CN110978058B - 适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法。本发明方法的步骤如下：步骤1、搭建包括三个激光位移传感器的工业机器人末端位姿测量系统，三个激光位移传感器的排布满足：3束激光交于一点，且其中两个激光位移传感器的激光相重合并与第三个激光位移传感器的激光垂直；步骤2、将共心半椭球与半球的装配体装配于工业机器人末端，通过工业机器人末端位姿测量系统测量工业机器人末端位姿，建立工业机器人运动学样本集；步骤3、根据工业机器人运动学样本集，建立更高精度的工业机器人运动学模型。本发明的方法能降低位姿测量成本，提高测量精度，提升模型修正效果。

Description

适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法

技术领域

本发明涉及激光位移传感器、工业机器人位置及姿态测量、工业机器人运动学建模、循环神经网络技术领域，特别涉及一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法。

背景技术

工业机器人具有工作范围大、自由度多、易于集成等特点，在现代工业制造中具有广泛的应用。然而，工业机器人的运动学精度较低(主要表现为末端位置及姿态精度较低)，在一些对运动精度要求较高的工业场景中的应用受到限制。另一方面，工业机器人的运动重复性较高，精确测量工业机器人末端实际位置及姿态，并通过算法对工业机器人位姿误差进行补偿，有望显著提升工业机器人运动学精度。

当前的工业机器人位姿测量方法多为基于三坐标测量仪的接触式测量方案，测量设备昂贵、测量精度不高；运动学模型修正方法多为根据样本点对齐次变换矩阵参数进行拟合，函数空间局限于线性空间，不能反映工业机器人弱刚性造成的非线性误差，修正效果不好。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法。本发明采用基于三维笛卡尔坐标系下(椭)球方程求解的工业机器人位姿测量方案和基于循环神经网络残差学习的工业机器人运动学模型修正方法，通过非接触式测量和将运动学模型函数空间扩展至非线性空间，实现了测量过程的高度自动化，并降低了测量成本，提高了测量精度和模型修正效果。

本发明的技术方案具体介绍如下。

本发明提供一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法，包括以下步骤：

步骤1、搭建工业机器人末端位姿测量系统，所述工业机器人末端位姿测量系统包括三个激光位移传感器，分别为第一激光位移传感器、第二激光位移传感器和第三激光位移传感器；三个激光位移传感器的排布满足：三个激光位移传感器的激光交于一点，且第一、第二激光位移传感器的激光相重合并与第三激光位移传感器的激光垂直；

步骤2、将共心半椭球与半球的装配体装配于工业机器人末端，以球和椭球的中心作为位置考察点，以椭球长轴取向作为姿态考察方向，通过工业机器人末端位姿测量系统测量工业机器人末端位姿，建立工业机器人运动学样本集；

步骤3、根据工业机器人运动学样本集，进行运动学模型参数修正和运动学残差学习，建立更高精度的工业机器人运动学模型。

上述步骤1中，三个激光位移传感器的下方从上往下依次设置二维倾斜台、竖直升降台和水平位移台；通过调节二维倾斜台、竖直升降台和水平位移台，使得三个激光位移传感器进行排布的方法具体如下：

步骤1-1第一激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将第一激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第一激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，若第一激光位移传感器的示数不变，则水平位移台与竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-2第二激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将第二激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第二激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，若第二激光位移传感器的示数不变，则水平位移台与竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-3第三激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将双面平晶绕竖直方向旋转90°，第三激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第三激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台，若第三激光位移传感器的示数不变，则水平位移台、竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-4第一激光位移传感器激光方向垂直校准

将两块双面平晶紧密贴合放置，调节第一激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第一块双面平晶上，记录此时第一激光位移传感器的示数；调节第一激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第一激光位移传感器的示数；如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度值，则此时第一激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-5第二激光位移传感器激光方向垂直校准

将两块双面平晶紧密贴合放置，调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记录此时第二激光位移传感器的示数；调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第二激光位移传感器的示数；如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度值，则此时第二激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-6第三激光位移传感器激光方向垂直校准

将紧密贴合放置的双面平晶绕竖直方向旋转90°，调节第三激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第一块双面平晶上，记录此时第三激光位移传感器的示数；调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第三激光位移传感器的示数，如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度，则此时第三激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-7第一、第二激光位移传感器激光重合初步校准

在第一、第二激光位移传感器的光路上放置两个小孔光阑，若两束激光均能通过两个光阑，则这两束激光基本重合；

步骤1-8传感器激光重合/相交校准

在工业机器人末端装配一个标准球，移动工业机器人，使得三个激光位移传感器的激光均能照射到球上，调节三个激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，使得三个激光位移传感器的示数最小，则此时三个激光位移传感器的所在直线均过球心；至此，三束激光所在直线交于一点且第一、第二激光位移传感器的激光重合并与第三激光位移传感器的激光垂直；

步骤1-9传感器激光重合/相交/垂直综合检验

在三个激光位移传感器的光路上放置两块小孔光阑和一个分光镜，如果三个激光位移传感器的激光均能通过两个小孔光阑，则其重合/相交/垂直关系得到验证。

上述步骤2中，建立工业机器人运动学样本集的步骤具体如下：

步骤2-1工业机器人位置原始数据采集

三个激光位移传感器的激光同时照射到球面上，记录三个传感器示数：

x₁,x₂,y₃

即在三维空间绝对坐标系下，三个激光位移传感器激光照射在球面上的三个点的坐标为：

(x₁,0,0)

(x₂,0,0)

(0,y₃,0)

步骤2-2工业机器人位置计算

x₁,x₂,y₃分别是三个激光位移传感器的激光同时照射到球面上时三个传感器的示数，x₀,y₀,z₀分别是球心位置在三维空间绝对坐标系下的坐标；

步骤2-3工业机器人姿态原始数据采集

将共心半椭球与半球的装配体绕工业机器人末端法兰盘轴线旋转180°，使得三个激光位移传感器的激光同时照射到椭球面上，记录三个传感器示数得到椭球面上三个点的坐标，每个点的坐标均记为(x，y，z)；

步骤2-4工业机器人姿态计算

x，y，z分别是激光位移传感器的激光照射到椭球面上的点在三维空间绝对坐标系下的坐标，x₀，y₀，z₀分别是(椭)球心位置在三维空间绝对坐标系下的坐标；α，β,γ分别是工业机器人末端坐标系与三维空间绝对坐标系的夹角；x′,y′,z′分别是激光位移传感器的激光照射到椭球面上的点在工业机器人末端坐标系下的坐标，x′₀，y′₀，z′₀分别是(椭)球心位置在工业机器人末端坐标系下的坐标；根据下式求解α，β，γ：

步骤2-5、反复执行步骤2-1至步骤2-5，采集工业机器人运动学样本，建立样本数据集；每个样本形式如下：

(θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，θ₅，θ₆，X，Y，Z，α，β，γ)

其中

X，Y，Z＝x₀,y₀，z₀

上述步骤3中，建立更高精度的工业机器人运动学模型的具体步骤如下：

步骤3-1、建立工业机器人Denavit-Hartenberg运动学模型：

(X，Y，Z，α，β，γ)＝D_H(θ；d,a,alpha)

其中D_H为函数；θ为工业机器人各关节转角，为函数自变量；d为工业机器人各关节偏移，a为工业机器人各连杆长度，alpha为工业机器人各连杆扭角，为函数参量；X,Y,Z为工业机器人末端位置，α,β,γ为工业机器人姿态，为函数因变量；

步骤3-2、根据工业机器人运动学样本集及优化算法，对(Δd,Δα,Δa)进行参数估计，将得到的(Δd,Δα,Δa,)代入D_H函数，由此获得参数拟合后的修正模型，表示为函数

(X,Y,Z,α,β,γ)＝D_H′(θ；d′,alpha′,a′)

步骤3-3、将工业机器人运动学样本集中每个样本的转角

(θ_i1，θ_i2，θ_i3，θ_i4,θ_i5,θ_i6),i＝1,2,…k

作为自变量输入参数拟合后的修正模型D_H′，并将D_H′函数输出值与样本集中每个样本的位姿(X,Y,Z,α,β,γ)作差，得到工业机器人运动学残差样本集，其中每个样本为

(θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，θ₅，θ₆，ΔX，ΔY，ΔZ，Δα，Δβ，Δγ)

步骤3-4、利用循环神经网络对k个残差样本值进行学习，建立函数

(ΔX，ΔY,ΔZ,Δα,Δβ,Δγ)＝Residual(θ)

获得最终的运动学模型：

Model(θ)＝Residual(θ)+D_H′(θ；d′,alpha′,a′)。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

(1)本发明的测量机构与工业机器人无直接接触，避免了材料形变可能带来的潜在的测量误差与可能的机械损伤。

(2)本发明的测量机构相较于目前主流的工业机器人位姿测量系统，具有如下优势：1、测量系统成本较低；2、测量精度较高；3、测量系统体积小、质量轻。

(3)本发明在传统工业机器人运动学模型参数拟合的基础上，引入循环神经网络进行残差学习，有效降低了工业机器人弱刚性引起的非线性运动学误差，提高了工业机器人运动学模型精度。

附图说明

图1为本发明实现工业机器人末端位姿测量的共心球面与椭球面装配体示意图。该装配体由球面、连接面、椭球面组成。

图2为本发明实现工业机器人末端位姿测量的测量系统布局示意图。三个激光位移传感器放置于二维倾斜台、竖直升降台、水平位移台上。

图3为本发明实现第一、第二激光位移传感器的平行位移台、竖直升降台平行性调节的方法示意图。

图4为本发明实现第三激光位移传感器的平行位移台、竖直升降台平行性调节的方法示意图。

图5为本发明实现第一、第二激光位移传感器的垂直性调节的方法示意图。

图6为本发明实现第三激光位移传感器的激光方向垂直性调节的方法示意图。

图7为本发明实现第一、第二激光位移传感器重合初步检验的方法示意图。

图8为本发明实现第一、第二、第三激光位移传感器激光相交的方法示意图。

图9为本发明实现第一、第二、第三激光位移传感器激光相交、重合、垂直综合检验的方法示意图。

图10为本发明中工业机器人绝对坐标系和末端坐标系相对关系示意图。

图11为本发明实现工业机器人运动学模型残差拟合的循环神经网络结构示意图。

图中标号:1-第二激光位移传感器，2-第二激光位移传感器，3-第三激光位移传感器，4-装配体，5-水平位移台，6-竖直升降台，7-二维倾斜台，9-双面平晶，10-光阑，11-球体，12-分光镜。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

本发明提供一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法，具体步骤如下：

步骤1、搭建包括三个基恩士LK-H150激光位移传感器的工业机器人末端位姿测量的测量系统(图2)，每个激光位移传感器置于北光世纪PTS307M型水平位移台、VTS101M竖直升降台和TP205双轴倾斜台之上，使得三个激光位移传感器的排布满足：三个激光位移传感器的激光交于一点，且第一、第二激光位移传感器的激光相重合并与第三激光位移传感器的激光垂直；其通过下述步骤实现：

1)实现第一、第二激光位移传感器1、2的水平位移台5、竖直升降台6平行性调节(图3)：利用双面平晶9调节；

2)实现第三激光位移传感器3的水平位移台、竖直升降台平行性调节(图4)：利用双面平晶9调节；

3)实现第一、第二激光位移传感器1、2的激光方向垂直性调节(图5)：利用两块双面平晶9调节；

4)实现第三激光位移传感器3的激光方向垂直性调节(图6)：利用两块双面平晶9调节；

5)实现第一、第二激光位移传感器1、2重合初步检验(图7)：利用2个小孔的光阑10调节；

6)实现第一、第二、第三激光位移传感器1、2、3激光相交(图8)：利用球体11调节；

7)为实现第一、第二、第三激光位移传感器1、2、3激光相交、重合、垂直综合检验(图9)：利用光阑10和分光镜12调节。

步骤2、将球面半径50mm、椭球长轴100mm的共心半椭球与半球的装配体(图1)装配于尔智AR5六轴工业机器人末端，以球和椭球的中心作为位置考察点，以椭球长轴取向作为姿态考察方向，通过工业机器人末端位姿测量系统测量工业机器人末端位姿，建立40组数据构成的工业机器人运动学样本集；

步骤3、根据工业机器人运动学样本集，基于模拟退火算法进行运动学模型参数修正。参数修正前，第一个关节的参数d、a、alpha为100.0mm、0mm、1.5708rad，第二个关节的参数d、a、alpha为135.8mm、0.5mm、0rad，第三个关节的参数d、a、alpha为0mm、425.7mm、1.5708rad，第四个关节的参数d、a、alpha为-25.9mm、396.0mm、-1.5708rad，第五个关节的参数d、a、alpha为97.6mm、0mm、1.5708rad，第六个关节的参数d、a、alpha为82.6mm、0mm、0rad；数修正后，第一个关节的参数d、a、alpha为100.11mm、0mm、1.5708rad，第二个关节的参数d、a、alpha为135.76mm、0.52mm、0rad，第三个关节的参数d、a、alpha为0mm、425.74mm、1.5709rad，第四个关节的参数d、a、alpha为-25.67mm、395.83mm、-1.5708rad，第五个关节的参数d、a、alpha为97.52mm、0mm、1.5708rad，第六个关节的参数d、a、alpha为82.41mm、0mm、0rad。参数修正前后，工业机器人末端位置坐标平均误差ΔX、ΔY、ΔZ分别由0.5045mm、0.5908mm、0.5632mm下降到0.3994mm、0.5093mm、0.4708mm，末端姿态平均误差Δα、Δβ、Δγ分别由1.0054°、0.9092°、1.0252°下降到0.7402°、0.6668°、0.6254°。

步骤4、在步骤3的基础上利用6层循环神经网络(图11)进行运动学残差学习，建立更高精度的工业机器人运动学模型。在步骤3的基础上，工业机器人末端位置坐标平均误差ΔX、ΔY、ΔZ进一步降低至0.3865mm、0.4259mm、0.2851mm，末端姿态平均误差Δα、Δβ、Δγ进一步降低至0.6468°、0.5892°、0.5138°。

上述实施例仅为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种适用于工业机器人的位姿测量及其运动学模型修正的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、搭建工业机器人末端位姿测量系统，所述工业机器人末端位姿测量系统包括三个激光位移传感器，分别为第一激光位移传感器、第二激光位移传感器和第三激光位移传感器；三个激光位移传感器的排布满足：三个激光位移传感器的激光交于一点，且第一、第二激光位移传感器的激光相重合并与第三激光位移传感器的激光垂直；

步骤2、将共心半椭球与半球的装配体装配于工业机器人末端，以球和椭球的中心作为位置考察点，以椭球长轴取向作为姿态考察方向，通过工业机器人末端位姿测量系统测量工业机器人末端位姿，建立工业机器人运动学样本集；

步骤3、根据工业机器人运动学样本集，进行运动学模型参数修正和运动学残差学习，建立更高精度的工业机器人运动学模型；其中：

步骤2中，建立工业机器人运动学样本集的步骤具体如下：

步骤2-1 工业机器人位置原始数据采集

三个激光位移传感器的激光同时照射到球面上，记录三个传感器示数：

x₁，x₂，y₃

即在三维空间绝对坐标系下，三个激光位移传感器激光照射在球面上的三个点的坐标为：

(x₁，0，0)

(x₂，0，0)

(0，y₃，0)

步骤2-2 工业机器人位置计算

x₁，x₂，y₃分别是三个激光位移传感器的激光同时照射到球面上时三个传感器的示数，x₀，y₀，z₀分别是球心位置在三维空间绝对坐标系下的坐标；

步骤2-3 工业机器姿态原始数据采集

将共心半椭球与半球的装配体绕工业机器人末端法兰盘轴线旋转180°，使得三个激光位移传感器的激光同时照射到椭球面上，记录三个传感器示数，得到椭球面上三个点的坐标，每个点的坐标均记为(x，y，z)；

步骤2-4 工业机器人姿态计算

x，y，z分别是激光位移传感器的激光照射到椭球面上的点在三维空间绝对坐标系下的坐标，x₀，y₀，z₀分别是球心位置在三维空间绝对坐标系下的坐标；α，β，γ分别是工业机器人末端坐标系与三维空间绝对坐标系的夹角；x′，y′，z′分别是激光位移传感器的激光照射到椭球面上的点在工业机器人末端坐标系下的坐标，x′₀，y′₀，z′₀分别是球心位置在工业机器人末端坐标系下的坐标；根据下式求解α，β，γ：

步骤2-5 反复执行步骤2-1至步骤2-4，采集工业机器人运动学样本，建立样本数据集；每个样本形式如下：

(θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，θ₅，θ₆，X，Y，Z，α，β，γ)

其中θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，θ₅，θ₆分别是工业机器人6个关节的转角；

X，Y，Z＝x₀，y₀，z₀

步骤3中，建立更高精度的工业机器人运动学模型的具体步骤如下：

步骤3-1、建立工业机器人Denavit-Hartenberg运动学模型：

(X，Y，Z，α，β，γ)＝D_H(θ；d，l，alpha)

其中D_H为函数；θ为工业机器人各关节转角，为函数自变量；d为工业机器人各关节偏移，l为工业机器人各连杆长度，alpha为工业机器人各连杆扭角，为函数参量；X，Y，Z为工业机器人末端位置，α，β，γ为工业机器人姿态，即工业机器人末端坐标系与三维空间绝对坐标系的夹角，为函数因变量；

步骤3-2、根据工业机器人运动学样本集及优化算法，对(Δd，Δalpha，Δl)进行参数估计，将得到的(Δd，Δalpha，Δl，)代入D_H函数，由此获得参数拟合后的修正模型，表示为函数

(X，Y，Z，α，β，γ)＝D_H′(θ；d′，alpha′，l′)

步骤3-3、将工业机器人运动学样本集中每个样本的转角

(θ_i1，θ_i2，θ_i3，θ_i4，θ_i5，θ_i6)，i＝1,2，...k

作为自变量输入参数拟合后的修正模型D_H′，并将D_H′函数输出值与样本集中每个样本的位姿(X，Y，Z，α，β，γ)作差，得到工业机器人运动学残差样本集，其中每个样本为

(θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，θ₅，θ₆，ΔX,ΔY,ΔZ,Δα,Δβ，Δγ)

步骤3-4、利用循环神经网络对k个残差样本值进行学习，建立函数

(ΔX，ΔY，ΔZ,Δα,Δβ，Δγ)＝Residual(θ)

获得最终的运动学模型：

Model(θ)＝Residual(θ)+D_H′(θ；d′，alpha′，l′)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，三个激光位移传感器的下方从上往下依次设置二维倾斜台、竖直升降台和水平位移台；通过调节二维倾斜台、竖直升降台和水平位移台，使得三个激光位移传感器进行排布的方法具体如下：

步骤1-1 第一激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将第一激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第一激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，若第一激光位移传感器的示数不变，则水平位移台与竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-2 第二激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将第二激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第二激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，若第二激光位移传感器的示数不变，则水平位移台与竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-3 第三激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台平行校准

将双面平晶绕竖直方向旋转90°，第三激光位移传感器的激光照射到双面平晶上，调节第三激光位移传感器的水平位移台、竖直升降台，若第三激光位移传感器的示数不变，则水平位移台、竖直升降台的移动方向均与平晶表面平行；

步骤1-4 第一激光位移传感器激光方向垂直校准

将两块双面平晶紧密贴合放置，调节第一激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第一块双面平晶上，记录此时第一激光位移传感器的示数；调节第一激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第一激光位移传感器的示数；如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度值，则此时第一激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-5 第二激光位移传感器激光方向垂直校准

将两块双面平晶紧密贴合放置，调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记录此时第二激光位移传感器的示数；调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第二激光位移传感器的示数；如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度值，则此时第二激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-6 第三激光位移传感器激光方向垂直校准

将紧密贴合放置的双面平晶绕竖直方向旋转90°，调节第三激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第一块双面平晶上，记录此时第三激光位移传感器的示数；调节第二激光位移传感器的水平位移台，使得激光照射到第二块双面平晶上，记下此时第三激光位移传感器的示数，如果两次示数之差最小，为单块双面平晶的厚度，则此时第三激光位移传感器的激光方向与平晶表面垂直；

步骤1-7 第一、第二激光位移传感器激光重合初步校准

在第一、第二激光位移传感器的光路上放置两个小孔光阑，若两束激光均能通过两个光阑，则这两束激光基本重合；

步骤1-8 传感器激光重合/相交校准

在工业机器人末端装配一个标准球，移动工业机器人，使得三个激光位移传感器的激光均能照射到球上，调节三个激光位移传感器的水平位移台与竖直升降台，使得三个激光位移传感器的示数最小，则此时三个激光位移传感器的所在直线均过球心；至此，三束激光所在直线交于一点且第一、第二激光位移传感器的激光重合并与第三激光位移传感器的激光垂直；

步骤1-9 传感器激光重合/相交/垂直综合检验

在三个激光位移传感器的光路上放置两块小孔光阑和一个分光镜，如果三个激光位移传感器的激光均能通过两个小孔光阑，则其重合/相交/垂直关系得到验证。

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