[发明专利]一种基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法

权利要求书

1.一种基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法，其特征在于，采集机械臂关节电机的输出电流，采用巴特沃斯滤波器对机械臂关节电机的输出电流进行滤波处理；搭建神经网络并应用反向传播算法更新神经网络的权重和偏差，得到估计的电流值，神经网络包括输入层，隐藏层和输出层，输入层输入各关节电机的位置、速度以及前一时刻的电流信息，然后经过计算，输出层输出各关节电机的估计电流值，神经网络估计的第p个关节的估计电流值为：

其中，p＝1,2,...n为机械臂关节电机数，为第1层第j个神经元到第2层第i个神经元的连接权重，为第2层第i个神经元到第3层第k个神经元的连接权重，为第1层到第2层第j个神经元的偏差，为第2层到第3层第i个神经元的偏差，x_i为输入向量X的第i个输入值，n_i为输入神经元个数，n_h为隐藏层神经元个数；

根据机械臂关节电机输出电流与神经网络输出的估计电流之间的误差值与碰撞检测阈值比较用于碰撞判定。

2.根据权利要求1所述的基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法，其特征在于，巴特沃斯滤波器的归一化传递函数H(s)为

其中，s＝jω，ω为信号频率，的常数，n＝2,4,6...为滤波器阶数。

3.根据权利要求1所述的基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法，其特征在于，若误差大于检测阈值，则判定机器人此时受到碰撞，机械臂由原有的控制程序转换为相应的碰撞反应控制；若误差小于检测阈值，此时机械臂按照原有控制程序运行，同时神经网络应用反向传播算法对神经网络的权重和偏差进行更新。

4.根据权利要求1所述的基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法，其特征在于，采用反向传播算法来实时更新神经网络的权重和偏差，各参数表达式如下：

其中，υ_k为输出层各神经元输出误差，为第2层第i个神经元的激活函数，为第1层第j个神经元到第2层第i个神经元的连接权重，为第2层第i个神经元到第3层第k个神经元的连接权重，为第1层到第2层第j个神经元的偏差，为第2层到第3层第k个神经元的偏差，n_o为输出层神经元个数，η和α分别为神经网络的学习率和动量系数。