CN112659115B

CN112659115B - 工业机器人控制方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN112659115B
Application number: CN201910978376.2A
Authority: CN
Inventors: 王光能; 李小凤; 刘苗; 张鹏; 张国平; 陈健亨; 高云峰
Original assignee: Shenzhen Dazu Robot Co ltd
Current assignee: Shenzhen Dazu Robot Co ltd
Priority date: 2019-10-15
Filing date: 2019-10-15
Publication date: 2022-12-09
Anticipated expiration: 2039-10-15
Also published as: CN112659115A

Abstract

本发明公开了一种工业机器人控制方法、装置、计算机设备及存储介质，通过定时获取智能终端的多传感数据；对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据；获取工业机器人控制端的当前位置数据，将当前位置数据加上相对位移数据，得到位置命令数据；将位置命令数据和姿态角数据发送至所述工业机器人；直接通过控制智能终端的移动即可实现控制工业机器人的运动，操作简单，且不需要额外购买设备，从而不但实现了对工业机器人运动的智能控制，还进一步降低了生产成本。

Description

工业机器人控制方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及工业自动化运动控制领域，尤其涉及一种工业机器人控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。工业机器人作为一种对生产条件和生产环境适应性和灵活性很强的自动化设备，其在机械制造、零件加工和装配以及服务医疗行业等领域有着广泛应用。目前，使用工业机器人时，大部分都是通过Kinect体感器摄像头或者3D鼠标等设备实现对工业机器人的操控，控制机器人逐步运行至操作者希望的位置，并达到操作者相应的姿态。但是，不管是通过Kinect体感器摄像头还是3D鼠标控制工业机器人的运动，都需要额外购买设备，从而导致成本较高，且操控人员需具备一定的专业知识，操作过程也比较复杂，给用户的使用带来极大的不便。

发明内容

本发明实施例提供一种工业机器人控制方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决操作过程较复杂的问题。

一种工业机器人控制方法，包括：

定时获取智能终端的多传感数据；

对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

获取工业机器人控制端的当前位置数据，将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人。

一种工业机器人控制方法，包括：

智能终端定时获取多传感数据；

智能终端对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

智能终端发送数据获取请求至工业机器人；

工业机器人根据所述数据获取请求发送所述工业机器人控制端的当前位置数据至所述智能终端；

智能终端获取所述当前位置数据，并将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

智能终端将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人；

工业机器人根据所述位置命令数据和所述姿态角数据控制所述工业机器人的控制端进行运动。

一种工业机器人控制装置，包括：

多传感数据获取模块，用于定时获取智能终端的多传感数据；

数据转换模块，用于对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

当前位置数据获取模块，用于获取工业机器人控制端的当前位置数据，将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

第一发送模块，用于将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人。

一种工业机器人控制系统，包括智能终端和工业机器人，所述智能终端包括多传感数据获取模块、数据转换模块、当前位置数据获取模块、第一发送模块和第二发送模块，所述工业机器人包括第三发送模块和控制模块；

所述多传感数据获取模块，用于定时获取智能终端的多传感数据；

所述数据转换模块，用于对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

所述第二发送模块，用于发送数据获取请求至工业机器人；

所述第三发送模块，用于根据所述数据获取请求发送所述工业机器人控制端的当前位置数据至所述智能终端；

所述当前位置数据获取模块，用于获取工业机器人控制端的当前位置数据，将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

所述第一发送模块，用于将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人；

所述控制模块，用于根据所述位置命令数据和所述姿态角数据控制所述工业机器人的控制端进行运动。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述工业机器人控制方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述工业机器人控制方法。

上述工业机器人控制方法、装置、计算机设备及存储介质，通过定时获取智能终端的多传感数据；对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据；获取工业机器人控制端的当前位置数据，将当前位置数据加上相对位移数据，得到位置命令数据；将位置命令数据和姿态角数据发送至所述工业机器人；直接通过控制智能终端的移动即可实现控制工业机器人的运动，操作简单，且不需要额外购买设备，从而不但实现了对工业机器人运动的智能控制，还进一步降低了生产成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明一实施例中工业机器人控制方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中工业机器人控制方法的一示例图；

图3是本发明一实施例中工业机器人控制方法的另一示例图；

图4是本发明一实施例中工业机器人控制方法的另一示例图；

图5是本发明一实施例中工业机器人控制方法的另一示例图；

图6是本发明一实施例中工业机器人控制方法的另一示例图；

图7是本发明一实施例中工业机器人控制方法的另一示例图；

图8是本发明一实施例中工业机器人控制装置的一原理框图；

图9是本发明一实施例中工业机器人控制系统的一原理框图；

图10是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。

本发明实施例提供的工业机器人控制方法，该工业机器人控制方法可应用如图1所示的应用环境中。工业机器人控制智能终端与工业机器人通过网络进行通信，用于解决工业机器人操作过程复杂的问题。智能终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑或便携式可穿戴设备。工业机器人可以是集成的工业机器人控制装置或者是由多关节机械手和机器人电控箱组成的机器装置。

在一实施例中，如图2所示，提供一种工业机器人控制方法，以该方法应用在图1中的智能终端为例进行说明，包括如下步骤：

S10：定时获取智能终端的多传感数据。

其中，多传感数据指从智能终端内置的多种传感器中所采集的数据。可选地，多传感数据可以包括：从陀螺仪传感器中采集的角速度数据，从加速度传感器中采集的三轴加速度数据，从线性加速度传感器中采集的线性加速度数据，从磁力传感器中采集的环境磁场数据，从方向传感器中采集的三轴角度数据，从温度传感器中采集的温度数据，和从重力传感器中采集的重力数据值等中的至少一项。可以理解地，多传感数据所包含的数据需根据实际情况或者智能终端所内置的传感器而确定。

可选地，在定时获取智能终端的多传感数据之前，可以预先在该智能终端中安装特定的程序接口；然后通过该程序接口访问当前智能终端设备中内置的传感器，并通过采用设定的监听器监听每一传感器的变化从而实现定时获取该智能终端的多传感数据。

在一具体实施例中，可通过设定监听器的延迟时间或采样频率来实现定时获取智能终端的多传感数据。例如：若设定监听器的延迟时间为30ms，则该智能终端中的程序接口会每隔30ms获取一次每一传感器所对应的多传感数据。若设定监听器的采样频率为20ms，则该智能终端中的程序接口会每隔20ms获取一次每一传感器所对应的多传感数据。需要说明的是，获取智能终端的多传感数据并不是越快越好，需要参照实际开发应用的具体情况而设定，监听器的采样频率越大，越耗费智能终端的资源，例如电量或CPU等。在本实施例中，智能终端中的程序接口每隔20ms获取一次每个传感器中的多传感数据。

S20：对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据。

其中，姿态角数据指智能终端的位置坐标系与地面惯性坐标系之间的夹角。相对位移数据是指智能终端从移动前的初始静止状态到移动后的目标状态之间的距离。可选地，可预先以智能终端上的任意一点为坐标原点建立坐标系。在本实施例中，以智能终端的中心点作为坐标原点建立第一位置坐标系，相对位移数据包括智能终端在第一位置坐标系的x轴、y轴和z轴上移动的距离，即相对位移数据为(x\y\z)。由步骤S10可知，在不同情况下，多传感数据所包含的具体数据不同。因此，若多传感数据所包含的数据不同，则对多传感数据进行数据转换的方法和过程也不同。

在一具体实施例中，若多传感数据包括三轴加速度数据和环境磁场数据，则可基于三轴加速度数据和环境磁场数据，利用大地磁场和重力磁场在地理坐标系和载体坐标系之间的方向余弦转换进行绝对角度解算，得到智能终端的姿态角数据，然后再基于姿态角数据，对三轴加速度数据进行数据处理，从而得到智能终端手机的相对位移数据。

在一具体实施例中，若多传感数据包括角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据，则可采用互补滤波或卡尔曼滤波等算法对角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据进行信息融合，得到智能终端的姿态角数据；然后根据得到的姿态角数据，对三轴加速度数据进行数据处理，从而得到智能终端手机的相对位移数据。

在一具体实施例中，若多传感数据包括多传感信息包括三轴角度数据和线性加速度数据；则可直接将该三轴角度数据确定为智能终端的姿态角数据；然后对该线性加速度数据进行二次积分，从而得到智能终端手机的相对位移数据。

S30：获取工业机器人控制端的当前位置数据，将当前位置数据加上相对位移数据，得到位置命令数据。

其中，控制端指工业机器人执行进行运动的任意一端。可选地，控制端可以为工业机器人的末端，或者工业机器人的使能端等。当前位置数据指工业机器人控制端的当前坐标数据。可选地，可预先以工业机器人控制端上的任意一点为坐标原点建立坐标系。在本实施例中，以工业机器人控制端的中心点作为坐标原点建立第二位置坐标系，可以理解地，当前位置数据为工业机器人在第二位置坐标系的x轴、y轴和z轴上的坐标值。在一具体实施例中，工业机器人可通过内部控制系统自动将当前控制端的当前位置数据发送至智能终端，或者通过采用与工业机器人相关联的机器人电控箱将工业机器人当前控制端的当前位置数据发送至智能终端。可选地，可通过WIFI或者移动数据将工业机器人控制端的当前位置数据发送到智能终端，智能终端获取工业机器人控制端的当前位置数据。

具体地，智能终端在获取到工业机器人控制端的当前位置数据之后，将该当前位置数据加上根据步骤S20得到的相对位移数据，即可得到位置命令数据。示例性地，若获取到工业机器人控制端的当前位置数据为(2,2,3)，相对位移数据为(3,4,5)，则位置命令数据为(5,6,8).

S40：将位置命令数据和姿态角数据发送至工业机器人。

具体地，将根据步骤S20得到的姿态角数据和根据步骤S20得到的位置命令数据发送至工业机器人，工业机器人即可根据获取的位置命令数据和姿态角数据控制控制端进行运动，从而实现通过智能终端控制工业机器人运动。

在本实施例中，定时获取智能终端的多传感数据；对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据；获取工业机器人控制端的当前位置数据，将当前位置数据加上相对位移数据，得到位置命令数据；将位置命令数据和姿态角数据发送至所述工业机器人；直接通过控制智能终端的移动即可实现控制工业机器人的运动，操作简单，且不需要额外购买设备，从而不但实现了对工业机器人运动的智能控制，还进一步降低了生产成本。

在一实施例中，如图3所示，多传感数据包括角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据；对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据，具体包括如下步骤：

S201：对角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据进行信息融合，得到智能终端的姿态角数据。

其中，角速度数据指从陀螺仪传感器中所采集的数据。三轴加速度数据指从加速度传感器中所采集的数据。环境磁场数据指从磁力传感器或电子罗盘传感器中所采集的数据。可选地，可采用互补滤波或卡尔曼滤波等算法对采集的角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据进行信息融合，得到智能终端的姿态角数据。具体地，首先对读取的角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据进行误差补偿和滤波，然后利用三轴加速度数据和环境磁场数据计算姿态角，并该姿态角将其作为测量数据；再将角速度数据作为过程数据，然后通过Kalman滤波来校正姿态角估计的误差，最终得到精确的姿态角数据。

S202：基于姿态角数据，对三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据。

其中，三轴加速度数据包含重力加速度和线加速度。重力加速度跟加速度传感器的姿态角相关。在一具体实施例中，预先以加速度传感器的中心点作为坐标原点建立第三位置坐标系，在确定了姿态角数据之后，可基于该姿态角数据，将重力加速度分别投影到该加速度传感器的第三位置坐标系的x轴、y轴和z轴三个方向上，从而确定重力加速度在加速度传感器的x轴、y轴和z轴三个方向上的数值，然后再采用该三轴加速度数据减去重力加速度在加速度传感器的第三位置坐标系的x轴、y轴和z轴三个方向的数值，即可得到初始加速度数据；最后对得到的初始加速度数据进行低通滤波和二次积分，从而得到标准位移数据。

S203：采用预设的固定系数对标准位移数据进行处理，得到智能终端的相对位移数据。

其中，固定系数指反映智能终端控制工业机器人运动的灵敏度的值。例如：固定系数可以为10,20或者30，具体可根据工业机器人的工作范围而设定。可以理解地，固定系数越大，智能终端移动同样距离，对应的工业机器人的运动距离就越大。具体地，可以采用预设的固定系数乘以标准位移数据，得到智能终端的相对位移数据。

在本实施例中，首先对角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据进行信息融合，得到智能终端的姿态角数据；然后基于姿态角数据，对三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据；最后采用预设的固定系数对标准位移数据进行处理，得到智能终端的相对位移数据；从而提高了得到的姿态角数据和相对位移数据的准确性。

在一实施例中，如图4所示，多传感信息包括三轴角度数据和线性加速度数据，对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据，具体包括如下步骤：

S204：将三轴角度数据确定为姿态角数据。

其中，三轴角度数据指从智能终端的方向传感器中所采集的数据。在本实施例中，三轴角度数据包括方位(azimuth)、x轴和水平面的夹角(pitch)、y轴和水平面的夹角(roll)三个数据。具体地，方位(azimuth)为水平时磁北极和Y轴的夹角，范围为0°至360°；0°为北，90°为东，180°为南，270°为西。x轴和水平面的夹角(pitch)的范围为-180°至180°；当z轴向y轴转动时，角度为正值。y轴和水平面的夹角(roll)的范围为-90°至90°；当x轴向z轴移动时，角度为正值。

具体地，由于从智能终端的方向传感器中所采集的三轴角度数据可准确的反映智能终端的姿态角，因此，可直接将该轴角度数据确定为智能终端的姿态角数据。

S205：对线性加速度数据进行二次积分，得到相对位移数据。

其中，线性加速度数据是指从加速度传感器中所采集的数据。可以理解地，线性加速度数据为三轴加速度数据减去重力影响后所获取的数据。具体地，可以直接对获取的线性加速度数据进行二次积分，即可得到相对位移数据。优选地，为了提高相对位移数据的精准度，在对线性加速度数据进行二次积分之前，还可先对获取的线性加速度数据进行低通滤波，去滤除线性加速度数据中不符合设定频率的数据，从而保证生成的相对位移数据的准确性。

在本实施例中，通过将三轴角度数据确定为姿态角数据，对线性加速度数据进行二次积分，得到相对位移数据，从而保证获取的姿态角数据和相对位移数据的准确性的同时，还进一步提高了生成姿态角数据和相对位移数据的效率。

在一实施例中，如图5所示，基于姿态角数据，对三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据，具体包括如下步骤：

S2021:基于姿态角数据确定重力加速度数据。

由于三轴加速度数据包含重力加速度和线加速度，且在静止时三轴加速度数据取决于加速度传感器与地面垂直线的夹角，重力加速度[0 0 g]^T在加速度传感器坐标系上的投影。因此，若要确定在移动状态下线加速度的数据，则需先确定重力加速度[0 0 g]^T在加速度传感器坐标系上的投影，即重力加速度数据。

具体地，若重力加速度在加速度传感器坐标系上的坐标值为A_b，重力加速度在工业机器人基座坐标系x₀y₀z₀上的坐标值为A_n＝[0 0 g]^T；设加速度传感器坐标系到工业机器人坐标系的旋转矩阵为C_n ^b，其中，C_n ^b可以由欧拉角(RPY)表示，欧拉角也为姿态角数据；则由坐标系变换矩阵A_b＝C_n ^bA_n可得，在确定姿态角数据C_n和重力加速度在工业机器人基座坐标系x₀y₀z₀上的坐标值A_n的情况下，即可确定重力加速度在加速度传感器坐标系上的坐标值A_b。可以理解地，A_b即重力加速度数据。

S2022:将三轴加速度数据减去重力加速度数据，得到初始加速度数据。

其中，初始加速度数据指三轴加速度数据减去重力影响后所获取的线加速度。具体地，在确定了重力加速度数据之后，将三轴加速数据减去该重力加速度数据，即可得到线加速度，即为初始加速度数据。例如：若得到重力加速度数据为(1,2,3),三轴加速度数据为(4,6,8)，则初始加速度数据为(3,4,5)。

S2023:对初始加速度数据进行低通滤波，得到标准加速度数据。

具体地，由于得到的初始加速度数据的噪声比较大，如果直接对初始加速度数据做二次积分；则生成的标准位移数据会有较大波动，从而造成工业机器人运动轨迹的抖动。因此，为了提高后续生成的标准位移数据的精准度，先对初始加速度数据进行低通滤波。具体地，可采用低通滤波器或者数字滤波算法对初始加速度数据进行低通滤波，从而得到标准加速度数据。优选地，在本实施例中，采用均值滤波器对初始加速度数据进行低通滤波，即对采集的n个初始加速度数据求平均

作为标准加速度数据。其中，k表示第k时刻，若每隔20ms采样一次初始加速度数据，则第k时刻就是第k*20ms。a(k)为第k时刻的初始加速度数据，x(k)为第k时刻的均值滤波器输出。

S2024:对标准加速度数据进行二次积分，得到标准位移数据。

可以理解地，加速度二次积分后的值即为位移。具体地，可采用二次积分算法对标准加速度数据进行二次积分，即可得到标准位移数据。

在本实施例中，基于姿态角数据确定重力加速度数据；将三轴加速度数据减去重力加速度数据，得到初始加速度数据；对初始加速度数据进行低通滤波，得到标准加速；对标准加速度数据度数据进行二次积分，得到标准位移数据，从而进一步提高了生成的标准位移数据的准确性。

在一实施例中，如图6所示，在采用预设的固定系数对标准位移数据进行处理之前，工业机器人控制方法还具体包括如下步骤：

S2031:基于预设策略设定工业机器人的工作范围。

其中，预设策略指根据基于实际情况对工业机器人的工作范围进行设定的方法。可选地，工业机器人的工作范围可以为800mm(±400mm)、600mm(±300mm)或者、400mm(±200mm)等。可以理解地，工业机器人的工作范围需根据具体情况和实际需求而设定。

S2032:根据工业机器人的工作范围确定固定系数。

由于固定系数是反映智能终端控制工业机器人运动的灵敏度的值。固定系数越大，智能终端移动同样距离，对应的工业机器人的运动距离就越大。因此，在确定了工业机器人的工作范围之后，将工业机器人的工作范围与智能终端的运动范围进行比例化，即可得到固定系数。例如：若设定工业机器人的工作范围为±300mm，而智能终端的运动范围正常情况下为±30mm，则固定系数为300mm/30mm＝10。可以理解地，在确定了固定系数之后，智能终端即可将标准位移数据乘以该固定系数，得到相对位移数据。

在本实施例中，基于预设策略设定工业机器人的工作范围；根据工业机器人的工作范围确定固定系数；从而进一步提高了生成的固定系数的精准度。

在一个实施例中，如图7所示，提供一种工业机器人控制方法，以该方法以图1中的智能终端和工业机器人进行交互的过程为例进行说明，包括如下步骤：

S21:智能终端定时获取多传感数据。

S22:智能终端对多传感数据进行数据转换，得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据。

S23:智能终端发送数据获取请求至工业机器人；

S24:工业机器人根据数据获取请求发送工业机器人控制端的当前位置数据至智能终端。

S25:智能终端获取当前位置数据，将当前位置数据加上相对位移数据，得到位置命令数据。

S26:智能终端将位置命令数据和姿态角数据发送至工业机器人。

S27:工业机器人根据位置命令数据和姿态角数据控制所述工业机器人的控制端进行运动。

具体地，由于智能终端自身内置多种传感器，因此，智能终端可通过预先设定的程序接口从自身的传感器中获取所需的多传感数据。然后通过该程序接口对获取的多传感数据进行数据转换，从而得到智能终端的姿态角数据和相对位移数据。在确定了姿态角数据和相对位移数据之后，智能终端会发送一数据获取请求至工业机器人，工业机器人根据获取的数据获取请求可通过WIFI将自身的初始位移数据发送至智能终端中，智能终端再通过程序接口将获取的当前位置数据加上上述所得的相对位移数据，从而确定位置命令数据。在确定了位置命令数据和姿态角数据之后，智能终端会将该位置命令数据和姿态角数据发送至工业机器人，工业机器人即可根据接收的位置命令数据和姿态角数据控制工业机器人的控制端进行运动。

在本实施例中通过智能终端与工业机器人之间的简单交互，即可实现通过智能终端智能控制工业机器人的运动，操作简单，且不需要额外购买设备，从而还进一步降低了生产成本。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种工业机器人控制装置，该工业机器人控制装置与上述实施例中工业机器人控制方法一一对应。如图7所示，该工业机器人控制装置包括多传感数据获取模块10、数据转换模块20、当前位置数据获取模块30和第一发送模块。各功能模块详细说明如下：

多传感数据获取模块10，用于定时获取智能终端的多传感数据；

数据转换模块20，用于对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

当前位置数据获取模块30，用于获取工业机器人控制端的当前位置数据，将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

第一发送模块40，用于将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人。

优选地，所述数据转换模块20，包括：

信息融合单元，用于对所述角速度数据、所述三轴加速度数据和所述环境磁场数据进行信息融合，得到所述智能终端的姿态角数据；

第一数据处理单元，用于基于所述姿态角数据，对所述三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据；

第二数据处理单元，用于采用预设的固定系数对所述标准位移数据进行处理，得到所述智能终端的相对位移数据。

优选地，所述数据转换模块20，还包括：

姿态角数据确定单元，用于将所述三轴角度数据确定为姿态角数据；

积分单元，用于对所述线性加速度数据进行二次积分，得到相对位移数据。

优选地，所述第一数据处理单元，包括：

确定子单元，用于基于所述姿态角数据确定重力加速度数据；

减去子单元，用于将所述三轴加速度数据减去所述重力加速度数据，得到初始加速度数据；

低通滤波子单元，用于对所述初始加速度数据进行低通滤波，得到标准加速度数据；

积分子单元，用于对所述标准加速度数据进行二次积分，得到标准位移数据。

优选地，所述数据转换模块20，还包括：

设定单元，用于基于预设策略设定工业机器人的工作范围；

固定系数确定单元，用于根据所述工业机器人的工作范围确定固定系数。

关于工业机器人装置的具体限定可以参见上文中对于工业机器人方法的限定，在此不再赘述。上述工业机器人装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

一种工业机器人控制系统，包括智能终端和工业机器人，所述智能终端包括多传感数据获取模块21、数据转换模块22、当前位置数据获取模块25、第一发送模块26和第二发送模块23，所述工业机器人包括第三发送模块24和控制模块27；

所述多传感数据获取模块21，用于定时获取智能终端的多传感数据；

所述数据转换模块22，用于对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据；

所述第二发送模块23，用于发送数据获取请求至工业机器人；

所述第三发送模块24，用于根据所述数据获取请求发送所述工业机器人控制端的当前位置数据至所述智能终端；

所述当前位置数据获取模块25，用于获取工业机器人控制端的当前位置数据，将所述当前位置数据加上所述相对位移数据，得到位置命令数据；

所述第一发送模块26，用于将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人；

所述控制模块27，用于根据所述位置命令数据和所述姿态角数据控制所述工业机器人的控制端进行运动。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是智能终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种工业机器人控制方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的工业机器人控制方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的工业机器人控制方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种工业机器人控制方法，其特征在于，包括：

定时获取智能终端的多传感数据；所述多传感数据包括角速度数据、三轴加速度数据、线性加速度、环境磁场数据以及温度数据；

将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人；

所述对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据，包括：

基于所述三轴加速度数据和所述环境磁场数据，利用大地磁场和重力磁场在地理坐标系和载体坐标系之间的方向余弦转换进行绝对角度解算，得到所述智能终端的姿态角数据；

基于所述姿态角数据，对所述三轴加速度数据进行数据处理，得到所述智能终端的相对位移数据。

2.如权利要求1所述的工业机器人控制方法，其特征在于，所述多传感数据包括角速度数据、三轴加速度数据和环境磁场数据；

对所述多传感数据进行数据转换，得到所述智能终端的姿态角数据和相对位移数据，包括：

对所述角速度数据、所述三轴加速度数据和所述环境磁场数据进行信息融合，得到所述智能终端的姿态角数据；

基于所述姿态角数据，对所述三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据；

采用预设的固定系数对所述标准位移数据进行处理，得到所述智能终端的相对位移数据。

3.如权利要求1所述的工业机器人控制方法，其特征在于，所述多传感数据包括三轴角度数据和线性加速度数据；

将所述三轴角度数据确定为姿态角数据；

对所述线性加速度数据进行二次积分，得到相对位移数据。

4.如权利要求2所述的工业机器人控制方法，其特征在于，基于所述姿态角数据，对所述三轴加速度数据进行数据处理，确定标准位移数据，包括：

基于所述姿态角数据确定重力加速度数据；

将所述三轴加速度数据减去所述重力加速度数据，得到初始加速度数据；

对所述初始加速度数据进行低通滤波，得到标准加速度数据；

对所述标准加速度数据进行二次积分，得到标准位移数据。

5.如权利要求2所述的工业机器人控制方法，其特征在于，在所述采用预设的固定系数对所述标准位移数据进行处理之前，所述工业机器人控制方法还包括：

基于预设策略设定工业机器人的工作范围；

根据所述工业机器人的工作范围确定固定系数。

6.一种工业机器人控制方法，其特征在于，包括：

智能终端定时获取多传感数据；

智能终端发送数据获取请求至工业机器人；

7.一种工业机器人控制装置，其特征在于，包括：

多传感数据获取模块，用于定时获取智能终端的多传感数据；所述多传感数据包括角速度数据、三轴加速度数据、线性加速度、环境磁场数据以及温度数据；

第一发送模块，用于将所述位置命令数据和所述姿态角数据发送至所述工业机器人；

所述数据转换模块，包括：

绝对角度解算单元，用于基于所述三轴加速度数据和所述环境磁场数据，利用大地磁场和重力磁场在地理坐标系和载体坐标系之间的方向余弦转换进行绝对角度解算，得到所述智能终端的姿态角数据；

第三数据处理单元，用于基于所述姿态角数据，对所述三轴加速度数据进行数据处理，得到所述智能终端的相对位移数据。

8.一种工业机器人控制系统，包括智能终端和工业机器人，所述智能终端包括多传感数据获取模块、数据转换模块、当前位置数据获取模块、第一发送模块和第二发送模块，所述工业机器人包括第三发送模块和控制模块；

所述第二发送模块，用于发送数据获取请求至工业机器人；

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述工业机器人控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述工业机器人控制方法。