[发明专利]模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高方法。

背景技术

机器人在现在的生产、生活中扮演着越来越重要的角色，尤其通用性较强的模块化机器人。模块化机器人是一种以模块化关节、连杆及标准电气接口为基础，能够根据环境和任务需要自动或人为改变自身构型的机器人。由于模块化机器人构型可变等特点引起机器人不确定性增强，导致传统控制方法不满足目前机器人轨迹跟踪的要求，要提高机器人性能，需要建立考虑机器人精确关节动力学模型的方法，在此情况下，机器人关节参数辨识显得尤为重要，但目前现有的参数辨识方法与装置准确性较差。

现有参数辨识测量不精确的主要原因是：已有关节测量中一般采用电机内置编码器获得关节角度值，角速度与角加速值需要通过数学微分获得，这增加了噪声干扰与误差，部分机器人关节中安装有谐波减少器等装置，引入的柔性、间隙、迟滞等因素势必影响传统测量方式的精度。关节力矩值通常通过检测电机电流的间接方式获得，测量精度依赖电机性能，显然不准确。

现有激励轨迹存在优化步骤复杂、效率低下、起始和结束阶段噪声干扰大的缺点。已有参数辨识方法与装置中，不具有验证辨识方法准确性的过程，更无法优化更新辨识方法与装置。

上述问题是在模块化机器人关节动力学参数辨识过程中应当予以考虑并解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高方法解决现有技术中存在的关节力矩值通常通过检测电机电流的间接方式获得，测量精度依赖电机性能，显然不准确，致使现有参数辨识测量不精确的问题。

本发明的技术解决方案是：

一种模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高装置的模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高方法，包括以下步骤，

S1、采用牛顿-欧拉法进行动力学建模，得到动力学方程：

式中，表示观测矩阵，是关于的多项式形式，q为关节角度值，为角速度值，为角加速度值，x表示待辨识参数向量；τ表示力矩传感器测量的力矩值；

S2、将改进的傅里叶级数激励轨迹应用于模块化机器人关节动力学参数辨识精度提高装置；

S3、利用传感器单元采集角度值、角速度值与力矩值；

S4、通过转速计测量的角速度值进行微分得到角加速度值，初步预处理信息；

S5、进行参数估计，将参变量带入动力学方程估算出动力学参数。

进一步地，还包括步骤S6，步骤S6具体为，实验验证，将获得的辨识参数带入模型进行轨迹跟踪控制测试，通过跟踪误差验证辨识结果有效性，并根据结果不断优化辨识装置，待轨迹跟踪测试达到设定要求，停止优化，得到最终的辨识参数。

进一步地，步骤S2中激励轨迹函数为：

其中，t_f＝2π/ω_f，j＝INT(t/t_f)，q(0)＝q_init,q(t_f)＝q_init,

式中，h表示谐波个数，t表示时间，m是整数，i表示第i关节数，ω_f表示基频，N表示谐波的个数，j表示第j个周期，INT(·)表示取整函数，表示系数，q_init表示初始关节角向量，表示初始关节角速度向量，一个周期结束，机器人关节回到初始位姿，t_f为周期；

将激励轨迹在PC工控机的上位机软件中以C语言的形式编写，以指令的形式传递给运动控制卡，运动控制卡通过通讯总线发送命令给驱动器。

进一步地，步骤S3具体为，20位绝对式编码器测量电机端角度，16位绝对式编码器测量关节负载端角度，转速计实时测量关节角速度，力矩传感器测量获得力矩值。

进一步地，步骤S4中初步预处理信息，具体为，将传感器单元获取的采集数据通过通讯总线反馈给控制单元，进行数据初步处理，对转速计测量的角速度量先进行滤波处理提高信噪比，然后进行微分处理获得关节角加速度值，将获得的关节值处理成观测矩阵Y的参变量形式。

进一步地，步骤S5进行参数估计，具体为，

根据变形可得：(Y^TY)^-1Y^Tτ＝x；

将步骤S4中，由传感器单元测量经预处理得到的关节角度q、角速度角加速度值带入观测矩阵Y中，采用加权最小二乘法得到参数辨识值x。