[发明专利]一种基于末端反馈的协作机器人识别方法及系统

说明书

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于末端反馈的协作机器人识别方法及系统。

背景技术

协作机器人是近年机器人领域出现的一种新型机器人。与传统的工业机器人相比，协作机器人体积小重量轻、高度灵活、移动方便，更加智能安全。正是由于以上这些特点，协作机器人可以与工人近距离交互协同完成工作而无需防护隔离。协作机器人可以有效地提高中小制造企业的产业自动化水平，从而帮助企业实现高效的小批量加工生产，以应对短期生产的挑战。

相较于传统工控机器人用于完成简单、高精、重复的机械工作，协作机器人更注重于替代或者协助人工完成自由度较高的工作。此类工作更倚重人对操作物的识别和判断。因此协作机器人需要模拟学习人对操作物的识别过程。目前，协作机器人识别操作物最常用的方式是基于图像识别技术的识别方式，依赖于额外的摄像头设备进行图像获取和分析，完成识别过程。部分协作机器人的摄像头与产品绑定进行一体化开发，如ABB公司的Yumi协作机械臂；另一部分协作机器人仅提供摄像头连接端口作为扩展接头，由用户自行根据需求添加摄像头，如Rethink公司的Sawyer协作机械臂。根据摄像头作用范围，基于图像识别技术的识别方式可分为全局识别和局部识别，分别针对于完整3D空间的图像识别和特定2D/3D局部空间的图像识别。除基于图像识别技术的识别方法之外，一些产品也开始使用其他方式进行辅助识别，如Kuka公司的IWA协作机械臂借助力矩传感器进行力矩识别，F&P公司的协作机械臂借助距离传感器进行距离识别等。现有应用广泛的基于图像识别技术的识别方法有以下缺点：额外成本高，特别在一些对识别质量要求较高的场景下，满足需求的摄像机设备价格高昂；运算量大，特别是基于全局识别的图像识别技术，需要针对整个3D空间进行处理，对运算能力要求高；实时性差，一方面由于运算量大常需要在协作机器人本体之外进行处理，另一方面图像数据量大，与外部服务器通讯会造成较大延迟；抗干扰性弱，在协作机器人应用场景下常有干扰物出现，容易造成误识别。

发明内容

本申请提供了一种基于末端反馈的协作机器人识别方法及系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：

一种基于末端反馈的协作机器人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a：协作机器人从已识别操作物提取物体特征数据，并计算出已识别操作物的分类规则；

步骤b：协作机器人通过协作机器人末端操作未识别操作物，感知并获取操作物的原始物体信息，并从原始物体信息中提取出物体特征数据；

步骤c：协作机器人根据分类规则识别未识别操作物。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a具体包括：

步骤a1：协作机器人通过协作机器人末端操作已识别操作物，感知并获取操作物的原始物体信息；

步骤a2：协作机器人从原始物体信息中提取出物体特征数据；

步骤a3：协作机器人基于提取出的物体特征数据计算出操作物的分类规则；

步骤a4：协作机器人从离线服务器下载并设定分类规则。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a1中，原始物体信息为协作机器人末端提取操作物时，协作机器人末端获取的指尖开合弧度、末端电机电流读数、指尖形变度信息中的一种或多种。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述步骤a2包括：创建物体特征方程，输入协作机器人末端获取的原始物体信息，并将原始物体信息转化为能够进行分类运算的特征函数；对特征函数进行求解计算，得到的计算结果为物体特征数据。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述特征函数获得方式为：构建加权多维测量空间，根据协作机器人末端的种类设置各维度物体信息的加权系数，对操作物的原始物体数据进行加权，生成加权物体数据，并按照时间序列在加权多维测量空间中连接加权物体数据，得到操作物在加权多维测量空间中的映射形状；计算操作物在加权多维测试空间中的映射形状的几何中心，同时随机选取操作物N个加权物体数据计算每个加权物体数据与几何中心在加权多维测试空间中的欧几里得距离di＝|aic|，得到N个欧几里得距离，将该N个欧几里得距离划分成M个距离区间，统计每个距离区间的频率wi，得到M个距离区间的频率；由获得的各距离区间的频率，生成概率分布函数pn(d)＝wi，di＜d＜di+1，成为特征函数f。