CN117381796A - 基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法、系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法、系统，方法包括：建立末端负载模型；确定机器人关节电流的校准系数；依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。本发明建立的负载模型较比复杂的负载动力学模型表达式简单；且与传统负载辨识方法相比，不需要使用外部传感器获取信息；再者，传统动力学模型参数辨识法需要机器人控制器开放，而本发明不需要机器人控制器开放，应用比较广泛。

Description

基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法、系统

技术领域

本发明涉及一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法、系统，属于工业机器人标定技术领域。

背景技术

随着科技的进步，实际的应用中工业机器人末端通常需要安装不同类型的执行器，如焊枪、激光切割头、夹爪和加工主轴等。加装上末端工具后其末端负载会导致工业机器人绝对定位精度降低，为降低末端负载导致的定位误差，需要先将末端负载辨识。

有鉴于此，有必要提出器人末端负载辨识方法。

发明内容

本发明提供了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法、系统，通过关节扭矩平衡对末端负载进行建模，可以应用于控制器不开放的工业机器人中，可以有效辨识末端负载。

本发明的技术方案是：

根据本发明的一方面，提供了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，包括：建立末端负载模型；确定机器人关节电流的校准系数；依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

所述建立末端负载模型，包括：以旋转坐标系为参考系，设定机器人末端姿态不变；以垂直基座方向作为x方向，用于建立x方向末端负载模型；以垂直基座方向作为y方向，用于建立y方向末端负载模型；以垂直基座方向作为z方向，用于建立z方向末端负载模型。

所述确定机器人关节电流的校准系数，具体为：转动机器人两个平行关节；依据已知的负载信息，获得w个第一平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第一平行关节理论扭矩向量、获得w个第二平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第二平行关节理论扭矩向量；获取w个空载时采集到的第一平行关节电流、w个已知负载时采集到的第一平行关节电流；获取w个空载时采集到的第二平行关节电流、w个已知负载时采集到的第二平行关节电流；依据w个已知负载时采集到的第一平行关节电流与对应w个空载时采集到的第一平行关节电流的差值，获得第一平行关节电流差值向量；依据w个已知负载时采集到的第二平行关节电流与对应w个空载时采集到的第二平行关节电流的差值，获得第二平行关节电流差值向量；依据第一平行关节理论扭矩向量、第一平行关节电流差值向量，获得第一平行关节校准系数；依据第二平行关节理论扭矩向量、第二平行关节电流差值向量，获得第二平行关节校准系数。

所述依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准，具体为：转动机器人两个平行关节；空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第一平行关节电流进行扭矩校准，获得空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第二平行关节电流进行扭矩校准，获得获得/>其中，/>分别表示x方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示y方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示z方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩；/>分别表示x方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示y方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示z方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩。

所述将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数，具体为：

辨识末端负载模型的质量：

式中，m_x为x方向建模辨识到的质量，m_y为y方向建模辨识到的质量，m_z为z方向建模辨识到的质量，Τ_x表示向量，/>Θ表示(cosθ₁,cosθ₂,…,cosθ_j,…,cosθ_n)^T，cosθ_j表示第j次采集的第一平行关节和第二平行关节的角度，Θ^T表示Θ的转置，Τ_y表示/>向量，/>Τ_z表示/>向量，/>n表示采样点总数，G＝ga₂，a₂为第一平行关节轴线到第二平行关节轴线的距离，g为重力加速度。

还包括辨识末端负载模型的质心：

式中，M为mg，/>Δτ^2x表示向量，/> 表示/>向量，/> 表示/>向量，/>a₃为第二平行关节到末端关节轴线的距离，d₅为第一相邻两坐标系原点的距离，d₆为第二相邻两坐标系原点的距离。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识系统，包括：建立模块，用于建立末端负载模型；确定模块，用于确定机器人关节电流的校准系数；校准模块，用于依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；辨识模块，用于将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

本发明的有益效果是：

1、本发明相较于传统动力学参数辨识法辨识负载，简化了负载模型，大大提高建模效率。

2、本发明不需要外部传感器的辅助，使用工业机器人中的电流数据即可辨识负载。

3、本发明与传统动力学参数辨识法辨识负载相比，可以应用于控制器不开放的工业机器人中。

4、本文辨识结果与机器人自带的程序辨识的结果进行对比，质量的对比结果如图3，图3中横坐标表示的是实验对象具体的质量的值，纵坐标表示的是质量辨识的误差，从图中可以看出每组的误差比较均是本发明的误差小于机器人程序的辨识误差。质心的对比结果如图4，图4中横坐标表示的是实验组别，一共9组实验，纵坐标表示的是辨识的质心误差，从图中可以看出本发明的误差总体上都小于机器人程序的辨识误差，可以说明在同一个机器人上相较于机器人程序自带的辨识程序，本发明的辨识方法可以更准确地辨识末端负载。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2是机器人末端姿态示意图；

图3是本发明与机器人自带的程序辨识的质量辨识对比柱状图；

图4是本发明与机器人自带的程序辨识的质心辨识对比柱状图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对发明作进一步的说明，但本发明的内容并不限于所述范围。

实施例1：如图1-4所示，根据本发明实施例的一方面，提供了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，包括：建立末端负载模型；确定机器人关节电流的校准系数；依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

进一步地，所述建立末端负载模型，包括：以旋转坐标系为参考系，设定机器人末端姿态不变；以垂直基座方向作为x方向，用于建立x方向末端负载模型；以垂直基座方向作为y方向，用于建立y方向末端负载模型；以垂直基座方向作为z方向，用于建立z方向末端负载模型。

进一步地，所述确定机器人关节电流的校准系数，具体为：转动机器人两个平行关节；依据已知的负载信息，获得w个第一平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第一平行关节理论扭矩向量、获得w个第二平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第二平行关节理论扭矩向量；获取w个空载时采集到的第一平行关节电流、w个已知负载时采集到的第一平行关节电流；获取w个空载时采集到的第二平行关节电流、w个已知负载时采集到的第二平行关节电流；依据w个已知负载时采集到的第一平行关节电流与对应w个空载时采集到的第一平行关节电流的差值，获得第一平行关节电流差值向量；依据w个已知负载时采集到的第二平行关节电流与对应w个空载时采集到的第二平行关节电流的差值，获得第二平行关节电流差值向量；依据第一平行关节理论扭矩向量、第一平行关节电流差值向量，获得第一平行关节校准系数；依据第二平行关节理论扭矩向量、第二平行关节电流差值向量，获得第二平行关节校准系数。

进一步地，所述依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准，具体为：转动机器人两个平行关节；空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第一平行关节电流进行扭矩校准，获得空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第二平行关节电流进行扭矩校准，获得获得/>其中，/> 分别表示x方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示y方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示z方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩；/>分别表示x方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示y方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示z方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩。

进一步地，所述将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数，具体为：

辨识末端负载模型的质量：

式中，m_x为x方向建模辨识到的质量，m_y为y方向建模辨识到的质量，m_z为z方向建模辨识到的质量，Τ_x表示向量，/>Θ表示(cosθ₁,cosθ₂,…,cosθ_j,…,cosθ_n)^T，cosθ_j表示第j次采集的第一平行关节和第二平行关节的角度，Θ^T表示Θ的转置，Τ_y表示/>向量，Τ_z表示/>向量，n表示采样点总数，G＝ga₂，a₂为第一平行关节轴线到第二平行关节轴线的距离，g为重力加速度。

进一步地，还包括辨识末端负载模型的质心：

式中，M为mg，/>Δτ^2x表示向量，/> 表示/>向量，/> 表示/>向量，/>a₃为第二平行关节到末端关节轴线的距离，d₅为第一相邻两坐标系原点的距离，d₆为第二相邻两坐标系原点的距离。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识系统，包括：建立模块，用于建立末端负载模型；确定模块，用于确定机器人关节电流的校准系数；校准模块，用于依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；辨识模块，用于将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

应用上述技术方案可知，本发明建立的负载模型较比复杂的负载动力学模型表达式简单；且与传统负载辨识方法相比，不需要使用外部传感器获取信息；再者，传统动力学模型参数辨识法需要机器人控制器开放，而本发明不需要机器人控制器开放，应用比较广泛。

实施例2：下面对本发明可选地具体实施方式进行如下说明：

一、建立末端负载模型。

以旋转坐标系为参考系，设定机器人末端姿态不变；以垂直基座方向作为x方向，用于建立x方向末端负载模型；以垂直基座方向作为y方向，用于建立y方向末端负载模型；以垂直基座方向作为z方向，用于建立z方向末端负载模型；机器人为多关节串联机器人，如工业机器人、协作机器人。在本发明实施例中，采用艾利特EC66机器人进行说明，机器人存在6个关节，以MD-H方式建模，以各关节旋转下对应旋转坐标系为参考系，设定机器人末端姿态不变；即图2(a)所示方向为以垂直基座方向作为x方向，用于建立x方向负载模型；当末端关节旋转后，即图2(b)所示方向以垂直基座方向作为y方向，用于建立y方向负载模型；当关节4、关节5旋转后，即图2(c)所示方向以垂直基座方向作为z方向，用于建立z方向负载模型。

以六关节机器人为例，建立的x、y和z方向的负载模型分别为：

式中，m_x为x方向建模辨识到的质量，为x方向第一平行关节负载时的驱动扭矩，/>为x方向第一平行关节空载时的驱动扭矩，/> 为x方向第二平行关节负载时的驱动扭矩，/>为x方向第二平行关节空载时的驱动扭矩，g为重力加速度，cosθ为第一平行关节和第二平行关节角度的余弦值，a₂为第一平行关节轴线到第二平行关节轴线的距离，a₃为第二平行关节到末端关节轴线的距离；m_y为y方向建模辨识到的质量，/>为y方向第一平行关节负载时的驱动扭矩，/>为y方向第一平行关节空载时的驱动扭矩， 为y方向第二平行关节负载时的驱动扭矩，/>为y方向第二平行关节空载时的驱动扭矩，d₅为O₄坐标系到O₅坐标系的距离，m_z为z方向建模辨识到的质量，/>为z方向第二平行关节负载时的驱动扭矩，/>为z方向第一平行关节空载时的驱动扭矩， 为z方向第二平行关节负载时的驱动扭矩，/>为z方向第二平行关节空载时的驱动扭矩，d₆为O₅坐标系到末端坐标系的距离；x、y、z表示相对于末端坐标系的末端负载质心坐标值，/>表示末端负载质量。

需要说明的是，上述中6关节机器人中的平行关节为关节2、关节3，将远离末端的关节2作为第一平行关节，关节3作为第二平行关节。如果为7关节机器人，则寻找7关节机器人中的平行关节来确定第一平行关节、第二平行关节，相对于末端坐标系的末端负载质心坐标值的计算中涉及的d₅则为O₅坐标系到O₆坐标系的距离，d₆为O₆坐标系到末端O₇坐标系的距离。

二、确定机器人关节电流的校准系数。

在如图2(a)所示方向下，使机器人两个平行关节依次匀速转动，转动范围为0°到45°。在本发明实施例中，采用1°/s的速度进行转动。

使用已知的负载信息计算出理论扭矩：

式中，表示第i次采集的第一平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩，m_b为校准负载的实际质量，g为重力加速度，cosθ_i表示第i次采集的第一平行关节和第二平行关节的角度，a₂为第一平行关节轴线到第二平行关节轴线的距离，a₃为第二平行关节到末端关节轴线的距离，d₅为O₄坐标系到O₅坐标系的距离，x_b为校准负载的实际x方向的坐标，表示第i次采集的第二平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩。需要说明的是，在如图2(b)所示方向下，也同上述原理，使用已知的负载信息计算出理论扭矩，此时，x_b替换为y_b且y_b表示校准负载的实际y方向的坐标。

令采集到的关节电流为 为空载时采集到的第一平行关节电流，/>为已知负载时采集到的第一平行关节电流，/>为空载时采集到的第二平行关节电流，/>为已知负载时采集到的第二平行关节电流。

依据理论扭矩、采集到的关节电流，获得：

式中k₂表示第一平行关节扭矩的校准系数，k₃表示第二平行关节扭矩的校准系数，i表示采样点。令为/> 为/> 为Δτ_2b，/>为Δτ_3b，/>表示第i次采集的/>与/>的差值，/>表示第i次采集的/>与/>的差值。使用最小二乘法可以计算出校准系数：

式中，表示ΔI₂的转置，/>表示ΔI₃的转置。

三、依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准。

以第一平行关节采集到的电流为例，x方向第j次采集的空载时第一平行关节电流为x方向第j次采集的未知负载时第一平行关节电流为/>则x方向第j个校准后的第一平行关节空载时的驱动扭矩/>x方向第j个校准后的第一平行关节未知负载时的驱动扭矩/>y、z方向同理，获得/>第二平行关节的校准同理，获得/>

四、将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

使用校准后的扭矩对未知负载参数进行辨识：

式中，Τ_x表示向量，/>Θ表示(cosθ₁,cosθ₂,…,cosθ_j,…,cosθ_n)^T，Θ^T表示Θ的转置，Τ_y表示向量，/>Τ_z表示向量，/>n表示采样点总数，G＝ga₂；

式中，X为x+(a₂+a₃+d₅)，Y为y+(a₂+a₃+d₅)，Z为z+(a₂+d₆)，M为mg，Δτ^2x表示/>向量，/>Δτ^2y表示向量，/>Δτ^2z表示/>向量，/>

经过变形后可以求出：

应用上述技术方案可知，本发明先使用一组已知的负载对电流进行校准后得到校准系数。然后设置好末端姿态，根据末端姿态建模后，分别转动两个平行关节，转动范围为0°到45°，采集角度信息和电流信息后，对电流信息使用校准系数进行校准，最后把关节角信息和校准后的扭矩信息代入负载模型中对未知参数进行辨识，未知参数即为质量和质心。因为该辨识方法只需要让两个平行关节低速匀速转动，所以该方法可以适用于控制器不开放的工业机器人中，本发明能够适用于更多的应用场景。

为验证所提方法的有效性，本实验在某EC66型号机器人上进行实验验证。先使用一组已知参数对电流系数进行校准，校准后的系数k₂为0.8932，k₃为1.1046。分别转动第2关节和第3关节，采集信息，使用最小二乘估计，辨识5个质量并与机器人自身的辨识程序的辨识结果进行对比，其结果如表1。质心辨识结果如表2。为验证本发明方法重复性，还对同一个负载进行了10组实验，其重复性误差如表3所示。

表1质量辨识结果

表2质心辨识结果

表3同一组负载10次实验重复性误差

	x(mm)	y(mm)	z(mm)	m(kg)
					平均值	1.8e-4	2.7	11.6	0.016
标准差	3.2	4.3	7	0.007

通过实验可知，本发明能够准确辨识出机器人末端负载，与机器人自带的辨识程序相比本发明的辨识精度也较高。本方法根据关节扭矩平衡对末端负载进行了建模，且对末端负载进行了辨识，不局限于工业机器人应用领域，其它类似领域同样适用。

上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (7)

1.一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，包括：

建立末端负载模型；

确定机器人关节电流的校准系数；

依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；

将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。

2.根据权利要求1所述的基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，所述建立末端负载模型，包括：

以旋转坐标系为参考系，设定机器人末端姿态不变；以垂直基座方向作为x方向，用于建立x方向末端负载模型；以垂直基座方向作为y方向，用于建立y方向末端负载模型；以垂直基座方向作为z方向，用于建立z方向末端负载模型。

3.根据权利要求1所述的基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，所述确定机器人关节电流的校准系数，具体为：

转动机器人两个平行关节；

依据已知的负载信息，获得w个第一平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第一平行关节理论扭矩向量、获得w个第二平行关节在机器人末端安装校准负载下的理论扭矩并构建第二平行关节理论扭矩向量；

获取w个空载时采集到的第一平行关节电流、w个已知负载时采集到的第一平行关节电流；获取w个空载时采集到的第二平行关节电流、w个已知负载时采集到的第二平行关节电流；

依据w个已知负载时采集到的第一平行关节电流与对应w个空载时采集到的第一平行关节电流的差值，获得第一平行关节电流差值向量；依据w个已知负载时采集到的第二平行关节电流与对应w个空载时采集到的第二平行关节电流的差值，获得第二平行关节电流差值向量；

依据第一平行关节理论扭矩向量、第一平行关节电流差值向量，获得第一平行关节校准系数；依据第二平行关节理论扭矩向量、第二平行关节电流差值向量，获得第二平行关节校准系数。

4.根据权利要求1所述的基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，所述依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准，具体为：

转动机器人两个平行关节；

空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第一平行关节电流进行扭矩校准，获得

空载、未知负载下，针对x、y、z三个方向采集的第二平行关节电流进行扭矩校准，获得获得

其中，分别表示x方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，/>分别表示y方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩， 分别表示z方向第j个校准后的第一平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩；分别表示x方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，分别表示y方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩，分别表示z方向第j个校准后的第二平行关节空载、未知负载时的驱动扭矩。

5.根据权利要求4所述的基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，所述将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数，具体为：

辨识末端负载模型的质量：

式中，m_x为x方向建模辨识到的质量，m_y为y方向建模辨识到的质量，m_z为z方向建模辨识到的质量，Τ_x表示向量，/>Θ表示(cosθ₁,cosθ₂,…,cosθ_j,…,cosθ_n)^T，cosθ_j表示第j次采集的第一平行关节和第二平行关节的角度，Θ^T表示Θ的转置，Τ_y表示/>向量，Τ_z表示/>向量，n表示采样点总数，G＝ga₂，a₂为第一平行关节轴线到第二平行关节轴线的距离，g为重力加速度。

6.根据权利要求5所述的基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识方法，其特征在于，还包括辨识末端负载模型的质心：

式中，M为mg，/>Δτ^2x表示向量，/> 表示/>向量，/> 表示/>向量，/>a₃为第二平行关节到末端关节轴线的距离，d₅为第一相邻两坐标系原点的距离，d₆为第二相邻两坐标系原点的距离。

7.一种基于关节扭矩平衡的机器人末端负载辨识系统，其特征在于，包括：

建立模块，用于建立末端负载模型；

确定模块，用于确定机器人关节电流的校准系数；

校准模块，用于依据校准系数，对采集的关节电流进行扭矩校准；

辨识模块，用于将校准后的扭矩信息作为输入，辨识末端负载模型的未知参数。