CN112809667B - 工业机器人的力控制方法、装置及其应用 - Google Patents
工业机器人的力控制方法、装置及其应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112809667B CN112809667B CN202011542444.XA CN202011542444A CN112809667B CN 112809667 B CN112809667 B CN 112809667B CN 202011542444 A CN202011542444 A CN 202011542444A CN 112809667 B CN112809667 B CN 112809667B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- force
- force control
- industrial robot
- control method
- 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.)
- Active
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
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/1633—Programme controls characterised by the control loop compliant, force, torque control, e.g. combined with position control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明公开了一种工业机器人的力控制方法、装置及其应用。该力控制方包括:实时计算机器人末端的力控位姿偏差量Xi:将计算出的力控位姿偏差量Xi与机器人的末端期望位姿Xd求和,对求和结果进行逆运动学求解,获得机器人的各关节的运动控制指令,用运动控制指令控制机器人运动。本发明能够保证工业机器人末端柔顺地接触外部对象,将工业机器人末端与外部对象的接触力控制在期望的力范围内。
Description
技术领域
本发明涉及工业机器人的力控制技术。
背景技术
装配任务在工业中存在较多的应用场景,如拧紧螺丝、插线、齿轮装配等。使用工业机器人进行装配任务之所以存在较大的困难,是因为机器人采用位置控制,其表现出的刚度比较大,在装配过程中会存在损伤工具或者工件的可能性。因此使用工业机器人进行装配任务,需要赋予机器人一定的柔顺性,根据不同的装配应用场景,调整机器人的柔顺程度,以满足装配需求。为了使得机器人对外部作用的力/力矩有一定的柔顺性,需要对工业机器人进行力控制,并使用力/力矩传感器。现有的力/力矩传感器分为三种安装类型:关节力矩传感器、机器人末端六维力/力矩传感器和机器人底座六维力/力矩传感器。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种工业机器人的力控制方法及其装置,其能够保证工业机器人末端柔顺地接触外部对象,将工业机器人末端与外部对象的接触力控制在期望的力范围内。
本发明所要解决的另一技术问题在于提供工业机器人的力控制方法的应用。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种工业机器人的力控制方法,包括以下步骤:
实时计算机器人末端的力控位姿偏差量Xi:
Xi=1/D*LP*(S*(Fd-Ff)+K*(Xf-Xd))*1/s
1/D为阻尼系数,LP为低通滤波器的滤波系数,S为预设的力控自由度选择矩阵,Fd为机器人的末端期望接触力,Ff为机器人的当前末端实际接触力,K为预定的刚度矩阵,Xf为机器人的当前末端实际位姿,Xd为机器人的末端期望位姿,s为拉普拉斯算子;
将计算出的力控位姿偏差量Xi与机器人的末端期望位姿Xd求和,对求和结果进行逆运动学求解,获得机器人的各关节的运动控制指令,用运动控制指令控制机器人运动。
进一步地,机器人的底座安装有六维度力/力矩传感器。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种工业机器人的力控制装置,包括存储器和处理器,存储器用于存储程序;处理器,用于加载所述程序以执行上述的工业机器人的力控制方法。
根据本发明实施例的又一方面,还提供了前述的工业机器人的力控制方法的应用,其中,所述的工业机器人的力控制方法应用于工业机器人的拖动示教中,在拖动示教中,将刚度矩阵K设为零向量。
根据本发明实施例的又一方面,还提供了前述的工业机器人的力控制方法的另一应用,其中,所述的工业机器人的力控制方法应用于工业机器人的轴孔装配方法的寻孔步骤、插入步骤和拔出步骤中。
本发明至少具有以下优点:
1、本实施例的工业机器人的力控制方法不改变机器人原有的运动控制器架构,引入力反馈控制回路,使得机器人对力的输入响应表现出质量、弹簧和阻尼器系统特性,能够保证工业机器人末端柔顺地接触外部对象,将工业机器人末端与外部对象的接触力控制在期望的力范围内;
2、在本实施例的工业机器人力控制方法中,将六维度力/力矩传感器安装于机器人底座,实现全机器人本体的拖动示教和碰撞检测功能,使得拖动示教更加流畅,使用机器人示教点位更加方便快捷,力/力矩跟踪更加稳定,同时保证了人与机器人共同工作时的安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,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,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明一实施例的工业机器人的力控制原理框图。
图2示出了工业机器人的轴孔装配示意图。
图3示出了采用根据本发明一实施例的力控制方法的工业机器人的轴孔装配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种工业机器人的力控制方法,包括以下步骤:
实时计算机器人末端的力控位姿偏差量Xi:
Xi=1/D*LP*(S*(Fd-Ff)+K*(Xf-Xd))*1/s
1/D为阻尼系数,LP为低通滤波器的滤波系数,S为预设的力控自由度选择矩阵,Fd为机器人的末端期望接触力,Ff为机器人的当前末端实际接触力,K为预定的刚度矩阵,Xf为机器人的当前末端实际位姿,Xd为机器人的末端期望位姿,s为拉普拉斯算子;
将计算出的力控位姿偏差量Xi与机器人的末端期望位姿Xd求和,对求和结果进行逆运动学求解,获得机器人的各关节的运动控制指令,用运动控制指令控制机器人运动。
图1示出了根据本发明一实施例的工业机器人的力控制原理框图,图1中的虚线框代表力控制器。如图1所示,该力控制的流程如下:
根据机器人的当前末端实际位姿Xf和机器人的末端期望位姿Xd生成位姿差,乘以刚度矩阵K得到期望弹性力Fspring,其中,机器人的当前末端实际位姿Xf是根据机器人当前所有关节轴的角度通过机器人正运动学FK计算得到,刚度矩阵K为用户实现给定,刚度矩阵K为对角矩阵,主对角线上的元素为期望刚度值;
根据用户设定的机器人的末端期望接触力Fd和机器人的当前末端实际接触力Ff的差值,乘以力控自由度选择矩阵S,得到力的误差Ferr,其中力控自由度选择矩阵S用来确定采用哪种控制方式-位置或力,去控制工业机器人的每一个关节轴。力控自由度选择矩阵S由用户给定,决定了在哪个方向开启力控。力控自由度选择矩阵S为对角矩阵,主对角线上的元素为力控自由度选择开关,主对角线上的元素为1时代表力控制,为0时代表位置控制;
Fspring与Ferr的和为期望净力Fnet,其通过阻尼器的阻尼作用后,输出机器人速度向量Vel’,阻尼器的阻尼系数为1/D;对于和环境的硬性接触,1/D一般在1/3000大小即可保证稳定的力跟踪,如果是较软的环境,1/D的值可以增大以获得更快速的力跟踪效果;
速度向量Vel’经过低通滤波器的低通滤波后输出速度向量Vel,保证力控制器快速响应和抗扰动性能;在图3中,低通滤波器的滤波系数用LP表示,LP可以有多种形式,如cs/(s^2+as+b),cs/(s+a),ds/((s+a)(s^2+bs+c))等;
速度向量Vel经过积分器的积分后,生成机器人末端的力控位姿偏差量Xi;
力控位姿偏差量Xi与机器人的末端期望位姿Xd求和,对求和结果进行逆运动学求解,获得所述机器人的各关节的运动控制指令,用所述运动指令控制所述机器人运动。
力控制器可以看成是一个低通滤波器,其输入为力,输出为位姿,用公式表示如下:
Xi=1/D*LP*(S*(Fd-Ff)+K*(Xf-Xd))*1/s。
在本实施例中,机器人的底座安装有六维度力/力矩传感器,机器人的当前末端实际接触力Ff是根据六维度力/力矩传感器的力检测值通过校正后再力转换到机器人末端得到。将六维度力/力矩传感器安装于工业机器人底座是为了更精确地实现机器人本体的全身碰撞检测。在其它的实施方式中,机器人的当前末端实际接触力Ff也可以由安装于机器人末端的六维度力/力矩传感器直接检测获得。
进一步地,在本实施例中,包括在实时计算机器人的力控位姿偏差量Xi之前、对六维度力/力矩传感器进行零漂校正的步骤。
六维度力/力矩传感器进行零漂校正包括以下步骤:
建立工业机器人连杆刚体动力学模型如下:
τi为第i关节轴的总的动力学模型;为关节轴的惯性力矩,为关节轴的耦合惯性力矩,为关节轴的离心力矩,为关节轴的科氏力矩,τgrav,i(θ)为关节轴的重力矩;θ为机器人的位姿,即机器人的所有关节轴的角度;分别为第i关节轴的速度和加速度;分别为第j关节轴的速度和加速度;Ji为第i关节轴的转动惯量;Jij为第j关节轴对第i关节轴的耦合转动惯量;
根据工业机器人连杆刚体动力学模型得到的所有关节轴的模型力矩τ计算机器人模型力Fmodel:
Fmodel=inv(J(θ)T)*τ
J(θ)为机器人雅可比矩阵;
获取所述六维度力/力矩传感器的零点漂移力Fbiase:
Fbiase=Fsensor1-Fmod el
其中,Fsensor1为所述六维度力/力矩传感器在进行零漂校正时的力测量值。机器人的当前末端实际接触力Ff是根据所述六维度力/力矩传感器的力测量值Fsensor减去Fmodel以及Fbiase后的差值(即Fsensor-Fmodel-Fbiase)通过力转换到机器人末端得到。
进一步地,本实施例的力控制方法还碰撞检测步骤,即将所述六维度力/力矩传感器的力测量值Fsensor减去Fmodel以及Fbiase后的差值(即Fsensor-Fmodel-Fbiase)与预设的碰撞力阈值进行比较,若所述差值大于等于所述碰撞力阈值,则立即控制工业机器人停止运动,从而提高了使用工业机器人的安全性。
本实施例的力控制方法不限于使用在六轴工业机器人,也可以用于三轴、四轴、五轴、七轴工业机器人等。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种工业机器人的力控制装置,包括存储器和处理器,存储器用于存储程序;处理器,用于加载所述程序以执行上述的工业机器人的力控制方法。
图2示出了工业机器人的轴孔装配示意图。如图2所示,工业机器人100的末端101夹持了轴2,将轴2安装于放置于工作台3的工件4的孔40中。六维度力/力矩传感器5安装在工业机器人100的底座102上。
图3示出了采用根据本发明一实施例的力控制方法的工业机器人的轴孔装配方法的流程示意图。该工业机器人的轴孔装配方法包括以下步骤:
S 1、在机器人控制器中安装力控装配程序;
S2、将机器人运行至靠近作业范围;
S3、在装配作业范围内进行六维度力/力矩传感器的零漂校正,其中,六维度力/力矩传感器安装在工业机器人的底座上,零漂校正的步骤如前文所述;
S4、基于力控制拖动示教机器人,将刚度刚度矩阵K设置为零向量,则机器人对外部环境完全柔顺,易于拖动示教的实现;
S5、保存编辑好的力控装配程序并运行,与此同时开启了基于力控架构的安全保护,如机器人与外部对象发生剧烈碰撞,碰撞产生的力超过预设的碰撞力阈值,就会触发机器人急停动作。基于机器人底座的六维度力/力矩传感器的力控制架构,可以实现机器人全机构碰撞检测;
步骤S6为力控装配步骤,可以分为三个子步骤,即S61、力控寻孔;S62、力控插入;S63、力控拔出:
S61、力控寻孔子步骤:机器人在力控模式下,基于程序设定的寻孔轨迹进行力控寻孔,通过区域条件、速度条件和力/力矩条件来判断是否寻到孔,如果寻到孔,即刻停止寻孔运动,并保持力跟踪不变,进行下一步插入;
S62、力控插入子步骤:给定期望力/力矩,并开启相应自由度方向的力控,即可实现有一定柔顺的插孔动作;
S63、力控拔出子步骤:在力控插入结束后,机器人在力控模式下拔出;
在力控装配过程中,还设定有位置保护、速度保护、力/力矩保护以及装配超时处理等,保证了基于力装配的安全性。
根据本发明实施例的工业机器人的力控制方法能够保证工业机器人末端柔顺地接触外部对象,将工业机器人末端与外部对象的接触力控制在期望的力范围内。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种工业机器人的力控制方法,其特征在于,包括:
实时计算机器人末端的力控位姿偏差量Xi:
Xi=1/D*LP*(S*(Fd-Ff)+K*(Xf-Xd))*1/s
1/D为阻尼系数,LP为低通滤波器的滤波系数,S为预设的力控自由度选择矩阵,Fd为机器人的末端期望接触力,Ff为机器人的当前末端实际接触力,K为预定的刚度矩阵,Xf为机器人的当前末端实际位姿,Xd为机器人的末端期望位姿,s为拉普拉斯算子;
将计算出的力控位姿偏差量Xi与机器人的末端期望位姿Xd求和,对求和结果进行逆运动学求解,获得所述机器人的各关节的运动控制指令,用所述运动控制指令控制所述机器人运动。
2.如权利要求1所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,所述机器人的底座安装有六维度力/力矩传感器。
3.根据权利要求2所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,所述的力控制方法包括在实时计算机器人的力控位姿偏差量Xi之前、对所述六维度力/力矩传感器进行零漂校正的步骤。
4.根据权利要求3所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,所述六维度力/力矩传感器进行零漂校正包括以下步骤:
建立工业机器人连杆刚体动力学模型如下:
τi为第i关节轴的总的动力学模型;为关节轴的惯性力矩,为关节轴的耦合惯性力矩,为关节轴的离心力矩,为关节轴的科氏力矩,τgrav,i(θ)为关节轴的重力矩;θ为机器人的位姿;分别为第i关节轴的速度和加速度;分别为第j关节轴的速度和加速度;Ji为第i关节轴的转动惯量;Jij为第j关节轴对第i关节轴的耦合转动惯量;
根据工业机器人连杆刚体动力学模型得到的所有关节轴的模型力矩τ计算机器人模型力Fmodel:
Fmodel=inv(J(θ)T)*τ
J(θ)为机器人雅可比矩阵;
获取所述六维度力/力矩传感器的零点漂移力Fbiase:
Fbiase=Fsensor1-Fmodel
其中,Fsensor1为所述六维度力/力矩传感器在进行零漂校正时的力测量值。
5.根据权利要求4所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,包括:
将所述六维度力/力矩传感器的力测量值Fsensor减去Fmodel以及Fbiase后的差值与预设的碰撞力阈值进行比较,若所述差值大于等于所述碰撞力阈值,则立即控制所述工业机器人停止运动。
6.根据权利要求4所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,机器人的当前末端实际接触力Ff是根据所述六维度力/力矩传感器的力测量值Fsensor减去Fmodel以及Fbiase后的差值通过力转换到机器人末端得到。
7.根据权利要求1所述的工业机器人的力控制方法,其特征在于,所述机器人的当前末端实际位姿Xf是根据机器人当前所有关节轴的角度通过机器人正运动学计算得到。
8.一种工业机器人的力控制装置,其特征在于,包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,用于加载所述程序以执行如权利要求1至7中任何一项所述的工业机器人的力控制方法。
9.一种如权利要求1至7任意一项所述的工业机器人的力控制方法的应用,其特征在于,所述的工业机器人的力控制方法应用于工业机器人的拖动示教中,在拖动示教中,将刚度矩阵K设为零向量。
10.一种如权利要求1至7任意一项所述的工业机器人的力控制方法的应用,其特征在于,所述的工业机器人的力控制方法应用于工业机器人的轴孔装配方法的寻孔步骤、插入步骤和拔出步骤中。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011542444.XA CN112809667B (zh) | 2020-12-22 | 2020-12-22 | 工业机器人的力控制方法、装置及其应用 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011542444.XA CN112809667B (zh) | 2020-12-22 | 2020-12-22 | 工业机器人的力控制方法、装置及其应用 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112809667A CN112809667A (zh) | 2021-05-18 |
CN112809667B true CN112809667B (zh) | 2022-11-25 |
Family
ID=75853708
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011542444.XA Active CN112809667B (zh) | 2020-12-22 | 2020-12-22 | 工业机器人的力控制方法、装置及其应用 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112809667B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113305843A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-27 | 深圳亿嘉和科技研发有限公司 | 一种机械臂零力控制方法 |
CN113954078B (zh) * | 2021-11-17 | 2023-02-24 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 力控关节控制方法、装置、机器人和可读存储介质 |
CN114310912A (zh) * | 2022-02-10 | 2022-04-12 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 | 机械臂装配控制方法及装置、机械臂控制设备和存储介质 |
CN114505859B (zh) * | 2022-02-23 | 2023-12-01 | 四川锋准机器人科技有限公司 | 一种种植牙手术机器人末端柔顺控制方法 |
CN115446844B (zh) * | 2022-11-09 | 2023-03-28 | 深圳鹏行智能研究有限公司 | 机器人的控制方法、机器人及控制终端 |
CN118322218B (zh) * | 2024-06-13 | 2024-09-13 | 苏州镒升机器人科技有限公司 | 一种基于力觉和触觉反馈的机器人手臂控制系统及方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106272416A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-04 | 上海交通大学 | 基于力觉和视觉的机器人细长轴精密装配系统及方法 |
CN107433590A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-05 | 上海宇航系统工程研究所 | 机械臂负载质量和传感器零漂在线辨识的重力补偿方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0884141B1 (en) * | 1996-10-24 | 2006-07-19 | Fanuc Ltd | Force control robot system with visual sensor for inserting work |
JP4202365B2 (ja) * | 2006-03-07 | 2008-12-24 | ファナック株式会社 | 力制御装置 |
CN104191429B (zh) * | 2014-07-28 | 2016-04-27 | 南京航空航天大学 | 一种腱驱动机械手位置和腱张力的混合控制方法及控制装置 |
CN108714896B (zh) * | 2018-05-28 | 2021-07-16 | 华南理工大学 | 一种基于柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制方法 |
CN111660306B (zh) * | 2020-05-27 | 2021-07-20 | 华中科技大学 | 一种基于操作者舒适度的机器人可变导纳控制方法及系统 |
-
2020
- 2020-12-22 CN CN202011542444.XA patent/CN112809667B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106272416A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-04 | 上海交通大学 | 基于力觉和视觉的机器人细长轴精密装配系统及方法 |
CN107433590A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-05 | 上海宇航系统工程研究所 | 机械臂负载质量和传感器零漂在线辨识的重力补偿方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112809667A (zh) | 2021-05-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112809667B (zh) | 工业机器人的力控制方法、装置及其应用 | |
Albu-Schaffer et al. | Cartesian impedance control techniques for torque controlled light-weight robots | |
Moberg | On modeling and control of flexible manipulators | |
CN108189036B (zh) | 力矩控制方法、装置、机器人及存储介质 | |
US20180207797A1 (en) | Control system having learning control function and control method | |
Cheah et al. | Feedback control for robotic manipulator with uncertain kinematics and dynamics | |
CN102189550A (zh) | 具有学习控制功能的机器人 | |
Ghasemi et al. | Adaptive switch image-based visual servoing for industrial robots | |
CN112894821B (zh) | 基于电流法的协作机器人拖动示教控制方法、装置及设备 | |
CN109746913B (zh) | 一种机器人姿势保持拖动示教的方法及系统 | |
CN114454166B (zh) | 一种机械臂阻抗控制方法及装置 | |
Li et al. | A nonlinear momentum observer for sensorless robot collision detection under model uncertainties | |
CN114918924B (zh) | 机器人牵引示教方法、装置、电子设备及存储介质 | |
JP2004364396A (ja) | モータの制御装置および制御方法 | |
CN106950842B (zh) | 解耦控制方法、装置、机器人及存储介质 | |
Abdossalami et al. | Adaptive control of haptic interaction with impedance and admittance type virtual environments | |
Lee et al. | Dynamic simulation of interactive robotic environment | |
Vidrios-Serrano et al. | A generalized vision-based stiffness controller for robot manipulators with bounded inputs | |
Liu et al. | Model-based adaptive hybrid control for manipulators under multiple geometric constraints | |
CN110861083B (zh) | 一种机器人示教方法、装置、存储介质及机器人 | |
Jorda et al. | New passivity observers for improved robot force control | |
CN113848958B (zh) | 基于四元数的全驱动抗退绕水下机器人有限时间容错轨迹跟踪控制方法 | |
CN112135718B (zh) | 机器人的控制 | |
Xian et al. | Task-space tracking control of redundant robot manipulators via quaternion feedback | |
Lo et al. | Co-operative control of Internet based multi-robot systems with force reflection |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |