CN112549022A - 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器 - Google Patents

空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器 Download PDF

Info

Publication number
CN112549022A
CN112549022A CN202011301412.0A CN202011301412A CN112549022A CN 112549022 A CN112549022 A CN 112549022A CN 202011301412 A CN202011301412 A CN 202011301412A CN 112549022 A CN112549022 A CN 112549022A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
spatial position
robot arm
determining
tail end
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011301412.0A
Other languages
English (en)
Inventor
郑俊潮
王剑
周海亮
林健辉
牛付坤
陡益帆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN202011301412.0A priority Critical patent/CN112549022A/zh
Publication of CN112549022A publication Critical patent/CN112549022A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop

Abstract

本发明公开了一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器，该方法包括：通过机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定机器人的机器臂末端的第一空间位置；通过机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定机器人的机器臂末端的第二空间位置；确定第一空间位置与第二空间位置之间的空间位置差值，作为机器人的机器臂末端的空间位置误差；并确定空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围；若空间位置误差的绝对值超过设定误差范围，则根据空间位置误差的绝对值对第一空间位置进行校准。该方案，通过对机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，能够提高机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性。

Description

空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器
技术领域
本发明属于机器人技术领域，涉及空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器，具体涉及一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器，尤其涉及一种实时测量六轴机器人机器臂末端空间位置的方法、装置、机器人、存储介质及处理器。
背景技术
随着工业机器人的迅速发展，工业机器人的应用越来越广泛，同时对工业机器人的性能要求也越来越高，对于六轴机器人这种串联型工业机器人，可能机器人臂轴的实际与名义结构参数存在偏差(如名义上机器臂轴的长度为50cm，但实际上长度为51cm)、以及在不同工况负载使关节产生转角偏差，均会影响到六轴机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性。而六轴机器人的机器臂末端的空间位置，是控制六轴机器人的机器臂运动状态的基础，所以能够实时准确获得机器臂末端的空间位置十分重要，随着处理器由最初的单核架构发展到如今的多核异核架构提高对多核异构处理器运行效率的利用也十分重要。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器，以解决机器人的实际与名义结构参数存在偏差、以及在不同工况负载使关节产生转角偏差，会影响到机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性的问题，达到通过对机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，能够提高机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性的效果。
本发明提供一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，包括：通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置；通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差；并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围；若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准。
在一些实施方式中，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。
具体地，可以是通过编码器获得各轴转动的角度跟轴长一起计算获取各轴末端空间位置的位移，通过累加各轴末端的空间位置来获取机器臂末端的空间位置。
在一些实施方式中，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系；利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移；根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置；根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数个所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，包括：确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据；在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据；在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。
与上述方法相匹配，本发明另一方面提供一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，包括：第一确定单元，被配置为通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置；第二确定单元，被配置为通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；校准单元，被配置为确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差；并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围；所述校准单元，还被配置为若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准。
在一些实施方式中，所述第一确定单元，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。
在一些实施方式中，所述第二确定单元，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，所述第二确定单元，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，所述第二确定单元，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系；利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，所述第二确定单元，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移；根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置；根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数个所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，所述校准单元，根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，包括：确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据；在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据；在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。
与上述装置相匹配，本发明再一方面提供一种机器人，包括：以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置。
与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
由此，本发明的方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，通过对机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，能够提高串联型工业机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法的一实施例的流程示意图；
图2为本发明的方法中根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例的流程示意图；
图3为本发明的方法中利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例的流程示意图；
图4为本发明的方法中对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例的流程示意图；
图5为本发明的方法中根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准的一实施例的流程示意图；
图6为本发明的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置的一实施例的结构示意图；
图7为加速度数据采集系统的一实施例的硬件结构示意图；
图8为单位时间内空间位移示意图；
图9为当前时刻空间位置数据的一实施例的核间通信流程示意图；
图10为实时获得空间位置的一实施例的流程示意图；
图11为校验空间位置的一实施例的流程示意图。
结合附图，本发明实施例中附图标记如下：
102-第一确定单元；104-第二确定单元；106-校准单元。
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，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，如图1所示本发明的方法的一实施例的流程示意图。该机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法可以包括：步骤S110至步骤S140。
在步骤S110处，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。
在一些实施方式中，步骤S110中通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。如，通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器获取的数据，计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
在步骤S120处，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
在一些实施方式中，步骤S120中通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
具体地，由于六轴机器人的机器臂末端对空间位置定位要求很高，利用加速传感器获取机器人的机器臂未端的空间位置，可以协助校验机器人使用各轴电机编码器计算所得六轴机器人的机器臂未端的空间位置的准确度。通过获得加速传感器采集到的加速度数据，来计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置，跟原有系统使用的空间位置对比，生成偏移数据和补偿数据，对空间位置进行校正，可以有效地提高六轴机器人的机器臂末端的空间位置的准确性和机器臂运动的稳定性。
在一些实施方式中，可以结合图2所示本发明的方法中根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例流程示意图，进一步说明根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的具体过程，可以包括：步骤S210和步骤S220。
步骤S210，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。具体地，通过多核异构处理器，实时处理加速度传感器采集到的加速度数据，得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置。如，异核架构处理器架构中的一个DSP核心，用于处理加速传感器采集到的加速度数据以获取六轴机器人的机器臂末端的空间位置，可用于协助机器人原有的定位系统进行校正，使机器臂末端空间位置的定位更加准确和稳定。
在一些实施方式中，可以结合图3所示本发明的方法中利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S210中利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的具体过程，可以包括：步骤S310和步骤S320。
步骤S310，在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系。
具体地，在六轴机器人进入运动模式(即六轴机器人上电开始工作)后，异构多核处理器中的一个DSP核心处理器Core(即核心)，对加速度传感器获取的加速度数据进行滤波，对六轴机器人的机器臂末端运动进行建模，即以六轴机器人刚开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系。
步骤S320，利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
具体地，当六轴机器人启动后，六轴机器人的机器臂末端将回到原点，空间坐标将是(X0，Y0，Z0)。加速度传感器模块(即加速度传感器)放置在六轴机器人的机器臂末端上，加速度传感器由前向传感器、侧向传感器、垂直传感器三个传感器组成，然后将获取的六轴机器人的机器臂末端的X、Y、Z轴方向的加速度数据，通过总线传送到异构多核处理器(如异构多核主控处理器)进行处理，异构多核主控处理器使用其内部的一个DSP核心处理器Core对加速度数据进行处理。由于加速度传感器本身噪声比较大，且受动作影响很大，直接使用从加速传感器得到的加速度数据进行计算六轴机器人的机器臂末端的运动位移(即位置信息)会出现较大的误差，所以需要对加速传感器采集到的加速度数据进行滤波。机器臂末端完成一段空间位移需要一定的帧数，并且在此过程中加速度传感器采集到的加速度数据是稳定的。因此采用取平均值的方法处理从加速度传感器获取的加速度数据。结合运动模型(即以六轴机器人刚开始运动时的位置为坐标原点建的立坐标系)的特点，取均值滤波的分母为一段时间所需要的帧数(如滤波次数)，来保证采集到的加速度数据平稳、且计算得到的位移空间不失真。
由此，通过处理加速度数据，生成的机器臂末端的实时空间坐标位置，并传输给异构多核处理器其它核间处理器，以在运动控制中监控、补偿、校正六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
在一些实施方式中，可以结合图4所示本发明的方法中对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S320中对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置的具体过程，可以包括：步骤S410至步骤S430。
步骤S410，按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移。
步骤S420，根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置。
步骤S430，根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数个所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
具体地，以对加速度数据的滤波周期为单位时间T，通过单位时间T的滤波后，获取X、Y、Z各个方向的加速度数据，然后进行运算。如图2所示的例子，通过计算得到在单位时间T内X、Y、Z方向的位移(△X、△Y、△Z)，使用上个时间点为坐标原点(X、Y、Z)，加上当前计算得到的单位时间位移就获得当前时刻的空间位置(X+△X，Y+△Y，Z+△Z)。
Xn＝△X0+△X1+△X2+…+△Xn-1+△Xn。
Yn＝△Y0+△Y1+△Y2+…+△Yn-1+△Yn。
Zn＝△Z0+△Z1+△Z2+…+△Zn-1+△Zn。
由上面的公式所示获取单位时间T的位移的距离通过单位时间T的不断累加，得到当前时刻机器臂末端的空间位置(Xn，Yn，Zn)，n为对加速度传感器采集到的加速度数据进行采样的滤波次数。
步骤S220，将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
具体地，采用异构多核处理器中的一个DSP核心处理器对加速传感器采集到的加速度数据进行处理，由于异构多核处理器各核心的并行执行处理，所以其它核心处理器能实时获得到机器人的机器臂末端的空间位置，即其它核心处理器从核间共享内存读取到的利用机器人的机器臂末端上的加速传感器的加速度数据处理获得的当前时刻末端空间位置，能够提高对多核异构处理器运行效率的利用率。
在步骤S130处，确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差。并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围。
在步骤S140处，若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，以减小所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值。
具体地，通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置后，与利用机器人的机器臂末端上的加速传感器获得的当前时刻末端空间位置进行对比，当二者的误差超过一定的范围，将执行校正算法，生成偏移数据和补偿数据，对六轴机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，保证六轴机器人的机器臂末端空间位置的正确性，来使机器人工作得到稳定的保证。
在一些实施方式中，可以结合图5所示本发明的方法中根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S140中根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准的具体过程，可以包括：步骤S510至步骤S530。
步骤S510，确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据。即，通过取误差的绝对值的平均值进行补偿。
步骤S520，在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据。
步骤S530，在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。
具体地，通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器获取的数据，计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置后，与从核间共享内存读取到的利用六轴机器人的机器臂末端上的加速传感器的加速度数据处理获得的当前时刻末端空间位置进行对比，当二者的误差超过一定的范围，将执行校正算法，生成偏移数据和补偿数据，对六轴机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，保证六轴机器人的机器臂末端空间位置的正确性，来使机器人工作得到稳定的保证。这样，通过算法计算生成六轴机器人的机器臂末端的空间位置的偏移数据和补偿数据，能够进一步提高六轴机器人的机器臂末端的定位空间位置精度。
经大量的试验验证，采用本实施例的技术方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，通过对机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，能够提高串联型工业机器人的机器臂末端的空间位置定位准确性。
根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法的一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置。参见图6所示本发明的装置的一实施例的结构示意图。该机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置可以包括：第一确定单元102、第二确定单元104和校准单元106。
其中，第一确定单元102，被配置为通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。该第一确定单元102的具体功能及处理参见步骤S110。
在一些实施方式中，所述第一确定单元102，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：所述第一确定单元102，具体还被配置为根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。如，通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器获取的数据，计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
第二确定单元104，被配置为通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理参见步骤S120。
在一些实施方式中，所述第二确定单元104，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：所述第二确定单元104，具体还被配置为根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
具体地，由于六轴机器人的机器臂末端对空间位置定位要求很高，利用加速传感器获取机器人的机器臂未端的空间位置，可以协助校验机器人使用各轴电机编码器计算所得六轴机器人的机器臂未端的空间位置的准确度。通过获得加速传感器采集到的加速度数据，来计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置，跟原有系统使用的空间位置对比，生成偏移数据和补偿数据，对空间位置进行校正，可以有效地提高六轴机器人的机器臂末端的空间位置的准确性和机器臂运动的稳定性。
在一些实施方式中，所述第二确定单元104，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
所述第二确定单元104，具体还被配置为利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S210。具体地，通过多核异构处理器，实时处理加速度传感器采集到的加速度数据，得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置。如，异核架构处理器架构中的一个DSP核心，用于处理加速传感器采集到的加速度数据以获取六轴机器人的机器臂末端的空间位置，可用于协助机器人原有的定位系统进行校正，使机器臂末端空间位置的定位更加准确和稳定。
在一些实施方式中，所述第二确定单元104，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
所述第二确定单元104，具体还被配置为在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S310。
具体地，在六轴机器人进入运动模式(即六轴机器人上电开始工作)后，异构多核处理器中的一个DSP核心处理器Core(即核心)，对加速度传感器获取的加速度数据进行滤波，对六轴机器人的机器臂末端运动进行建模，即以六轴机器人刚开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系。
所述第二确定单元104，具体还被配置为利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S320。
具体地，当六轴机器人启动后，六轴机器人的机器臂末端将回到原点，空间坐标将是(X0，Y0，Z0)。加速度传感器模块(即加速度传感器)放置在六轴机器人的机器臂末端上，加速度传感器由前向传感器、侧向传感器、垂直传感器三个传感器组成，然后将获取的六轴机器人的机器臂末端的X、Y、Z轴方向的加速度数据，通过总线传送到异构多核处理器(如异构多核主控处理器)进行处理，异构多核主控处理器使用其内部的一个DSP核心处理器Core对加速度数据进行处理。由于加速度传感器本身噪声比较大，且受动作影响很大，直接使用从加速传感器得到的加速度数据进行计算六轴机器人的机器臂末端的运动位移(即位置信息)会出现较大的误差，所以需要对加速传感器采集到的加速度数据进行滤波。机器臂末端完成一段空间位移需要一定的帧数，并且在此过程中加速度传感器采集到的加速度数据是稳定的。因此采用取平均值的装置处理从加速度传感器获取的加速度数据。结合运动模型(即以六轴机器人刚开始运动时的位置为坐标原点建的立坐标系)的特点，取均值滤波的分母为一段时间所需要的帧数(如滤波次数)，来保证采集到的加速度数据平稳、且计算得到的位移空间不失真。
由此，通过处理加速度数据，生成的机器臂末端的实时空间坐标位置，并传输给异构多核处理器其它核间处理器，以在运动控制中监控、补偿、校正六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
在一些实施方式中，所述第二确定单元104，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
所述第二确定单元104，具体还被配置为按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S410。
所述第二确定单元104，具体还被配置为根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S420。
所述第二确定单元104，具体还被配置为根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数个所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S430。
具体地，以对加速度数据的滤波周期为单位时间T，通过单位时间T的滤波后，获取X、Y、Z各个方向的加速度数据，然后进行运算。如图2所示的例子，通过计算得到在单位时间T内X、Y、Z方向的位移(△X、△Y、△Z)，使用上个时间点为坐标原点(X、Y、Z)，加上当前计算得到的单位时间位移就获得当前时刻的空间位置(X+△X，Y+△Y，Z+△Z)。
Xn＝△X0+△X1+△X2+…+△Xn-1+△Xn。
Yn＝△Y0+△Y1+△Y2+…+△Yn-1+△Yn。
Zn＝△Z0+△Z1+△Z2+…+△Zn-1+△Zn。
由上面的公式所示获取单位时间T的位移的距离通过单位时间T的不断累加，得到当前时刻机器臂末端的空间位置(Xn，Yn，Zn)，n为对加速度传感器采集到的加速度数据进行采样的滤波次数。
所述第二确定单元104，具体还被配置为将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。该第二确定单元104的具体功能及处理还参见步骤S220。
具体地，采用异构多核处理器中的一个DSP核心处理器对加速传感器采集到的加速度数据进行处理，由于异构多核处理器各核心的并行执行处理，所以其它核心处理器能实时获得到机器人的机器臂末端的空间位置，即其它核心处理器从核间共享内存读取到的利用机器人的机器臂末端上的加速传感器的加速度数据处理获得的当前时刻末端空间位置，能够提高对多核异构处理器运行效率的利用率。
校准单元106，被配置为确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差。并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围。该校准单元106的具体功能及处理参见步骤S130。
所述校准单元106，还被配置为若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，以减小所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值。该校准单元106的具体功能及处理还参见步骤S140。
具体地，通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置后，与利用机器人的机器臂末端上的加速传感器获得的当前时刻末端空间位置进行对比，当二者的误差超过一定的范围，将执行校正算法，生成偏移数据和补偿数据，对六轴机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，保证六轴机器人的机器臂末端空间位置的正确性，来使机器人工作得到稳定的保证。
在一些实施方式中，所述校准单元106，根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，包括：
所述校准单元106，具体还被配置为确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据。该校准单元106的具体功能及处理还参见步骤S510。
所述校准单元106，具体还被配置为在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据。该校准单元106的具体功能及处理还参见步骤S520。
所述校准单元106，具体还被配置为在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。该校准单元106的具体功能及处理还参见步骤S530。
通过算法计算生成六轴机器人的机器臂末端的空间位置的偏移数据和补偿数据，能够进一步提高六轴机器人的机器臂末端的定位空间位置精度。
由于本实施例的装置所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，使机器臂末端空间位置的定位更加准确和稳定。
根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置的一种机器人。该机器人可以包括：以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置。
对于六轴机器人而言，六轴机器人的准确性和运动稳定性就体现在机器臂的运动控制上，运动算法中对六轴机器人的机器臂末端的空间位置需要进行实时获取，并进行调整运动状态，通过一个闭环的运动系统，将六轴机器人的机器臂末端移动到指定的空间位置。六轴机器人的机器臂末端空间位置就如同机器人的眼睛一样，如果不能准确地获取六轴机器人的机器臂末端的空间位置，机器人就会很难正常工作，可见获取六轴机器人的机器臂末端空间位置的重要性。
在一些实施方式中，本发明的方案，提供一种实时测量六轴机器人机器臂末端空间位置的方法，使用异核架构处理器，该异构多核处理器中包含了多种不同处理器核心，如DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)处理器、ARM处理器(Advanced RISCMachine，低功耗成本的第一款RISC微处理器)等核心处理器。异核架构处理器架构中的一个DSP核心，用于处理加速传感器采集到的加速度数据以获取六轴机器人的机器臂末端的空间位置，可用于协助机器人原有的定位系统进行校正，使机器臂末端空间位置的定位更加准确和稳定。
具体地，本发明的方案，通过多核异构处理器，实时处理加速度传感器采集到的加速度数据，得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
随着处理器由最初的单核架构发展到如今的多核异核架构，机器人处理器采用异构多核处理器的芯片(如TI公司的AM5728异构多核处理器的芯片)，异构多核处理器的芯片里面包含了多个处理器核心，采用异构多核处理器中的一个DSP核心处理器对加速传感器采集到的加速度数据进行处理，提高对多核异构处理器运行效率的利用率，由于异构多核处理器各核心的并行执行处理，所以其它核心处理器能实时获得到机器人的机器臂末端的空间位置。
本发明的方案，通过算法计算生成六轴机器人的机器臂末端的空间位置的偏移数据和补偿数据，能够进一步提高六轴机器人的机器臂末端的定位空间位置精度。
由于六轴机器人的机器臂末端对空间位置定位要求很高，利用加速传感器获取机器人的机器臂未端的空间位置，可以协助校验机器人使用各轴电机编码器计算所得六轴机器人的机器臂未端的空间位置的准确度。通过获得加速传感器采集到的加速度数据，来计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置，跟原有系统使用的空间位置对比，生成偏移数据和补偿数据，对空间位置进行校正。这样，就可以有效地提高六轴机器人的机器臂末端的空间位置的准确性和机器臂运动的稳定性。
下面结合图7至图11所示的例子，对本发明的方案的具体实现过程进行示例性说明。
在本发明的方案中，在六轴机器人进入运动模式(即六轴机器人上电开始工作)后，异构多核处理器中的一个DSP核心处理器Core(即核心)，对加速度传感器获取的加速度数据进行滤波，对六轴机器人的机器臂末端运动进行建模，即以六轴机器人刚开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系。通过处理加速度数据，生成的机器臂末端的实时空间坐标位置，并传输给异构多核处理器其它核间处理器，以在运动控制中监控、补偿、校正六轴机器人的机器臂末端的空间位置。
图7为加速度数据采集系统的一实施例的硬件结构示意图。如图7所示，在加速度数据采集系统中，加速度传感器模块(即加速度传感器)采集到的加速度数据，能够通过总线传输至异构多核处理器。
当六轴机器人启动后，六轴机器人的机器臂末端将回到原点，空间坐标将是(X0，Y0，Z0)。如图7所示的硬件结构中，加速度传感器模块(即加速度传感器)放置在六轴机器人的机器臂末端上，加速度传感器由前向传感器、侧向传感器、垂直传感器三个传感器组成，然后将获取的六轴机器人的机器臂末端的X、Y、Z轴方向的加速度数据，通过总线传送到异构多核处理器(如异构多核主控处理器)进行处理，异构多核主控处理器使用其内部的一个DSP核心处理器Core对加速度数据进行处理。
由于加速度传感器本身噪声比较大，且受动作影响很大，直接使用从加速传感器得到的加速度数据进行计算六轴机器人的机器臂末端的运动位移(即位置信息)会出现较大的误差，所以需要对加速传感器采集到的加速度数据进行滤波。机器臂末端完成一段空间位移需要一定的帧数，并且在此过程中加速度传感器采集到的加速度数据是稳定的。因此采用取平均值的方法处理从加速度传感器获取的加速度数据。使用里程计运动模型，里程计运动模式通过传感器可以方便测得机器人的运动，如加速度传感器可以测得六轴机器人的机器臂末端的空间运动里程。取均值滤波的分母为一段时间所需要的帧数(如滤波次数)比如在1us中采样了10个加速度传感器数据，将这10个加速度传感器的数据进行累加然后除以10得到这1ns的加速度均值作为这1us时间段的加速度，从而保证采集到的加速度数据平稳、且计算得到的位移空间不失真。
图8为单位时间内空间位移示意图。图10为实时获得空间位置的一实施例的流程示意图。
如图10所示，以对加速度数据的滤波周期为单位时间T，通过单位时间T的滤波后，获取X、Y、Z各个方向的加速度数据，然后进行运算。如图8所示的例子，通过计算得到在单位时间T内X、Y、Z方向的位移(△X、△Y、△Z)，使用上个时间点为坐标原点(X、Y、Z)，加上当前计算得到的单位时间位移就获得当前时刻的空间位置(X+△X，Y+△Y，Z+△Z)。
Xn＝△X0+△X1+△X2+…+△Xn-1+△Xn；
Yn＝△Y0+△Y1+△Y2+…+△Yn-1+△Yn；
Zn＝△Z0+△Z1+△Z2+…+△Zn-1+△Zn。
由上面的公式所示获取单位时间T的位移的距离通过单位时间T的不断累加，得到当前时刻机器臂末端的空间位置(Xn，Yn，Zn)，n为对加速度传感器采集到的加速度数据进行采样的滤波次数(有误)n为滤波周期的次数。
图9为当前时刻空间位置数据的一实施例的核间通信流程示意图。如图9所示，用于六轴机器人的机器臂末端的空间位置计算的核心处理器Core，将实时获得的空间位置放置在核间共享内存指定的位置中。其它异构核间核心将通过读取核间共享内存指定位置，获得当前机器人机器臂末端的空间位置。
图11为运动算法校验空间位置的一实施例的流程示意图。如图11所示，其它异构核心处理器在运动算法控制机器臂运动时运动到中使用的空间位置(比如算法中判断机器臂是否已到达预期的空间位置，用户想获取机器人机器臂末端的空间位置坐标等)是通过六轴机器人的机器臂的每个轴电机编码器获取的数据，计算得到六轴机器人的机器臂末端的空间位置(如通过对每个轴的位移范围进行累加)，与从核间共享内存读取到的利用六轴机器人的机器臂末端上的加速传感器的加速度数据处理获得的当前时刻末端空间位置进行对比，当二者的误差超过一定的范围，将执行校正算法(如对编码器所获得的空间位置进行修正)，生成偏移数据(如二者的误差绝对差值)和补偿数据(如补偿二者误差绝对差值的平均值)，对六轴机器人的机器臂末端的空间位置进行校准，保证六轴机器人的机器臂末端空间位置的正确性，来使机器人工作得到稳定的保证。
上述实施方式为本发明的方案的一个实施方式，但本发明的方案的实施方式并不受上述实施方式的限制，不限于六轴机器人，其它关节机器人也可以采用这个方法。
由于本实施例的机器人所实现的处理及功能基本相应于前述图6所示的装置的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，可以有效地提高六轴机器人的机器臂末端的空间位置的准确性和机器臂运动的稳定性。
根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法的一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
由于本实施例的存储介质所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，可以保证六轴机器人的机器臂末端空间位置的正确性。
根据本发明的实施例，还提供了对应于机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法的一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
由于本实施例的处理器所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图5所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过根据机器人(如串联型工业机器人)的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据确定机器人的机器臂末端的第一空间位置，根据加速度传感器采集到的机器人的机器臂末端的加速度数据确定机器人的机器臂末端的第二空间位置，在第一空间位置与第二空间位置之间的误差超过设定范围的情况下，对机器人的机器臂模块的空间位置进行校准，可以使机器人工作得到稳定的保证。
综上，本领域技术人员容易理解的是，在不冲突的前提下，上述各有利方式可以自由地组合、叠加。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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权利要求范围之内。

Claims (17)

1.一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，包括：
通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置；
通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；
确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差；并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围；
若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准。
2.根据权利要求1所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：
根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据进行计算处理，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。
3.根据权利要求1所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
4.根据权利要求3所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；
将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
5.根据权利要求4所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系；
利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
6.根据权利要求5所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移；
根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置；
根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法，其特征在于，根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，包括：
确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据；
在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据；
在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。
8.一种机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，被配置为通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置；
第二确定单元，被配置为通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；
校准单元，被配置为确定所述第一空间位置与所述第二空间位置之间的空间位置差值，作为所述机器人的机器臂末端的空间位置误差；并确定所述空间位置误差的绝对值是否超过设定误差范围；
所述校准单元，还被配置为若所述空间位置误差的绝对值超过所述设定误差范围，则根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准。
9.根据权利要求8所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述第一确定单元，通过所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置，包括：
根据由所述机器人的机器臂的每个轴的电机编码器获取的数据，确定所述机器人的机器臂末端的第一空间位置。
10.根据权利要求8所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述第二确定单元，通过所述机器人的机器臂末端的加速度传感器，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
11.根据权利要求10所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述第二确定单元，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置；
将该一个核处理器自身确定的所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，写入所述异构多核处理器的核间共享内存中的设定存储位置中，以便所述异构多核处理器中的其它核处理器能够通过读取所述核间共享内存中的设定存储位置，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
12.根据权利要求11所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述第二确定单元，利用异构多核处理器中的一个核处理器，根据由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据，确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
在所述机器人进入运动模式的情况下，利用异构多核处理器中的一个核处理器，以所述机器人开始运动时的位置为坐标原点，建立坐标系；
利用异构多核处理器中的一个核处理器，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，并根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
13.根据权利要求12所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述第二确定单元，对由所述机器人的机器臂末端的加速度传感器获取的加速度数据进行滤波处理，根据所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置，包括：
按设定的滤波周期，对所述加速度传感器的设定方向上的加速度数据进行滤波后，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移；
根据所述坐标原点、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期内结束时的位移，计算所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置；
根据所述加速度传感器按所述滤波周期进行滤波的滤波次数、以及所述机器人的机器臂末端在当前的一个所述滤波周期结束时的当前空间位置，计算所述机器人的机器臂末端在累计所述滤波次数个所述滤波周期结束时的累计空间位置，作为所述滤波处理后的加速度数据确定所述机器人的机器臂末端的第二空间位置。
14.根据权利要求8至13中任一项所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置，其特征在于，所述校准单元，根据所述空间位置误差的绝对值对所述第一空间位置进行校准，包括：
确定所述空间位置误差的绝对值的平均值，作为补偿数据；
在所述第一空间位置大于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置减小所述补偿数据；
在所述第一空间位置小于所述第二空间位置的情况下，使所述第一空间位置增加所述补偿数据。
15.一种机器人，其特征在于，包括：如权利要求8至14中任一项所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定装置。
16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任一项所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
17.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的机器人的机器臂末端的空间位置的确定方法。
CN202011301412.0A 2020-11-19 2020-11-19 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器 Pending CN112549022A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011301412.0A CN112549022A (zh) 2020-11-19 2020-11-19 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011301412.0A CN112549022A (zh) 2020-11-19 2020-11-19 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112549022A true CN112549022A (zh) 2021-03-26

Family

ID=75043879

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011301412.0A Pending CN112549022A (zh) 2020-11-19 2020-11-19 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112549022A (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150322647A1 (en) * 2006-01-18 2015-11-12 Board Of Regents Of The Nevada System Of Higher Education, On Behalf Of The University Of Nevada, Coordinated joint motion control system with position error correction
CN108527373A (zh) * 2018-06-28 2018-09-14 深圳清华大学研究院 机械臂的参数测量与辨识方法及装置、终端、存储介质
CN109129482A (zh) * 2018-08-29 2019-01-04 武汉理工大学 一种动态补偿机器人直线导轨运动误差的方法
JP2019051558A (ja) * 2017-09-12 2019-04-04 株式会社ヒロテック 位置ズレ検査装置および位置ズレ検査方法
CN110076776A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 南京云图机器人科技有限公司 一种使用惯性器件提升机器人稳定性的方法
CN110152211A (zh) * 2019-06-12 2019-08-23 兰州理工大学 一种患者承载医用机械臂误差补偿系统及方法
CN111546334A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 中国科学院沈阳自动化研究所 一种减小轮廓误差的工业机器人在线位姿误差补偿方法
CN111716355A (zh) * 2020-06-16 2020-09-29 海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司 机器人绝对定位精度补偿系统及方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150322647A1 (en) * 2006-01-18 2015-11-12 Board Of Regents Of The Nevada System Of Higher Education, On Behalf Of The University Of Nevada, Coordinated joint motion control system with position error correction
JP2019051558A (ja) * 2017-09-12 2019-04-04 株式会社ヒロテック 位置ズレ検査装置および位置ズレ検査方法
CN108527373A (zh) * 2018-06-28 2018-09-14 深圳清华大学研究院 机械臂的参数测量与辨识方法及装置、终端、存储介质
CN109129482A (zh) * 2018-08-29 2019-01-04 武汉理工大学 一种动态补偿机器人直线导轨运动误差的方法
CN110076776A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 南京云图机器人科技有限公司 一种使用惯性器件提升机器人稳定性的方法
CN110152211A (zh) * 2019-06-12 2019-08-23 兰州理工大学 一种患者承载医用机械臂误差补偿系统及方法
CN111546334A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 中国科学院沈阳自动化研究所 一种减小轮廓误差的工业机器人在线位姿误差补偿方法
CN111716355A (zh) * 2020-06-16 2020-09-29 海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司 机器人绝对定位精度补偿系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7391701B2 (ja) 定常横方向偏差の除去方法、装置、記憶媒体、及びプログラム
CN110672017B (zh) 一种激光位移传感器振动补偿平台
CN111238535B (zh) 一种基于因子图的imu误差在线标定方法
KR20160074595A (ko) 회전축을 중심으로 하는 객체의 회전각을 결정하기 위한 방법 및 장치
CN107830871B (zh) 一种补偿陀螺仪角速度数据的方法、装置、陀螺仪和系统
US20230271656A1 (en) Robot state estimation method, computer-readable storage medium, and legged robot
CN110340909A (zh) 使用电动机编码器和传感器来进行学习控制的机器人系统
CN107782304A (zh) 移动机器人的定位方法及装置、移动机器人及存储介质
CN114132323B (zh) 一种基于陀螺仪和方向盘转角的轮胎转角分析方法
CN112549022A (zh) 空间位置的确定方法、装置、机器人、存储介质及处理器
CN116499696B (zh) 一种提高风洞模型试验模型姿态角动态精度的方法
CN113581288A (zh) 自动驾驶横向偏移动态修正方法、装置、设备及存储介质
CN109674480B (zh) 一种基于改进互补滤波的人体运动姿态解算方法
CN116481543A (zh) 一种移动机器人多传感器融合双层滤波定位方法
CN114102594B (zh) 机械臂关节及初始位置确定方法、装置、设备和存储介质
CN108592838B (zh) 工具坐标系的标定方法、装置以及计算机存储介质
CN112560762A (zh) 车体回转角度数据处理方法、装置、控制器以及介质
CN112556570B (zh) 用于工程机械的旋转角度数据处理方法、装置以及介质
CN112595348B (zh) 用于商用车驾驶智能的imu数据标定系统及标定方法
CN112904882A (zh) 机器人的运动校正方法、装置、机器人以及上位机
CN112256035A (zh) 一种底盘漂移控制方法、系统、装置和agv小车
CN111572625A (zh) 一种电动转向机转向绝对角度虚拟计算方法及装置
CN111366911A (zh) 多台agv定位一致性标定方法、装置和电子终端
CN113848780B (zh) 一种多核异构处理器架构下的高机动平台姿态解算装置及方法
CN112781543B (zh) 农机的车轮转角测量方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210326

RJ01 Rejection of invention patent application after publication