[发明专利]基于工作空间相似度的外肢体机器人参数优化方法

权利要求书

1.一种基于工作空间相似度的外肢体机器人参数优化方法，其特征在于，所述机器人包括多个连杆，用于执行N种不同的任务，N≥2且为整数，所述方法包括：

S1，构建目标优化函数：Φ(l，α)＝μ₁F₁(l，α)+…+μ_nF_n(l，α)+μ_n+1f，其中，μ₁、...、μ_n、μ_n+1表示权重值且μ₁+…+μ_n+μ_n+1＝1，n为正整数且n_max＝N，l表示连杆的长度，α表示连杆的扭角，表示机器人进行任务n时的工作空间W_Rn(l，α)与人体进行任务n时的工作空间W_n的相似度，计算W_Rn(l，α)∩W_n即遍历两个工作空间的点集中的所有点来判断两个点的距离是否小于设定的容许距离e，f表示机器人质量体积的度量指标；

S2，利用迭代法迭代l，α，求解Φ(l，α)为最小值时对应的各连杆的长度和扭角值，作为机器人参数的最优值。

2.根据权利要求1所述的机器人参数优化方法，其特征在于，S1中机器人进行任务n时的工作空间W_Rn(l，α)以及人体进行任务n时的工作空间W_n采用蒙特卡洛法求解。

3.根据权利要求1所述的机器人参数优化方法，其特征在于，S1中的f采用机器人的长度作为度量指标，f＝|∑l_i-l₀|，其中l_i表示机器人中的第i个连杆，i为正整数，∑l_i表示机器人的连杆总长度，l₀表示理论上的结构最优值。

4.根据权利要求1所述的机器人参数优化方法，其特征在于，S2中的迭代法采用遗传算法或粒子群算法或神经网络。

5.根据权利要求4所述的机器人参数优化方法，其特征在于，S2中迭代法的具体步骤为：

S201，设定各连杆的长度和扭角的初始值，作为求解参数；

S202，根据求解参数求解机器人进行任务n时的工作空间W_Rn(l，α)；

S203，计算当前目标优化函数Φ(l，α)的值；

S204，调整各连杆的长度和扭角，作为新的求解参数；

S205，重复S202-S204，直到获取目标优化函数Φ(l，α)的最小值为止，得到对应的各连杆的长度和扭角值。

6.根据权利要求5所述的机器人参数优化方法，其特征在于，S202中求解机器人进行任务n时的工作空间W_Rn(l，α)后采用聚类算法将工作空间降维。

7.根据权利要求5所述的机器人参数优化方法，其特征在于，在迭代开始前，设定各连杆的长度和扭角在S204中的调整边界值。