CN116587283A - 一种机械臂控制零点标定方法及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种机械臂控制零点标定方法及相关装置，方法包括：基于机器人的机械臂的正运动学模型，加入各个关节的零点偏差形成新的正运动学模型，将正运动学模型与运动学模型联立得到末端偏差函数；对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，采集末端实际位置的空间偏差；将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和空间偏差代入到末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；对目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。本申请求解方法简单，不受机械臂关节数量限制；而且不受机械臂关节的加工精度限制，即使无法加工刻度或标志也可以实现校零；从而解决了现有技术算法实现难度大，实现难度高，不利于广泛使用的问题。
Description
技术领域
本申请涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种机械臂控制零点标定方法及相关装置。
背景技术
随着机器人技术的发展，将串联机器人装载于传统工程机械或机床的末端，利用机器人的灵活性和高精度以及工程机械的高负载和大范围移动的能力，用于实现在大范围移动空间中的精密作业成为发展趋势，如飞机机身加工、高铁车身打磨、船体外观焊接等。除了在车间环境内进行机械加工，该类设备也可用高危行业的户外高空作业，如户外架空线路带电抢修作业、爆破炸药填充等。
高精度目标跟踪是该类机器人功能的关键。通过视觉感知获得目标相对机器人的相对位姿，再通过双机械臂自身的协同运动控制实现机械臂末端与作业点的高精度交互。由于机械臂的组装误差，双臂之间各个编码器的零点在物理上并不一致，这就导致双臂无法在同一个坐标系下实现高精度物理交互，也就是双臂不能以相同的精度跟踪同一个目标的空间位姿，这不利于实现双臂协作。因此，解决机械臂标零问题对于基于视觉定位并依赖绝对定位精度的双臂协作机器人尤为重要。
然而，目前行业中常用的标定多针对单臂机器人，常用的方法包括硬件法和软件法。硬件法是在机器人的外壳上制作具有一定精度的刻度或标志，通过在机械臂装配环节完成刻度或标志的对正实现校零。这种方法适合大批量高利润率的机械臂生产线，以保证加工的刻度或标志达到较高精度，否则组装误差太大无法满足双臂协同需要。软件法是通过控制机械臂末端以不同的姿态去触碰某一固定的理论位置点，测量理论位置和实际位置之差，并构建非线性方程组，通过高斯消元的方式求得各个关节的偏差角。该方法算法实现难度大，实现难度高，不利于广泛使用。
发明内容
本申请提供了一种机械臂控制零点标定方法及相关装置，用于解决现有技术的算法实现难度大，实现难度高，不利于广泛使用的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种机械臂控制零点标定方法，所述方法包括：
基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将所述第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和所述空间偏差代入到所述末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
对所述目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
可选地，所述对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差，具体包括：
对于机械臂在当前零点情况下，发送m次目标末端位姿指令，采集在第二次至第m次的每次所述目标末端位姿指令下达且机械臂停止运动后，末端位置与第一次所述目标末端位姿指令下达后末端实际位置的空间偏差。
可选地，所述末端偏差函数，具体为：
Δp＝p′-p＝f(q+Δq)-f(q)
式中，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，△q为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
可选地，所述目标优化函数，具体为：
ei＝Δpi-(f(qi+Δq)-f(qi))；
式中，i＝1,2,……，m，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，△q为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
本申请第二方面提供一种机械臂控制零点标定系统，所述系统包括：
建模单元，用于基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将所述第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
采集单元，用于对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
变换单元，用于将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和所述空间偏差代入到所述末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
计算单元，用于对所述目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
可选地，所述采集单元，具体用于：
对于机械臂在当前零点情况下，发送m次目标末端位姿指令，采集在第二次至第m次的每次所述目标末端位姿指令下达且机械臂停止运动后，末端位置与第一次所述目标末端位姿指令下达后末端实际位置的空间偏差。
可选地，所述末端偏差函数，具体为：
Δp＝p′-p＝f(q+Δq)-f(q)；
式中，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，△q为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
可选地，所述目标优化函数，具体为：
ei＝Δpi-(f(qi+Δq)-f(qi))；
式中，i＝1,2,……，m，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，△q为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
本申请第三方面提供一种机械臂控制零点标定设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的机械臂控制零点标定方法的步骤。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的机械臂控制零点标定方法。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供了一种机械臂控制零点标定方法，包括：基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和空间偏差代入到末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；对目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
与现有技术相比，本申请：
1、求解方法简单，不受机械臂关节数量限制，对于常见的3自由度、6自由度和7自由度等机械臂都适用。
2、不受机械臂关节的加工精度限制，即使无法加工刻度或标志也可以实现校零。
附图说明
图1为本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定方法，包括：
步骤101、基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
需要说明的是，基于机械臂的正运动学模型p，加入各个关节的零点偏差形成新的正运动学模型p′。并与原运动学模型p联立，得到末端偏差函数。即：
p＝f(q) (1)
p′＝f(q+Δq) (2)
Δp＝p′-p＝f(q+Δq)-f(q) (3)
式中，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，△q为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
步骤102、对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
需要说明的是，对于机械臂在当前零点情况下，多次发送目标末端位姿指令；目标末端位姿指令需保证位置不变、姿态可变。
若下达m次指令；采用测量系统采集在第2次至第m次的每次目标末端位姿下达后且机械臂停止运动后末端位置与第1次下达后末端实际位置的空间偏差。
步骤103、将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和空间偏差代入到末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
需要说明的是，将每次末端停止运动后各个关节角的位置代入(3)式最右边，末端空间偏差带入(3)式最左边，并通过移相得到目标优化函数，即：
ei＝Δpi-(f(qi+Δq)-f(qi))i＝1,2,……，m (4)
步骤104、对目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
需要说明的是，令目标优化函数为：
则求解关节角零点偏差可转化为求解g最小时△q的大小问题。
至此，可采用Matlab软件的Global Optimization Toolbox(全局优化)工具箱进行求解，即可得到零点偏差大小。
本实施例提供的机械臂控制零点标定方法，针对机械臂校零这一问题，基于演化算法的关节角度的零点偏置求解方法；将机器人关节校零过程等效成一个有约束的多变量函数的全局优化问题，通过寻找最优解确定当前零点与理想零点之间的偏差。
以上为本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定方法，以下为本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定系统。
请参阅图2，本申请实施例中提供的一种机械臂控制零点标定系统，包括：
建模单元201，用于基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
采集单元202，用于对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
变换单元203，用于将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和空间偏差代入到末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
计算单元204，用于对目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
进一步地，本申请实施例中还提供了一种机械臂控制零点标定设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述方法实施例所述的机械臂控制零点标定方法的步骤。
进一步地，本申请实施例中还提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述方法实施例所述的机械臂控制零点标定方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请的说明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，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。
应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以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，机械或其它的形式。
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，在本申请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，本申请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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请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、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种机械臂控制零点标定方法，其特征在于，包括：
基于机器人的机械臂的第一正运动学模型，加入机器人的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将所述第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和所述空间偏差代入到所述末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
对所述目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
2.根据权利要求1所述的机械臂控制零点标定方法，其特征在于，所述对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差，具体包括：
对于机械臂在当前零点情况下，发送m次目标末端位姿指令，采集在第二次至第m次的每次所述目标末端位姿指令下达且机械臂停止运动后，末端位置与第一次所述目标末端位姿指令下达后末端实际位置的空间偏差。
3.根据权利要求1所述的机械臂控制零点标定方法，其特征在于，所述末端偏差函数，具体为：
Δp＝p′-p＝f(q+Δq)-f(q)；
式中，f为机械臂的正运动学模型，g为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，Δq为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
4.根据权利要求1所述的机械臂控制零点标定方法，其特征在于，所述目标优化函数，具体为：
ei＝Δpi-(f(qi+Δq)-f(qi))；
式中，i＝1，2，......，m，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，Δg为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
5.一种机械臂控制零点标定系统，其特征在于，包括：
建模单元，用于基于的机械臂的第一正运动学模型，加入的各个关节的零点偏差形成第二正运动学模型，将所述第二正运动学模型与运动学模型联立，得到末端偏差函数；
采集单元，用于对于机械臂在当前零点情况下，发送目标末端位姿指令，并采集末端实际位置的空间偏差；
变换单元，用于将每次末端停止运动后各个关节角的位置信息和所述空间偏差代入到所述末端偏差函数，并进行移相得到目标优化函数；
计算单元，用于对所述目标优化函数进行求解，得到零点偏差值。
6.根据权利要求5所述的机械臂控制零点标定系统，其特征在于，所述采集单元，具体用于：
对于机械臂在当前零点情况下，发送m次目标末端位姿指令，采集在第二次至第m次的每次所述目标末端位姿指令下达且机械臂停止运动后，末端位置与第一次所述目标末端位姿指令下达后末端实际位置的空间偏差。
7.根据权利要求5所述的机械臂控制零点标定系统，其特征在于，
所述末端偏差函数，具体为：
Δp＝p′-p＝f(q+Δq)-f(q)；
式中，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，Δq为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
8.根据权利要求5所述的机械臂控制零点标定系统，其特征在于，
所述目标优化函数，具体为：
ei＝Δpi-(f(qi+Δq)-f(qi))；
式中，i＝1，2，......，m，f为机械臂的正运动学模型，q为n维向量表示各个关节角角度；p为3维向量表示基于f的末端空间位姿，Δg为n维向量表示各个关节角当前零点与理想零点之间的偏差。
9.一种机械臂控制零点标定设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的机械臂控制零点标定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的机械臂控制零点标定方法。
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2023
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