CN114147714B - 自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 - Google Patents
自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114147714B CN114147714B CN202111460158.3A CN202111460158A CN114147714B CN 114147714 B CN114147714 B CN 114147714B CN 202111460158 A CN202111460158 A CN 202111460158A CN 114147714 B CN114147714 B CN 114147714B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mechanical arm
- data set
- joint
- coordinate system
- manipulator
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 27
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 18
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 24
- 238000013461 design Methods 0.000 description 9
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 5
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 5
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 5
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 210000003857 wrist joint Anatomy 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 210000002310 elbow joint Anatomy 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 210000000323 shoulder joint Anatomy 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000000245 forearm Anatomy 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
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
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J15/00—Gripping heads and other end effectors
- B25J15/08—Gripping heads and other end effectors having finger members
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J18/00—Arms
-
- 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
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
-
- 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
- B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明涉及机器人技术领域,提供一种自主机器人机械臂控制参数计算方法及系统,该方法通过机械臂连接关系建立链路坐标系,再由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置、姿势数据,依次逆向迭代计算第n节机械臂关节位置、姿势数据;最终在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数,应用该方法和系统,能够解决机械臂正向设计过程中需要建立多个动力学方程,且末端机械手姿态和位置难以精确估计的问题,从而能够减少计算复杂度和计算时间,提高整个机器人系统设计效率和末端机械手执行的姿态和位置精度。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,特别涉及一种自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统。
背景技术
机器人机械手(Robot Manipulator,RM)属于机器人执行机构,是机器人完成特定任务的关键所在;机器人机械臂由由旋转接头连接的多个杆组成,每个关节都构成了一个自由度,从固定机械臂的底部开始,依次是腰椎关节、肩关节、肘关节和腕关节,最后一个腕关节连接到末端机械手,形成一个完整的机械臂;机械臂如何快速、准确、平稳地把握物体一直是机器人领域研究的难点,其融合了控制理论、运动学和人机交互等多个学科,在机械臂的设计和研究中,机械臂设计往往与整体动态性能有不可分割的联系,特别在汽车制造、自动化生产等领域,对于提高和促进机器人技术扮演着举足轻重的作用。
CN113638747A公开了一种末端载置装置、机械臂及喷浆机器人,末端载置装置包括机架,用于末端载置装置在机械臂上的安装;摆件,一端通过球铰链连接于所述机架,侧面用于载置所述喷头;曲柄,该曲柄的一端与摆件的另一端铰接;另一端铰接于所述机架;驱动装置,驱动所述曲柄绕曲柄与机架间的铰接点旋转;机械臂包括大臂,该大臂基于与喷浆机器人底盘间的第一摆转副而具有摆转的自由度;小臂,通过第二摆转副连接于大臂的末端,且第二摆转副的轴线与第一摆转副的轴线平行;其中,小臂的末端用于安装所述末端载置总成。
由于机器人整个系统设计过程中,需考虑硬件、软件、运动学等方面,在各子系统设计过程中,耦合干涉较多,难以快速高效地设计出符合需求的机器人系统。
发明内容
在机器人系统大量的设计实践中,应用机械臂动力学分析时,仅仅以机械臂的空间位移随时间的函数,且考虑各关节变量与机械臂末端机械手的位置和姿态之间的关系往往造成计算量大,难以设计出符合要求的末端机械手姿态和位置,且造成在笛卡尔坐标系中末端机械手精度不够等一系列问题。
有鉴于此,本发明旨在提出一种自主机器人机械臂控制参数计算方法,该自主机器人机械臂控制参数计算方法包括,
步骤S1,根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
步骤S2,由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
步骤S3,由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
步骤S4,从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
步骤S5,根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数。
优选地,所述步骤S4中,由第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),根据Diffie-Hellman算法依次迭代计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t)。
优选地,机械手末端P点为第1节机械臂关节,与第1节机械臂关节连接的机械臂另一端为第2节机械臂关节。
优选地,由机械手末端工作点P点随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t)经过步骤S4计算得到第2节机械臂关节的位置数据集Q2(t)和姿势数据集S2(t)。
优选地,自主机器人至少包括3个机械臂关节,相邻的机械臂由机械臂关节连接。
优选地,每一个所述机械臂关节由单独驱动电机驱动。
本发明还公开了一种用于上述的自主机器人机械臂控制参数计算方法的系统,所述系统包括,
坐标转换单元,用于根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
基准坐标单元,用于由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
轨迹初始化单元,用于由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
迭代计算单元,用于从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
控制参数生成单元,用于根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建与时间为自变量的运动轨迹,计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数。
优选地,所述迭代计算单元用于计算同一时刻不同机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
优选地,所述系统还包括存储模块,用于存储基准坐标系数据和链路坐标系数据,存储计算得到的所有机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
根据本发明实施例的另一方面,提供了一种存储介质,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上述的方法。
相对于现有技术,本发明提供的自主机器人机械臂控制参数计算方法,通过机械臂连接关系建立链路坐标系,再由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t),从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵逆向计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数,本发明还公开了一种用于执行该方法的系统,应用该方法和系统,能够解决机械臂正向设计过程中需要建立多个动力学方程,且末端机械手姿态和位置难以精确估计的问题,从而能够减少计算复杂度和计算时间,提高整个机器人系统设计效率和末端机械手执行的姿态和位置精度。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明的自主机器人机械臂控制参数计算方法一种实施方式的流程图;
图2为本发明自主机器人机械臂连接关系示意图。
附图标记说明:
1机械手 2第一机械臂
3第二机械臂 4机械臂底座
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,如图2所示,机械手1与第一机械臂2连接的关节为第2机械臂关节,第一机械臂2与第二机械臂3连接的为第3机械臂关节,第二机械臂3与机械臂底座4连接的为第4机械臂关节;机械手即为机器人操作目标动作最末端的执行机构。已知的几何参数确定了机械手相对于固定参考坐标系的位置,再确定每个关节变量的大小,被称为逆向运动学求解过程。机械臂式机器人由旋转接头作为关节连接的多个机械臂组成,每个关节都构成了一个自由度。
为了解决背景技术部分所指现有技术中的机器人整个系统设计过程中,需考虑硬件、软件、运动学等方面,在各子系统设计过程中,耦合干涉较多,难以快速高效地设计出符合需求的机器人系统,以机械臂的空间位移随时间的函数,正向设计逐次考虑机械臂各关节变量与机械臂末端机械手的位置和姿态之间的关系往往造成计算量大,难以设计出符合要求的末端机械手姿态和位置,造成在笛卡尔坐标系中末端机械手精度不够等一系列问题。本发明提供一种自主机器人机械臂控制参数计算方法,如图1-图2所示,自主机器人机械臂控制参数计算方法包括,
步骤S1,根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
步骤S2,由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
步骤S3,由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
步骤S4,从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
步骤S5,根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数。
本发明通过机械臂连接关系建立链路坐标系,再由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t),从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵逆向计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数,该方法能够解决机械臂正向设计过程中需要建立多个动力学方程,且末端机械手姿态和位置难以精确估计的问题,从而能够减少计算复杂度和计算时间,提高整个机器人系统设计效率和末端机械手执行的姿态和位置精度。
如图2所示,机器人系统的机械手末端目标运动为抓取目标物,按照自主机器人机械臂控制参数计算方法进行计算得到的控制参数,经过测试,2000mm内误差不超过1.6%,1000mm内误差范围仅为0.4%左右,特别是500mm内误差小于0.1%。距离仅为400mm,因此精度完全满足目标抓取要求。
.表1范围结果
机械手末端工作点P点工作运动轨迹即为该机器人目标运动轨迹,最先即可确定。以此数据为基础,将机械手末端作为第1机械臂关节,为了依次计算出腕关节、肘关节、肩关节、腰椎关节的位置数据集和姿势数据集,在本发明优选的情况下,所述步骤S4中,由第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),根据Diffie-Hellman算法依次迭代计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t)。例如,在机器人臂的链路坐标系从O点出发到P点,依次建立第O-3-2-P关节上建立坐标系,即为第4-3-2-1关节上依次建立坐标系。建立坐标系之后,再通过Diffie-Hellman算法依次迭代计算第n节机械臂关节在各自坐标系中的位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t)。其中,第4节机械臂关节位置数据集Q4(t)和姿势数据集S4(t)是在运动直角坐标系O'-x'y'z'中,位置与姿势随时间变化的运动轨迹数据。相同地,第1节机械臂关节位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t)是P点在坐标系P-pxpypz中运动轨迹数据。
为了更好地从机械手末端确定的运动轨迹数据计算每一个机械臂关节的运动轨迹数据,在本发明优选的情况下,机械手1末端P点为第1节机械臂关节,与第1节机械臂关节连接的机械臂另一端为第2节机械臂关节。
为了更好地从机械手末端确定的运动轨迹数据计算得到机械手1与第一机械臂2连接的第2机械臂关节的运动轨迹数据,在本发明优选的情况下,由机械手末端工作点P点随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t)经过步骤S4计算得到第2节机械臂关节的位置数据集Q2(t)和姿势数据集S2(t)。
机器人为了实现更多的自由度,机械臂一般采用多个机械臂关节,在机械臂关节较多的机器人系统中,由于正向运动学求解是通过从机械臂底座依次进行动力学方程的构建,而随着机械臂环节变多,不仅计算量指数级上升,而且到机械手1后的运动控制的误差累计也越多。通过逆向运动学求解可以有效地规避误差累计和指数级上升的计算量,在本发明优选的情况下,自主机器人至少包括3个机械臂关节,相邻的机械臂由机械臂关节连接。更为优选地,在大于4个机械臂关节的自主机器人设计过程中,更具有计算优势。
为了更为独立地控制每一根机械臂的工作,且能够单独执行由计算得到每一个机械臂关节随时间变化的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),用于每一个机械臂关节驱动电机的执行控制,减少机械臂之间的运动干涉,在本发明优选的情况下,每一个所述机械臂关节由单独驱动电机驱动。
本发明还公开了一种用于实施上述的自主机器人机械臂控制参数计算方法的系统,所述系统包括,
坐标转换单元,用于根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
基准坐标单元,用于由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
轨迹初始化单元,用于由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
迭代计算单元,用于从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
控制参数生成单元,用于根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建与时间为自变量的运动轨迹,计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数。
本发明提供的用于执行上述自主机器人机械臂控制参数计算方法的系统,能够通过坐标转换单元中根据机械臂连接关系建立链路坐标系,再由轨迹初始化单元中,根据机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);在迭代计算单元中,从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵逆向计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,最终在控制参数生成单元中,计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数,本应用该系统,能够解决机械臂正向设计过程中需要建立多个动力学方程,且末端机械手姿态和位置难以精确估计的问题,从而能够减少计算复杂度和计算时间,提高整个机器人系统设计效率和末端机械手执行的姿态和位置精度。
为了更好地依次进行由机械手1、第一机械臂2、第二机械臂3、机械臂底座4的迭代计算,在本发明优选的情况下,所述迭代计算单元用于计算同一时刻不同机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
为了对每一次迭代计算产生的数据进行有效的管理和存储,在本发明优选的情况下,所述系统还包括存储模块,用于存储基准坐标系数据和链路坐标系数据,存储计算得到的所有机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
本发明实施例还提供了一种存储介质,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上述方法。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、移动终端、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,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保护范围之内。
Claims (7)
1.一种自主机器人机械臂控制参数计算方法,其特征在于,所述自主机器人机械臂控制参数计算方法包括,
步骤S1,根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
步骤S2,由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
步骤S3,由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
步骤S4,从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,是相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
步骤S5,根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,再计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数;
其中,机械手末端P点为第1节机械臂关节,与第1节机械臂关节连接的机械臂另一端为第2节机械臂关节;
由机械手末端工作点P点随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t)经过步骤S4计算得到第2节机械臂关节的位置数据集Q2(t)和姿势数据集S2(t)。
2.根据权利要求1所述的自主机器人机械臂控制参数计算方法,其特征在于,自主机器人至少包括3个机械臂关节,相邻的机械臂由机械臂关节连接。
3.根据权利要求1或2所述的自主机器人机械臂控制参数计算方法,其特征在于,每一个所述机械臂关节由单独驱动电机驱动。
4.一种用于实施自主机器人机械臂控制参数计算方法的系统,其特征在于,所述系统包括,
坐标转换单元,用于根据自主机器人机械臂连接关系建立链路坐标系,确定两个相邻链路坐标系之间的齐次坐标变换矩阵T;
基准坐标单元,用于由机械臂底座建立静态直角坐标系O-xyz,对应地在运动平台上建立运动直角坐标系O'-x'y'z',机械臂的机械手末端工作点P点的坐标系P-pxpypz;
轨迹初始化单元,用于由机械臂的机械手末端工作点P点在坐标系P-pxpypz中的运动轨迹数据确定机械手末端随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t);
迭代计算单元,用于从机械手末端工作点P点开始,依次根据第n-1节机械臂关节位置数据集Qn-1(t)和姿势数据集Sn-1(t),经过齐次坐标变换矩阵计算第n节机械臂关节位置数据集Qn(t)和姿势数据集Sn(t);
其中,n为大于1的正整数,h为相邻两个机械臂关节之间的距离,即为机械臂的长度;d为相邻两个机械臂关节相对位置的偏移量,α为相邻两个机械臂关节相对扭转角,是相邻坐标系旋转姿态变换矩阵,是相邻坐标系之间的位置变换矩阵;
控制参数生成单元,用于根据每一节机械臂关节的位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t),分别在各自链路坐标系中构建以时间为自变量的运动轨迹,计算得到每一节机械臂关节驱动电机控制参数;
其中,机械手末端P点为第1节机械臂关节,与第1节机械臂关节连接的机械臂另一端为第2节机械臂关节;
由机械手末端工作点P点随时间变化的位置数据集Q1(t)和姿势数据集S1(t)经过迭代计算单元得到第2节机械臂关节的位置数据集Q2(t)和姿势数据集S2(t)。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,所述迭代计算单元用于计算同一时刻不同机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
6.根据权利要求4或5所述的系统,其特征在于,所述系统还包括存储模块,用于存储基准坐标系数据和链路坐标系数据,存储计算得到的所有机械臂关节位置数据集Q(t)和姿势数据集S(t)。
7.一种存储介质,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1-3任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111460158.3A CN114147714B (zh) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111460158.3A CN114147714B (zh) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114147714A CN114147714A (zh) | 2022-03-08 |
CN114147714B true CN114147714B (zh) | 2023-06-09 |
Family
ID=80456182
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111460158.3A Active CN114147714B (zh) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114147714B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114767007A (zh) * | 2022-04-20 | 2022-07-22 | 上海景吾酷租科技发展有限公司 | 基于能量最优的清洁机器人定位方法、系统及介质 |
CN116019564B (zh) * | 2023-03-28 | 2023-07-28 | 北京壹点灵动科技有限公司 | 膝关节手术机器人和控制方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0381185A2 (en) * | 1989-02-01 | 1990-08-08 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for controlling tracking path of working point of industrial robot |
US4967126A (en) * | 1990-01-30 | 1990-10-30 | Ford Aerospace Corporation | Method of controlling a seven degree of freedom manipulator arm |
JP2011206886A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Yaskawa Electric Corp | ロボットの制御装置及び方法 |
JP2012196716A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-18 | Denso Wave Inc | 6軸ロボットの軸間オフセット検出方法 |
CN104635762A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-20 | 北京航空航天大学 | 一种面向srs仿人手臂的自运动角计算方法 |
CN108673509A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-10-19 | 东北大学 | 一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法 |
CN110531866A (zh) * | 2019-10-29 | 2019-12-03 | 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 | 基于改进的反向运动学进行姿态解算的方法及相关设备 |
Family Cites Families (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4698572A (en) * | 1986-04-04 | 1987-10-06 | Westinghouse Electric Corp. | Kinematic parameter identification for robotic manipulators |
US20090305210A1 (en) * | 2008-03-11 | 2009-12-10 | Khurshid Guru | System For Robotic Surgery Training |
DE102012102294B4 (de) * | 2011-03-18 | 2015-03-19 | Denso Wave Inc. | Verfahren zum Erfassen eines Achsenabstand-Versatzes eines 6-Achs-Roboters |
US9457470B2 (en) * | 2013-04-05 | 2016-10-04 | Abb Technology Ltd | Robot system and method for calibration |
CN105171744A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-23 | 浙江理工大学 | 五自由度旋转链式码垛机械臂的运动控制方法 |
CN105690388B (zh) * | 2016-04-05 | 2017-12-08 | 南京航空航天大学 | 一种腱驱动机械手腱张力约束阻抗控制方法及装置 |
CN107589934B (zh) * | 2017-07-24 | 2020-04-07 | 大连理工大学 | 一种关节型机械臂逆运动学解析解的求取方法 |
CN108326854B (zh) * | 2018-01-17 | 2020-05-12 | 浙江大学 | 一种多关节机械臂空间函数轨迹运动的逆运动学求解方法 |
JP2019177436A (ja) * | 2018-03-30 | 2019-10-17 | 日本電産株式会社 | ロボット制御装置、ロボットの関節の角度を求める方法、プログラム |
CA3093009A1 (en) * | 2018-04-27 | 2019-10-31 | Alcon Inc. | Stereoscopic visualization camera and integrated robotics platform |
CN108638069B (zh) * | 2018-05-18 | 2021-07-20 | 南昌大学 | 一种机械臂末端精确运动控制方法 |
WO2020047713A1 (en) * | 2018-09-03 | 2020-03-12 | Abb Schweiz Ag | Method and apparatus for managing robot system |
CN109333537A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-15 | 华中科技大学 | 一种双臂协作机器人系统的基坐标系标定方法及系统 |
CN109859275B (zh) * | 2019-01-17 | 2022-08-02 | 南京邮电大学 | 一种基于s-r-s结构的康复机械臂的单目视觉手眼标定方法 |
JP7238450B2 (ja) * | 2019-02-14 | 2023-03-14 | 株式会社デンソーウェーブ | ロボットの制御装置およびロボットの制御方法 |
CN109702751A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-05-03 | 中国科学院电子学研究所 | 一种七自由度串联机械臂的位置级逆解方法 |
CN109895101B (zh) * | 2019-04-09 | 2020-09-11 | 大连理工大学 | 一种关节型机械臂逆运动学数值唯一解求取方法 |
CN110605714B (zh) * | 2019-08-06 | 2021-08-03 | 华中科技大学 | 一种基于人眼凝视点的手眼协调抓取方法 |
CN110842917B (zh) * | 2019-10-22 | 2022-03-22 | 广州翔天智能科技有限公司 | 串并联机械的机械参数的标定方法、电子装置及存储介质 |
CN110722560B (zh) * | 2019-10-25 | 2021-03-16 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种基于重力势能的模块化机械臂构型优化方法 |
CN110900600A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-03-24 | 江苏创能智能科技有限公司 | 一种带电作业机器人的远程遥控控制系统及其控制方法 |
CN111558941B (zh) * | 2020-07-14 | 2020-09-29 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 浮动基动力学前馈控制方法、装置和多足机器人 |
CN112597437B (zh) * | 2020-12-29 | 2022-09-16 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机械臂的逆运动学解析方法、装置及设备 |
CN113172627B (zh) * | 2021-04-30 | 2022-07-29 | 同济大学 | 多移动机械手协同搬运系统运动学建模与分布式控制方法 |
CN113246131B (zh) * | 2021-05-27 | 2022-10-28 | 广东智源机器人科技有限公司 | 运动捕捉方法、装置、电子设备以及机械臂控制系统 |
CN113352338A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-09-07 | 广东智源机器人科技有限公司 | 机械臂控制方法、装置、电子设备以及拉花系统 |
CN113327281A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-08-31 | 广东智源机器人科技有限公司 | 运动捕捉方法、装置、电子设备以及拉花系统 |
CN113601509B (zh) * | 2021-08-16 | 2023-01-06 | 安徽元古纪智能科技有限公司 | 一种多自由度机械臂柔性控制方法和系统 |
-
2021
- 2021-12-02 CN CN202111460158.3A patent/CN114147714B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0381185A2 (en) * | 1989-02-01 | 1990-08-08 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for controlling tracking path of working point of industrial robot |
US4967126A (en) * | 1990-01-30 | 1990-10-30 | Ford Aerospace Corporation | Method of controlling a seven degree of freedom manipulator arm |
JP2011206886A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Yaskawa Electric Corp | ロボットの制御装置及び方法 |
JP2012196716A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-18 | Denso Wave Inc | 6軸ロボットの軸間オフセット検出方法 |
CN104635762A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-20 | 北京航空航天大学 | 一种面向srs仿人手臂的自运动角计算方法 |
CN108673509A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-10-19 | 东北大学 | 一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法 |
CN110531866A (zh) * | 2019-10-29 | 2019-12-03 | 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 | 基于改进的反向运动学进行姿态解算的方法及相关设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于粒子群迭代的一种冗余机械手逆解算法;邱正师等;《制造技术与机床》(第4期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114147714A (zh) | 2022-03-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114147714B (zh) | 自主机器人机械臂控制参数计算方法和系统 | |
CN107169196B (zh) | 空间机器人由末端执行器向基座的动力学建模方法 | |
Gómez-Bravo et al. | Collision free trajectory planning for hybrid manipulators | |
JP2022061022A (ja) | 力及びトルク誘導ロボット組立のための技術 | |
Yang et al. | Robot kinematics and dynamics modeling | |
Khatamian | Solving kinematics problems of a 6-dof robot manipulator | |
He | Motion planning and control for endoscopic operations of continuum manipulators | |
Martin‐Barrio et al. | Modelling the Soft Robot Kyma Based on Real‐Time Finite Element Method | |
Seleem et al. | Imitation-based motion planning and control of a multi-section continuum robot interacting with the environment | |
CN117182932B (zh) | 机械臂避障动作规划方法、装置和计算机设备 | |
CN117207200B (zh) | 机械臂的工作空间生成方法、装置和计算机设备 | |
Fang et al. | Trajectory planning for seven-DOF robotic arm based on seventh degree polynomial | |
Andaluz et al. | Numerical methods for cooperative control of double mobile manipulators | |
Kasaei et al. | Data-efficient non-parametric modelling and control of an extensible soft manipulator | |
Pikalov et al. | Vector model for solving the inverse kinematics problem in the system of external adaptive control of robotic manipulators | |
WO2022044615A1 (ja) | 学習装置、学習方法、学習プログラム、制御装置、制御方法、及び制御プログラム | |
Chaparro-Altamirano et al. | Kinematic and workspace analysis of a parallel robot used in security applications | |
JP6576125B2 (ja) | シミュレーション方法及びシミュレーション装置 | |
Kargar et al. | Tricom gripper–part i: Mechanical design and synthesis of a 3-finger compliant monolithic gripper | |
CN114571448A (zh) | 一种关节受限的冗余机械臂伪逆型重复运动规划方法 | |
Nguyen et al. | Inverse Kinematics For Serial Robot Manipulator End Effector Position And Orientation By Particle Swarm Optimization | |
CN114147719B (zh) | 基于直接离散型递归神经网络的机械臂跟踪控制方法及系统 | |
Garg et al. | Path tracing and object avoidance algorithm for robotic manipulators incorporating constrained filters | |
De Coninck et al. | Learning to Grasp Arbitrary Household Objects from a Single Demonstration | |
Rakhmetova et al. | Artificial vision for manipulators: A review |
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 |