CN111966120B - 一种机器人足端多维度信息采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种机器人足端多维度信息采集系统，包括：与机器人小腿相连的足部外壳；设置于所述足部外壳内的三维力传感器，所述三维力传感器为中空三棱柱状，所述三维力传感器的三侧面分别为三应变梁，其中两所述应变梁的内侧面和外侧面均设有应变片组、另一所述应变梁的上端面和下端面均设有应变片组，每一所述应变片组包括两应变片；与各所述应变片连接的测控模块，所述测量模块用于根据各所述应变片检测到的受力数据计算所述足部外壳受力。本发明的有益效果：用于采集足端多维度信息，结构简洁、易于生产制作，可靠性高，量程大、体积小。
Description
技术领域
本发明涉及机器人设备技术领域，尤其涉及一种机器人足端多维度信息采集系统。
背景技术
四足机器人其机构灵活，承载能力强、稳定性好，在抢险救灾、军事等许多方面有很好的应用前景，受到各国四足机器人研究人员的重视，而足部感知是其构造中非常重要的一部分。四足机器人足部感知在四足机器人这样一个多变量、强耦合的动力学模型上，存在其变步态下非结构化地形的自适应以及变步态的稳定性调节问题，对控制理论的研究及实时控制系统的设计都具有很大的挑战性。但现有的机器人末端传感器的结构普遍复杂、量程小、体积大、测量维度少，不便四足机器人应用在各种多地形条件下。
发明内容
有鉴于此，本发明的实施例提供了一种机器人足端多维度信息采集系统。
本发明的实施例提供一种机器人足端多维度信息采集系统，包括：
与机器人小腿相连的足部外壳；
设置于所述足部外壳内的三维力传感器，所述三维力传感器为中空三棱柱状，所述三维力传感器的三侧面分别为三应变梁，其中两所述应变梁的内侧面和外侧面均设有应变片组、另一所述应变梁的上端面和下端面均设有应变片组，每一所述应变片组包括两应变片；
与各所述应变片连接的测控模块，所述测量模块用于根据各所述应变片检测到的受力数据计算所述足部外壳受力，具体计算方法如下：
步骤S101：分别对每一所述应变梁上的各所述应变片检测受力进行矢量运算，得到A、B、C三个方向上的力分量，记为Fraw＝(Fa,Fb,Fc)；
步骤S102：建立笛卡尔坐标系O-XYZ，其中X轴、Y轴水平设置，且X轴与一所述应变梁的中垂线重合，Z轴正方向竖直向上，在坐标系O-XYZ中，设定足端矢量力为Freal＝(Fx,Fy,FZ)；
步骤S103：通过变换矩阵M计算足端矢量力Freal，
Freal＝Fraw·M
其中，变换矩阵
由个应变片的相对位置，可知变换矩阵M中
故变换矩阵
进一步地，还包括设置于所述足部外壳内用于检测三轴数据的三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴电子罗盘，所述测量模块分别连接所述三轴加速度传感器、所述三轴陀螺仪传感器和所述三轴电子罗盘，并根据所述三轴数据计算所述足部外壳的姿态角，具体计算方法如下：
步骤S201：建立系统的预测方程，根据卡尔曼滤波算法理论，系统的状态方程为
表示系统的状态，
为系统的先验状态，uk为系统的输入值，设定四元数q作为所要求解的系统的状态，且q＝[q0 q1 q2 q3]T；
步骤S202:设定由所述三轴陀螺仪传感器测量的三轴角速度分别为：ωx、ωy、ωz，由四元数的相关理论知识可得到系统状态间的旋转矩阵：
设系统坐标系b和惯性系n的旋转矩阵为
加入时间t并依据以上假设改写系统的状态方程为：
由于真实系统为离散系统，将上述状态方程离散化有：
结合卡尔曼滤波算法的状态方程，由于本系统中无合法的输入值，故
步骤S203：建立建立系统的误差修正方程，根据卡尔曼滤波算法原理，设Kk为卡尔曼增益，zk为测量值，
为测量值在预测方程中的期望，所以误差修正方程为：
由于此系统的测量值和状态值并非线性关系，故不可使用
运用拓展卡尔曼滤波理论使用
进行求解，在拓展卡尔曼滤波算法中，Kk由
确定，其中
为先验误差协方差矩阵由
确定，Pk为后验误差协方差矩阵，由
确定，Qk-1为所述三轴陀螺仪传感器测量噪声协方差矩阵，Rk为测量噪声的协方差矩阵，Hk为关联四元数q和由所述三轴电子罗盘测量的磁场强度的非线性方程的雅各比矩阵，Vk为关联四元数q和由所述三轴加速度传感器测量的三轴加速度的矫正矩阵；
步骤S204：更新卡尔曼增益Kk、计算出状态估计值q，由状态估计值q计算出所述足部外壳的姿态角。
进一步地，每一所述应变梁上位于两所述应变片组之间设有变截面通孔，两所述应变片组相对于所述变截面通孔对称，所述通孔为单孔、双孔、双连孔和五连孔中的一种。
进一步地，每一所述应变梁上的应变片组位于所述变截面通孔的孔壁最薄位置。
进一步地，所述三维力传感器的一棱边处设有槽口，所述槽口断开使两所述应变力梁彼此靠近的一端断开。
进一步地，所述测控模块包括电信号采集处理单元、MCU及通讯单元，所述电信号采集处理单元包括电信号滤波和放大的差动放器电路及电信号采集的AD转换芯片，所述MCU连接所述AD转换芯片和所述通讯单元，所述电信号采集处理单元转化所述三维力传感器的三应变梁受力为电信号，并将该电信号传输至所述MCU进行计算获得所述足部外壳受力，所述通讯单元用于向外部传输所述足部外壳受力。
进一步地，所述足部外壳包括与所述三维力传感器上部连接的上基座、与所述三维力传感器下部连接的下基座、与所述三维力传感器左侧连接的左外壳及与所述三维力传感器右侧连接的右外壳，所述上基座和所述下基座均为扁平三棱柱，所述三维力传感器、所述上基座和所述下基座被所述左外壳和所述右外壳包围。
进一步地，所述测控模块设置于所述下基座下部，所述测控模块容置于所述左外壳和所述右外壳内。
进一步地，所述足部外壳的下表面设有防滑垫，所述左外壳和所述右外壳的下表面设有防滑垫槽，所述防滑垫固定于所述防滑垫槽内。
进一步地，所述三维力传感器的材质为高屈服强度金属材料。
本发明的实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本发明的机器人足端多维度信息采集系统能够准确快速的检测四足机器人足端所受矢量力及足端姿态角，用于采集足端多维度信息，结构简洁、易于生产制作，可靠性高，量程大、体积小，集成于四足机器人足部，有利于四足机器人足部运动的分析研究及控制，提高了机器人在变步态下非结构化地形的自适应以及变步态的稳定性，简化了其控制算法的难度及实时控制系统的设计，提高了机器人在各种不同环境，多种地形下的适应性。
附图说明
图1是本发明一种机器人足端多维度信息采集系统的示意图；
图2是本发明一种机器人足端多维度信息采集系统的爆炸示意图；
图3是图1中左外壳9的示意图；
图4是图1中三维力传感器3的立体图；
图5是图4中三维力传感器3的俯视图；
图6是图4中三维力传感器3的主视图；
图7是三维力传感器3上应变片的分布情况第一示意图；
图8是三维力传感器3上应变片的分布情况第二示意图；
图9是应变片的接线示意图。
图中：1-机器人小腿、2-足部外壳、3-三维力传感器、4-上基座、5-右外壳、6-测控模块、7-防滑垫、8-下基座、9-左外壳、10-布线槽、11-端子槽、12-应变片组、13-内腔、14～25-应变片、26-通讯接口、27-槽口、28-变截面通孔、30-应变梁。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1和2，本发明的实施例提供了一种机器人足端多维度信息采集系统，包括足部外壳2、三维力传感器3和测控模块6。
所述足部外壳2与四足机器人小腿1连接。所述三维力传感器3设置于所述足部外壳2内部，所述足部外壳2用以保护所述三维力传感器3使四足机器人足端可在复杂地形行进。
请参考图4、5和6，所述三维力传感器3设置于所述足部外壳2内，所述三维力传感器3的材质为高屈服强度金属材料，包括但不限于铝合金或弹簧钢或不锈钢等。所述三维力传感器3为中空三棱柱状，其棱边处倒圆角，所述三维力传感器3的三侧面分别为三应变梁30，即三所述应变梁30两两连接，每一所述应变梁30与其相邻的两所述应变梁30之间的夹角均为60°。所述三维力传感器3的一棱边处设有槽口27，所述槽口27断开使两所述应变力梁30彼此靠近的一端断开。
请参考图7和8，在三所述应变梁30中，其中两所述应变梁30的内侧面和外侧面均设有应变片组12，这两所述应变片组12处于同一水平面上；另一所述应变梁30的上端面和下端面均设有应变片组12，该应变片组12设置于竖直面内。每一所述应变片组12包括两应变片，每一所述应变梁30两侧的应变片组12的两应变片一一对应。所述应变片可通过粘接固定于所述应变梁30上，或在所述应变梁30上设置限位槽然后将所述应变片固定于所述限位槽内。
为了增大所述应变片14～25对受力的响应效果，所述应变梁选择变截面应变梁，即在每一所述应变梁30上位于两所述应变片组12之间设置变截面通孔28，两所述应变片组12相对于所述变截面通孔28对称，所述变截面通孔28可以选择单孔、双孔、双连孔和五连孔等通孔中的一种。也可以通过增大变截面通孔28的孔直径或者设计成扁圆孔来增大应变作用效果。
进一步的，每一所述应变梁30上的应变片组12位于所述变截面通孔28的孔壁最薄位置，即使每一所述应变梁30上的两应变片组12之间的孔壁厚度尽可能小，以增大对应变片14～25应变作用效果。
请参考图1和3，所述足部外壳2具体包括与所述三维力传感器3上部连接的上基座4、与所述三维力传感器3下部连接的下基座8、与所述三维力传感器3左侧连接的左外壳9及与所述三维力传感器3右侧连接的右外壳5。所述上基座4和所述下基座8均为棱边处倒圆角的扁平三棱柱，所述上基座4的下表面和所述下基座8的上表面的三顶角处均设有凸块，所述三维力传感器3的上表面固定连接所述上基座4的下表面上的凸块、所述三维力传感器3的下表面固定连接所述下基座8的上表面上的凸块。
所述三维力传感器3、所述上基座4和所述下基座8被所述左外壳9和所述右外壳5包围。这里，所述左外壳9和所述右外壳5均近似为半球形，所述左外壳9和所述右外壳5合拢并连接固定，二者内部形成容置所述三维力传感器3、所述上基座4和所述下基座8的内腔。
更进一步的，所述测控模块6设置于所述足部外壳2内，所述测控模块6设置于所述下基座8下部，所述左外壳9和所述右外壳5内部具有容置所述测控模块的空腔13，所述测控模块6容置于所述左外壳9和所述右外壳5内。
所述足部外壳2的下表面设有防滑垫7，所述左外壳9和所述右外壳5的下表面设有防滑垫槽29，所述防滑垫7固定于所述防滑垫槽29内。
所述测控模块6与各所述应变片14～25相连接，具体的，所述测控模块6包括电信号采集处理单元、MCU及通讯单元；所述电信号采集处理单元包括电信号滤波和放大的差动放器电路及电信号采集的AD转换芯片，所述电信号滤波和放大的差动放器电路通过导线连接各所述应变片14～25，连接方式参考附图9，所述上基座4和所述下基座8上还设有供导线穿过的线孔，所述左外壳9和所述右外壳5的内部均还设有容置导线的布线槽10。
所述电信号滤波和放大的差动放器电路获取各所述应变片14～25的受力信号，所述MCU连接所述AD转换芯片和所述通讯单元，所述AD转换芯片转化所述三维力传感器3的三应变梁30受力为电信号，并将该电信号传输至所述MCU进行计算获得所述足部外壳2受力。所述左外壳9或所述右外壳5的表面还设有端子槽11，所述端子槽11内设有与所述测控模块连接的接线端子，所述通讯单元26设置于所述右外壳5表面，所述通讯单元26用于向外部传输所述足部外壳2受力。
所述MCU根据各所述应变片14～25检测到的受力数据计算所述足部外壳2受力的具体计算方法如下：
步骤S101：分别对每一所述应变梁30上的各所述应变片14～25检测受力进行矢量运算，得到A、B、C三个方向上的力分量，记为Fraw＝(Fa,Fb,Fc)；
步骤S102：建立笛卡尔坐标系O-XYZ，其中X轴、Y轴水平设置，且X轴与一所述应变梁的中垂线重合，Z轴正方向竖直向上，在坐标系O-XYZ中，设定足端矢量力为Freal＝(Fx,Fy,FZ)；
步骤S103：通过变换矩阵M计算足端矢量力Freal，
Freal＝Fraw·M
其中，变换矩阵
三所述应变梁30围成三棱柱，且各所述应变片14～25分别设置各应变梁30上，由各个应变片14～25的相对位置，可知变换矩阵M中，可知变换矩阵M中
故变换矩阵
更进一步的，上述机器人足端多维度信息采集系统还包括设置于所述足部外壳2内用于检测三轴数据的三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴电子罗盘，所述测量模块6分别连接所述三轴加速度传感器、所述三轴陀螺仪传感器和所述三轴电子罗盘，并根据所述三轴数据计算所述足部外壳2的姿态角，具体计算方法如下：
步骤S201：建立系统的预测方程，根据卡尔曼滤波算法理论，系统的状态方程为
表示系统的状态，
为系统的先验状态，uk为系统的输入值，设定四元数q作为所要求解的系统的状态，且q＝[q0 q1 q2 q3]T；
步骤S202:设定由所述三轴陀螺仪传感器测量的三轴角速度分别为：ωx、ωy、ωz，由四元数的相关理论知识可得到系统状态间的旋转矩阵：
设系统坐标系b和惯性系n的旋转矩阵为
加入时间t并依据以上假设改写系统的状态方程为：
由于真实系统为离散系统，将上述状态方程离散化有：
结合卡尔曼滤波算法的状态方程，由于本系统中无合法的输入值，故
步骤S203：建立建立系统的误差修正方程，根据卡尔曼滤波算法原理，设Kk为卡尔曼增益，zk为测量值，
为测量值在预测方程中的期望，所以误差修正方程为：
由于此系统的测量值和状态值并非线性关系，故不可使用
运用拓展卡尔曼滤波理论使用
进行求解，在拓展卡尔曼滤波算法中，Kk由
确定，其中
为先验误差协方差矩阵由
确定，Pk为后验误差协方差矩阵，由
确定，Qk-1为所述三轴陀螺仪传感器测量噪声协方差矩阵，Rk为测量噪声的协方差矩阵，Hk为关联四元数q和由所述三轴电子罗盘测量的磁场强度的非线性方程的雅各比矩阵，Vk为关联四元数q和由所述三轴加速度传感器测量的三轴加速度的矫正矩阵；
步骤S204：更新卡尔曼增益Kk、计算出状态估计值q，由状态估计值q计算出所述足部外壳2的姿态角。
在本文中，所涉及的前、后、上、下等方位词是以附图中零部件位于图中以及零部件相互之间的位置来定义的，只是为了表达技术方案的清楚及方便。应当理解，所述方位词的使用不应限制本申请请求保护的范围。
在不冲突的情况下，本文中上述实施例及实施例中的特征可以相互结合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (9)
1.一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于，包括：
与机器人小腿相连的足部外壳；
设置于所述足部外壳内的三维力传感器，所述三维力传感器为中空三棱柱状，所述三维力传感器的三侧面分别为三应变梁，其中两所述应变梁的内侧面和外侧面均设有应变片组、另一所述应变梁的上端面和下端面均设有应变片组，每一所述应变片组包括两应变片，所述三维力传感器的一棱边处设有槽口，所述槽口断开使两所述应变梁彼此靠近的一端断开；
与各所述应变片连接的测控模块，所述测控模块用于根据各所述应变片检测到的受力数据计算所述足部外壳受力，具体计算方法如下：
步骤S101：分别对每一所述应变梁上的各所述应变片检测受力进行矢量运算，得到A、B、C三个方向上的力分量，记为Fraw＝(Fa,Fb,Fc)；
步骤S102：建立笛卡尔坐标系O-XYZ，其中X轴、Y轴水平设置，且X轴与一所述应变梁的中垂线重合，Z轴正方向竖直向上，在坐标系O-XYZ中，设定足端矢量力为Freal＝(Fx,Fy,FZ)；
步骤S103：通过变换矩阵M计算足端矢量力Freal，
Freal＝Fraw·M
其中，变换矩阵
由各个应变片的相对位置，可知变换矩阵M中
故变换矩阵
2.如权利要求1所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：还包括设置于所述足部外壳内用于检测三轴数据的三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴电子罗盘，所述测控模块分别连接所述三轴加速度传感器、所述三轴陀螺仪传感器和所述三轴电子罗盘，并根据所述三轴数据计算所述足部外壳的姿态角，具体计算方法如下：
步骤S201：建立系统的预测方程，根据卡尔曼滤波算法理论，系统的状态方程为
表示系统的状态，
为系统的先验状态，uk为系统的输入值，设定四元数q作为所要求解的系统的状态，且q＝[q0 q1 q2 q3]T；
步骤S202:设定由所述三轴陀螺仪传感器测量的三轴角速度分别为：ωx、ωy、ωz，由四元数的相关理论知识可得到系统状态间的旋转矩阵：
设系统坐标系b和惯性系n的旋转矩阵为
加入时间t并依据以上假设改写系统的状态方程为：
由于真实系统为离散系统，将上述状态方程离散化有：
结合卡尔曼滤波算法的状态方程，由于本系统中无合法的输入值，故
步骤S203：建立系统的误差修正方程，根据卡尔曼滤波算法原理，设Kk为卡尔曼增益，zk为测量值，
为测量值在预测方程中的期望，所以误差修正方程为：
由于此系统的测量值和状态值并非线性关系，故不可使用
运用拓展卡尔曼滤波理论使用
进行求解，在拓展卡尔曼滤波算法中，Kk由
确定，其中
为先验误差协方差矩阵由
确定，Pk为后验误差协方差矩阵，由
确定，Qk-1为所述三轴陀螺仪传感器测量噪声协方差矩阵，Rk为测量噪声的协方差矩阵，Hk为关联四元数q和由所述三轴电子罗盘测量的磁场强度的非线性方程的雅各比矩阵，Vk为关联四元数q和由所述三轴加速度传感器测量的三轴加速度的矫正矩阵；
步骤S204：更新卡尔曼增益Kk、计算出状态估计值q，由状态估计值q计算出所述足部外壳的姿态角。
3.如权利要求1所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：每一所述应变梁上位于两所述应变片组之间设有变截面通孔，两所述应变片组相对于所述变截面通孔对称，所述通孔为单孔、双孔、双连孔和五连孔中的一种。
4.如权利要求3所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：每一所述应变梁上的应变片组位于所述变截面通孔的孔壁最薄位置。
5.如权利要求1所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：所述测控模块包括电信号采集处理单元、MCU及通讯单元，所述电信号采集处理单元包括电信号滤波和放大的差动放器电路及电信号采集的AD转换芯片，所述MCU连接所述AD转换芯片和所述通讯单元，所述电信号采集处理单元转化所述三维力传感器的三应变梁受力为电信号，并将该电信号传输至所述MCU进行计算获得所述足部外壳受力，所述通讯单元用于向外部传输所述足部外壳受力。
6.如权利要求1所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：所述足部外壳包括与所述三维力传感器上部连接的上基座、与所述三维力传感器下部连接的下基座、与所述三维力传感器左侧连接的左外壳及与所述三维力传感器右侧连接的右外壳，所述上基座和所述下基座均为扁平三棱柱，所述三维力传感器、所述上基座和所述下基座被所述左外壳和所述右外壳包围。
7.如权利要求6所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：所述测控模块设置于所述下基座下部，所述测控模块容置于所述左外壳和所述右外壳内。
8.如权利要求6所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：所述足部外壳的下表面设有防滑垫，所述左外壳和所述右外壳的下表面设有防滑垫槽，所述防滑垫固定于所述防滑垫槽内。
9.如权利要求1所述的一种机器人足端多维度信息采集系统，其特征在于：所述三维力传感器的材质为高屈服强度金属材料。
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