CN115958611A - 机械臂灵巧度的评估方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种机械臂灵巧度的评估方法、装置及存储介质。所述方法包括:根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。本申请能够全面、直观的评估机械臂的灵巧度,同时能够协助优化机械臂的设计参数。
Description
技术领域
本发明涉及机械臂技术领域,特别是涉及一种机械臂灵巧度的评估方法、装置及存储介质。
背景技术
灵巧度指机器人末端执行器在空间中任一点可能获得姿态的多少,是评价机器人工作灵活程度的重要指标,在进行机器人设计时,灵巧度是一项重要的考量因素,准确的预估机器人的灵巧度,有利于匹配机器人适合执行的工作场景,以及预估机器人所能达到的工作性能。
现有技术中,对机械臂灵巧性的度量方法主要是基于机械臂雅克比矩阵的评价指标,其包括可操作度、条件数等指标,该评价指标多用于机械臂奇异位形和各向同性的分析,但对机械臂在工作空间内某点姿态变化的范围缺乏直观的描述。
此外,也有基于服务球、服务区和服务角等的评价指标,该指标将工作空间内某点机械臂可能获得姿态的多少作为灵巧度的度量,但该指标无法体现机械臂在该工作点姿态连续变化的范围。同时,机械臂通常配置各种功能的末端工具执行相应工作任务,以上两种方式在机械臂配置末端工具的情况下难以准确获知机械臂灵巧度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机械臂灵巧度的评估方法、装置及存储介质,以解决现有技术中对机械臂姿态变化范围和安装末端工具后的灵巧度评估不足的问题,本方案能够直观、全面的评估机械臂的灵巧度,同时能够协助优化机械臂的参数设计。
根据本申请的第一方面,提供一种机械臂灵巧度的评估方法,包括:
S1、根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
S2、根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
S3、根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
S4、计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
S5、根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
本申请的第二方面提供了一种机械臂灵巧度的评估装置,包括:
建模单元,用于根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
采样单元,用于根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
离散单元,用于根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
计算单元,用于计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
控制单元,用于根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
本申请的第三方面提供了一种计算机可读存储介质,包括:
存储器,所述存储器存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:
本申请基于对机械臂正逆运动学模型的构建和服务球的定义,在机械臂工作空间内采样,分别基于服务球获取机械臂在各采样点的灵巧度,进而得到机械臂在工作空间内的灵巧度,本方案充分考虑了机械臂安装末端工具存在的干涉、机械臂末端工具偏置对灵巧度的影响,能够根据不同工具类型自动计算机械臂的灵巧度分布;同时,考虑了机械臂姿态连续变化的范围,使得机械臂在工作空间内的轨迹连续,避免运动卡顿;此外,本方案根据机械臂的设计参数和末端工具参数快速评估机械臂运动性能,也可在机械臂设计阶段协助优化相关设计参数,加快方案设计的迭代。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理,并不构成对本申请的不当限定。
图1是本发明一个实施例的机械臂灵巧度的评估方法的框图;
图2是本发明另一实施例的机械臂灵巧度的评估方法的框图;
图3是本发明一个实施例的机械臂灵巧度的评估方法的流程图;
图4是本发明一个实施例定义服务球的示意图;
图5是本发明一个实施例的服务球可达点的示意图;
图6是本发明一个实施例对服务球离散化的示意图;
图7是本发明一个实施例的机械臂灵巧度的评估装置的示意图。
实施方式
为使本发明的技术方案更加清楚明了,下面将结合附图来描述本发明的实施例。应当理解的是,对实施方式的具体说明仅用于示教本领域技术人员如何实施本发明,而不是用于穷举本发明的所有可行方式,更不是用于限制本发明的具体实施范围。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的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“水平”、“顶”、“底”、“竖直”、“水平”、“竖向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述或简化描述本发明,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造、安装及操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
本发明保护一种机械臂灵巧度的评估方法,参图1,包括如下步骤:
S1、根据机械臂的DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
机械臂是机器人的一种形式,机械臂的末端连接工具时可执行具体任务,机械臂根据构型不同可以形成为串联机械臂、并联机械臂、以及串-并混联机械臂。
机械臂的DH参数通过四个参数表达两对关节连杆之间位置角度关系的机械臂数学模型和坐标系确定系统,其包括连杆长度、连杆扭转、连杆偏移和关节转角,通过机械臂的构型和设计参数可确定机械臂的DH参数,通过DH参数可建立机械臂的的正运动学模型和逆运动学模型,其中,正运动学模型能够根据机械臂各关节的变量计算机械臂末端的位置姿态,逆运动学模型可根据机械臂末端的位置姿态计算机械臂对应位置的关节变量,DH参数的获取和正、逆运动学模型的建立可参照使用机器人领域的通用技术,此处不再展开论述。
其中,步骤S1包括对末端工具参数的获取,末端工具参数示例性的包括工具长度、工具相对于机械臂末端坐标系的偏置,通过上述末端工具参数,能够有利的获知末端工具相对于机械臂的安装信息和方位信息。其中,机械臂示例性的可通过示教器、移动终端等方式获取末端工具参数,用户通过示教器、移动终端等方式输入末端工具参数;或者,机械臂通过测量系统、算法等方式自行获知机械臂的末端工具参数;亦或者,机械臂通过其他载体,例如通过检测设备向机械臂传输末端工具参数。
具体的,步骤S1中确定各关节角的转动范围包括:根据机械臂的DH参数和末端工具参数,检测机械臂与工具的干涉,以获取各关节的转动范围。
各关节角的转动范围指机械臂各关节角允许转动的范围,通过DH参数和末端工具参数,例如末端长度等信息,确定机械臂和末端工具存在的干涉,具体的,通过机械设计软件仿真等形式,考虑干涉的情况,确定各关节角的转动范围,此时各关节角的转动范围考虑了机械臂和末端工具之间的干涉,能够避免机械臂运行过程中机械臂本体与末端工具之间的干涉,关节角的转动范围为机械臂安装末端工具的情况下实际可达的各关节角的允许转动范围。而现有技术中,仅通过机械臂本体的相关参数确定各关节角的转动范围,当机械臂的末端安装工具时,机械臂本体和末端工具之间存在的干涉使得各关节角的转动范围存在基于干涉的不可达区域。
S2、根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
示例性的,求取机械臂工作空间的方式可采用蒙特卡洛法,通过各关节角转动范围随机取点,再通过运动学正解计算每一组关节角度对应的机械臂末端在三维空间中的位置,上述所有位置的集合即是机械臂工作空间。
机器人的工作空间是机械臂末端能够到达的位置的集合,在机械臂工作空间内采样获取多个采样点生成采样点集合,示例性的,采样点应当足够多,且采样点应当在工作空间内均匀分布,以保证后期获得的机械臂灵巧度的准确性。
S3、根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
其中,所述采样点集合是步骤S2中对机械臂工作空间进行采样后得到的所有采样点,对采样点集合中的每一个采样点进行灵巧度的计算,最终得到机械臂在工作空间内的灵巧度分布,通过采样点集合确定一个当前采样点,具体的,可以采用任意方式确定当前采样点,最终完成对采样点集合中所有采样点的遍历即可。
具体的,步骤S2中,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球包括:
参图4,图4给出了服务球的示意图,将当前采样点作为服务球的球心,将工具末端置于该球心,以工具末端到机械臂末端的距离作为球体半径定义服务球。
其中,以工作空间范围的一个点为原点,将工具末端放置在该点上,随后以该点为球心,以末端工具的长度为半径画出的球为服务球,服务球球面上的每一个点代表该姿态下机械臂手腕旋转中心的位置。具体的,在该实施例中,以当前采样点作为球心,将工具末端放置于球心,这里所说的工具末端指代的是工具中心点,也即TCP点(Tool CenterPoint),以工具末端到机械臂末端的距离作为球体半径定义服务球,球面上的点是机械臂手腕旋转中心点,如果球面上的某个点有逆解,则说明该球面点是机械臂的可达点,通过计算球面上的可达点数量,能够获知机械臂在当前采样点的灵巧度,参图5,图5为服务球上可达点的示意图,由图5的示例性展示可以发现,图5中基于定义的服务球,球面上的部分点是机械臂的可达点。
其中,基于当前采样点定义服务球时,一并考虑末端工具的长度及偏置信息,以确保计算灵巧度的全面性和准确性。
其中,通过对球面离散化的方式得到球面点的集合,参图6,具体的:
设定t为工具末端在工作空间中的位置,记作:,其中,上标0的意思是相对于全局坐标系。
设定e 为机器人末端坐标系坐标原点。以机器人末端坐标系为参考系,工具端坐标t相对于e的偏置记为:,其中,上标e的意思是相对于末端坐标系。
将e,t两点的连线记为一个虚拟的杆L,L相对与坐标系y轴转动的角度记为, 相对于z轴转动的角度为, 则e点在全局坐标系中的位置可通过以下公式计算:;
其中, 分别为两个角对应的旋转矩阵。
对分别在[0,π]和[0,2π]内均匀采样,对每一组可计算出一个e的坐标,所有e坐标的集合即为离散后的服务球面。
S4、计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
如前所述,建立服务球之后,如果服务球球面上的点存在运动学逆解,则认为球面上的该点是机械臂的可达点。进一步的,对于机器人轨迹而言,机器人轨迹上的点不仅需要机械臂可达,并且需要其与相邻点之间能够平滑地过渡,也即机械臂的姿态变化是连续的,否则机械臂在运行中容易出现卡顿,因此,需要使得机械臂的相邻可达点之间能够平滑过渡。
具体的,如前所述,离散后的球面点为e,机械臂工作空间的采样点总数为N,步骤S3中离散后的球面点集合包括M个球面点,理论上每一个球面点存在K组不同的机械臂位形,当工作空间内第i个采样点对应的服务球上的第j个点的第K组位形的运动学逆解存在时,其中,i=1,2,…,N;j=1,2,…,M;k=1,2,…,K。
则记为:
否则,
根据上述定义,工作空间内任意点i的灵巧度Di的计算公式为:;
在一个具体的实施例中,步骤S4判断相邻两个可达点的姿态是否连续包括:
根据相邻两个可达点的运动学逆解获知关节角度差,判断关节角度差小于预设值则认为相邻两个可达点的姿态连续。
也即,根据相邻两个可达点,如果其对应的关节角度差较小时,说明两个姿态对应的机械臂运动幅度变化较小,此时认为机械臂的姿态连续,反之,若对应的关节角度差较大,说明两个姿态对应的机械臂运动幅度变化较大,此时认为机械臂的姿态不连续。其中,预设值可以通过用户预先设定,可根据机械臂设计参数、机械臂关节角转动范围等综合确定。
在另一个具体的实施例中,步骤S4判断相邻两个可达点的姿态是否连续包括:
根据相邻两个可达点的运动学逆解判断相邻两个可达点是否具有相同的位形,若具有相同的位形则判定为相邻两个可达点的姿态连续。具体的,根据球面可达点的运动学逆解,可以得知可达点对应的机械臂位形,其中,机械臂不同的位形之间的运动学逆解的差异很大,如果两个相邻可达点具有相同的位形,则机械臂在相邻可达点之间能够平滑过渡,机械臂的轨迹较为平滑、不易卡顿。
S5、根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
根据步骤S4,可以判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量,计算姿态连续变化的可达点数量与服务球的球面点数量的比值,可以得到当前采样点的灵巧度,其中,根据球面点集合可以得到球面点数量。
以上,可以得到当前采样点的灵巧度,机械臂的工作空间包括多个采样点形成的采样点集合,对采样点集合进行遍历可得机械臂工作空间的灵巧度分布,具体的,参图2,机械臂灵巧度的评估方法包括:
S6、判断是否已遍历采样点集合的所有采样点,若是,则根据所有采样点的灵巧度生成机械臂工作空间的灵巧度分布;若否,再次执行步骤S2-S6。
完成采样集合中的采样点遍历,生成机械臂工作空间的灵巧度分布,其中机械臂灵巧度的评估方法的流程图参图3。
本申请基于定义服务球的方式,提出了一种直观、全面评估机械臂灵巧度的方式,充分考虑了机械臂姿态变化的范围及末端工具的影响,使得机械臂的运动轨迹能够平滑过渡,避免运动卡顿;此外,该评估方法的相关参数能够自行定义,在机械臂设计阶段能够快速评估机械臂的运动性能,协助优化各连杆长度及各轴运动范围,加快方案设计的迭代;此外,该方案能够适应各种末端工具,自动规划建议的工作区域和初始姿态,取代依赖经验的规划方案。
本申请还用于提供一种机械臂灵巧度的评估装置,参图7,包括:
建模单元410,用于根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
采样单元420,用于根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
离散单元430,用于根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
计算单元440,用于计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
控制单元450,用于根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
在一个具体的实施例中,所述评估装置还包括:生成单元,用于判断是否已遍历采样点集合的所有采样点,若是,则根据所有采样点的灵巧度生成机械臂工作空间的灵巧度分布。
在一个具体的实施例中,建模单元410还用于:根据机械臂的DH参数和末端工具参数,检测机械臂与工具的干涉,以获知各关节角的转动范围。
在一个具体的实施例中,计算单元440还用于:根据相邻两个可达点的运动学逆解判断相邻两个可达点是否具有相同的位形,若具有相同的位形则判定为相邻两个可达点的姿态连续。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细阐述,此处将不做详细阐述说明。
在示例性实施例中,本申请还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,例如存储有计算机程序的存储器,所述计算机程序可由处理器执行以完成机械臂灵巧度的评估方法。可选地,存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质,例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
S2、根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
S3、根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
S4、计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
S5、根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
2.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,所述机械臂灵巧度的评估方法包括:
S6、判断是否已遍历采样点集合的所有采样点,若是,则根据所有采样点的灵巧度生成机械臂工作空间的灵巧度分布;若否,再次执行步骤S2-S6。
3.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,所述末端工具参数包括工具长度、工具相对于机械臂末端坐标系的偏置。
4.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,步骤S1中确定各关节角的转动范围包括:
根据机械臂的DH参数和末端工具参数,检测机械臂与工具的干涉,以获知各关节角的转动范围。
5.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球包括:
将当前采样点作为服务球的球心,将工具末端置于该球心,以工具末端到机械臂末端的距离作为球体半径定义服务球。
6.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,判断相邻两个可达点的姿态是否连续包括:
根据相邻两个可达点的运动学逆解获知关节角度差,判断关节角度差小于预设值则认为相邻两个可达点的姿态连续。
7.根据权利要求1所述的机械臂灵巧度的评估方法,其特征在于,判断相邻两个可达点的姿态是否连续包括:
根据相邻两个可达点的运动学逆解判断相邻两个可达点是否具有相同的位形,若具有相同的位形则判定为相邻两个可达点的姿态连续。
8.一种机械臂灵巧度的评估装置,其特征在于,包括:
建模单元(410),用于根据机械臂DH参数和末端工具参数,建立机械臂的正运动学模型和逆运动学模型,确定各关节角的转动范围;
采样单元(420),用于根据各关节角的转动范围,求取机械臂工作空间,在机械臂工作空间内获取多个采样点生成采样点集合;
离散单元(430),用于根据采样点集合选取当前采样点,根据当前采样点和末端工具参数定义服务球,对服务球的球面离散化以得到球面点集合;
计算单元(440),用于计算各球面点的运动学逆解以确定球面可达点,判断相邻两个可达点的姿态是否连续,统计姿态连续变化的可达点数量;
控制单元(450),用于根据姿态连续变化的可达点数量和球面点数量获知当前采样点的灵巧度。
9.根据权利要求8所述的机械臂灵巧度的评估装置,其特征在于,包括:
生成单元,用于判断是否已遍历采样点集合的所有采样点,若是,则根据所有采样点的灵巧度生成机械臂工作空间的灵巧度分布。
10.一种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权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
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