[发明专利]一种多关节智能工业机器人

说明书

本发明提供了一种多关节智能工业机器人，包括具有多个执行关节的机械主体，包括伺服驱动器、主控制系统、伺服电机和同步模块，每个执行关节内至少设置一个伺服电机，每个伺服电机由一个伺服驱动器控制，伺服驱动器包括FPGA控制器；同步模块用于同步多个伺服驱动器之间的运动指令。本发明通过一个伺服驱动器控制一个伺服电机，减少了伺服驱动器的工作量，该申请的机器人能控制精确。

技术领域

本发明涉及智能制造领域，尤其涉及一种多关节智能工业机器人。

背景技术

智能工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术 :

多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合, 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了1种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括:特定位置、角度传感器 ；任意位置、角度传感器；速度、角度传感器 ；加速度传感器；倾斜角传感器；方位角传感器等。外部传感器包括: 视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性, 消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

路径规划技术是机器人研究领域的1个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到1条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。

随着工业化进程不断的发展，智能工业机器人被广泛应用于制造业，以多轴智能工业机器人更为常见，多轴智能工业机器人关节多，运动灵活。目前国内外的伺服系统大多数是一个伺服驱动器控制多个伺服电机，这种机器人的结构简便，系统简单，但是一个伺服驱动器的功能有限，无法达到精确操作目的。

发明内容

有鉴于此，为了解决现有技术中一个伺服驱动器的功能有限，无法达到精确控制多个伺服电机的问题，本发明提供一种多关节智能工业机器人。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种多关节智能工业机器人，包括具有多个执行关节的机械主体，包括伺服驱动器、主控制系统、伺服电机和同步模块，每个所述执行关节内至少设置一个所述伺服电机，每个所述伺服电机由一个所述伺服驱动器控制，所述伺服驱动器包括FPGA控制器；

所述主控制系统接收用户指令，通过内部的程序对所述用户指令进行数据化的计算和转换，转换为所述机械主体的运行轨迹路径，并且发出运动指令；

所述伺服驱动器接收所述运动指令，驱动所述伺服电机完成规定的轨迹任务，驱动所述机械主体到达目标位置；

所述伺服电机用于驱动所述执行关节；

所述同步模块用于同步多个所述伺服驱动器之间的所述运动指令。