CN111590558A - 机器人振动抑制方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种机器人振动抑制方法、装置、终端和计算机可读存储介质，所述机器人振动抑制方法首先获取机器人各关节的扭转刚度；再获取所述各关节的惯量信息；然后基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；最后通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

Description

机器人振动抑制方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本申请涉及运动控制技术领域，尤其涉及一种机器人振动抑制方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

目前工业机器人机械传动部分通常由RV减速器或谐波减速器等传动装置连接电机和机械臂，而实际传动装置并不是理想刚体，存在一定的弹性，通常会在整个传动系统中引发机械共振。机械共振对工业机器人的轨迹准确度影响特别大，特别是在对轨迹准确度要求高的应用比如工业机器人激光切割系统和激光焊接系统，轻微的共振将影响加工件的质量。

目前常见的工业机器人很少带有机器人振动抑制的功能，一般通过伺服控制执行装置来达到机器人振动抑制的效果。而伺服控制执行装置一般设置两个机器人振动抑制频率机器人振动抑制效果不佳；有些功能比较强大的伺服执行装置开发了通过扫频方法来抑制多频率振动，但这种方法需要强大的计算能力。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种机器人振动抑制方法、装置、终端及计算机存储介质，旨在解决现有技术中机器人振动抑制效果不佳、共振频率计算复杂的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例提供一种机器人振动抑制方法，所述机器人振动抑制方法的步骤包括：

获取机器人各关节的扭转刚度；

获取所述各关节的惯量信息；

基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

可选地，所述机器人各关节包括第一目标关节和第二目标关节，所述获取机器人各关节的扭转刚度的步骤包括：

按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度，其中，所述第一目标关节为扭转刚度动态变化的关节；

使用扭转刚度测量装置测量所述第二目标关节的实际扭转刚度，其中，所述第二目标关节为相对所述第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。

可选地，所述按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度的步骤包括：

将所述机器人中预置转动连接的第二关节和第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第二关节和所述第三关节的关节角节点组合；

获取各所述关节角节点组合与所述机器人的第一关节理论扭转刚度的离散关系，所述第一关节与所述第二关节远离所述第三关节的端部转动连接；

基于各所述关节角节点组合与所述第一关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第一关节的当前扭转刚度。

可选地，所述按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度的步骤还包括：

将所述第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第三关节的关节角节点；

获取各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系；

基于各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第二关节的当前扭转刚度。

可选地，所述获取所述各关节的惯量信息的步骤包括：

基于动力学模型，获取所述各关节的关节惯量；

获取所述机器人的电机惯量，其中，所述电机惯量包括电机转子惯量和抱闸惯量；

基于所述电机惯量和各所述关节惯量，获取所述各关节的等效惯量；

将所述关节惯量和所述等效惯量作为所述惯量信息。

可选地，所述基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率的步骤包括：

基于获取的各所述关节的关节惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的抗共振频率；

基于获取的各所述关节的等效惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的自然共振频率；

将所述抗共振频率和所述自然共振频率作为各所述关节的共振频率。

可选地，所述通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制的步骤包括：

将各所述共振频率发送至陷波滤波器，作为所述陷波滤波器的中心频率，其中，所述中心频率为所述陷波滤波器的信号迅速衰减频率；

获取所述陷波滤波器滤除所述中心频率后得到的驱动信号；

将所述驱动信号发送至所述机器人的伺服驱动器，作为所述伺服驱动器的工作信号，以对所述机器人各关节进行振动抑制，其中，所述伺服驱动器为所述机器人的轨迹执行设备。

本申请还提供一种机器人振动抑制装置，所述机器人振动抑制装置包括：

第一获取模块，用于获取机器人各关节的扭转刚度；

第二获取模块，用于获取所述各关节的惯量信息；

第三获取模块，用于基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

振动抑制模块，用于通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

可选地，所述第一获取模块包括：

第一获取单元，用于按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度，其中，所述第一目标关节为扭转刚度动态变化的关节；

第二获取单元，用于使用扭转刚度测量装置测量所述第二目标关节的实际扭转刚度，其中，所述第二目标关节为相对所述第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。

可选地，所述第一获取单元包括：

第一划分子单元，用于将所述机器人中预置转动连接的第二关节和第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第二关节和所述第三关节的关节角节点组合；

第一获取子单元，用于获取各所述关节角节点组合与所述机器人的第一关节理论扭转刚度的离散关系，所述第一关节与所述第二关节远离所述第三关节的端部转动连接；

第二获取子单元，用于基于各所述关节角节点组合与所述第一关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第一关节的当前扭转刚度。

可选地，所述第一获取单元还包括：

第二划分子单元，用于将所述第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第三关节的关节角节点；

第三获取子单元，用于获取各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系

第四获取子单元，用于基于各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第二关节的当前扭转刚度。

可选地，所述第二获取模块包括：

关节惯量获取单元，用于基于动力学模型，获取所述各关节的关节惯量；

电机惯量获取单元，用于获取所述机器人的电机惯量，其中，所述电机惯量包括电机转子惯量和抱闸惯量；

等效惯量获取单元，用于基于所述电机惯量和各所述关节惯量，获取所述各关节的等效惯量；

惯量信息获取单元，用于将所述关节惯量和所述等效惯量作为所述惯量信息。

可选地，所述第三获取模块包括：

抗共振频率获取单元，用于基于获取的各所述关节的关节惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的抗共振频率；

自然共振频率获取单元，用于基于获取的各所述关节的等效惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的自然共振频率；

共振频率获取单元，用于将所述抗共振频率和所述自然共振频率作为各所述关节的共振频率。

可选地，所述振动抑制模块包括：

发送单元，用于将各所述共振频率发送至陷波滤波器，作为所述陷波滤波器的中心频率，其中，所述中心频率为所述陷波滤波器的信号迅速衰减频率；

驱动信号获取单元，用于获取所述陷波滤波器滤除所述中心频率后得到的驱动信号；

工作信号获取单元，用于将所述驱动信号发送至所述机器人的伺服驱动器，作为所述伺服驱动器的工作信号，以对所述机器人各关节进行振动抑制，其中，所述伺服驱动器为所述机器人的轨迹执行设备。

本申请还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被所述处理器执行时实现如上所述的机器人振动抑制方法的步骤。

本申请还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被处理器执行时实现如上所述的机器人振动抑制方法的步骤。

本申请在机器人振动抑制的过程中，首先获取机器人各关节的扭转刚度；再获取所述各关节的惯量信息；然后基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；最后通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请实施例一个可选的终端的硬件结构示意图；

图2为本申请机器人振动抑制方法第一实施例的流程示意图；

图3为本申请机器人振动抑制方法机器人各关节机械传动系统图；

图4为本申请机器人振动抑制方法机械传动转置模型图；

图5为本申请机器人振动抑制方法六关节机器人示意图；

图6为本申请机器人振动抑制方法第三实施例的流程示意图；

图7为本申请机器人振动抑制方法第四实施例的流程示意图；

图8为本申请机器人振动抑制方法第五实施例的流程示意图；

图9为本申请机器人振动抑制方法第六实施例的流程示意图；

图10为本申请机器人振动抑制方法第七实施例的流程示意图；

图11为本申请机器人振动抑制装置的功能模块示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本申请实施例终端可以是固定终端，如物联网智能设备，包括智能空调、智能电灯、智能电源、智能路由器等智能家居；也可以是移动终端，包括智能手机、可穿戴的联网AR/VR装置、智能音箱、自动驾驶汽车等诸多联网设备。

如图1所示，该机器人振动抑制系统的架构设计包括节点和服务器，其设备结构可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，该机器人振动抑制系统还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、触摸屏、摄像头(包括AR/VR设备)等，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口、探针接口、3G/4G/5G联网通信接口等)。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的机器人振动抑制系统结构并不构成对机器人振动抑制系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及提前唤醒程序。操作系统是管理和控制机器人振动抑制系统硬件和软件资源的程序，支持机器人振动抑制程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与机器人振动抑制系统中其它硬件和软件之间通信。

在图1所示的机器人振动抑制系统中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，实现以下步骤：

获取机器人各关节的扭转刚度；

获取所述各关节的惯量信息；

基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度，其中，所述第一目标关节为扭转刚度动态变化的关节；

使用扭转刚度测量装置测量所述第二目标关节的实际扭转刚度，其中，所述第二目标关节为相对所述第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

将所述机器人中预置转动连接的第二关节和第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第二关节和所述第三关节的关节角节点组合；

获取各所述关节角节点组合与所述机器人的第一关节理论扭转刚度的离散关系，所述第一关节与所述第二关节远离所述第三关节的端部转动连接；

基于各所述关节角节点组合与所述第一关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第一关节的当前扭转刚度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

将所述第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第三关节的关节角节点；

获取各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系；

基于各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第二关节的当前扭转刚度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

基于动力学模型，获取所述各关节的关节惯量；

获取所述机器人的电机惯量，其中，所述电机惯量包括电机转子惯量和抱闸惯量；

基于所述电机惯量和各所述关节惯量，获取所述各关节的等效惯量；

将所述关节惯量和所述等效惯量作为所述惯量信息。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

基于获取的各所述关节的关节惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的抗共振频率；

基于获取的各所述关节的等效惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的自然共振频率；

将所述抗共振频率和所述自然共振频率作为各所述关节的共振频率。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的机器人振动抑制程序，还执行以下操作：

将各所述共振频率发送至陷波滤波器，作为所述陷波滤波器的中心频率，其中，所述中心频率为所述陷波滤波器的信号迅速衰减频率；

获取所述陷波滤波器滤除所述中心频率后得到的驱动信号；

将所述驱动信号发送至所述机器人的伺服驱动器，作为所述伺服驱动器的工作信号，以对所述机器人各关节进行振动抑制，其中，所述伺服驱动器为所述机器人的轨迹执行设备。

基于上述硬件结构，提出本申请机器人振动抑制方法的各个实施例。

参照图2，本申请机器人振动抑制方法第一实施例提供一种机器人振动抑制方法，所述方法包括：

步骤S10，获取机器人各关节的扭转刚度；

本实施例公开的技术方案中，机器人各关节传动可看作是电机、传动机构、执行机构组成的典型双惯量机械传动系统。扭转刚度指的是机器人各关节在扭转工况下，机器人各关节抵抗变形的能力。可选地，机器人关节的扭转刚度可以由扭转刚度待测关节的运动关联关节获得，也可以由扭转刚度测试装置获得。

步骤S20，获取各关节的惯量信息；

各关节的惯量信息包括了各关节的关节惯量和等效惯量，关节惯量指的关节转动惯量，即各关节绕轴转动时惯性(回转物体保持其匀速圆周运动或静止的特性)的量度；等效惯量指的是等效转动惯量，即为了便于计算共振频率而将关节惯量等效得到的惯量。

步骤S30，基于各扭转刚度和各惯量信息，获取各关节的共振频率；

共振频率指的是一物理系统在特定频率下，比其他频率以更大的振幅做振动的情形，此一特定频率称之为共振频率；在共振频率下，很小的周期驱动力便可产生很大的振动，因为系统储存有振动的能量，如图3所示，机器人的电机和机械臂通过传动轴系连接，传动轴系具有一定的抗扭刚度K和阻尼系数C_w。当传动轴系发生扭转形变时轴系产生转矩T_w，此转矩对于电机来说可看作是电机的负载转矩，而对于机械臂来说可看作是驱动转矩，伺服驱动器控制电机运行，为电机的转轴提供电磁转矩T_e，在电机端电磁转矩T_e和传动轴系转矩T_w作用于转动惯量为J1、阻尼系数为C₁的电机转轴，在机械臂端，机械臂具有大小为J₂的等效转动惯量以及阻尼系数C₂，传动轴系转矩T_w与负载转矩T₁共同作用于机械臂最终决定了负载转速，根据以上分析可建立微分方程组。

由于系统中的阻尼系数很小，可忽略阻尼系数从而对系统模型进行化简，对化简后的系统微分方程组进行拉氏变换，得：

从而可推导出如下图所示的机械传动转置模型图如图4所示，进而推导出电机转速与电机电磁转矩之间的传递函数为：

从上式中可以得出，机械共振点在传递函数上引入了一对共轭的零极点，共轭零点为抗共振频率点ARF(anti-responance frequency)，共轭极点为自然振动频率点NTF(natural torsional frequency)。零极点的存在使得系统在特定频率下的响应会比较强烈，这就会形成机械共振现象。

步骤S40，通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制。

陷波滤波器指的是一种可以在某一个频率点迅速衰减输入信号，以达到阻碍此频率信号通过的滤波效果的滤波器，即通过确定需要消除的目标频率并输送至陷波滤波器，陷波滤波器便可以将该目标频率滤除，并输出滤除了该目标频率的信号。

本申请的应用场景可以是，工业应用中需要使用机器人对加工件进行激光切割和激光焊接，为了保证加工件切割和焊接的质量，因此要求机器人的轨迹准确度高。而目前常见的工业机器人很少带有机器人振动抑制的功能，一般通过伺服控制执行装置来达到机器人振动抑制的效果。而伺服控制执行装置一般设置两个机器人振动抑制频率机器人振动抑制效果不佳；有些功能比较强大的伺服执行装置开发了通过扫频方法来抑制多频率振动，但这种方法需要强大的计算能力，因此使用本申请所述的机器人振动抑制方法，即基于机器人各关节的扭转刚度和各关节的惯量信息，获取各关节的共振频率；然后通过陷波滤波器滤除共振频率，从而减少了机器人的抖动，实现对机器人各关节进行振动抑制，提高机器人轨迹的精确度。

为辅助理解本申请的技术方案，以六关节机器人作为实例进行说明。参照图5，图5为六关节机器人示意图，其中，001代表第一关节、002代表第二关节、003代表第三关节、004代表第四关节、005代表第二五关节、006代表第六关节、007代表机器人底座；第一关节至第六关节的位置关系是，第一关节一端与机器人底座连接、另一端与第二关节远离第三关节的一端转动连接；第二关节另一端与第三关节转动连接；第三关节一端与第二关节转动连接、另一端与第四关节远离第五关节的一端转动连接；第四关节另一端与第五关节转动连接；第五关节一端与第四关节转动连接、另一端与第六关节的一端转动连接；第六关节一端与第五关节连接，另一端连接机器人的工作端，例如，机器人要做搬运，那么第六关节就连接抓取工作的夹具。

在本实施例中，首先获取机器人各关节的扭转刚度；再获取所述各关节的惯量信息；然后基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；最后通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第二实施例中，步骤S10包括：

步骤S11，按照预设方法获取第一目标关节的当前扭转刚度，其中，第一目标关节为扭转刚度动态变化的关节；

为辅助理解本申请的技术方案，继续以六关节机器人作为实例进行说明。机器人在工作过程中，一部分关节的扭转刚度会受到其他关节运动的影响而动态变化，把这部分关节称为第一目标关节。当前扭转刚度指的是当目标关节(需要进行测试扭转刚度的关节为目标关节)的关联关节(目标关节的关联关节指的是运动会对目标关节的扭转刚度带来影响的关节)运动时，目标关节对应实时变化的扭转刚度。

步骤S12，使用扭转刚度测量装置测量第二目标关节的实际扭转刚度，其中，第二目标关节为相对第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。

第二目标关节指的是扭转刚度相对第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。实际扭转刚度指的是目标关节(需要进行测试扭转刚度的关节为目标关节)的扭转刚度受到其他关节运动的影响很小、可以忽略不计，因此可以使用扭转刚度测试装置直接测试获得的扭转刚度。具体地，对于六关节机器人，由于第三关节至第六关节的扭转刚度受到其他关节的影响很小，因此可以认为第三关节至第六关节都只有一个实际扭转刚度；使用扭转刚度测量装置测量第四关节、第五关节、第六关节其中一个关节或者三个关节的组合处于任一关节角时，便可得到第三关节的实际扭转刚度；使用扭转刚度测量装置测量第五关节、第六关节其中一个关节或者两个关节的组合处于任一关节角时，便可得到第四关节的实际扭转刚度；使用扭转刚度测量装置测量第六关节处于任一关节角时，便可得到第五关节的实际扭转刚度；使用扭转刚度测量装置测量机器人工作端处于任一关节角时，便可得到第六关节的实际扭转刚度。其中，关节角指的是各关节运动范围与参考水平面的夹角。

在本实施例中，通过获得各个关节的扭转刚度，有利于后续结合获取各关节的惯量信息从而获得各关节的共振频率；再通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第三实施例中，参照图6，步骤S11包括：

步骤S111，将机器人中预置转动连接的第二关节和第三关节的运动范围进行划分，以获取第二关节和第三关节的关节角节点组合；

关节角节点组合指的是一个以上的关节形成的整体在运动过程中与参考水平面的夹角。

步骤S112，获取各关节角节点组合与机器人的第一关节理论扭转刚度的离散关系，第一关节与第二关节远离第三关节的端部转动连接；

第一关节与第二关节远离第三关节的端部转动连接指的是，第一关节与第二关节的端部转动连接，并且这个端部与第三关节的位置关系是远离第三关节。

步骤S113，基于各关节角节点组合与第一关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得第一关节的当前扭转刚度。

本实施例公开的技术方案中，由于第一关节的扭转刚度会受到第二关节和第三关节的关节角节点组合(第二关节和第三关节形成的整体在运动过程中与参考水平面的夹角)的影响，因此第一关节的扭转刚度是动态变化的，即第二关节和第三关节的关节角节点组合与第一关节理论扭转刚度存在离散关系。

为辅助理解本申请的技术方案，继续以六关节机器人作为实例进行说明。由于机器人的轨迹是各关节的关节角关于时间的函数，因此已知第二关节和第三关节的关节角节点组合、测定的细分第一关节的理论扭转刚度，从而根据线性插值法得到当前关节角(第二关节和第三关节)下第一关节的当前扭转刚度，例如，第二关节和第三关节的关节角节点组合为(z₁°，z₂°，...，z_m°)、测定的细分第一关节的理论扭转刚度为A，从而根据线性插值法得到当前关节角(第二关节和第三关节)下第一关节的当前扭转刚度为B，其中，m为第二关节和第三关节的组合关节角节点个数。

在本实施例中，通过获得第一关节的当前扭转刚度，有利于后续结合获取各关节的惯量信息从而获得各关节的共振频率；再通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第四实施例中，参照图7，步骤S11还包括：

步骤S114，将第三关节的运动范围进行划分，以获取第三关节的关节角节点；

步骤S115，获取各关节角节点与第二关节理论扭转刚度的离散关系；

理论扭转刚度指的是当目标关节(需要进行测试扭转刚度的关节为目标关节)的关联关节(目标关节的关联关节指的是运动会对目标关节的扭转刚度带来影响的关节)运动时，目标关节与关联关节的关节角对应的扭转刚度。

步骤S116，基于各关节角节点与第二关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得第二关节的当前扭转刚度。

本实施例公开的技术方案中，由于六关节机器人第二关节的扭转刚度会受到第三关节不同位置的影响，因此第二关节的扭转刚度是动态变化的，即第三关节的关节角节点与第二关节理论扭转刚度存在离散关系。

为辅助理解本申请的技术方案，继续以六关节机器人作为实例进行说明。由于机器人的轨迹是各关节的关节角关于时间的函数，因此已知第三关节的关节角节点、测定的细分第二关节的理论扭转刚度，从而根据线性插值法得到当前关节角(第三关节)下第二关节的当前扭转刚度，例如，第三关节的关节角节点为(x₁°，x₂°，...，x_n°)、测定的细分第二关节的理论扭转刚度为C，从而根据线性插值法得到当前关节角(第三关节)下第二关节的当前扭转刚度为D，其中，n为第三关节的关节角节点个数。

在本实施例中，通过获得第二关节的当前扭转刚度，有利于后续结合获取各关节的惯量信息从而获得各关节的共振频率；再通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第五实施例中，参照图8，步骤S20包括：

步骤S21，基于动力学模型，获取各关节的关节惯量；

本实施例公开的技术方案中，关节惯量指的是关节转动惯量，即各关节绕轴转动时惯性(回转物体保持其匀速圆周运动或静止的特性)的量度。

步骤S22，获取机器人的电机惯量，其中，电机惯量包括电机转子惯量和抱闸惯量；

步骤S23，基于电机惯量和各关节惯量，获取各关节的等效惯量；

等效惯量指的是等效转动惯量，即为了便于计算共振频率而将关节惯量等效得到的惯量。

步骤S24，将关节惯量和等效惯量作为惯量信息。

各关节的惯量信息包括了各关节的关节惯量和等效惯量。

在本实施例中，获取各关节的等效惯量的计算公式是：

其中，关节惯量为J_arm，等效惯量为J_prim，电机惯量为J_motor。

在本实施例中，通过获得惯量信息，有利于结合各关节的扭转刚度从而获得各关节的共振频率；再通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第六实施例中，参照图9，步骤S30包括：

步骤S31，基于获取的各关节的关节惯量和各关节的扭转刚度，获取各关节的抗共振频率；

本实施例公开的技术方案中，由于系统中的阻尼系数很小，可忽略阻尼系数从而对系统模型进行化简，对化简后的系统微分方程组进行拉氏变换，得：

从而可推导出如下图所示的机械传动转置模型图如图4所示，进而推导出电机转速与电机电磁转矩之间的传递函数为：

从上式中可以得出，机械共振点在传递函数上引入了一对共轭的零极点，共轭零点为抗共振频率点ARF(anti-responance frequency)，共轭极点为自然振动频率点NTF(natural torsional frequency)。零极点的存在使得系统在特定频率下的响应会比较强烈，这就会形成机械共振现象。

步骤S32，基于获取的各关节的等效惯量和各关节的扭转刚度，获取各关节的自然共振频率；

步骤S33，将抗共振频率和自然共振频率作为各关节的共振频率。

在本实施例中，根据以下公式可以计算获得抗共振频率f_z和自然共振频率f_p：

其中，K为各关节的扭转刚度。

在本实施例中，通过获得各关节的共振频率，通过陷波滤波器滤除共振频率，以对机器人各关节进行振动抑制，实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

进一步地，在本申请机器人振动抑制方法第七实施例中，参照图10，步骤S40包括：

步骤S41，将各共振频率发送至陷波滤波器，作为陷波滤波器的中心频率，其中，中心频率为陷波滤波器的信号迅速衰减频率；

本实施例公开的技术方案中，陷波滤波器指的是一种可以在某一个频率点迅速衰减输入信号，以达到阻碍此频率信号通过的滤波效果的滤波器，即通过确定需要消除的目标频率并输送至陷波滤波器，陷波滤波器便可以将该目标频率滤除，并输出滤除了该目标频率的信号。

步骤S42，获取陷波滤波器滤除中心频率后得到的驱动信号；

驱动信号指的是滤除了中心频率的信号。

步骤S43，将驱动信号发送至机器人的伺服驱动器，作为伺服驱动器的工作信号，以对机器人各关节进行振动抑制，其中，伺服驱动器为所述机器人的轨迹执行设备。

在本实施例中，在本实施例中，通过将各共振频率发送至陷波滤波器，作为陷波滤波器的中心频率，然后获取陷波滤波器滤除中心频率后得到的驱动信号，再将驱动信号发送至机器人的伺服驱动器，作为伺服驱动器的工作信号，以对机器人各关节进行振动抑制，从而实现了共振频率的滤除，从而减少了机器人因共振引起的关节抖动，提高了机器人各关节运行轨迹的精确度。

此外，参照图11，本发明实施例还提出一种机器人振动抑制装置，机器人振动抑制装置包括：

第一获取模块，用于获取机器人各关节的扭转刚度；

第二获取模块，用于获取所述各关节的惯量信息；

第三获取模块，用于基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

振动抑制模块，用于通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

本申请还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被所述处理器执行时实现上述机器人振动抑制方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被处理器执行时实现上述的机器人振动抑制方法的步骤。

在本申请机器人振动抑制方法、装置、终端及可读存储介质的实施例中，包含了上述机器人振动抑制方法各实施例的全部技术特征，说明书拓展和解释内容与上述机器人振动抑制方法各实施例基本相同，在此不做赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种机器人振动抑制方法，其特征在于，所述机器人振动抑制方法包括以下步骤：

获取机器人各关节的扭转刚度；

获取所述各关节的惯量信息；

基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

2.如权利要求1所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述机器人各关节包括第一目标关节和第二目标关节，所述获取机器人各关节的扭转刚度的步骤包括：

按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度，其中，所述第一目标关节为扭转刚度动态变化的关节；

使用扭转刚度测量装置测量所述第二目标关节的实际扭转刚度，其中，所述第二目标关节为相对所述第一目标关节预期扭转刚度保持不变的关节。

3.如权利要求2所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度的步骤包括：

将所述机器人中预置转动连接的第二关节和第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第二关节和所述第三关节的关节角节点组合；

获取各所述关节角节点组合与所述机器人的第一关节理论扭转刚度的离散关系，所述第一关节与所述第二关节远离所述第三关节的端部转动连接；

基于各所述关节角节点组合与所述第一关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第一关节的当前扭转刚度。

4.如权利要求2所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述按照预设方法获取所述第一目标关节的当前扭转刚度的步骤还包括：

将所述第三关节的运动范围进行划分，以获取所述第三关节的关节角节点；

获取各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系；

基于各所述关节角节点与所述第二关节理论扭转刚度的离散关系和线性插值法，获得所述第二关节的当前扭转刚度。

5.如权利要求1所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述获取所述各关节的惯量信息的步骤包括：

基于动力学模型，获取所述各关节的关节惯量；

获取所述机器人的电机惯量，其中，所述电机惯量包括电机转子惯量和抱闸惯量；

基于所述电机惯量和各所述关节惯量，获取所述各关节的等效惯量；

将所述关节惯量和所述等效惯量作为所述惯量信息。

6.如权利要求2至5任一项所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率的步骤包括：

基于获取的各所述关节的关节惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的抗共振频率；

基于获取的各所述关节的等效惯量和各所述关节的扭转刚度，获取各所述关节的自然共振频率；

将所述抗共振频率和所述自然共振频率作为各所述关节的共振频率。

7.如权利要求6所述的机器人振动抑制方法，其特征在于，所述通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制的步骤包括：

将各所述共振频率发送至陷波滤波器，作为所述陷波滤波器的中心频率，其中，所述中心频率为所述陷波滤波器的信号迅速衰减频率；

获取所述陷波滤波器滤除所述中心频率后得到的驱动信号；

将所述驱动信号发送至所述机器人的伺服驱动器，作为所述伺服驱动器的工作信号，以对所述机器人各关节进行振动抑制，其中，所述伺服驱动器为所述机器人的轨迹执行设备。

8.一种机器人振动抑制装置，其特征在于，所述机器人振动抑制装置包括：

第一获取模块，用于获取机器人各关节的扭转刚度；

第二获取模块，用于获取所述各关节的惯量信息；

第三获取模块，用于基于各所述扭转刚度和各所述惯量信息，获取各所述关节的共振频率；

振动抑制模块，用于通过陷波滤波器滤除所述共振频率，以对所述机器人各关节进行振动抑制。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人振动抑制方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有机器人振动抑制程序，所述机器人振动抑制程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人振动抑制方法的步骤。

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