CN110861083B - 一种机器人示教方法、装置、存储介质及机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向人机交互的协作机器人示教方法、装置、存储介质及机器人。该方法包括通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；机器人的控制器接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教。本发明提出一种基于“虚拟负载”的机器人拖动示教方法：使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以提供符合人类的操作习惯系统响应，从而实现提高示教效率与精度的目的。

Description

一种机器人示教方法、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，具体涉及一种面向人机交互的协作机器人示教方法、装置、存储介质及机器人。

背景技术

随着机器人技术与工业自动化水平的提高，人机共融成为了新一代机器人的重要发展方向。为了应对更加复杂、多变的制造任务，需要机器人能够实现对任务的快速部署，因此，研究高效的机器人示教方法，实现对机器人任务的快速定义，具有重要意义。工程上对机器人的示教方法主要为示教盒式、离线编程、拖动示教式。其中：示教盒示教方法因其逐点示教的特点，导致对复杂轨迹的示教任务效率低；离线编程借助计算机辅助软件生成机器人的运动轨迹，但是需要解决实际-数字系统的标定问题。近年来，以拖动示教为代表的新型示教方法被逐渐重视：通过人类手动牵引机器人运动，使机器人根据人类意图运动，从而实现示教的功能。对工业机器人而言，基于零力控制的拖动示教方案并不适用。目前主要采用的方法是通过力传感器感知人类操作力，并设计与该操作力成正比的机器人运动速度，以实现机器人的运动。这些方法在实际工程中存在以下几方面不足：1.示教力与机器人末端速度的线性对应关系容易因传感器噪声及人类示教力不均匀导致卡顿情况；2.力与运动的线性对应关系并不符合人类的操作习惯，需要一定训练才能够较高精度的示教，其示教的友好性有待提高。

在拖动示教过程中，人类拖拽机器人末端通常是为了使机器人末端执行器能够沿拖动产生的运动轨迹完成指定任务，因此需要机器人末端在拖动下的响应轨迹尽可能契合人类预期的轨迹。换言之，在人类直接拖动末端进行示教的情况下，末端执行器的响应越符合人类的操作习惯，人类就能够越精确地完成拖动操作。

现实生活中，人类在空间中移动某刚性物体是非常容易的，如端起杯子、挥舞木棒等，即使人类的操作力没有施加在物体质心，且物体的质量、尺寸等参数并非精确已知，人类依然能够容易地在空间中移动该物体，并且保证良好的操作精度。拖动示教与上述情况类似，都是人类根据自身预期对某一对象进行的拖动操作。其最大的区别在于：人类端起杯子、挥舞木棒等的操作对象比较简单，而拖动示教的对象则是机器人，其高度非线性的运动学及非线性特性导致了拖动力的响应对人类而言变得难以预期。

发明内容

针对现有拖动示教方法存在的不足，本发明提出一种基于“虚拟负载”的机器人拖动示教方法、装置、存储介质及机器人，以提供符合人类的操作习惯系统响应，从而实现提高示教效率与精度的目的。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供了一种面向人机交互的协作机器人示教方法，包括：

通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；

机器人的控制器接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教。

进一步地，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令包括：

设置虚拟负载的初始化参数包括：

设置虚拟负载的惯量矩阵M，重力矩G和阻尼矩阵B；

其中：M为一个六维对角矩阵：M＝diag(m,m,m,J_x,J_y,J_z)其中m为向虚拟负载的质量，J_x，J_y，J_z为转动惯量；G＝[0,0,mg,0,0,0]^T；B＝diag(b_t,b_t,b_t,b_x,b_y,b_z)；

根据机器人初始时刻关节角速度

和雅克比矩阵J(θ₀)计算初始时刻的末端执行器速度

其中：

进一步地，所述k_g的取值按照下式取：

其中，t为拖动示教的某一时间点，t₀为拖动示教开始时刻，力传感器还没有检测到示教力，此时k_g＝0；t₁为力传感器检测到示教力的时刻，当示教力持续存在Δt₁后，认为测量到的力为有效操作力，令重力系数从0开始缓慢增加至1，t₂＝t₁+Δt代表认为测量到有效操作力的时刻；t₃为重力系数增加到1的时刻；t₄时刻，检测到末端已经撤去示教力，重新令k_g＝0。

进一步地，所述加速度指令

通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的关节角加速度通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的角速度指令通过通过如下公式计算而得：

第二方面，本发明实施例提供了一种面向人机交互的协作机器人示教装置，包括：

获取单元，通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

处理单元，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；

控制单元，接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教。

进一步地，所述处理单元，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令包括：

接收参数指令，以设置虚拟负载的初始化参数；

读取机器人当前状态；

对所获取到的所述操作力进行滤波处理，得到消抖后的拖动力F；

计算当前时刻的虚拟负载的重力分量G(x)以及阻尼分量

计算虚拟负载有效施加力，其为

k_g为时变的重力系数；

根据所计算到的虚拟负载有效施加力来计算出虚拟负载的加速度指令

根据所计算得到的加速度指令

来计算当前时刻的关节角加速度；

根据控制周期Δt和计算得到的关节角加速度

计算当前时刻的角速度指令；

将计算得到的角速度指令发送给机器人控制器，驱动机器人运动。

进一步地，所述k_g的取值按照下式取：

其中，t为拖动示教的某一时间点，t₀为拖动示教开始时刻，力传感器还没有检测到示教力，此时k_g＝0；t₁为力传感器检测到示教力的时刻，当示教力持续存在Δt₁后，认为测量到的力为有效操作力，令重力系数从0开始缓慢增加至1，t₂＝t₁+Δt代表认为测量到有效操作力的时刻；t₃为重力系数增加到1的时刻；t₄时刻，检测到末端已经撤去示教力，重新令k_g＝0。

进一步地，所述加速度指令

通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的关节角加速度通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的角速度指令通过通过如下公式计算而得：

第三方面，本发明实施例提供了一种机器人，该机器人包括有上述的示教装置。

第四方面，本发明实施例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上述示教方法的方法步骤。

第五方面，本发明实施例提供了一种机器人，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上述示教方法的方法步骤。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

本发明提出了虚拟负载的概念，假设存在一个质心位于末端力传感器的简单负载，其动力学参数可以人为定义，通过建模描述外力作用下虚拟负载的响应，将该响应作为输入，设计控制器使机器人末端执行器对该输入尽可能精确的跟踪，使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以模拟人类移动简单物体的情况，提供符合人类的操作习惯系统响应，从而实现提高示教效率与精度的目的。

附图说明

图1为本发明实施例提供的面向人机交互的协作机器人示教方法的流程图；

图2为步骤S20的流程图；

图3为示教力随时间变化曲线图；

图4为机器人末端响应轨迹对应的机器人关节位型图；

图5为机器人关节角曲线图；

图6为机器人关节角速度指令曲线图；

图7为一种面向人机交互的协作机器人示教装置组成示意图；

图8为k_g的值的变化图；

图中：71、获取单元；72、处理单元；73、控制单元。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。

实施例：

参阅图1所示，本实施例提供的面向人机交互的协作机器人示教方法包括：

S10、通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

在拖动示教的过程中，人类通过手动拖曳机器人的方式实现示教的，也就是说，在此步骤中，主要是通过安装在机器人末端的力传感器获取人类操作力，人类操作力是指在拖曳机器人的过程中施加在机器人上的力。

S20、以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令，以提高机器人运动的平滑性。

也就是说，在此步骤中，假设存在一个质心位于力传感器的简单负载，其运动学参数可以人为定义，即通过建模来描述上述步骤S10所获取到的操作力作用下虚拟负载的响应，使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以模拟人类移动简单物体的情况。

S30、机器人的控制器接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教。

由此可见，本方法提出了虚拟负载的概念，假设存在一个质心位于末端力传感器的简单负载，其动力学参数可以人为定义，通过建模描述外力作用下虚拟负载的响应，将该响应作为输入，设计控制器使机器人末端执行器对该输入尽可能精确的跟踪，使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以模拟人类移动简单物体的情况，提供符合人类的操作习惯系统响应，从而实现提高示教效率与精度的目的。

具体地，上述的步骤S20包括：

S201、初始化步骤：

(1)设置虚拟负载的惯量矩阵M，重力矩G和阻尼矩阵B

其中：M为一个六维对角矩阵：M＝diag(m,m,m,J_x,J_y,J_z)其中m为向虚拟负载的质量，J_x，J_y，J_z为转动惯量。G＝[0,0,mg,0,0,0]^T；B＝diag(b_t,b_t,b_t,b_x,b_y,b_z)。

(2)读取机器人的当前状态

根据机器人初始时刻关节角速度

和雅克比矩阵J(θ₀)计算初始时刻的末端执行器速度

其中：

S202、对力矩传感器所测量获取到的人类的示教操作力

采用低通滤波器进行滤波处理，得到消抖后的拖动力F。

S203、采用虚拟负载的思想，对滤波后的拖动力进行后处理：

(1)计算当前时刻的虚拟负载的重力分量G(x)；

为了解决无人交互时虚拟负载可能出现的自由落体现象，研究虚拟负载重力系数的动态设计策略，引入一个时变的重力系数k_g。k_g的选取原理如图8所示。t₀为拖动示教开始时刻，力传感器还没有检测到示教力，此时k_g＝0，因此虚拟负载会保持静态，不会产生自由落体运动；t₁为末端力传感器检测到示教力的时刻，当示教力持续存在Δt₁后，认为测量到的力为有效操作力，令重力系数从0开始缓慢增加至1，以模拟自由物体的实际动态响应。t₂＝t₁+Δt代表认为测量到有效操作力的时刻；t₃为重力系数增加到1的时刻t₄时刻，检测到末端已经撤去示教力，重新令k_g＝0。

k_g的取值可按照下式：

(2)计算当前时刻虚拟负载的阻尼分量

(3)后处理后的虚拟负载有效施加力为

S204、计算虚拟负载的加速度指令

S205、利用机器人的加速度层逆运动学性质，计算当前时刻的关节角加速度：

S206、根据控制周期Δt和计算得到的关节角加速度

计算当前时刻的角速度指令，

S207、将计算得到的角速度指令

发送给机器人控制器，驱动机器人运动。

下面结合一个仿真实例来对本实施例提供的人机交互的协作机器人示教方法进行进一步地解释说明。

以一六轴机器人Puma560为例，定义其拖动示教的虚拟负载参数为：m＝1kg，J_x＝J_y＝J_z＝0.001，b_t＝b_x＝b_y＝b_z＝0.1，控制周期2ms。机器人初始关节角为q₀＝[1,1,1,1,1,1]^Trad，初始速度为

在0-2s间，人类对机器人末端施加的示教力为：

如图3所示。

采用本实施例所提出的所提示教方法，机器人末端的运动轨迹及其对应的关节位型如图4所示。其对应的关节角度曲线与关节角速度曲线分别如图5、图6所示。

其中：图4中黑色轨迹表示机器人在受到所定义的末端拖动力之后的运动轨迹，所显示的各色线段是指机器人的各关节连杆，图中给了整个拖动过程机器人的大致运动情况。

图5中的q1-q6分别指机器人的第1-6个关节的关节角度；图6中

为第1-6个关节的角速度。

根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人示教方法的一种机器人示教装置，具体地，该装置包括：

获取单元71，通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

处理单元72，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；

也就是说，处理单元通过假设存在一个质心位于力传感器的简单负载，其运动学参数可以人为定义，即通过建模来描述上述步骤S10所获取到的操作力作用下虚拟负载的响应，使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以模拟人类移动简单物体的情况。

控制单元73，接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教。

由此可见，本装置提出了虚拟负载的概念，假设存在一个质心位于末端力传感器的简单负载，其动力学参数可以人为定义，通过建模描述外力作用下虚拟负载的响应，将该响应作为输入，设计控制器使机器人末端执行器对该输入尽可能精确的跟踪，使机器人模拟空间中某一不受其他约束的刚性物体被人类拖动时的动态特性，以模拟人类移动简单物体的情况，提供符合人类的操作习惯系统响应，从而实现提高示教效率与精度的目的。

可选地，该处理单元的工作处理流程具体如上述的步骤S201-S270所述，在此就不再赘述。

根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人示教装置的一种机器人。该机器人可以包括以上所述的机器人示教装置。

根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人示教方法的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上述示教方法的方法步骤。

根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人示教方法的机器人包括存储器、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上述示教方法的方法步骤。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种面向人机交互的协作机器人示教方法，其特征在于，包括：

通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；

机器人的控制器接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教；

以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令包括：

设置虚拟负载的初始化参数，读取机器人当前状态；

对所获取到的所述操作力进行滤波处理，得到消抖后的拖动力F；

计算当前时刻的虚拟负载的重力分量G(x)以及阻尼分量

计算虚拟负载有效施加力，其为

k_g为时变的重力系数；

根据所计算到的虚拟负载有效施加力来计算出虚拟负载的加速度指令

根据所计算得到的加速度指令

来计算当前时刻的关节角加速度；

根据控制周期Δt和计算得到的关节角加速度

计算当前时刻的角速度指令；

将计算得到的角速度指令发送给机器人控制器，驱动机器人运动；

所述k_g的取值按照下式取：

其中，t为拖动示教的某一时间点，t₀为拖动示教开始时刻，力传感器还没有检测到示教力，此时k_g＝0；t₁为力传感器检测到示教力的时刻，当示教力持续存在Δt₁后，认为测量到的力为有效操作力，令重力系数从0开始缓慢增加至1，t₂＝t₁+Δt代表认为测量到有效操作力的时刻；t₃为重力系数增加到1的时刻；t₄时刻，检测到末端已经撤去示教力，重新令k_g＝0。

2.如权利要求1所述的面向人机交互的协作机器人示教方法，其特征在于，所述设置虚拟负载的初始化参数包括：

设置虚拟负载的惯量矩阵M，重力矩阵G和阻尼矩阵B；

其中：M为一个六维对角矩阵：M＝diag(m,m,m,J_x,J_y,J_z)其中m为向虚拟负载的质量，J_x，J_y，J_z为转动惯量；G＝[0,0,mg,0,0,0]^T；B＝diag(b_t,b_t,b_t,b_x,b_y,b_z)；

根据机器人初始时刻关节角速度

和雅克比矩阵J(θ₀)计算初始时刻的末端执行器速度

其中：

3.如权利要求2所述的面向人机交互的协作机器人示教方法，其特征在于，所述加速度指令

通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的关节角加速度通过如下公式计算而得：

所述当前时刻的角速度指令通过如下公式计算而得：

4.一种面向人机交互的协作机器人示教装置，其特征在于，包括：

获取单元，通过力传感器来获取拖曳机器人的过程中施加在机器人上的操作力；

处理单元，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令；

控制单元，接收所述运动指令，以控制机器人按照所述运动指令运动，并记录机器人运动中的过程数据，实现对机器人拖动示教；

所述处理单元，以所述力传感器为质心来构建一虚拟负载，并根据所获取到的所述操作力来计算当前操作力下机器人的运动指令包括：

接收参数指令，以设置虚拟负载的初始化参数；

读取机器人当前状态；

对所获取到的所述操作力进行滤波处理，得到消抖后的拖动力F；

计算当前时刻的虚拟负载的重力分量G(x)以及阻尼分量

计算虚拟负载有效施加力，其为

k_g为时变的重力系数；

根据所计算到的虚拟负载有效施加力来计算出虚拟负载的加速度指令

根据所计算得到的加速度指令

来计算当前时刻的关节角加速度；

根据控制周期Δt和计算得到的关节角加速度

计算当前时刻的角速度指令；

将计算得到的角速度指令发送给机器人控制器，驱动机器人运动；

所述k_g的取值按照下式取：

其中，t为拖动示教的某一时间点，t₀为拖动示教开始时刻，力传感器还没有检测到示教力，此时k_g＝0；t₁为力传感器检测到示教力的时刻，当示教力持续存在Δt₁后，认为测量到的力为有效操作力，令重力系数从0开始缓慢增加至1，t₂＝t₁+Δt代表认为测量到有效操作力的时刻；t₃为重力系数增加到1的时刻；t₄时刻，检测到末端已经撤去示教力，重新令k_g＝0。

5.一种机器人，其特征在于，包括如权利要求4所述的面向人机交互的协作机器人示教装置。

6.一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1-3任一所述的方法步骤。

7.一种机器人，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权利要求1-3任一所述的方法步骤。

Images