CN112792813A - 具备参数自动优化的机器人控制方法、控制装置及机器人 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种具备参数自动优化的机器人控制方法、控制装置及机器人，控制方法包括：建立机器人的驱动关节的动力学模型；设定伺服参数优化准则，并根据驱动关节的动力学模型确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值；根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量；根据更新后的当前状态各驱动关节对应的负载惯量和设定的各驱动关节的伺服参数标幺参考值，计算各驱动关节的伺服参数的优化值；将各驱动关节的伺服参数的优化值实时同步下载至各驱动关节的伺服驱动器内，以对各驱动关节进行控制。本申请能够显著抑制机器人运行时的振动幅值，同时兼顾响应速度的要求。

Description

具备参数自动优化的机器人控制方法、控制装置及机器人

技术领域

本申请属于机器人控制技术领域，具体涉及一种具备参数自动优化的机器人控制方法、控制装置及机器人。

背景技术

机械臂作为工业机器人中的一种，是由一组起驱动作用的关节将一组起支撑作用的杆件连接而成的串联式多轴运动控制系统。凭借可编程、通用性的特点，工业机器人在现代化生产制造领域发挥着越来越大的作用，其在速度、精度、任务灵活性等指标上的综合优势是常规设备无法比拟的。

然而，随着应用场景对速度、精度和负载的要求越来越高，机器人结构上一些固有属性的不足成了机器人性能进一步提高的主要瓶颈，例如，关节所使用的减速机弹性、杆件柔性因素对运动控制的影响变得不能忽略。这些因素会降低机器人的运动系统带宽，引起不希望的振动和精度损失。

因此，抑制振动是机器人控制系统提高运动性能的一项重要技术。目前用于减小振动的主要技术有命令整形、力矩前馈、滤波器和观测器等，但这些技术或者只能消除特定条件下的部分振动，或者控制鲁棒性较差而无法适应大范围的运动场合。虽然现有技术中存在伺服增益优化的抑振方法，但是现有技术中的抑振方法只是简单地用特定系数降低增益数值，虽然可以降低部分振动幅值，但是同时也降低了系统的响应速度。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种具备参数自动优化的机器人控制方法、控制装置及机器人。

根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种具备参数自动优化的机器人控制方法，其包括以下步骤：

建立机器人的驱动关节的动力学模型；

设定伺服参数优化准则，并根据驱动关节的动力学模型和伺服参数优化准则确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值；所述伺服参数优化准则为驱动关节的伺服控制的闭环系统的阻尼系数最大；

根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量，所述机器人状态包括各驱动关节输出的位置角度和末端负载惯量；

根据更新后的当前状态各驱动关节对应的负载惯量和设定的各驱动关节的伺服参数标幺参考值，计算各驱动关节的伺服参数的优化值；

将各驱动关节的伺服参数的优化值实时同步下载至各驱动关节的伺服驱动器内，以对各驱动关节进行控制。

上述具备参数自动优化的机器人控制方法中，所述驱动关节的动力学模型为：

式中，J_m表示电机惯量、J_l表示当前状态驱动关节对应的负载惯量；θ表示电机的位置角度，

表示θ的一阶导数，即电机的位置角速度，

表示θ的二阶导数；q表示驱动关节输出的位置角度，即与电机相同时刻的负载位置角度，

表示q的一阶导数，

表示q的二阶导数；τ_m表示电机力矩，τ_l表示负载力矩；K表示减速机的弹性，D表示减速机的阻尼。

进一步地，根据所述驱动关节的动力学模型建立电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)，以及电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)；其中，s表示复变量；

电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)为：

电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)为：

进一步地，所述根据驱动关节的动力学模型和伺服参数优化准则确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值中，所述伺服参数的标幺参考值为{α＝0.7；β＝0.1；γ＝0.1}，其中，α表示速度环增益K_pv的标幺参考值，β表示积分增益1/T_i的标幺参考值，γ表示位置角度环增益K_pp的标幺参考值。

进一步地，所述根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量中，当前状态各驱动关节对应的负载惯量为：

J_il＝m(q,m_tcp)_ii，

式中，i表示驱动关节的数量，q表示驱动关节输出的位置角度，m_tcp表示末端负载惯量，m(q,m_tcp)_ii表示机器人惯量矩阵M(q,m_tcp)中的对角元素。

进一步地，所述驱动关节的伺服参数的优化值为：

更进一步地，利用负载惯量比

更新所述驱动关节的伺服参数的优化值，更新后的驱动关节的伺服参数的优化值为：

根据本申请实施例的第二方面，本申请还提供了一种具备参数自动优化的机器人控制装置，其包括存储器和处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行上述任一项所述的具备参数自动优化的机器人控制方法中的步骤。

根据本申请实施例的第三方面，本申请还提供了一种具备参数自动优化的机器人，其包括机器人主体、动力和通讯线缆、主控制器；所述机器人主体通过动力和通讯线缆与主控制器进行通信；所述主控制器中配置有上述任一项所述的具备参数自动优化的机器人控制方法的步骤；

所述机器人主体包括驱动关节，所述驱动关节包括电机、减速机、伺服驱动器和编码器，所述主控制器将更新后的伺服参数的优化值传输至所述伺服驱动器中，以对各驱动关节进行控制。

进一步地，所述机器人主体还包括基座、第一杆件、第二杆件、末端法兰；所述驱动关节设置有六个，基座、第一驱动关节、第二驱动关节、第一杆件、第三驱动关节、第二杆件、第四驱动关节、第五驱动关节、第六驱动关节和末端法兰依次串联连接；所述末端法兰处安装有效负载或执行器；

所述第一驱动关节、第二驱动关节、第三驱动关节、第四驱动关节、第五驱动关节和第六驱动关节均通过内部线缆与所述动力和通讯线缆连接。

根据本申请的上述具体实施方式可知，至少具有以下有益效果：本申请具备参数自动优化的机器人控制方法中通过建立机器人的驱动关节的动力学模型，设定伺服参数优化准则，并计算更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量，能够实现伺服参数的实时调整，从而能够显著抑制机器人运行时的振动幅值，同时兼顾运动高响应的要求。

本申请能够在不改变机器人常规的伺服驱动控制流程的基础上，通过设定伺服参数的标幺参考值，实时调整各驱动关节的伺服参数，能够确保各驱动关节的伺服控制的闭环系统的控制性能始终处于最优状态，即使当机器人大范围运动或负载变化时，也能够有效地抑制运行时振动的幅值，特别是运行速度与系统频率邻近的情形。

应了解的是，上述一般描述及以下具体实施方式仅为示例性及阐释性的，其并不能限制本申请所欲主张的范围。

附图说明

下面的所附附图是本申请的说明书的一部分，其示出了本申请的实施例，所附附图与说明书的描述一起用来说明本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的一种机器人的结构示意图。

图2为本申请实施例提供的机器人中驱动关节的动力学简图。

图3为本申请实施例提供的一种具备参数自动优化的机器人控制方法的流程图。

图4为常规的机器人伺服驱动控制框图。

图5为本申请实施例提供的驱动关节中伺服驱动器的速度环增益K_pv对应的根轨迹图。

图6为本申请实施例提供的机器人的振动波形图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本申请所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本申请内容的实施例后，当可由本申请内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本申请内容的精神与范围。

本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，但并不作为对本申请的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。

关于本文中所使用的“第一”、“第二”、…等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本申请，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。

关于本文中的“多个”包括“两个”及“两个以上”；关于本文中的“多组”包括“两组”及“两组以上”。

某些用以描述本申请的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本申请的描述上额外的引导。

本申请提供的具备参数自动优化的机器人控制方法应用于机器人控制中。图1为本申请实施例提供的一种机器人的结构示意图。

如图1所示的机器人常用于制造业中从事物料搬运、分拣、装配和测量等工作，特别的，结构实现安全设计功能的机器人还可以具备与人协同工作的能力。

如图1所示，机器人包括机器人主体001、动力和通讯线缆002、主控制器003，机器人主体001通过动力和通讯线缆002与主控制器003连接。主控制器003通常具有基本控制、程序编写、运动规划、通讯等上位功能。

机器人主体001包括基座010、第一杆件020、第二杆件030、末端法兰040以及第一驱动关节100、第二驱动关节200、第三驱动关节300、第四驱动关节400、第五驱动关节500和第六驱动关节600。其中，基座010、第一驱动关节100、第二驱动关节200、第一杆件020、第三驱动关节300、第二杆件030、第四驱动关节400、第五驱动关节500、第六驱动关节600和末端法兰040依次串联连接。

第一杆件020和第二杆件030均采用中空式的薄壁结构，可以由轻质的铝合金等材料制成。可以在末端法兰040处安装有效负载或执行器(图中未示出)。

第一驱动关节100包括第一电机101、第一减速机102、第一伺服驱动器、第一编码器和第一支撑轴承等。第一驱动关节100输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构第二驱动关节200和第三驱动关节300等实现旋转或俯仰。

第二驱动关节200、第三驱动关节300、第四驱动关节400、第五驱动关节500及第六驱动关节600与第一驱动关节100的结构特征相同。

第二驱动关节200包括第二电机201、第二减速机202、第二伺服驱动器、第二编码器和第二支撑轴承等。第二驱动关节200输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构第三驱动关节300和第四驱动关节400等实现旋转或俯仰。

第三驱动关节300包括第三电机301、第三减速机302、第三伺服驱动器、第三编码器和第三支撑轴承等。第三驱动关节200输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构第四驱动关节400和第五驱动关节500等实现旋转或俯仰。

第四驱动关节400包括第四电机401、第四减速机402、第四伺服驱动器、第四编码器和第四支撑轴承等。第四驱动关节400输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构第五驱动关节500和第六驱动关节600等实现旋转或俯仰。

第五驱动关节500包括第五电机501、第五减速机502、第五伺服驱动器、第五编码器和第五支撑轴承等。第五驱动关节500输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构第六驱动关节500、末端法兰040和末端负载等实现旋转或俯仰。

第六驱动关节600包括第六电机601、第六减速机602、第六伺服驱动器、第六编码器和第六支撑轴承等。第六驱动关节600输出轴向的旋转运动，从而带动其附属结构末端法兰040和末端负载等实现旋转或俯仰。

第一驱动关节100、第二驱动关节200、第三驱动关节300、第四驱动关节400、第五驱动关节500和第六驱动关节600均通过内部线缆与动力和通讯线缆002连接。第一驱动关节100、第二驱动关节200、第三驱动关节300、第四驱动关节400、第五驱动关节500和第六驱动关节600的协同运动可以实现末端法兰040在工作空间的自由运动。

第一驱动关节100、第二驱动关节200、第三驱动关节300、第四驱动关节400、第五驱动关节500和第六驱动关节600也可以称为轴。当全部轴协同运动时，机器人的姿态随之变化，用关节角度q_i表示轴的运动位置角度，即轴输出的位置角度。当机器人末端安装的有效负载或执行器抓取的负载改变时，机器人的总惯量随之改变。用m_tcp表示末端负载惯量。由于机器人的关节角度和负载都会对机器人动力学特性产生影响，因此将机器人的关节角度和负载统称为机器人状态。

图2为本申请实施例提供的机器人中驱动关节的动力学简图。

如图2所示，J_m表示电机惯量、J_l表示当前状态对应的负载惯量；θ表示某时刻电机的位置角度，q表示与电机相同时刻的负载的位置角度，τ_m表示电机力矩，τ_l表示负载力矩。

驱动关节内部的减速机通常具有一定的弹性和阻尼，其中，K表示减速机的弹性，D表示减速机的阻尼。显然地，由于减速机存在弹性，使得驱动关节运动控制的系统带宽被限制，当驱动关节运行时，振动不可避免的发生，特别是当运行速度与系统频率邻近时，共振现象会显著加剧振动的幅值。

同时，机器人运行时，机器人状态始终变化，驱动关节的动力学参数也是变化的，进而使得驱动关节的伺服控制的闭环系统特性，特别是闭环阻尼，无法保证稳定。存在这样显然的情形，在某一状态下，驱动关节的伺服控制的闭环系统的阻尼系数较高，振动得到抑振；而在某一状态下，驱动关节的伺服控制的闭环系统的阻尼系数不足，振动加剧。

图3为本申请实施例提供的一种具备参数自动优化的机器人控制方法的流程图。

为了对机器人运行全过程均实现有效的振动抑制，如图3所示，本申请提供了一种具备参数自动优化的机器人控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、建立机器人的驱动关节的动力学模型，并获取各驱动关节的参数集。

其中，各驱动关节的参数集包括各驱动关节中电机的转动惯量J_im、当前状态各驱动关节对应的负载惯量J_il、各驱动关节中减速机的刚度系数K_i、各驱动关节中减速机的阻尼系数D_i。其中，下标i表示驱动关节的编号，i的取值可以1、2、3、4、5、6。

各驱动关节的参数集可以基于三维模型的计算法获取，也可以基于系统传递函数的试验法获取。

驱动关节的动力学模型为：

式(1)中，J_m表示电机惯量、J_l表示当前状态驱动关节对应的负载惯量；θ表示电机的位置角度，

表示θ的一阶导数，即电机的位置角速度，

表示θ的二阶导数；q表示驱动关节输出的位置角度，即与电机相同时刻的负载位置角度，

表示q的一阶导数，

表示q的二阶导数；τ_m表示电机力矩，τ_l表示负载力矩；K表示减速机的弹性，D表示减速机的阻尼。

需要说明的是，机器人的各驱动关节均适用上述式(1)所示的动力学模型。

根据驱动关节的动力学模型建立电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)，以及电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)；其中，s表示复变量；

电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)为：

电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)为：

S2、设定伺服参数优化准则，并根据驱动关节的动力学模型和伺服参数优化准则确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值{α；β；γ}；其中，伺服参数包括速度环增益K_pv、积分增益1/T_i和位置角度环增益K_pp；

具体地，伺服参数优化准则为驱动关节的伺服控制的闭环系统的阻尼系数最大。

图4为常规的机器人伺服驱动控制框图。

如图4所示，

表示驱动关节的期望位置角度，其可以通过主控制器003进行设定。P1表示被控对象函数G_vm(s)，P2表示被控对象函数G_lm(s)。θ表示电机的位置角度，其可以通过驱动关节内部的电机编码器读数直接获取；

表示电机的位置角速度，其可以通过驱动关节内部的电机编码器读数微分后获取。q表示驱动关节输出的位置角度，其可以通过驱动关节内部的负载侧编码器读数直接获取。C1表示位置比例控制器，其控制参数用位置环增益K_pp表示。C2表示速度比例-积分控制器，其控制参数用速度环增益K_pv和积分增益1/T_i表示。

在常见的伺服驱动控制策略中，控制参数被设定为定值。当机器人运行时，机器人状态会发生显著变化，而控制参数被设定为定值，使得伺服驱动器的控制效果会因机器人状态变化而变化，无法保持稳定的闭环阻尼，进而导致系统的振动显著。

根据图4所示的常规的机器人伺服驱动控制框图可以得到图5所示的驱动关节中伺服驱动器的速度环增益K_pv对应的根轨迹图。如图5所示，当速度环增益K_pv变化时，闭环系统的极点位置也随之变化，表征系统的闭环阻尼也随之变化。

闭环系统的极点，即闭环系统特征方程的复数解，在复数坐标系中用矢量表示，其幅值表示系统的频率大小，极点与负实轴夹角的余弦值表示系统的阻尼或相对阻尼系数。极点与负实轴夹角越小，系统的阻尼越大，对振动的衰减抑振越有效。

图5为常见的极点分布图，显然点O1的阻尼角(与负实轴的夹角)最小，故O1点表示的极点对应的闭环阻尼最大。

此时，速度环增益K_pv满足关系式：

根据式(4)将速度环增益K_pv的标幺参考值α设定为α＝0.7；根据经验值，将积分增益1/T_i的标幺参考值β设定为β＝0.1，将位置角度环增益K_pp的标幺参考值γ设定为γ＝0.1，即伺服参数的标幺参考值为{α＝0.7；β＝0.1；γ＝0.1}。

S3、机器人状态变化时，根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量J_il。其中，机器人状态包括各驱动关节输出的位置角度和末端负载惯量。

当前状态各驱动关节对应的负载惯量J_il用于反映机器人状态变化时引起的驱动关节处惯量变化。负载惯量J_il可以通过机器人完整动力学公式获取。

机器人完整动力学公式表现为关节扭矩公式，关节扭矩τ为：

式(5)中，M、C、g、f分别表示动力学中的惯量矩阵、离心力和科式力矩阵、重力矩阵、摩擦矩阵。

具体地，M(q,m_tcp)表示机器人惯量矩阵。当驱动关节输出的位置角度q、末端负载惯量m_tcp变化时，机器人惯量矩阵M(q,m_tcp)随之变化。其中，驱动关节输出的位置角度q通过驱动关节中的编码器读取，末端负载惯量m_tcp可由用户在主控制器003内设定。机器人惯量矩阵M(q,m_tcp)中的对角元素即为各驱动关节对应的负载惯量J_il。

当i的取值为i＝1,2,3,4,5,6时，各驱动关节对应的负载惯量为：

S4、根据步骤S3更新后的当前状态各驱动关节对应的负载惯量和步骤S2设定的各驱动关节的伺服参数标幺参考值，计算各驱动关节的伺服参数的优化值。

为了归一化处理，采用系统反共振频率

表示基准值。同时系统反共振频率ω_z反应了机器人系统状态变化时的影响。

根据式(4)和系统反共振频率ω_z得到

根据式(7)得到驱动关节的伺服参数的优化表达式为：

从式(8)可以看出，各伺服参数的优化值随着机器人状态变化时驱动关节对应的负载惯量J_l的更新而更新。

进一步地，由于全部轴的电机惯量J_m保持不变，还可以通过负载惯量比

为变量更新伺服参数的优化值：

S5、主控制器通过动力和通讯总线将步骤S4得到的各驱动关节的伺服参数的优化值实时同步下载至各驱动关节的伺服驱动器内，以对各驱动关节进行控制。

图6为本申请实施例提供的机器人的振动波形图，其中图(a)表示伺服参数自动优化前机器人在预设工况下的振动波形图；图(b)表示伺服参数自动优化后机器人在相同预设工况下的振动波形图。机器人的振动可以通过布置在末端法兰040处的加速度传感器获取。从图6可以看出，采用本申请提供的具备参数自动优化的机器人控制方法，能够在机器人运行全过程内实时优化并更新伺服参数，使得运行过程中的振动得到有效抑制。

显然，采用本申请提供的具备参数自动优化的机器人控制方法，机器人运行的振动能够显著降低，能够进一步提高机器人的速度、精度等整体性能。

在示例性实施例中，本申请实施例还提供了一种具备参数自动优化的机器人控制装置，其包括存储器和处理器，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行本申请中任一个实施例中的具备参数自动优化的机器人控制方法。

其中，存储器可以为系统存储器或固定非易失性存储介质等，系统存储器可以存储有操作系统、应用程序、引导装载程序、数据库以及其他程序等。

在示例性实施例中，本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，是计算机可读存储介质，例如，包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由处理器执行，以完成本申请中任一个实施例中的具备参数自动优化的机器人控制方法。

上述的本申请实施例可在各种硬件、软件编码或两者组合中进行实施。例如，本申请的实施例也可表示在数据信号处理器中执行上述方法的程序代码。本申请也可涉及计算机处理器、数字信号处理器、微处理器或现场可编程门阵列执行的多种功能。可根据本申请配置上述处理器执行特定任务，其通过执行定义了本申请揭示的特定方法的机器可读软件代码或固件代码来完成。可将软件代码或固件代码发展表示不同的程序语言与不同的格式或形式。也可表示不同的目标平台编译软件代码。然而，根据本申请执行任务的软件代码与其他类型配置代码的不同代码样式、类型与语言不脱离本申请的精神与范围。

以上所述仅为本申请示意性的具体实施方式，在不脱离本申请的构思和原则的前提下，任何本领域的技术人员所做出的等同变化与修改，均应属于本申请保护的范围。

Claims (10)

1.一种具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立机器人的驱动关节的动力学模型；

设定伺服参数优化准则，并根据驱动关节的动力学模型和伺服参数优化准则确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值；所述伺服参数优化准则为驱动关节的伺服控制的闭环系统的阻尼系数最大；

根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量，所述机器人状态包括各驱动关节输出的位置角度和末端负载惯量；

根据更新后的当前状态各驱动关节对应的负载惯量和设定的各驱动关节的伺服参数标幺参考值，计算各驱动关节的伺服参数的优化值；

将各驱动关节的伺服参数的优化值实时同步下载至各驱动关节的伺服驱动器内，以对各驱动关节进行控制。

2.根据权利要求1所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，所述驱动关节的动力学模型为：

式中，J_m表示电机惯量、J_l表示当前状态驱动关节对应的负载惯量；θ表示电机的位置角度，

表示θ的一阶导数，即电机的位置角速度，

表示θ的二阶导数；q表示驱动关节输出的位置角度，即与电机相同时刻的负载位置角度，

表示q的一阶导数，

表示q的二阶导数；τ_m表示电机力矩，τ_l表示负载力矩；K表示减速机的弹性，D表示减速机的阻尼。

3.根据权利要求2所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，根据所述驱动关节的动力学模型建立电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)，以及电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)；其中，s表示复变量；

电机力矩τ_m到电机速度

的系统函数G_vm(s)为：

电机的位置角度θ到驱动关节输出的位置角度q的系统函数G_lm(s)为：

4.根据权利要求2所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，所述根据驱动关节的动力学模型和伺服参数优化准则确定驱动关节的伺服参数的标幺参考值中，所述伺服参数的标幺参考值为{α＝0.7；β＝0.1；γ＝0.1}，其中，α表示速度环增益K_pv的标幺参考值，β表示积分增益1/T_i的标幺参考值，γ表示位置角度环增益K_pp的标幺参考值。

5.根据权利要求2所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，所述根据机器人状态计算并更新当前状态各驱动关节对应的负载惯量中，当前状态各驱动关节对应的负载惯量为：

J_il＝m(q,m_tcp)_ii，

式中，i表示驱动关节的数量，q表示驱动关节输出的位置角度，m_tcp表示末端负载惯量，m(q,m_tcp)_ii表示机器人惯量矩阵M(q,m_tcp)中的对角元素。

6.根据权利要求2所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，所述驱动关节的伺服参数的优化值为：

7.根据权利要求6所述的具备参数自动优化的机器人控制方法，其特征在于，利用负载惯量比

更新所述驱动关节的伺服参数的优化值，更新后的驱动关节的伺服参数的优化值为：

8.一种具备参数自动优化的机器人控制装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1～7任一项所述的具备参数自动优化的机器人控制方法中的步骤。

9.一种具备参数自动优化的机器人，其特征在于，包括机器人主体、动力和通讯线缆、主控制器；所述机器人主体通过动力和通讯线缆与主控制器进行通信；所述主控制器中配置有如权利要求1～7任一项所述的具备参数自动优化的机器人控制方法的步骤；

所述机器人主体包括驱动关节，所述驱动关节包括电机、减速机、伺服驱动器和编码器，所述主控制器将更新后的伺服参数的优化值传输至所述伺服驱动器中，以对各驱动关节进行控制。

10.根据权利要求9所述的具备参数自动优化的机器人，其特征在于，所述机器人主体还包括基座、第一杆件、第二杆件、末端法兰；所述驱动关节设置有六个，基座、第一驱动关节、第二驱动关节、第一杆件、第三驱动关节、第二杆件、第四驱动关节、第五驱动关节、第六驱动关节和末端法兰依次串联连接；所述末端法兰处安装有效负载或执行器；

所述第一驱动关节、第二驱动关节、第三驱动关节、第四驱动关节、第五驱动关节和第六驱动关节均通过内部线缆与所述动力和通讯线缆连接。

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