[发明专利]一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法

说明书

本发明公开了一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法，包括电机、谐波减速器和输出连杆，通过神经网络算法，在一体化柔性机器人关节的谐波减速器输入力矩、电机端位置、连杆端位置与关节输出力矩之间建立映射关系，通过该映射关系构建的数学公式计算关节输出力矩。本发明通过加入谐波减速器输入力矩这一物理量使原有难区分的磁滞曲线在三维空间上形成映射，满足了神经网络算法的要求。本发明的拟合精度远远高于传统的多项式或是分段模型的拟合，提高了力矩估计精度的目的的同时降低了柔性机器人关节的制造成本，保证了机器人控制的实时性要求。

技术领域

本发明属于工业机器人的控制技术领域，具体地说是一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法。

背景技术

一体化柔性机器人关节由于其内部柔性限制了系统的控制效果，而控制算法常常有力矩信号反馈的需求。目前，关节输出力矩有两种常用的获取方式，通过力矩传感器获取或通过神经网络模型得出。

通过力矩传感器获取关节力矩。该方法的主要问题在于现有的力矩传感器成本较高，同时力矩传感器本身具有的柔性或破坏机器人关节原有的机械结构和物理特性，为柔性机器人关节的控制效果增加了困难。

通过神经网络模型计算关节力矩。该方法的主要问题是原有的扭转角-输出力矩关系是多值对应多值的关系，不满足映射条件也无法使用神经网络算法拟合。

发明内容

本发明针对力矩传感器成本过高的问题，在不使用力矩传感器的情况下提供一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法，通过神经网络模型建立映射关系，进而计算关节输出力矩。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法，包括电机、谐波减速器和输出连杆，通过神经网络算法，在一体化柔性机器人关节的谐波减速器输入力矩、电机端位置、连杆端位置与关节输出力矩之间建立映射关系，通过该映射关系构建的数学公式计算关节输出力矩。

一体化柔性机器人关节的输出力矩计算方法包括以下步骤：

步骤1、根据一体化柔性机器人关节的机械结构建立动力学模型，获得谐波减速器输入力矩和电机输入力矩之间的关系；

步骤2、通过设计实验方法辨识电机的电流-力矩系数，以及辨识电机端内部的摩擦力力矩；

步骤3、通过步骤2中获得的电机电流-力矩系数，获得电机的输入力矩，通过动力学模型和摩擦力力矩计算得出谐波减速器的输入力矩；

步骤4、通过谐波减速器的输入力矩在谐波减速器数学模型上进行升维形成谐波减速器输入力矩、电机端位置、连杆端位置与关节输出力矩之间的映射关系；

步骤5、通过一组实验获得符合神经网络算法拟合条件的一体化柔性机器人关节的输入输出数据；

步骤6、设定神经网络算法的训练参数，使用步骤5中获得的数据进行学习，获得一体化柔性机器人关节输入输出之间映射的数学关系；

步骤7、通过步骤6中获得的映射关系进行关节输出力矩的计算。

上述的步骤1中，一体化柔性机器人关节的动力学模型为：

其中θ和q分别代表电机端位置和连杆端位置，B和M分别代表电机端位置和连杆端的惯量，τ、τ_ext以及τ_f分别为谐波减速器输入力矩、关节外部力矩和电机端摩擦力力矩，g(q)为负载重力矩，i_q和k_q分别为电机输入电流和电机的电流-力矩系数，两者相乘结果为电机的输入力矩。

上述步骤2中辨识电流-力矩系数包括以下步骤：通过电机速度控制器使电机在某一相同的速度下进行一组正转和反转，其正反转动力学表达式为：