人的动力学参数。

优选地，所述理论力矩计算模块402，包括：

矩阵计算单元，用于根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度，计算得到所述关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵；

理论力矩计算单元，用于采用牛顿欧拉法建立的逆动力学方程计算所述关节的理论力矩，所述逆动力学方程的表达式如下：

其中，τ_{j_theo}为理论力矩，M(q)为惯量矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵，q为角位移，为角速度，为角加速度。

可选地，所述第一外力矩计算模块403，具体用于根据下述公式计算所述关节的第一外力矩：

τ_{j_applied1}＝τ_{j_m1}-τ_{j_theo}

其中，τ_{j_applied1}为第一外力矩，τ_{j_m1}为第一电机力矩，τ_{j_theo}为理论力矩。

进一步地，所述预设观测器模型为：

其中，τ_{j_applied2}为第二外力矩，K₀为常数，为t时刻对惯量矩阵M(q)的估算，T_m为第一电机力矩，为t时刻对的估算，r初始值为0，为t时刻的关节角速度，为初始的关节角速度，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵。

图5是本发明一实施例提供的一种机器人的示意图。如图5所示，该实施例的机器人5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52，例如机器人碰撞检测程序。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个机器人碰撞检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S107。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示的模块401至模块406的功能。

示例性的，所述计算机程序52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51中，并由所述处理器50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52在所述机器人5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成数据获取模块、理论力矩计算模块、第一外力矩计算模块、第二外力矩计算模块、外力矩判断模块、碰撞确定模块，各模块具体功能如下：

数据获取模块，用于获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

理论力矩计算模块，用于利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

第一外力矩计算模块，用于根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

第二外力矩计算模块，用于将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

外力矩判断模块，用于判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

碰撞确定模块，用于若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

所述机器人可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是机器人5的示例，并不构成对机器人5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。

所述处理器50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51可以是所述机器人5的内部存储单元，例如机器人5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述机器人5的外部存储设备，例如所述机器人5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，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5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述机器人5所需的其他程序和数据。所述存储器51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，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，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实施例的模块、单元和/或方法步骤，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。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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，RandomAccess 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，以上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。

Claims (10)

1.一种机器人碰撞检测方法，其特征在于，包括：

获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

2.根据权利要求1所述的机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，包括：

在所述机器人处于运动状态时，实时保存所述机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度；

将所述第二电机力矩、所述第二角位移、所述第二角速度和所述第二角加速度输入至预设参数模型中，所述预设参数模型为：

其中，τ_{j_m2}为第二电机力矩，为第二角位移、第二角速度和第二角加速度所构成的观察矩阵，θ为动力学参数，q为角位移，为角速度，为角加速度；

利用最小二乘法计算所述预设参数模型中的θ，并基于预设更新频率利用θ更新所述机器人的动力学参数。

3.根据权利要求1所述的机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩，包括：

根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度，计算得到所述关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵；

采用牛顿欧拉法建立的逆动力学方程计算所述关节的理论力矩，所述逆动力学方程的表达式如下：

其中，τ_{j_theo}为理论力矩，M(q)为惯量矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵，q为角位移，为角速度，为角加速度。

4.根据权利要求3所述的机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩，包括：

根据下述公式计算所述关节的第一外力矩：

τ_{j_applied1}＝τ_{j_m1}-τ_{j_theo}

其中，τ_{j_applied1}为第一外力矩，τ_{j_m1}为第一电机力矩，τ_{j_theo}为理论力矩。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述预设观测器模型为：

其中，τ_{j_applied2}为第二外力矩，K₀为常数，为t时刻对惯量矩阵M(q)的估算，T_m为第一电机力矩，为t时刻对的估算，r初始值为0，为t时刻的关节角速度，为初始的关节角速度，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵。

6.一种机器人碰撞检测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取机器人关节的第一电机力矩、第一角位移、第一角速度和第一角加速度；

理论力矩计算模块，用于利用预设更新方式更新所述机器人的动力学参数，并根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度计算所述关节的理论力矩；

第一外力矩计算模块，用于根据所述第一电机力矩和所述理论力矩，得到所述关节的第一外力矩；

第二外力矩计算模块，用于将所述第一电机力矩、所述第一角位移、所述第一角速度和所述第一角加速度输入至预设观测器模型中，得到所述关节的第二外力矩；

外力矩判断模块，用于判断所述第一外力矩是否大于第一预设阈值，并判断所述第二外力矩是否大于第二预设阈值；

碰撞确定模块，用于若所述第一外力矩大于所述第一预设阈值，且所述第二外力矩大于所述第二预设阈值，则确定所述机器人发生碰撞。

7.根据权利要求6所述的机器人碰撞检测装置，其特征在于，所述理论力矩计算模块，包括：

数据保存单元，用于在所述机器人处于运动状态时，实时保存所述机器人在各位置下的第二电机力矩、第二角位移、第二角速度和第二角加速度；

参数输入单元，用于将所述第二电机力矩、所述第二角位移、所述第二角速度和所述第二角加速度输入至预设参数模型中，所述预设参数模型为：

其中，τ_{j_m2}为第二电机力矩，为第二角位移、第二角速度和第二角加速度所构成的观察矩阵，θ为动力学参数；

动力学参数更新单元，用于利用最小二乘法计算所述预设参数模型中的θ，并基于预设更新频率利用θ更新所述机器人的动力学参数。

8.根据权利要求6所述的机器人碰撞检测装置，其特征在于，所述理论力矩计算模块，包括：

矩阵计算单元，用于根据更新后的动力学参数和所述第一角位移、所述第一角速度、所述第一角加速度，计算得到所述关节的惯量矩阵、哥氏力和离心力矩阵、重力矩阵和摩擦力矩阵；

理论力矩计算单元，用于采用牛顿欧拉法建立的逆动力学方程计算所述关节的理论力矩，所述逆动力学方程的表达式如下：

其中，τ_{j_theo}为理论力矩，M(q)为惯量矩阵，为哥氏力和离心力矩阵，G(q)为重力矩阵，为摩擦力矩阵，q为角位移，为角速度，为角加速度。

9.一种机器人，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5中任一项所述机器人碰撞检测方法的步骤。

10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述机器人碰撞检测方法的步骤。