申请/专利权人：无锡信捷电气股份有限公司

申请日：2020-04-27

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN111400936B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/16;B25J9/16;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.06.25#实质审查的生效;2020.07.10#公开

摘要：本发明公开的一种机器人动力学参数辨识方法，属于机器人控制技术领域，通过一次辨识得到所有的待辨识参数，适用于不同关节数目、不同构型的机器人模型参数辨识；能够分别单独辨识出关节摩擦和其他动力学参数，保证了不同数值大小的参数的独立辨识精度；当机器人本体的加工精度不高和硬件质量较差时，该方法同样可以达到较高的辨识精度；用统计学的方法综合处理分析多次实验的数据，提高实验数据的利用率和总体辨识精度。

主权项：1.一种机器人动力学参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取机器人各轴的DH参数，建立机器人动力学模型；步骤2：确定机器人最小惯性参数集，对步骤1中所述机器人动力学模型进行线性化，并将其转化为最小惯性参数向量与线性化矩阵的乘积形式；步骤3：设计出至少两条用于辨识的激励轨迹，分别采集相关数据并进行滤波处理，得对应的采集力矩和观测矩阵；步骤4：分别对步骤3中各组所述采集力矩和所述观测矩阵做差或做和，得到关节摩擦和动力学参数；首先建立串联机器人杆件坐标系，并根据杆件DH参数确立各个杆件之间的转换矩阵；DH参数包括杆件长度ai,杆件扭角αi，关节距离di，关节转角θi，其中i表示关节号；由DH参数可以计算出坐标系之间的转换矩阵，如式1所示： 其中为第i-1和第i个坐标系之间的转换矩阵，cθi＝cosθi,sθi＝sinθi,cαi-1＝cosαi-1,sαi-1＝sinαi-1；采用牛顿-欧拉法求得机器人动力学模型如式2所示： 其中H为惯性矩阵，C为科氏力和向心力求解矩阵，G为重力向量，τ为各关节的总力矩向量，τF为各关节所受摩擦力矩向量，q、为关节角度、角速度、角加速度向量；采用MATLAB进行符号计算，对动力学模型2进行线性化，具体方法为：分别提取每个轴的10个惯性参数组成60个参数的惯性参数向量；所述惯性参数包括：杆件质量m，转动惯量Ixx、Ixy、Ixz、Iyy、Iyz、Izz,重心Mx、My、Mz；从动力学方程组中分离出60个参数后组成6行36列的观测矩阵；根据原60个惯性参数与36个最小惯性参数中之间的组合关系对2中的6行36列的观测矩阵做相应的初等矩阵变换，删除多余行后得到6行36列的观测矩阵；线性化后的公式为： 其中Φ是6行36列的观测矩阵，θ是36维机器人的最小惯性参数向量；以傅里叶曲线设计第一条激励轨迹，即各关节的角度-时间函数为： 其中q0为初始位置，ωf为频率，ak、bkk＝1,2,3…N为系数；以N＝5为例，q0满足一定条件时可以保持q的初始点和终止点角度都为0；给定频率ωf，此时观测矩阵Φ是ak、bk的函数；以观测矩阵Φ的条件数为优化目标来设计激励轨迹，并限制各个关节的角度、角速度、角加速度不超出限定范围： 其中condition为条件数函数；同样地，以傅里叶曲线设计第二条激励轨迹，并增加一个约束条件：采样点的速度大小与第一条激励轨迹处处相等，其他设置与第一条轨迹的相同；联立所有选取的采样点的动力学方程3式，则辨识问题转化为超定问题的求解: 其中Φ1、Φ2和τ1、τ2是分别由第一条、第二条轨迹所有选取的采样点联立的矩阵向量，行数大于最小惯性参数的数量；由于采样点的速度处处相等，所以τF1＝τF2；表达式6、7做差得到： 采用最小二乘法求解，最小惯性参数θ的最小二乘求解为：θ＝Φ'TΦ'-1Φ'Tτ9将表达式9中得到的θ代入表达式6，即可得到关节摩擦；通过直观地观察摩擦曲线，即可快速选定拟合得到关节摩擦系数；至此，分别得到了机器人最小惯性参数和关节摩擦。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡信捷电气股份有限公司 一种机器人动力学参数辨识方法

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