CN109746901B - 一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，一、在肘关节和末端执行器之间设置六维力/力矩传感器，测量负载的力和力矩信息；在上肢外骨骼的各个关节处设置角度传感器；二、采集负载的力和力矩数据以及各关节的角度数据；三、根据各关节的角度数据及惯性张量矩阵计算出各关节的驱动力矩，然后利用驱动力矩、负载的力和力矩数据通过达朗贝尔原理构建六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩平衡方程；四、选取相对于无负载状态下变化最大的两个力的平衡方程和两个力矩的平衡方程；五、求解步骤四得到的四个方程，得到负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm，本发明能快捷有效地计算出外骨骼机器人的动态负载信息。
Description
技术领域
本发明属于外骨骼机器人的研究领域，具体涉及一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法。
背景技术
在工业应用中，上肢外骨骼机器人搬举或抓取负载重物是一个重点研究方向。而且，搬举负载的位姿变化也将对上肢外骨骼整体重心产生影响，特别是负载重量较大或位姿变化明显时，这种影响是不可忽略的。
目前，关于负载信息计算相关的研究并没有引起人们的重视，但上肢系统整体重心位置的变化直接影响全身外骨骼的平衡控制和稳定性。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，能够计算出外骨骼机器人的动态负载信息。
实现本发明的技术方案如下：
一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，包括以下步骤：
步骤一、在上肢外骨骼的肘关节和末端执行器之间设置六维力/力矩传感器，用于测量负载相对于六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩信息；在上肢外骨骼的各个关节处设置角度传感器；
步骤二、六维力/力矩传感器和角度传感器采集负载的力和力矩数据以及各关节的角度数据；
步骤三、根据各关节的角度数据及惯性张量矩阵计算出各关节的驱动力矩，然后利用驱动力矩、负载的力和力矩数据通过达朗贝尔原理构建六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩平衡方程；
步骤四、选取相对于无负载状态下变化最大的两个力的平衡方程和两个力矩的平衡方程；
步骤五、利用最速下降法以及牛顿迭代法对步骤四得到的四个方程进行求解，得到负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm。
有益效果：
1、本发明能够通过额外的一个六维力/力矩传感器实时的计算出负载信息(包括负载的重量和负载相对于六维力/力矩传感器的位置)，然后通过已知的结构参数和关节角度信息评估负载对上肢的影响，特别是重心变化的轨迹，为后期平衡稳定控制奠定了基础，并对全身外骨骼位姿的规划和调整提供了依据。
2、本发明步骤四中选取相对于无负载状态变化最大的2个力和2个力矩对应方向的平衡方程重新组成方程组进行计算，避免了计算方程的数值解时大数“吃”小数的现象和舍入误差等问题。
3、本发明步骤五中选用的最速下降法(Steepest descent)又称梯度法，其优点是工作量少，存储变量较少，初始点要求不高；缺点是收敛慢，效率低。牛顿法的优点是收敛速度快；缺点是对初始点要求严格，方向构造困难，计算复杂且占用内存较大。因此，在迭代过程中，先采用最速下降法对方程组进行迭代计算，求得较好的解的近似值，再利用牛顿法继续迭代计算求取方程组的解，能够快速并准确地求得方程组的解。
附图说明
图1为全身外骨骼重心位置变化示意图，其中，(a)为无负载状态，(b)为搬移负载状态。
图2(a)为六维力/力矩传感器的测量示意图。图2(b)为A视角下的角度传感器示意图，图2(c)为B视角下的角度传感器示意图。
图3为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
对于全身外骨骼来说，由于上肢外骨骼操作的负载重量较大，所以负载在操作空间所处位置将影响上肢外骨骼以及全身外骨骼整体重心位置，进而影响全身外骨骼的平衡控制和稳定性。如图1所示为全身外骨骼搬移负载和未搬移负载时重心位置变化，红点处为全身外骨骼整体重心位置，从上图1中可以看出，搬移负载时整体重心位置由踝关节处向负载所处方向移动。所以计算出负载重心就变得尤为重要，本发明提供了一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，如图3所示，包括以下步骤：
步骤一、在上肢外骨骼的肘关节和末端执行器之间设置六维力/力矩传感器，用于测量负载相对于六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩信息；在上肢外骨骼的各个关节处(包括肩关节、肘关节等)设置角度传感器；
步骤二、六维力/力矩传感器和角度传感器采集负载的力和力矩数据以及各关节的角度数据；
实验过程中，操作者穿戴上肢外骨骼进行搬举测试，实时记录测试过程中六维力/力矩传感器与各个角度传感器采集的各项数据。
如图2(a)、(b)和(c)所示，6维力/力矩传感器用于测量负载与外骨骼之间的作用力flr，三个角度传感器分别测量肩关节屈曲/伸展角度θ1，肩关节内收/外展角度θ2，肘关节外屈/内展角度θ3。flr为一个6×1的广义力矢量。
flr＝[FxFyFzMxMyMz]T
l1为大臂长，l2为小臂长，均为已知量。
步骤三、根据各关节的角度数据及惯性张量矩阵可以计算出各关节的驱动力矩，再结合负载力和力矩数据并通过达朗贝尔原理构建六维力/力矩传感器空间三个轴方向的力和绕三个轴的力矩平衡方程；
根据上述传感器采集的各项数据，使用达朗贝尔惯原理，沿六维力/力矩传感器坐标方向分别建立负载的3个力平衡方程和3个力矩平衡方程，然后组成平衡方程组。
步骤四、选取相对于无负载状态下变化最大的两个力的平衡方程和两个力矩的平衡方程；
联立步骤三得到的方程组中的6个方程，求取4个负载信息，包括负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm。
为了避免大数“吃”小数的现象和舍入误差等问题，选取flr中相对于无负载状态变化最大的两个力和两个力矩对应方向的平衡方程重新组成方程组进行计算。因为方程组中存在隐式方程，无法得到负载信息的解析解，而且负载信息获取对实时性要求不高，所以通过数值方法对方程组求解。
步骤五、利用最速下降法以及牛顿迭代法对步骤四得到的四个方程进行求解，得到负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm。
使用最速下降法(Steepest descent)以及牛顿法对步骤4中的4个平衡方程进行数值求解，得到负载重量m和负载重心位置信息xm，ym，zm的数值解。
最速下降法(Steepest descent)又称梯度法，其优点是工作量少，存储变量较少，初始点要求不高；缺点是收敛慢，效率低。牛顿法的优点是收敛速度快；缺点是对初始点要求严格，方向构造困难，计算复杂且占用内存较大。因此，在迭代过程中，先采用最速下降法对方程组进行迭代计算，求得较好的解的近似值，再利用牛顿法继续迭代计算求取方程组的解，能够快速并准确地求得方程组的解。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (1)
1.一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、在上肢外骨骼的肘关节和末端执行器之间设置六维力/力矩传感器，用于测量负载相对于六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩信息；在上肢外骨骼的各个关节处设置角度传感器；
步骤二、六维力/力矩传感器和角度传感器采集负载的力和力矩数据以及各关节的角度数据；
步骤三、根据各关节的角度数据及惯性张量矩阵计算出各关节的驱动力矩，然后利用驱动力矩、负载的力和力矩数据通过达朗贝尔原理构建六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩平衡方程；
步骤四、选取相对于无负载状态下变化最大的两个力的平衡方程和两个力矩的平衡方程；
步骤五、利用最速下降法以及牛顿迭代法对步骤四得到的四个方程进行求解，得到负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm；
在求解过程中，先采用最速下降法对方程组进行迭代计算，求得解的近似值，再利用牛顿迭代法继续迭代计算求取方程组的解。
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