CN111347421A

CN111347421A - 用于扭矩估计的方法和装置

Info

Publication number: CN111347421A
Application number: CN201911318206.8A
Authority: CN
Inventors: 克努特·格赖兴; 丹尼尔·巴科维奇; 托比亚斯·戈尔德; 安德烈亚斯·弗尔茨
Original assignee: Pilz GmbH and Co KG
Current assignee: Pilz GmbH and Co KG
Priority date: 2018-12-21
Filing date: 2019-12-19
Publication date: 2020-06-30
Also published as: JP2020101541A; DE102018133349A1; US20200198133A1; EP3670110A1

Abstract

本发明涉及用于扭矩估计的方法和装置。用于估计作用在机器人(10)的关节(20)上的扭矩的方法(100、200)。该方法包括执行识别例程以优化经由传动装置(24)的旋转变形进行的扭矩估计和/或合并经由传动装置(24)的旋转变形进行的扭矩的第一估计和经由电机电流(28)进行的扭矩的第二估计。

Description

用于扭矩估计的方法和装置

技术领域

本发明涉及用于估计作用在机器人关节上的扭矩的方法以及相应的机器人。

背景技术

现今，工业生产中的基本任务由越来越自主工作的机器人来执行。然而，已经表明的是在未来人类操作者将继续成为现代化生产设施的不可或缺的部分。因此，发展越来越集中于安全的人类-机器人协作领域，即创造其中人类与机器人可以不受限制地共同工作的环境。

安全技术尤其受到重视，安全技术必须设计成使得在任何时候通过与机器人或其他自主工作单元的合作不会对人或物体造成危险。为此，重要的是机器人或自主单元“识别”环境和在其中操作的活动者，并且可以在任何时候采取行动以防止人受伤或物体损坏。

感知其环境的一种方法是使机器人对与其环境中的物体接触敏感，以提供碰撞保护。例如，机器人可以配备有可以确定作用在机器人的关节上的扭矩的扭矩传感器。这使得机器人能够输出(register)甚至最小的外力，并且在意料不到的接触发生的情况下通过降低机器人的速度从而将机器人的动能降低至防止受伤或损坏的水平来实现安全的碰撞保护。

除了直接扭矩测量之外，还可以经由其他测量变量间接地导出和估计作用在机器人上的扭矩。例如，可以根据电机电流来推断有效扭矩。相对于使用扭矩传感器的直接测量优势在于：通常可以重复使用现有的传感器或者可以使用较简单和较便宜的传感器来确定用于推导的测量变量。然而，缺点在于在根据间接测量确定扭矩时必须考虑到估计误差和推导误差。这些通常比直接测量的测量误差更复杂且更难确定。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于估计扭矩的方法，其考虑到上述缺点并且即使针对关键应用也能够实现精确且可靠的扭矩确定。特别地，本发明的目的是基于间接测量来提供精确且可靠的扭矩确定。

根据本发明的第一方面，该目的通过一种用于估计作用在机器人的关节上的扭矩的方法解决，该方法包括以下步骤：提供驱动器；经由传动装置将驱动器连接至关节；执行识别例程以确定传动装置的旋转变形的位置相关的误差旋转角度；在关节位置处测量传动装置的旋转变形的旋转角度；通过所识别的误差旋转角度来补偿所测量的旋转角度；以及根据经校正的旋转角度确定关节位置处的扭矩的第一估计。

因此，本发明的构思是借助于估计来确定影响机器人的力矩平衡的外部影响。该估计基于所使用的传动装置的旋转变形。

根据本发明的第一方面，通过补偿系统测量误差和传动装置固有影响来优化该估计。为此，在假设无外部影响的情况下，使用基于数据的方法确定位置相关的误差。然后使用位置相关的误差来校正实际测量。位置相关的误差考虑了系统测量误差和某些关节位置处的传动装置的干扰并且通过识别例程预先确定。

为此，在识别例程期间以预定的方式使机器人移动，以分离机器人的定义的关节位置的测量误差。然后可以使用经分离的测量误差来校正实际测量，例如以针对机器人的特定位置或姿势提供补偿值的查找表的形式来校正。

经由预定的位置相关的测量误差进行的校正能够仅经由基于关节传动装置的旋转变形的扭矩估计实现对影响机器人的力矩平衡的外部影响特别地为外部地作用在关节上的扭矩的精确且可靠的确定。因此可以避免附加的扭矩传感器。另外，可以想到的是通过扭矩估计增强使用扭矩传感器进行的直接测量。以这种方式，由于将不同的测量方法组合以确定作用扭矩，因此可以实现安全技术中经常需要的冗余或者可以增加可以有效地排除常见原因的误差的多样性。因此，上面提到的目的已经被完全解决。

在优选的改进中，识别例程可以包括执行关节的定义运动。

优选地，执行具有多次传递的顺序识别过程，其中，在每次传递中移动机器人的仅一个关节。以这种方式，可以使用机器人的简化的动力学模型，这简化了系统测量误差的分离。特别地，如果对单独关节的运动进行适当地选择，则可以有效地排除向心效应和科里奥利效应。因此，这种改进有助于位置相关的误差的特别简单且精确的确定。

定义运动可以是具有恒定速度的运动。以这种方式，可以忽略惯性力矩，进一步简化了机器人的动力学模型，使得基本上仅需要考虑重力力矩。

在进一步的改进中，可以在识别例程期间创建搜索表，该搜索表将关节的关节空间中的位置数据与误差旋转角度关联。

使用搜索表使得校正实际测量特别容易且有效，因为可以针对每个位置在搜索表中查找补偿值。

关节的关节空间被划分成离散的特别地为等距的部分以创建搜索表，并且可以根据所识别的误差旋转角度为每个部分分配合计的误差旋转角度。即使在实时条件下，该插值也可以实现有效的校正。

部分中的经校正的旋转角度可以是所测量的旋转角度减去该部分中合计的误差旋转角度。因此，可以通过简单的减法实现校正。

在进一步的改进中，可以在识别期间以定义的间隔来确定元组，该元组包括当前位置的测量值、关节的速度的测量值以及在当前位置处传动装置的旋转变形的旋转角度的测量值，其中，针对每个元组可以根据测量值确定当前位置处的误差旋转角度。以这种方式，可以特别有效且快速地执行识别例程。

在进一步的改进中，传动装置可以具有在输入侧和输出侧二者的位置传感器以测量传动装置的旋转变形的旋转角度。

使用传动装置的输入侧和输出侧的位置传感器使得能够通过确定位置传感器的偏移容易地确定传动装置的旋转变形。使用位置传感器的改进可以经济有效地实现并且因此有助于估计过程的经济有效的设计。

在优选的改进中，传动装置是具有弹性传动装置构件的应变波齿轮。

应变波齿轮使得能够经由传动装置的旋转变形特别好地估计扭矩，这是因为弹性传动装置构件使传动装置的旋转变形更明显并且因此更易于测量。

根据本发明的另一方面，本发明的目的通过一种用于估计作用在机器人关节上的扭矩的方法解决，该方法包括以下步骤：提供驱动器；经由传动装置将驱动器连接至关节；在关节位置处测量传动装置的旋转变形的旋转角度；在关节位置处测量驱动器的电机电流；根据所测量的旋转角度确定关节位置处的扭矩的第一估计；基于所测量的电机电流确定关节位置处的扭矩的第二估计；以及将第一估计和第二估计合并为关节位置处的整合的扭矩估计。

作为替选或作为补充，本发明的目的还可以通过合并两个间接测量来解决。因此，一方面，可以经由电机电流执行扭矩估计，并且另一方面，可以同时执行经由旋转变形进行的扭矩估计，其中，随后将两个估计的结果进行组合。

以这种方式，还可以在没有附加的扭矩传感器的情况下精确且可靠地确定作用于机器人的扭矩平衡的外部影响。合并具有以下优点：可以考虑各个估计方法的已知特性，使得与仅使用单个估计相比可以实现更精确的结果。类似地，两个间接测量的合并可以实现安全技术中经常需要的冗余并且可以增加多样性，这是因为使用了不同的测量方法。因此，已经完全解决了开始时提到的目的。

在优选的改进中，合并是利用恒定权重或者利用时变权重执行的。

通过加权，合并可以适于待合并的估计方法的不同特性。因此，可以以特别有利的方式被进一步优化估计。

不言而喻，上面提到的特征和下面将要说明的特征不仅可以以所指示组合中使用，而且还可以在不脱离本发明的范围的情况下以其他组合使用或单独使用。

附图说明

在附图中示出了本发明的示例性实施方式，并且在下面的描述中进行了更详细地说明。在附图中：

图1示出了根据本发明的实施方式的机器人的示意性表示，

图2示出了根据本发明的第一方面的方法的流程图，

图3示出了根据本发明的第二方面的方法的流程图，以及

图4示出了扭矩估计的优选示例性实施方式的示意性表示。

具体实施方式

在图1中，根据本发明的示例性实施方式的机器人整体使用附图标记10表示。

在该示例性实施方式中，机器人10是工业机器人。工业机器人是用于处理、组装或加工工件的通用可编程机器。工业机器人包括操纵器12(机器人臂)、控制器14以及可以被设计为工具或夹具的执行器16。

例如，图1中所示的操纵器12具有两个连杆18和三个关节20。然而，不言而喻，本发明不限于此处所示的连杆和关节的数目。相反，此处提出的方法可以应用于多个单独的关节。

操纵器12的连杆18经由关节20运动并且由驱动器22驱动，驱动器22经由传动装置24连接至机器人10。为了清楚起见，传动装置24和驱动器22与操纵器12分开示出。然而，驱动器22和传动装置24可以集成至操纵器12中，特别地集成至关节20中。此外，可以针对每个关节20提供单独的驱动器22和单独的传动装置24。

控制器14控制操纵器12的驱动器22，使得操纵器12执行用户期望的运动。控制器14可以是可编程控制器，即工作序列和运动序列可以存储为由控制器14自主执行的程序。

经由外部或集成的传感器系统，可以由控制器14记录附加的传感器信息，这会影响操纵器12的工作序列或运动序列。通常，可以在驱动器侧提供可以用于确定关节位置的位置传感器25a。在驱动器侧，这意味着位置传感器被定位在传动装置的前部，即在电机侧。另外，也可以在输出侧提供位置传感器25b，即被定位在传动装置的下游并且在传动装置与关节之间的位置传感器。这种传感器也被称为关节侧位置传感器。经由输入和输出侧的位置传感器，可以通过传感器之间的偏移容易地确定传动装置24的旋转变形的旋转角度。

控制器14还执行可以用于确定影响机器人10的力矩平衡的外部影响的过程。特别地，这可以是作用在机器人上并且在操纵器12的关节20上产生相应的扭矩的外力26。

外部扭矩26的确定使得当机器人10触摸人或物体时可以输出(register)甚至很小的作用力。以这种方式，在与障碍物碰撞例如与人类接触的情况下，可以经由控制器14使得机器人10能够执行适当的控制功能，使得机器人向后移动或者停止移动。

估计方法是其中扭矩不是通过使用扭矩传感器的直接测量确定的而是根据另一测量变量导出的方法。特别地，测量变量可以通过工业机器人上的标准传感器记录。这些传感器尤其可以是可以用于直接或间接地确定相关的测量变量的位置传感器或电流表。

在本公开内容中，考虑了扭矩估计的两种方法。第一种方法涉及经由电机电流进行的扭矩估计，并且第二种方法扭矩估计是经由传动装置的扭转变形进行的。

为了确定相关联的测量变量，可以针对第一种方法提供电流表，该电流表测量到驱动器的电流。传动装置24的旋转变形可以经由传动装置24的驱动器侧和输出侧的位置传感器25a、25b来确定。经由驱动器侧和输出侧的相对偏移可以确定旋转角度，该旋转角度与电机电流一样与有效扭矩26具有定义的、可建模关系。由于弹性元件，这样的偏移对应变波齿轮通常比对其他传动装置大。然而，位置传感器的高测量精度仍然重要。

由于传动装置的大传动比N，因此电机侧位置传感器的位置分辨率是关节的分辨率的N倍高。因此，所测量的旋转角度的分辨率受关节侧分辨率的限制。分辨率与预期的扭转变形处于相同的数量级并不少见。因此，位置测量中的系统误差对角度测量的影响较大。因此，为了补偿这种影响，必须优化根据旋转角度进行的有效扭矩的确定。

为了优化估计，下面描述的方法可以被单独地或以互补方式执行。图2在流程图中示出了优化基于旋转变形的估计的方法100，并且图3示出了组合了两种估计方法的方法200。相同的附图标记表示与图1中相同的部件。

在根据图2的方法100中，在第一步骤S101中，提供机器人10的驱动器22并且将其经由传动装置24连接至机器人10的至少一个关节20。

随后，在步骤S102中执行识别例程。

识别例程包括在可以排除影响机器人10的力矩平衡的某些外部影响的状态下对机器人10进行的定义的控制，即机器人可以在无障碍的工作区域中移动。

识别例程的目的是确定描述与系统测量误差和传动装置24的位置相关的干扰影响对应的位置相关误差的特性曲线。

通过在识别例程期间以定义的方式控制机器人，可以假定机器人的简化的动力学模型，该简化的动力学模型可以用于确定位置相关的误差旋转角度形式的位置相关误差。识别例程可以被顺序地执行，从而在每次传递中移动机器人的仅一个连杆。因此，可以排除离心效应和科里奥利效应。

此外，定义的控制可以是具有恒定速度的运动，从而可以忽略惯性力矩。

定义的控制使得可以使用简化的动力学模型来描述机器人的运动。

通常，可以通过运动微分方程系统来描述工业机器人：

M是质量惯性矩阵，C表示由关节中的向心力和科里奥利力引起的广义约束力矩的矢量，并且g表示广义重力力矩的矢量。τ_J描述了由传动装置传送的扭矩，该扭矩由电机扭矩减去电机和传动装置的摩擦力矩生成。q(t)表示轴运动坐标的矢量，并且τ_ext描述了影响力矩平衡并且待确定的外部影响。

定义的控制使得能够从模型中去除该方程的个别项特别地为质量惯性力矩和力(force)力矩，使得基本上仅需要考虑重力力矩。

在识别例程期间，优选地以一定间隔记录测量值的元组，每个元组包含当前位置、关节的速度以及在当前位置处传动装置的旋转变形的旋转角度。

使用简化的动力学模型，然后可以将误差分配至每个元组，生成将关节的关节空间中的位置数据关联至误差旋转角度的搜索表。优选地，关节的关节空间被细分成离散的特别地为等距的部分，并且根据误差旋转角度为每个部分分配合计的误差旋转角度。

从识别例程特别地从搜索表获得的数据可以被存储在机器人10的控制器14或者相关联的存储器中并且可以用于补偿。

不言而喻，识别例程必须在执行实际测量之前执行至少一次以确定相应的数据。另外，还可以在每个系统启动时或者在定义的周期内重复执行识别例程，以更新位置相关的误差值。

步骤S103表示其中在关节位置处测量传动装置的旋转变形的旋转角度的实际测量过程。

然后，在步骤S104中使用在识别例程期间确定的数据来校正所测量的旋转角度。优选地，根据该数据确定给定位置处的误差旋转角并且从所测量的旋转角度中减去该误差旋转角度以获得经校正的旋转角度。

在步骤S105中，然后使用旋转角度与有效扭矩之间的已知关系根据经校正的旋转角度来确定有效扭矩的估计。

旋转角度与有效扭矩之间的已知关系可以例如通过以下形式的三次曲线来建模：

此处，k_l，j代表线性刚度并且k_c，j代表第j连杆的三次刚度。不言而喻，该方法不限于该模型，而是还可以考虑该关系的其他模型。

根据图2中描述的方法确定的扭矩比没有误差补偿的估计精确得多，特别是在使用具有大齿轮减速的传动装置的情况下。

替选地或者除了关于图2所说明的方法之外，还可以如下面参照图3所示出的通过合并两个间接测量来使力矩估计更精确。

图3在流程图中示出了根据本发明的一方面的用于估计力矩的替选方法。

在替选方法中，通过执行两个独立的估计并且将其结果合并为总体结果来优化扭矩估计。

与上述方法一样，在步骤S201中，提供驱动器22并且将其经由传动装置24连接至机器人10的关节20。随后，通过记录相关测量值来进行两个独立的估计。

在步骤S202中，在关节位置处测量传动装置的旋转变形的旋转角度。这优选地通过输入侧和输出侧的位置传感器来完成，输入侧和输出侧的位置传感器的相互偏移生成表示传动装置24的旋转变形的旋转角度。

在步骤S203中，在该关节位置处还测量驱动器的电机电流，优选地同时进行测量。

然后，在步骤S204和S205中，进行有效扭矩的独立估计。

在步骤S204中，根据所测量的旋转角度确定该关节位置处的扭矩的第一估计。在步骤S205中，基于所测量的电机电流确定该关节位置处的扭矩的第二估计。

最后，在步骤S206中，将第一估计和第二估计合并为该关节位置处的扭矩的整合估计。执行合并的目的是通过组合各个估计来获得估计扭矩的更好的总体结果。

可以利用恒定权重或者利用时变权重来执行合并。

在第一种方法中，基于概率论来进行合并。为此，将估计建模为其中具有估计变量σ_t ²和σ_m ²的平均值

和

的概率密度。如果τ_ext不存在，则对于μ_t＝μ_m≈0，该分布为无中(medium-free)分布。

如果概率密度接近高斯分布，则条件高斯概率的参数可以根据如下贝叶斯规则在考虑两个单独的估计概率的情况下确定：

并且

因此，通过使用两个估计，方差比最低的单独方差小并且因此整合的估计产生更好的总体结果。

第二种方法涉及利用时变权重进行合并。此处，该构思在更接近于外部力矩为0的期望的单独的估计更优选。因此，针对单独的估计的权重的偏差变为估计的外部力矩的平方。

这产生以下形式的公式：

即权重与相应的平方距离成反比例。

这降低了方差，因为接近于0的估计是优选的。因此，例如，如果仅一个估计增加，则更接近于0的另一估计主导总体估计。然而，如果两个单独的估计例如由于外部力矩都增加，则总体估计也增加。

基于两个估计的加权和，经合并的估计总是位于两个单独的估计之间，但是趋于接近于0的估计。

不言而喻，合并不限于上面提到的两种方法。作为另一种方法，例如，可以考虑按照速度进行加权，其中在较低速度下优选扭转力矩而在较高速度下由电流确定力矩。

最后，图4示出了其中组合上面描述的两种方法的优选的示例性实施方式。

在图4的示例性实施方式中，一方面，使用基于先前确定的位置相关的误差进行的补偿来执行传动装置的旋转变形的优化估计。另一方面，同时合并所估计的扭矩与基于电机电流的扭矩估计。

在图4中，在虚线上方指示使用电机电流进行的扭矩估计，并且在虚线下方指示使用基于传动装置的旋转变形的优化估计进行的扭矩估计。

因此，在输入处所测量的变量是电机电流28和所测量的旋转角度30。如上面参照图2详细描述的，所测量的旋转角度经由搜索表32进行校正。校正的结果是经校正的旋转角度34。

然后，基于电机电流模型36确定电机扭矩38。此外，经由传动装置24的经校正的旋转角度34和扭转变形模型40来确定扭转力矩42。

使用第一摩擦模型44，然后考虑发动机摩擦和传动装置摩擦二者，其例如可以以以下形式表示：

表示库仑摩擦并且

表示传动装置的粘性摩擦。考虑这两种摩擦成分，可以根据电机扭矩确定实际传送的扭矩46。不言而喻，该方法不限于此处所示的摩擦模型，而是还可以考虑其他模型。

类似地，可以从扭转力矩42中减去传动摩擦来确定所传送的扭转力矩48，可以使用第二摩擦模型50来确定传动摩擦。第二摩擦模型50例如可以仅包括传动摩擦：

此处，也可以想到其他摩擦模型。

然后，根据所传送的电动机扭矩46和所传送的扭转扭矩48，可以以本身已知的方式来确定当前位置处外部扭矩26的第一估计54和第二估计56。

虽然一方面该确定可能直接经由机器人的动力学模型进行，但是经由干扰观测器间接确定该值是有意义的，因为既不必直接测量加速度，也不必计算逆质量惯性矩阵。因此可以简化计算。

最后，第一估计54和第二估计56被合并为整合的估计58。合并可以以参照图3说明的方式进行并且可以包括不同的合并方法中的任意一种。

Claims

1.一种用于估计作用在机器人(10)的关节(20)上的扭矩的方法(100)，所述方法包括以下步骤：

-提供驱动器(22)；

-经由传动装置(24)连接所述驱动器(22)与所述关节(20)；

-执行识别例程，以确定所述传动装置(24)的旋转变形的位置相关的误差旋转角度；

-在关节位置处测量所述传动装置(24)的旋转变形的旋转角度(30)；

-借助于所识别的误差旋转角度校正所测量的旋转角度(30)；以及

-根据经校正的旋转角度(34)确定所述关节位置处的扭矩的第一估计(54)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别例程包括执行所述关节(20)的定义的运动。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述定义的运动是以恒定速度进行的运动。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在所述识别例程期间创建搜索表(32)，所述搜索表(32)将所述关节的关节空间中的位置数据与所识别的误差旋转角度关联。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，为了创建所述搜索表(32)，所述关节(20)的所述关节空间被细分成离散的特别地为等距的部分，并且根据所识别的误差旋转角度为每个部分分配合计的误差旋转角度。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，部分中的所述经校正的旋转角度(34)是所述部分中的所述合计的误差旋转角度的所测量的旋转角度(30)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在所述识别例程期间以定义的间隔来确定元组，所述元组分别包括当前位置的测量值、所述关节(20)的速度的测量值以及在所述当前位置处所述传动装置的所述旋转变形的旋转角度的测量值，其中，针对每个元组根据所述测量值确定所述当前位置处的误差旋转角度。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述传动装置(24)具有输入侧和输出侧，并且其中，为了测量所述传动装置的所述旋转变形的所述旋转角度，所述传动装置(24)包括在所述输入侧和所述输出侧的位置传感器。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述传动装置(24)是具有弹性传动构件的应变波齿轮。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：

-在所述关节位置处测量所述驱动器(22)的电机电流(28)；

-基于所测量的电机电流(28)确定所述关节位置处的扭矩的第二估计(56)；以及

-将所述第一估计(54)和所述第二估计(56)合并为所述关节位置处的整合的扭矩估计(58)。

11.一种用于估计作用在机器人(10)的关节(20)上的扭矩的方法(200)，所述方法包括以下步骤：

-提供驱动器(22)；

-经由传动装置(24)连接所述驱动器(22)与所述关节(20)；

-在所述关节位置处测量所述驱动器(22)的电机电流(28)；

-根据所测量的旋转角度(30)确定所述关节位置处的扭矩的第一估计(54)；

-将所述第一估计(54)和第二估计(56)合并为所述关节位置处的整合的扭矩估计(58)。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，所述合并是利用恒定权重执行的。

13.根据权利要求10或11所述的方法，其中，所述合并是利用时变权重执行的。

14.一种包括下述指令的计算机程序，所述指令在所述程序由计算机执行时使所述计算机执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法。

15.一种机器人，包括：

关节(20)、驱动器(22)、用于将所述驱动器(22)连接至所述关节(20)的传动装置(24)以及用于估计作用在所述关节(20)上的扭矩的控制器(14)，

其中，所述控制器(14)被配置成：执行识别例程以确定所述传动装置(24)的旋转变形的位置相关的误差旋转角度；在关节位置处测量所述传动装置(24)的旋转变形的旋转角度(30)；借助于所识别的误差旋转角度校正所测量的旋转角度(30)；以及根据经校正的旋转角度(34)确定所述关节位置处的扭矩的第一估计(54)。

16.一种机器人，包括：

其中，所述控制器(14)被配置成：在关节位置处测量所述传动装置(24)的旋转变形的旋转角度(30)；在所述关节位置处测量所述驱动器(22)的电机电流(28)；根据所测量的旋转角度(30)确定所述关节位置处的扭矩的第一估计(54)；基于所测量的电机电流(28)确定所述关节位置处的扭矩的第二估计(56)；以及将所述第一估计(54)和所述第二估计(56)合并为所述关节位置处的整合的扭矩估计(58)。