KR102479904B1 - Friction compensation system and friction compensation method of multi-degree-of-freedom robots - Google Patents

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KR102479904B1 KR1020200136932A KR20200136932A KR102479904B1 KR 102479904 B1 KR102479904 B1 KR 102479904B1 KR 1020200136932 A KR1020200136932 A KR 1020200136932A KR 20200136932 A KR20200136932 A KR 20200136932A KR 102479904 B1 KR102479904 B1 KR 102479904B1
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템은, 다자유도 로봇의 각 축에 구동력을 제공하는 모터부; 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 센서부; 상기 상태 정보 값을 이용하여 특성 값을 검출하여 마찰을 식별하고 제1 매개변수를 산출하는 식별부; 상기 모터부에 대한 제어명령을 생성하는 제어부; 및 상기 제1 매개변수를 이용하여 마찰모델의 제2매개변수를 연산하는 알고리즘이 내장되어, 상기 제2매개변수를 이용하여 상기 제어부에 대한 제어 입력값을 산출하는 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템을 제공한다.A friction compensation system for a multi-DOF robot according to an embodiment of the present invention includes a motor unit providing a driving force to each axis of the multi-DOF robot; A sensor unit for acquiring state information values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to a user's direct teaching; an identification unit that detects a characteristic value using the state information value to identify friction and calculates a first parameter; a control unit generating a control command for the motor unit; and an algorithm for calculating a second parameter of the friction model using the first parameter, and calculating a control input value for the control unit using the second parameter. , provides a friction compensation system for multi-degree-of-freedom robots.

Figure R1020200136932
Figure R1020200136932

Description

다자유도 로봇의 마찰보상 시스템 및 마찰보상 방법{FRICTION COMPENSATION SYSTEM AND FRICTION COMPENSATION METHOD OF MULTI-DEGREE-OF-FREEDOM ROBOTS}Friction compensation system and friction compensation method for multi-degree-of-freedom robots

본 발명은 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템 및 마찰보상 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 협동로봇에 대한 직접교시에 있어 수동성을 보장하도록 마찰 파라미터를 설정하는 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템 및 마찰보상 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a friction compensation system and friction compensation method for a multi-DOF robot, and more particularly, to a friction compensation system and friction compensation method for a multi-DOF robot for setting friction parameters to ensure passivity in direct teaching of a cobot. It's about compensation.

협동로봇(Collaborative Robot, COBOT)은 인간과 함께 작업하는 로봇으로 주로 생산현장에서 인간과 상호작용하도록 설계된 로봇을 의미한다. 종전 생산현장에서 사용되었던 산업용 로봇이 인간을 대체하는 역할로 인간과 분리된 작업공간에서 사용되었다면, 협동로봇은 인간을 보완하는 역할로 인간과 함께 일하며 작업의 효율을 높일 수 있다.A Collaborative Robot (COBOT) is a robot that works together with humans and is designed primarily to interact with humans at production sites. If industrial robots, which were previously used in production sites, were used in a work space separated from humans as a substitute for humans, collaborative robots can work together with humans as a complement to humans and increase work efficiency.

협동로봇은 사용자와 긴밀한 물리적 상호작용을 수행하는 로봇으로 외력에 손쉽게 반응할 수 있어야 한다. 특히, 사용자가 구현하려고 하는 작업을 로봇에게 쉽게 교시하기 위해서는 정밀하면서도 효율적인 교시가 가능해야 하며 사용자가 가하는 외력에 쉽게 반응할 수 있는 고성능의 직접교시 기능이 필요하다. Collaborative robots are robots that perform close physical interactions with users and must be able to respond easily to external forces. In particular, in order to easily teach the robot what the user wants to implement, precise and efficient teaching must be possible, and a high-performance direct teaching function that can easily respond to external force applied by the user is required.

이때, 협동로봇의 직접교시를 어렵게 만드는 가장 큰 요인은 각 관절에 작용하는 마찰력이며, 다자유도 협동로봇의 모든 관절의 안정성을 보장하면서 마찰보상을 수행하는 것은 쉬운 일이 아니다. At this time, the biggest factor that makes direct teaching of the cobot difficult is the frictional force acting on each joint, and it is not easy to perform friction compensation while ensuring the stability of all joints of the multi-degree-of-freedom cobot.

기존의 마찰 보상방법은 크게 3가지로 구분된다. Existing friction compensation methods are largely classified into three types.

첫 번째는 마찰모델 기반의 마찰보상 방법이다. 다만, 기존의 방법들은 마찰 식별을 위해서 추가적인 센서 및 식별장치를 요구하며 단자유도 시스템에 국한되었다. 더욱이 기존의 방법들은 수동성을 보장하지 않기 때문에 쉽게 다자유도 협동로봇으로 확장하기 어렵다. The first is a friction compensation method based on a friction model. However, existing methods require additional sensors and identification devices for friction identification and are limited to single degree of freedom systems. Moreover, existing methods do not guarantee passivity, so it is difficult to easily extend them to multi-degree-of-freedom collaborative robots.

두 번째는 마찰모델 없는 마찰보상 방법이다. 이 방법들의 대부분은 관측기를 사용하기 때문에 협동로봇의 직접교시를 위해서는 사용하기 어려우며 주로 로봇의 위치제어 성능을 향상시키기 위한 목적으로 적용된다. The second is a friction compensation method without a friction model. Since most of these methods use observers, they are difficult to use for direct teaching of cobots and are mainly applied for the purpose of improving the robot's position control performance.

세 번째 방법은 관측기와 관절토크 센서를 동시에 활용하는 방법으로, 모델 없는 마찰보상 방법을 직접교시에도 적용할 수 있으나 관절마다 관절 토크센서를 장착해야 하므로 가격경쟁력 및 유지 보수 측면에서 단점이 있다.The third method uses the observer and the joint torque sensor at the same time. The friction compensation method without a model can be applied to direct teaching, but it has disadvantages in terms of price competitiveness and maintenance because each joint must be equipped with a joint torque sensor.

대한민국 등록특허공보 제 10-1100108호 (2011.12.22)Republic of Korea Patent Registration No. 10-1100108 (2011.12.22)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 협동로봇을 직접교시하는 상황에서 사용자의 안전을 보장하도록 수동성(Passivity) 이론을 기반으로 마찰모델의 매개변수를 연산하여 설정하는 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템 및 마찰보상 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is a friction compensation system for a multi-degree-of-freedom robot that calculates and sets parameters of a friction model based on the theory of passivity to ensure user safety in a situation where a cobot is taught directly, and It is to provide a friction compensation method.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The tasks of the present invention are not limited to the tasks mentioned above, and other tasks not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템은, 다자유도 로봇의 각 축에 구동력을 제공하는 모터부; 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 센서부; 상기 상태 정보 값을 이용하여 특성 값을 검출하여 마찰을 식별하고 제1 매개변수를 산출하는 식별부; 상기 모터부에 대한 제어명령을 생성하는 제어부; 및 상기 제1 매개변수를 이용하여 마찰모델의 제2매개변수를 연산하는 알고리즘이 내장되어, 상기 제2매개변수를 이용하여 상기 제어부에 대한 제어 입력값을 산출하는 연산부를 포함한다.A friction compensation system for a multi-DOF robot according to an embodiment of the present invention for solving the above problems includes a motor unit providing a driving force to each axis of the multi-DOF robot; A sensor unit for acquiring state information values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to a user's direct teaching; an identification unit that detects a characteristic value using the state information value to identify friction and calculates a first parameter; a control unit generating a control command for the motor unit; and a calculation unit having a built-in algorithm for calculating a second parameter of the friction model using the first parameter and calculating a control input value for the control unit using the second parameter.

일 실시예에 있어서, 상기 연산부는, 마찰보상 시스템으로 입력되는 에너지가, 마찰보상 시스템으로부터 출력되는 에너지보다 크거나 같도록 하는 제2매개변수를 연산하는 알고리즘이 내장되는 것일 수 있다.In one embodiment, the calculator may have a built-in algorithm for calculating a second parameter such that energy input to the friction compensation system is greater than or equal to energy output from the friction compensation system.

일 실시예에 있어서, 상기 센서부는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및 기구학적 상태 정보 값를 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the sensor unit may obtain dynamic and kinematic state information values of each axis of the multi-DOF robot according to a user's direct teaching.

일 실시예에 있어서, 상기 센서부는, 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the sensor unit may acquire one or more of position, speed, temperature, and weight in each axis of the multi-DOF robot as a state information value.

일 실시예에 있어서, 상기 식별부는, 상기 상태 정보 값으로부터 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡(stribeck) 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상을 제1매개변수로 산출하는 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the identification unit may calculate and obtain one or more of information values for stiffness, viscosity, frictional force, and stribeck speed as a first parameter from the state information value.

일 실시예에 있어서, 상기 연산부는, LuGre 마찰모델이 적용되는 알고리즘이 내장되는 것일 수 있다.In one embodiment, the calculation unit may have a built-in algorithm to which a LuGre friction model is applied.

일 실시예에 있어서, 상기 LuGre 마찰모델은, 상기 센서부로부터 획득한 다자유도 로봇 관절 축의 속도를 변수로 하는 함수를 매개변수로 포함하는 것일 수 있다.In one embodiment, the LuGre friction model may include, as a parameter, a function having a velocity of a joint axis of a multi-DOF robot obtained from the sensor unit as a variable.

일 실시예에 있어서, 상기 센서부는 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며, 상기 연산부는 상기 센서부로부터 획득한 속도 값 또는 가속도 값을 매개변수로 하여 다자유도 로봇 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 내장되는 것일 수 있다.In one embodiment, the sensor unit obtains a velocity or acceleration value in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to a user's direct teaching, and the calculation unit uses the velocity value or acceleration value obtained from the sensor unit as a parameter. An algorithm for limiting the speed in each axis of the multi-DOF robot within a predetermined range may be further built-in.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 다자유도 로봇의 마찰보상 방법은, 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 검출단계; 상기 상태 정보 값을 이용하여 마찰 발생을 식별하는 식별단계; 마찰모델의 매개변수를 연산하여 제어입력 값을 산출하는 연산단계; 및 다자유도 로봇 각 축의 모터 구동을 제어하는 제어단계를 포함를 포함한다.A friction compensation method for a multi-DOF robot according to an embodiment of the present invention for solving the above problems includes a detection step of acquiring state information values in each axis of the multi-DOF robot; an identification step of identifying occurrence of friction using the state information value; A calculation step of calculating a control input value by calculating parameters of the friction model; and a control step of controlling motor driving of each axis of the multi-degree-of-freedom robot.

일 실시예에 있어서, 상기 연산단계에서의 알고리즘은, 마찰보상이 이루어지는 로봇 시스템에 입력되는 에너지가, 마찰보상이 이루어지는 로봇 시스템으로부터 출력되는 에너지보다 크거나 같도록 마찰모델의 매개변수를 연산하는 것일 수 있다.In one embodiment, the algorithm in the calculation step calculates the parameters of the friction model so that the energy input to the robot system in which friction compensation is performed is greater than or equal to the energy output from the robot system in which friction compensation is performed. can

일 실시예에 있어서, 상기 검출단계는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및 기구학적 상태 정보 값를 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the detecting step may be to obtain dynamic and kinematic state information values of each axis of the multi-DOF robot according to a user's direct teaching.

일 실시예에 있어서, 상기 검출단계는, 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the detecting step may be to acquire one or more of position, speed, temperature, and weight in each axis of the multi-DOF robot as a state information value.

일 실시예에 있어서, 상기 식별단계는, 상기 상태 정보 값으로부터 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상을 매개변수로 산출하는 획득하는 것일 수 있다.In one embodiment, the identifying step may be to calculate and obtain any one or more of information values for stiffness, viscosity, frictional force, and Stribeck speed as a parameter from the state information value.

일 실시예에 있어서, 상기 연산단계에서의 알고리즘은, LuGre 마찰모델이 적용되는 것일 수 있다.In one embodiment, the algorithm in the calculation step may be one to which a LuGre friction model is applied.

일 실시예에 있어서, 상기 LuGre 마찰모델은, 상기 센서부부터 획득한 다자유도 로봇 관절 축의 속도를 변수로 하는 함수를 매개변수로 포함하는 것일 수 있다.In one embodiment, the LuGre friction model may include, as a parameter, a function having a velocity of a joint axis of a multi-DOF robot obtained from the sensor unit as a variable.

일 실시예에 있어서, 상기 검출단계는 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며, 상기 연산단계는, 상기 센서부로부터 획득한 속도 값 또는 가속도 값을 기초로, 다자유도 로봇 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 수행되는 것일 수 있다.In one embodiment, the detecting step obtains a velocity or acceleration value in each axis of the multi-DOF robot according to a user's direct teaching, and the calculating step is based on the velocity value or acceleration value obtained from the sensor unit. As a result, an algorithm for limiting the speed in each axis of the multi-DOF robot within a predetermined range may be further performed.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.According to embodiments of the present invention, at least the following effects are provided.

본 발명의 마찰보상 시스템 및 방법은 협동로봇의 직접교시 수동성을 보장하도록 마찰 파라미터를 설정하는 방식으로 사용자의 안전을 보장하면서 로봇의 관절 마찰력을 보상할 수 있게 된다. The friction compensation system and method of the present invention can compensate for the joint friction force of the robot while ensuring the safety of the user by setting friction parameters to ensure passivity in direct teaching of the cobot.

또한 이를 포함하는 협동로봇의 양산단계에 적용되어 일관되고 개선된 직접교시 기능을 제공할 수 있다.In addition, it can be applied to the mass production stage of cooperative robots including this to provide a consistent and improved direct teaching function.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.Effects according to the present invention are not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the present specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템의 에너지 출입을 개념적으로 나타낸 모식도이다.
도 2는 도 1의 마찰보상 시스템을 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2의 마찰보상 시스템에 의한 마찰보상을 개념적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇의 마찰보상이 이루어지는 방법의 각 단계를 순차적으로 나타낸 순서도이다.
1 is a schematic diagram conceptually showing energy input and output of a friction compensation system of a multi-degree-of-freedom robot according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the friction compensation system of FIG. 1 in more detail.
FIG. 3 is a block diagram conceptually showing friction compensation by the friction compensation system of FIG. 2 .
4 is a flowchart sequentially showing each step of a method for performing friction compensation of a multi-degree-of-freedom robot according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs. It is provided to completely inform the person who has the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.

또한, 본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 개략도들을 참고하여 설명될 것이다. 따라서, 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 또한, 본 발명에 도시된 각 도면에 있어서 각 구성 요소들은 설명의 편의를 고려하여 다소 확대 또는 축소되어 도시된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.In addition, the embodiments described in this specification will be described with reference to cross-sectional views and/or schematic views, which are ideal exemplary views of the present invention. Accordingly, the shape of the illustrative drawings may be modified due to manufacturing techniques and/or tolerances. In addition, in each drawing shown in the present invention, each component may be shown somewhat enlarged or reduced in consideration of convenience of description. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.

이하, 도면을 참조하여 본 발명에 의한 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템의 구체적인 실시예를 설명한다.Hereinafter, a specific embodiment of a friction compensation system for a multi-degree-of-freedom robot according to the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 시스템(10)의 에너지 출입을 개념적으로 나타낸 모식도를, 도 2는 도 1의 마찰보상 시스템(10)을 보다 상세히 나타낸 블록도를, 도 3은 도 2의 마찰보상 시스템(10)에 의한 마찰보상을 개념적으로 나타낸 블록도를 각각 도시한다.1 is a schematic diagram conceptually showing the energy input and output of the friction compensation system 10 of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 shows the friction compensation system 10 of FIG. 1 in more detail. 3 shows a block diagram conceptually showing friction compensation by the friction compensation system 10 of FIG. 2 .

본 발명에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 시스템(10)은, 협동로봇을 직접교시하는 상황에서 사용자의 안전을 보장하도록, 수동성(Passivity) 이론을 기반으로 하여 마찰모델 파라미터를 설정하는 것을 주요한 기술적 특징으로 한다. The friction compensation system 10 of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to the present invention sets the friction model parameters based on the theory of passivity to ensure the safety of the user in the situation of directly teaching the cobot. as its main technical feature.

수동성 이론이란 시스템의 에너지를 관측하여 출력된 에너지가 입력된 에너지보다 항상 작다면 시스템의 수동성을 보장한다는 이론으로, 도 1에서 나타난 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의한 마찰보상 시스템(10)은 시스템에 입력되는 에너지(Einput)가, 시스템으로부터 출력되는 에너지(Eoutput)보다 크거나 같도록 구현되는 것을 특징으로 한다. 즉, 로봇 시스템 계를 기준으로 할 때, 항상 출력되는 에너지(Eoutput)가 입력되는 에너지(Einput) 이하가 되도록 유지시킴으로써 사용자의 안정성을 보장할 수 있다.The passivity theory is a theory that observes the energy of the system and guarantees the passivity of the system if the output energy is always smaller than the input energy. As shown in FIG. 1, the friction compensation system 10 according to an embodiment of the present invention It is characterized in that the energy input to the system (E input ) is implemented to be greater than or equal to the energy output from the system (E output ). That is, based on the robot system system, the user's stability can be guaranteed by maintaining the output energy (E output ) to be equal to or less than the input energy (E input ) at all times.

수동성 이론은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 자세한 설명은 생략한다. Since the passivity theory is obvious to those skilled in the art, a detailed description thereof will be omitted.

도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 시스템(10)은, 다자유도 로봇(A)의 각 축에 구동력을 제공하는 모터부(100); 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 센서부(200); 상기 상태 정보 값을 이용하여 마찰을 식별하고 제1 매개변수를 산출하는 식별부(400); 상기 모터부에 대한 제어명령을 생성하는 제어부(300); 및 상기 제1 매개변수를 이용하여 마찰모델의 제2매개변수를 연산하는 알고리즘이 내장되어, 상기 제2매개변수를 이용하여 상기 제어부(300)에 대한 제어 입력 값을 산출하는 연산부(500)를 시스템의 기본 구조를 이루는 구성으로 포함할 수 있다.As shown in FIGS. 2 and 3, the friction compensation system 10 of the multi-DOF robot (A) according to an embodiment of the present invention has a motor providing driving force to each axis of the multi-DOF robot (A). section 100; A sensor unit 200 that acquires state information values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to a user's direct teaching; an identification unit 400 that identifies friction using the state information value and calculates a first parameter; a controller 300 generating a control command for the motor unit; and an algorithm for calculating a second parameter of the friction model using the first parameter, and calculating a control input value for the control unit 300 using the second parameter. It can be included as a component that forms the basic structure of the system.

본 발명에 의한 모터부(100)는, 다자유도 로봇(A)의 관절 축에 구동력을 제공하는 모터 장치를 구비한다. 보다 구체적으로 상기 모터 장치는 별도의 전력 공급원(미도시)으로부터 전원을 공급받아, 다자유도 로봇(A)의 각각의 관절 축에 대하여 구동력을 제공하도록 설치되는 것일 수 있다.The motor unit 100 according to the present invention includes a motor device that provides a driving force to the joint axis of the multi-degree-of-freedom robot (A). More specifically, the motor device may be installed to receive power from a separate power supply source (not shown) and provide a driving force to each joint axis of the multi-degree-of-freedom robot (A).

본 발명에 의한 센서부(200)는, 다자유도 로봇(A) 각각의 관절 축에 발생하는 상태 정보를 측정할 수 있도록 설치되는 센서 장치를 구비한다. The sensor unit 200 according to the present invention includes a sensor device installed to measure state information generated on each joint axis of the multi-degree-of-freedom robot (A).

이때, 본 발명의 일 실시예에 의한 센서부(200)가 획득하는 상태 정보 값은, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및/또는 기구학적 상태 정보 값일 수 있다. 보다 상세히 센서부(200)는 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것일 수 있다. At this time, the state information value obtained by the sensor unit 200 according to an embodiment of the present invention may be a dynamic and/or kinematic state information value of each axis of the multi-DOF robot according to direct teaching by a user. In more detail, the sensor unit 200 may acquire one or more of position, speed, temperature, and weight in each axis of the multi-DOF robot as a state information value.

본 발명에 의한 식별부(400)는, 센서부(200)가 획득한 기구학적 및/또는 동역학적 상태 정보 값을 이용하여, 다자유도 로봇(A)의 각 축에서의 특성 값을 제1매개변수로 획득하는 구성이다. 즉, 상기 식별부(400)는 다자유도 로봇(A)의 각 축에서의 특성 값을 기초로 하여 마찰 발생을 식별하고, 획득한 특성 값은 제1매개변수가 되어 후술하는 제2매개변수를 연산하기 위한 연산부(500)의 마찰모델에 적용될 수 있다.The identification unit 400 according to the present invention, using the kinematic and / or dynamic state information value obtained by the sensor unit 200, the characteristic value in each axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) in the first It is a configuration obtained as a parameter. That is, the identification unit 400 identifies the generation of friction based on the characteristic values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot A, and the obtained characteristic value becomes a first parameter and becomes a second parameter to be described later. It can be applied to the friction model of the calculation unit 500 for calculating .

본 발명의 일 실시예에 의한 식별부(400)에서 산출하는 제1매개변수, 즉 특성 값은 다자유도 로봇(A) 각 축 접촉면에서의 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡(stribeck) 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상일 수 있다. The first parameter calculated by the identification unit 400 according to an embodiment of the present invention, that is, the characteristic value, is the stiffness, viscosity, frictional force, and Stribeck speed of the multi-degree-of-freedom robot (A) on each axis contact surface. It may be any one or more of the information values for

본 발명에 의한 제어부(300)는, 후술하는 연산부(500)에서 연산된 제어 입력 값을 전달받아, 모터 장치에 대한 구동 제어 명령을 생성하여 전달한다. 구체적으로는 상기 모터 장치에 대한 전원 공급, 회전력 등에 대한 제어 명령을 생성하는 방식으로, 본 발명의 시스템으로부터 출력되는 에너지를 제어할 수 있다.The control unit 300 according to the present invention receives the control input value calculated by the operation unit 500 to be described later, and generates and transmits a driving control command for the motor device. Specifically, it is possible to control energy output from the system of the present invention by generating control commands for power supply, rotational force, and the like for the motor device.

본 발명에 의한 연산부(500)는, 식별부(400)로 전달받은 다자유도 로봇(A) 관절 축에 대한 특성 값을 매개변수로 하는 마찰모델이 구축되어 수동성 이론을 만족하는 마찰모델 변수를 연산하는 알고리즘이 내장된다. 즉, 상기 연산부(500)는 식별부(400)로부터 산출된 상기 특성 값을 제1매개변수로 하여 마찰모델의 제2매개변수를 연산하게 되고, 연사된 상기 제2매개변수를 이용하여 제어부(300)에 대한 제어 입력값을 산출한다.In the calculation unit 500 according to the present invention, a friction model having a characteristic value for the joint axis of the multi-DOF robot (A) transmitted to the identification unit 400 as a parameter is built, and a friction model variable that satisfies the passivity theory is generated. The calculation algorithm is built in. That is, the calculation unit 500 calculates the second parameter of the friction model using the characteristic value calculated from the identification unit 400 as a first parameter, and uses the second parameter to calculate the control unit ( 300) to calculate the control input value.

연산부(500)에 내장된 알고리즘에 의해 산출된 제어 입력값은 본 발명의 제어부(300)에 전달되어, 다자유도 로봇(A) 관절의 구동을 제어하게 된다.The control input value calculated by the algorithm built in the calculation unit 500 is transmitted to the control unit 300 of the present invention to control the driving of the joints of the multi-degree-of-freedom robot (A).

이 때, 본 발명의 일 실시에에 의한 연산부(500)의 알고리즘은 기설정된 마찰모델을 사용하여 연산되는 제2매개변수는, 본 발명의 로봇 시스템 계를 기준으로 입력되는 에너지보다 같거나 작은 에너지가 출력되도록 하는 제어 입력 값이 산출되도록 하는 것을 특징으로 한다. 이후 연산된 제어 입력값에 따라 제어부(300)가 모터부(100)에 대한 제어 명령을 생성하게 되므로, 상기 모터부(100)에 내장된 모터 장치의 에너지와 무관하게 로봇 시스템 계의 수동성을 보장할 수 있게 된다.At this time, the algorithm of the calculation unit 500 according to an embodiment of the present invention calculates the second parameter using a preset friction model, energy equal to or smaller than the input energy based on the robot system system of the present invention. It is characterized in that a control input value for outputting is calculated. Then, since the control unit 300 generates a control command for the motor unit 100 according to the calculated control input value, the passivity of the robot system system is guaranteed regardless of the energy of the motor unit built in the motor unit 100. You can do it.

이하, 본 발명의 일 실시예에 의한 연산부(500)에 내장된 마찰모델 기반의 알고리즘을 상세히 설명한다.Hereinafter, an algorithm based on a friction model built into the calculation unit 500 according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

일반적인 다자유도 로봇(A)의 각 관절에 대한 동역학은 아래의 식 1과 같이 주어진다.The dynamics of each joint of a typical multi-DOF robot (A) is given as Equation 1 below.

[식 1][Equation 1]

Figure 112020111672914-pat00001
Figure 112020111672914-pat00001

여기서,

Figure 112020111672914-pat00002
는 각각 다자유도 로봇(A)의 관절에 대한 회전위치, 회전속도, 회전각속도를 나타낸다. 또한,
Figure 112020111672914-pat00003
은 로봇의 관성력을,
Figure 112020111672914-pat00004
는 코리올리 힘을,
Figure 112020111672914-pat00005
은 중력을,
Figure 112020111672914-pat00006
는 각각 제어입력으로 사용되는 토크 값 및 다자유도 로봇(A)의 관절에 작용하는 마찰력을 나타낸다.
Figure 112020111672914-pat00007
는 사용자가 다자유도 로봇(A)의 관절 축에 가하는 외력 토크 값을 나타낸다. here,
Figure 112020111672914-pat00002
Represents the rotational position, rotational speed, and rotational angular velocity of the joint of the multi-DOF robot (A), respectively. Also,
Figure 112020111672914-pat00003
is the inertial force of the robot,
Figure 112020111672914-pat00004
is the Coriolis force,
Figure 112020111672914-pat00005
is gravity,
Figure 112020111672914-pat00006
Represents a torque value used as a control input and a frictional force acting on the joints of the multi-DOF robot (A).
Figure 112020111672914-pat00007
represents an external force torque value applied to the joint axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) by the user.

통상적인 다자유도 로봇(A)에 대한 직접 교시는 제어입력으로 중력을 완전하게 보상(

Figure 112020111672914-pat00008
)함으로써 아래의 식 2와 같이 구현된다.Direct teaching for a typical multi-degree-of-freedom robot (A) completely compensates for gravity as a control input (
Figure 112020111672914-pat00008
), it is implemented as in Equation 2 below.

[식 2][Equation 2]

Figure 112020111672914-pat00009
Figure 112020111672914-pat00009

이에 따라, 다자유도 로봇(A)은 사용자의 외력 토크 값

Figure 112020111672914-pat00010
에 의해서 중렵에 대한 보상이 이루어진 상태에서 자유롭게 움직일 수 있다. 하지만, 여전히 마찰력(
Figure 112020111672914-pat00011
)에 의해 협동로봇의 직접교시 성능이 상당히 저하된다. Accordingly, the multi-degree-of-freedom robot (A) is the user's external force torque value
Figure 112020111672914-pat00010
It is possible to move freely in a state in which compensation for jungryeop is made by However, friction (
Figure 112020111672914-pat00011
), the direct teaching performance of the cobot significantly deteriorates.

이를 해결하기 위해서, 본 발명에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 시스템(10)은, 연산부(500)에 내장된 알고리즘에 의해 다음과 같이 중력보상 및 마찰보상을 함께 수행하도록 제어입력을 연산 수정하여 직접교시 성능이 향상되도록 개선할 수 있다.In order to solve this problem, the friction compensation system 10 of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to the present invention, by the algorithm built in the calculation unit 500, controls input to perform gravity compensation and friction compensation together as follows It can be improved to improve direct teaching performance by modifying the calculation.

본 발명의 마찰보상 시스템(10)에 의해 연산되는 제어입력 토크 값은 아래의 식 3과 같다.The control input torque value calculated by the friction compensation system 10 of the present invention is as shown in Equation 3 below.

[식 3][Equation 3]

Figure 112020111672914-pat00012
Figure 112020111672914-pat00012

여기서,

Figure 112020111672914-pat00013
는 본 발명의 일 실시예에 의한 연산부(500)에서의 마찰모델에 의해 추정되는 마찰력 값을 나타낸다. 즉, 마찰보상을 위해 산출되어야 하는 추정 마찰력 값을 의미하며, 본 발명의 마찰보상 시스템(10)에 의해 연산되는 제어입력 토크 값은 상기 마찰모델에 의해 추정되는 마찰력 값
Figure 112020111672914-pat00014
을 포함한다. 결과적으로 로봇 동역학은 수정된 제어입력에 따라 다음의 식 4와 같이 수정된다.here,
Figure 112020111672914-pat00013
represents a frictional force value estimated by a friction model in the calculation unit 500 according to an embodiment of the present invention. That is, it means the estimated frictional force value to be calculated for friction compensation, and the control input torque value calculated by the friction compensation system 10 of the present invention is the frictional force value estimated by the friction model.
Figure 112020111672914-pat00014
includes As a result, the robot dynamics are modified as shown in Equation 4 according to the modified control input.

[식 4][Equation 4]

Figure 112020111672914-pat00015
Figure 112020111672914-pat00015

이때, 마찰력 값과 산출되는 추정 마찰력 값이

Figure 112020111672914-pat00016
를 만족하면, 마찰의 영향을 제거할 수 있고 사용자는 손쉽게 로봇을 교시할 수 있다. At this time, the frictional force value and the estimated frictional force value calculated are
Figure 112020111672914-pat00016
is satisfied, the effect of friction can be removed and the user can easily teach the robot.

하지만 마찰보상이 부정확하게 적용될 경우 로봇을 교시하는 도중에 사용자의 안전을 보장하지 못할 수 있다. 예를 들어, 과잉 보상이 발생하면

Figure 112020111672914-pat00017
가 가해지지 않은 상황에서도 로봇이 스스로 움직일 수 있다. 이는 로봇이 스스로 에너지를 만들어 낸다는 것을 의미하고, 입력된 에너지 대비 출력되는 에너지가 더 크다는 것을 의미하게 되어 결과적으로 수동성 이론을 위반한다. However, if the friction compensation is applied incorrectly, the user's safety may not be guaranteed while teaching the robot. For example, when overcompensation occurs
Figure 112020111672914-pat00017
The robot can move on its own even in situations where no force is applied. This means that the robot generates energy by itself, and it means that the output energy is greater than the input energy, resulting in a violation of the passivity theory.

이에 따라 본 발명의 일 실시예에 의한 연산부(500)에서 이루어지는 수동성 기반 마찰보상 방법을 구체적으로 설명한다. 보다 상세히 로봇의 안정성을 보장하는 추정 마찰력 값

Figure 112020111672914-pat00018
을 연산하는 방법에 대하여 설명한다. Accordingly, the passivity-based friction compensation method performed in the calculation unit 500 according to an embodiment of the present invention will be described in detail. Estimated frictional force values to ensure the stability of the robot in more detail
Figure 112020111672914-pat00018
How to calculate is described.

본 발명에서의 일 실시예에 의한 연산부(500)에 내장된 알고리즘은, LuGre 마찰모델을 사용하는 것일 수 있다. LuGre (Lund Grenoble) 마찰모델은 가장 보편적으로 사용되는 마찰모델로서, 이에 대한 기본적인 개념은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 사항이므로 자세한 설명은 생략한다. An algorithm built in the calculation unit 500 according to an embodiment of the present invention may use a LuGre friction model. The LuGre (Lund Grenoble) friction model is the most commonly used friction model, and since the basic concept thereof is obvious to those skilled in the art to which the present invention belongs, a detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 일 실시예에 의한 LuGre 마찰모델은 아래의 식 5 내지 7이 적용될 수 있다. 한편, LuGre 마찰모델이 아닌 다른 마찰모델에 대해서도 아래와 비슷한 증명과정이 적용될 수 있을 것이다.Equations 5 to 7 below may be applied to the LuGre friction model according to an embodiment of the present invention. On the other hand, a proof process similar to the following can be applied to other friction models other than the LuGre friction model.

[식 5][Equation 5]

Figure 112020111672914-pat00019
Figure 112020111672914-pat00019

[식 6][Equation 6]

Figure 112020111672914-pat00020
Figure 112020111672914-pat00020

[식 7][Equation 7]

Figure 112020111672914-pat00021
Figure 112020111672914-pat00021

여기서,

Figure 112020111672914-pat00022
는 점성마찰을 나타내며
Figure 112020111672914-pat00023
는 접촉면 돌기의 강성을 나타낸다.
Figure 112020111672914-pat00024
Figure 112020111672914-pat00025
는 각각 미시적, 거시적 점성 상수(계수)를 의미하고
Figure 112020111672914-pat00026
Figure 112020111672914-pat00027
는 각각 쿨롱 마찰력과 정지 마찰력을 나타낸다.
Figure 112020111672914-pat00028
는 스트라이벡(stribeck)속도를 의미한다. 위와 같은 매개변수는 전술한 바와 같이, 본 발명에 의한 식별부(400)에 의해 산출된 특성 값인 제1매개변수일 수 있다.here,
Figure 112020111672914-pat00022
represents the viscous friction
Figure 112020111672914-pat00023
represents the stiffness of the asperity of the contact surface.
Figure 112020111672914-pat00024
Wow
Figure 112020111672914-pat00025
Means microscopic and macroscopic viscosity constants (coefficients), respectively,
Figure 112020111672914-pat00026
Wow
Figure 112020111672914-pat00027
denotes the Coulombic frictional force and the static frictional force, respectively.
Figure 112020111672914-pat00028
is the stribeck speed. As described above, the above parameter may be the first parameter, which is a characteristic value calculated by the identification unit 400 according to the present invention.

한편, 본 발명의 일 실시예에 의한 LuGre 마찰모델의 매개변수인

Figure 112020111672914-pat00029
Figure 112020111672914-pat00030
는 마찰모델의 일반적인 동역학적 거동을 나타내기 위해서 속도의 함수로 표현되는 것일 수 있다. 이때, 상기
Figure 112020111672914-pat00031
Figure 112020111672914-pat00032
에는 아래의 식 8 및 9와 같은 값이 적용될 수 있다.On the other hand, the parameters of the LuGre friction model according to an embodiment of the present invention
Figure 112020111672914-pat00029
Wow
Figure 112020111672914-pat00030
may be expressed as a function of speed to represent the general dynamical behavior of the friction model. At this time, the
Figure 112020111672914-pat00031
Wow
Figure 112020111672914-pat00032
Values such as Equations 8 and 9 below may be applied to

[식 8][Equation 8]

Figure 112020111672914-pat00033
Figure 112020111672914-pat00033

[식 9][Equation 9]

Figure 112020111672914-pat00034
Figure 112020111672914-pat00034

이하, 상술한 본 발명의 일 실시예에 의한 연산부(500)의 알고리즘에서 산출된 마찰변수가 직접교시간 협동로봇의 수동성을 보장함을 설명한다. Hereinafter, it will be described that the friction variable calculated in the algorithm of the calculation unit 500 according to the above-described embodiment of the present invention guarantees the passivity of the cooperative robot during direct teaching.

이를 위해 아래의 식 10과 같이 로봇과 추정된 마찰에 대한 에너지(E)를 정의할 수 있다.To this end, the energy (E) of the robot and the estimated friction can be defined as shown in Equation 10 below.

[식 10][Equation 10]

Figure 112020111672914-pat00035
Figure 112020111672914-pat00035

이때, 에너지의 변화율을 살펴보기 위해서 위 식 10에 대한 미분을 수행하면 다음의 식 11이 유도된다. 여기서,

Figure 112020111672914-pat00036
Figure 112020111672914-pat00037
의 함수이며
Figure 112020111672914-pat00038
,
Figure 112020111672914-pat00039
,
Figure 112020111672914-pat00040
Figure 112020111672914-pat00041
의 함수이지만 간편성을 위해 생략한다.At this time, in order to examine the rate of change of energy, the following Equation 11 is derived by performing the differentiation of Equation 10 above. here,
Figure 112020111672914-pat00036
silver
Figure 112020111672914-pat00037
is a function of
Figure 112020111672914-pat00038
,
Figure 112020111672914-pat00039
,
Figure 112020111672914-pat00040
silver
Figure 112020111672914-pat00041
, but omitted for simplicity.

[식 11][Equation 11]

Figure 112020111672914-pat00042
Figure 112020111672914-pat00042

이에 따라, 아래의 식 12의 조건을 만족하도록 마찰변수를 설정하면 사용자 입력(

Figure 112020111672914-pat00043
) 대비 로봇의 출력(
Figure 112020111672914-pat00044
)이 시스템이 생성하는 에너지 변화보다 항상 크다는 것을 알 수 있고, 이는 곧 본 발명의 일 실시예에 의한 마찰보상 시스템(10)은 직접교시간 시스템의 수동성을 보장한다는 것을 의미한다.Accordingly, if the friction variable is set to satisfy the condition of Equation 12 below, the user input (
Figure 112020111672914-pat00043
) versus the output of the robot (
Figure 112020111672914-pat00044
) is always greater than the energy change generated by the system, which means that the friction compensation system 10 according to an embodiment of the present invention guarantees the passivity of the direct learning system.

[식 12][Equation 12]

Figure 112020111672914-pat00045
Figure 112020111672914-pat00045

한편, 수동성은 시스템의 안정성은 보장하지만 이것이 곧 사용자의 무조건적인 안전을 의미하지는 않는다. On the other hand, passivity guarantees the stability of the system, but it does not mean the unconditional safety of the user.

이에 본 발명의 다른 실시예에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 시스템(10)은, 직접교시시 속도, 가속도 제한 알고리즘을 추가하여 사용자의 직접교시 편의성을 보장하는 것과 동시에 사용자의 안전을 확보하는 것을 특징으로 한다.Accordingly, the friction compensation system 10 of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to another embodiment of the present invention adds an algorithm for limiting speed and acceleration during direct teaching to ensure the user's convenience in direct teaching and at the same time to ensure the user's safety. It is characterized by securing.

즉, 본 발명의 일 실시예에 의한 센서부(200)는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇(A) 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며, 연산부(500)는 상기 센서부(200)로부터 획득한 속도 또는 가속도 값을 기초로, 다자유도 로봇(A) 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 내장되는 것일 수 있다.That is, the sensor unit 200 according to an embodiment of the present invention obtains the velocity or acceleration value in each axis of the multi-DOF robot (A) according to the user's direct teaching, and the calculation unit 500 is the sensor unit Based on the speed or acceleration value obtained from (200), an algorithm for limiting the speed in each axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) within a predetermined range may be further embedded.

이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 다자유도 로봇의 마찰보상 방법을 설명한다. 후술하는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 다자유도 로봇의 마찰보상 방법은, 전술한 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템의 다양한 실시예가 대응되어 적용되는 것일 수 있다.Hereinafter, a friction compensation method for a multi-degree-of-freedom robot according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4 . A friction compensation method for a multi-degree-of-freedom robot according to various embodiments of the present invention described below may correspond to and apply various embodiments of a friction compensation system for a multi-degree-of-freedom robot described above.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상이 이루어지는 방법의 각 단계를 순차적으로 나타낸 순서도를 도시한다.4 is a flowchart showing each step of a method for performing friction compensation of a multi-degree-of-freedom robot (A) according to an embodiment of the present invention in sequence.

도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의한 다자유도 로봇의 마찰보상 방법은, 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 검출단계(S10); 상기 상태 정보 값을 이용하여 마찰 발생을 식별하는 식별단계(S20); 마찰모델의 매개변수를 연산하여 제어 입력 값을 산출하는 연산단계(S30); 및 다자유도 로봇 각 축의 모터 구동을 제어하는 제어단계(S40)를 방법의 기본 구성을 이루는 단계로 포함할 수 있다.As shown, the method for compensating friction of a multi-DOF robot according to an embodiment of the present invention includes a detection step (S10) of acquiring state information values in each axis of the multi-DOF robot; An identification step (S20) of identifying occurrence of friction using the state information value; A calculation step (S30) of calculating a control input value by calculating parameters of the friction model; And a control step (S40) of controlling the motor driving of each axis of the multi-degree-of-freedom robot may be included as a step constituting the basic configuration of the method.

본 발명에 의한 검출단계(S10)는 다자유도 로봇(A) 각각의 관절 축에 발생하는 상태 정보 값을 측정할 수 있도록 설치되는 센서 장치를 통해 수행될 수 있다.The detection step (S10) according to the present invention may be performed through a sensor device installed to measure the state information value generated in each joint axis of the multi-degree-of-freedom robot (A).

이때, 본 발명의 일 실시예에 의한 검출단계(S10)에서 획득된 상태 정보 값은, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및/또는 기구학적 상태 정보 값일 수 있다. 보다 상세히 상기 검출단계(S10)는 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것일 수 있다.At this time, the state information value obtained in the detection step (S10) according to an embodiment of the present invention may be a dynamic and/or kinematic state information value in each axis of the multi-DOF robot according to the user's direct teaching. In more detail, the detecting step (S10) may be to acquire one or more of the position, speed, temperature, and weight of each axis of the multi-degree-of-freedom robot as a state information value.

본 발명에 의한 식별단계(S20)는, 전술한 획득한 기구학적 및/또는 동역학적 상태 정보 값을 이용하여, 다자유도 로봇(A)의 각 축에서의 마찰 발생을 식별한다. 보다 구체적으로, 상기 기구학적 및/또는 동역학적 상태 정보 값을 이용 하여 다자유도 로봇(A)의 각 축에서의 특성 값을 획득한다. 이때, 획득한 특성 값은 제1매개변수로 후술하는 연산단계(S30)에서의 마찰모델에 적용될 수 있다.In the identification step (S20) according to the present invention, friction occurrence in each axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) is identified using the obtained kinematic and/or dynamic state information values. More specifically, a characteristic value in each axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) is obtained using the kinematic and/or dynamic state information value. At this time, the obtained characteristic value may be applied as a first parameter to a friction model in the calculation step (S30) described later.

이때, 본 발명에 일 실시예에 의한 식별단계(S20)에서 산출하는 제1매개변수, 즉 특성 값은 다자유도 로봇(A) 각 축 접촉면에서의 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡(stribeck) 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상일 수 있다. At this time, the first parameter calculated in the identification step (S20) according to an embodiment of the present invention, that is, the characteristic value, is the stiffness, viscosity, frictional force and stribeck at each axis contact surface of the multi-degree-of-freedom robot (A) It may be any one or more of information values about speed.

본 발명에 의한 연산단계(S30)는 전달받은 다자유도 로봇(A) 관절 축에 대한 특성 값을 기초로 하는 마찰모델이 구축되며, 이로부터 수동성 이론을 만족하는 마찰모델 변수를 연산하도록 내장된 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 상기 알고리즘에 의해 산출된 제어 입력 값에 따라 다자유도 로봇(A) 관절의 구동 및 에너지 출력이 제어된다.In the calculation step (S30) according to the present invention, a friction model is built based on the characteristic values for the joint axes of the multi-degree-of-freedom robot (A), which is built in to calculate friction model variables that satisfy the passivity theory. It can be done by an algorithm. Drive and energy output of the joints of the multi-DOF robot (A) are controlled according to the control input value calculated by the algorithm.

이때, 연산단계(S30)의 알고리즘은 전술한 제1매개변수를 이용하도록 기설정된 마찰모델을 사용하여 제2매개변수를 연산하고, 상기 제2매개변수는 본 발명이 적용되는 로봇 시스템계에서 입력되는 에너지보다 작은 에너지가 출력되도록 하는 제어 입력 값을 산출하는 값인 것을 특징으로 한다. At this time, the algorithm of the calculation step (S30) calculates the second parameter using the friction model preset to use the first parameter described above, and the second parameter is input in the robot system system to which the present invention is applied. It is characterized in that it is a value that calculates a control input value that allows energy smaller than the energy to be output.

본 발명의 일 실시예에 의한 제어단계(S40)는, 연산된 제어 입력 값을 전달받아 다자유도 로봇(A)의 각 축 모터 장치에 대한 구동 제어 명령을 생성한다. 구체적으로는 상기 모터 장치에 대한 전원 공급, 회전력 등에 대한 제어 명령을 생성하는 방식으로, 본 발명이 적용된 다자유도 로봇(A)의 시스템으로부터 출력되는 에너지를 제어할 수 있다.In the control step (S40) according to an embodiment of the present invention, the calculated control input value is received and a driving control command for each axis motor device of the multi-DOF robot (A) is generated. Specifically, it is possible to control the energy output from the system of the multi-degree-of-freedom robot (A) to which the present invention is applied by generating a control command for supplying power to the motor device, rotational force, and the like.

이때, 상기 제어단계(S40)는 전술한 연산단계(S30)에서 산출된 제어 입력값에 따라 모터 장치에 대한 제어명령이 생성되므로, 본 발명이 적용된 다자유도 로봇(A)은 시스템 계에 내장된 모터 장치의 에너지와 무관하게 시스템의 수동성을 보장할 수 있게 된다.At this time, since the control step (S40) generates a control command for the motor device according to the control input value calculated in the above-described calculation step (S30), the multi-degree-of-freedom robot (A) to which the present invention is applied is embedded in the system system. It is possible to ensure the passivity of the system regardless of the energy of the motor device.

본 발명의 일 실시예에 의한 연산단계(S30)에 내장된 마찰모델 기반의 알고리즘은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 의한 연산부(500)에 내장된 마찰모델 기반의 알고리즘과 대응되어 적용될 수 있을 것인바, 이에 대한 중복된 설명은 생략한다.The algorithm based on the friction model built in the calculation step (S30) according to an embodiment of the present invention can be applied in correspondence with the algorithm based on the friction model built into the calculation unit 500 according to the above-described embodiment of the present invention. Therefore, redundant descriptions thereof will be omitted.

한편, 수동성은 시스템의 안정성은 보장하지만 이것이 곧 사용자의 무조건적인 안전을 의미하지는 않는다. On the other hand, passivity guarantees the stability of the system, but it does not mean the unconditional safety of the user.

이에 본 발명의 다른 실시예에 의한 다자유도 로봇(A)의 마찰보상 방법은 가속도 제한 알고리즘을 추가하여 사용자의 직접교시 편의성을 보장하는 것과 동시에 사용자의 안전을 확보하는 것을 특징으로 한다.Accordingly, the friction compensation method of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to another embodiment of the present invention is characterized by adding an acceleration limiting algorithm to ensure the user's direct teaching convenience and at the same time secure the user's safety.

즉, 본 발명의 일 실시예에 의한 검출단계(S10)는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇(A) 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며, 연산단계(S30)는 획득한 속도 또는 가속도 값을 기초로, 다자유도 로봇(A) 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 내장되는 것일 수 있다.That is, in the detection step (S10) according to an embodiment of the present invention, the velocity or acceleration value in each axis of the multi-degree-of-freedom robot (A) according to the user's direct teaching is obtained, and the calculation step (S30) is the obtained Based on the velocity or acceleration value, an algorithm for limiting the velocity in each axis of the multi-degree-of-freedom robot A within a predetermined range may be further embedded.

이상에서 설명한 실시예에 따라서, 본 발명의 마찰보상 시스템 및 방법은 협동로봇의 직접교시 수동성을 보장하도록 마찰 파라미터를 설정하고 관절의 마찰력을 보상할 수 있게 된다. 또한 이를 포함하는 협동로봇의 양산단계에 적용되어 일관되고 개선된 직접교시 기능을 제공할 수 있다.According to the above-described embodiments, the friction compensation system and method of the present invention can set friction parameters and compensate the frictional force of joints to ensure direct teaching passivity of the cooperative robot. In addition, it can be applied to the mass production stage of cooperative robots including this to provide a consistent and improved direct teaching function.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이지 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention can be embodied in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

A: 다자유도 로봇
10: 마찰보상 시스템
100: 모터부
200: 센서부
300: 제어부
400: 식별부
500: 연산부
A: Multi-degree-of-freedom robot
10: friction compensation system
100: motor unit
200: sensor unit
300: control unit
400: identification unit
500: calculation unit

Claims (16)

다자유도 로봇의 마찰보상 시스템에 있어서,
다자유도 로봇의 각 축에 구동력을 제공하는 모터부;
사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 센서부;
상기 상태 정보 값을 이용하여 특성 값을 검출하여 마찰을 식별하고 제1 매개변수를 산출하는 식별부;
상기 모터부에 대한 제어명령을 생성하는 제어부; 및
상기 제1 매개변수를 이용하여 마찰모델의 제2매개변수를 연산하는 알고리즘이 내장되어, 상기 제2매개변수를 이용하여 상기 제어부에 대한 제어 입력값을 산출하는 연산부를 포함하며,
상기 센서부는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며,
상기 연산부는, 상기 센서부로부터 획득한 속도 또는 가속도 값을 매개변수로 하여, 직접교시 중에 마찰보상 시스템으로부터 출력되는 에너지가 마찰보상 시스템으로 입력되는 에너지보다 작도록 상기 제2매개변수를 연산하여, 다자유도 로봇 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 내장되는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
In the friction compensation system of the multi-degree-of-freedom robot,
A motor unit providing driving force to each axis of the multi-degree-of-freedom robot;
A sensor unit for acquiring state information values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to a user's direct teaching;
an identification unit that detects a characteristic value using the state information value to identify friction and calculates a first parameter;
a control unit generating a control command for the motor unit; and
An algorithm for calculating a second parameter of a friction model using the first parameter is embedded, and a calculation unit for calculating a control input value for the control unit using the second parameter is included,
The sensor unit acquires velocity or acceleration values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot according to the user's direct teaching,
The calculation unit calculates the second parameter using the velocity or acceleration value obtained from the sensor unit as a parameter so that energy output from the friction compensation system during direct teaching is smaller than energy input to the friction compensation system, A friction compensation system for a multi-DOF robot, characterized in that an algorithm for limiting the speed in each axis of the multi-DOF robot within a predetermined range is further built-in.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및 기구학적 상태 정보 값를 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
According to claim 1,
The sensor unit acquires dynamic and kinematic state information values in each axis of the multi-DOF robot according to a user's direct teaching.
제1항에 있어서,
상기 센서부는, 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
According to claim 1,
The sensor unit acquires at least one of the position, speed, temperature, and weight of each axis of the multi-DOF robot as a state information value, the friction compensation system of the multi-DOF robot.
제4항에 있어서,
상기 식별부는, 상기 상태 정보 값으로부터 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡(stribeck) 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상을 제1매개변수로 산출하는 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
According to claim 4,
The identification unit calculates and obtains any one or more of information values for stiffness, viscosity, frictional force, and stribeck speed as a first parameter from the state information value. Friction of the multi-degree-of-freedom robot reward system.
제4항에 있어서,
상기 연산부는, LuGre 마찰모델이 적용되는 알고리즘이 내장되는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
According to claim 4,
The calculation unit is a friction compensation system for a multi-degree-of-freedom robot, characterized in that an algorithm to which the LuGre friction model is applied is embedded.
제6항에 있어서,
상기 LuGre 마찰모델은, 상기 센서부로부터 획득한 다자유도 로봇 관절 축의 속도를 변수로 하는 함수를 매개변수로 포함하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 시스템.
According to claim 6,
The friction compensation system for a multi-degree-of-freedom robot, characterized in that the LuGre friction model includes, as a parameter, a function having the velocity of the joint axis of the multi-degree-of-freedom robot obtained from the sensor unit as a variable.
삭제delete 다자유도 로봇의 마찰보상 방법에 있어서,
다자유도 로봇 각 축에서의 상태 정보 값을 획득하는 검출단계;
상기 상태 정보 값을 이용하여 마찰 발생을 식별하는 식별단계;
마찰모델의 매개변수를 연산하여 제어입력 값을 산출하는 연산단계; 및
다자유도 로봇 각 축의 모터 구동을 제어하는 제어단계;를 포함하고,
상기 검출단계는 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 속도 또는 가속도 값을 획득하며,
상기 연산단계는, 상기 획득한 속도 또는 가속도 값을 기초로, 직접교시 중에 마찰보상이 이루어지는 로봇 시스템으로부터 출력되는 에너지가 마찰보상이 이루어지는 로봇 시스템에 입력되는 에너지보다 작도록 마찰모델의 매개변수를 연산하여, 다자유도 로봇 각 축에서의 속도를 소정의 범위 내로 제한하는 알고리즘이 더 수행되는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.
In the friction compensation method of a multi-degree-of-freedom robot,
A detection step of acquiring state information values in each axis of the multi-degree-of-freedom robot;
an identification step of identifying occurrence of friction using the state information value;
A calculation step of calculating a control input value by calculating parameters of the friction model; and
A control step of controlling motor driving of each axis of the multi-degree-of-freedom robot;
The detecting step obtains the velocity or acceleration values in each axis of the multi-DOF robot according to the user's direct teaching,
In the calculating step, based on the obtained velocity or acceleration value, parameters of the friction model are calculated such that energy output from the robot system in which friction compensation is performed during direct teaching is smaller than energy input to the robot system in which friction compensation is performed. Thus, an algorithm for limiting the speed in each axis of the multi-degree-of-freedom robot within a predetermined range is further performed.
삭제delete 제9항에 있어서,
상기 검출단계는, 사용자의 직접교시에 따른 다자유도 로봇 각 축에서의 동역학적 및 기구학적 상태 정보 값를 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.
According to claim 9,
In the detecting step, dynamic and kinematic state information values of each axis of the multi-DOF robot according to a user's direct teaching are obtained.
제9항에 있어서,
상기 검출단계는, 다자유도 로봇 각 축에서의 위치, 속도, 온도 및 무게 중 어느 하나 이상을 상태 정보 값으로 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.
According to claim 9,
In the detecting step, one or more of position, speed, temperature, and weight in each axis of the multi-DOF robot is obtained as a state information value.
제12항에 있어서,
상기 식별단계는, 상기 상태 정보 값으로부터 강성, 점성, 마찰력 및 스트라이벡 속도에 대한 정보 값 중 어느 하나 이상을 매개변수로 산출하는 획득하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.
According to claim 12,
In the identification step, from the state information value, any one or more of the information values for stiffness, viscosity, frictional force and Stribeck speed is calculated and obtained as a parameter.
제9항에 있어서,
상기 연산단계에서의 알고리즘은, LuGre 마찰모델이 적용되는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.
According to claim 9,
The algorithm in the calculation step is a friction compensation method for a multi-degree-of-freedom robot, characterized in that the LuGre friction model is applied.
제14항에 있어서,
상기 LuGre 마찰모델은, 다자유도 로봇 관절 축의 속도를 변수로 하는 함수를 매개변수로 포함하는 것을 특징으로 하는, 다자유도 로봇의 마찰보상 방법.


According to claim 14,
The friction compensation method for a multi-degree-of-freedom robot, characterized in that the LuGre friction model includes, as a parameter, a function whose variable is the speed of the joint axis of the multi-degree-of-freedom robot.


삭제delete
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