[发明专利]一种力传感器空载读数补偿方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种力传感器空载读数补偿方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取步骤：获取力传感器的姿态信息；处理步骤：根据所述姿态信息计算旋转轴和旋转矩阵；预测步骤：建立非线性模型，将所述旋转轴和旋转矩阵作为非线性模型的输入参数，输出空载力/力矩的预测值；补偿步骤：基于空载力/力矩的预测值，确定力传感器的空载力补偿量和力矩补偿量并对力传感器进行空载读数的补偿。本申请方案具体实施例的有益效果在于，提升了力传感器读数补偿的精度，同时保证了力传感器读数补偿的可靠性。

技术领域

本发明属于机器人力控领域，特别是涉及一种力传感器空载读数补偿方法、装置及存储介质。

背景技术

中国是制造业大国，随着人口红利衰退，传统劳动密集型生产模式难以持续，机器替代人工势在必行，企业向自动化生产升级改造成发展主要方向。目前，机器人的力控技术是提升机器人精度和处理效果的关键技术研发方向，机器人通常安装了传感器去进行各项检测，传感器存在自重等其他干扰，需要对传感器的读数进行补偿，

现有技术中，通常采用线性模型的补偿方法，对传感器的读数补偿包括对传感器的重力补偿，但是传统的线模型的补偿方法精度有限，对传感器自身重力之外的干扰因素考虑不足。

发明内容

本发明的目的在于提供一种力传感器空载读数补偿方法、装置及存储介质，以解决现有技术中的传感器读数补偿方法精度比较有限的问题，本方案提供的补偿方法综合考虑力传感器自身重力、零漂误差、空载读数等多种干扰，有效提升了力传感器的读数精度，且可靠性较好。

为实现上述目标，本发明可采用如下技术方案：一种力传感器空载读数补偿方法，应用于机器人，所述方法包括：获取步骤：获取力传感器的姿态信息；处理步骤：根据所述姿态信息计算旋转轴和旋转矩阵；预测步骤：建立非线性模型，将所述旋转轴和旋转矩阵作为非线性模型的输入参数，输出空载力/力矩的预测值；补偿步骤：基于空载力/力矩的预测值，确定力传感器的空载力补偿量和力矩补偿量并对力传感器进行空载读数的补偿。

进一步的，所述预测步骤包括：将旋转轴和旋转矩阵分别作为两个非线性模型的输入参数，一个非线性模型基于输入的旋转轴输出空载力矩的预测值，另一非线性模型基于输入的旋转矩阵输出空载力的预测值。

进一步的，所述非线性模型为全连接的前馈神经网络。

进一步的，所述非线性模型为：f(X)＝W₂tanh(W₁X+B₁)+B₂)，其中，tanh为激活函数，输入和输出分别为N_x×1和N_y×1向量，隐藏层神经元数量为N_h，W₁，W₂，B₁，B₂分别为矩阵参数，且分别为：N_h×N_x，N_h×1，N_y×N_h，N_y×1。

进一步的，所述预测步骤包括：建立线性模型，将力传感器的姿态信息作为线性模型的输入参数，据此获得空载力/力矩的预测值。

进一步的，所述预测步骤包括：标定力传感器的重心和重量，根据重心和重量获取空载读数的初步补偿量；获取力传感器的空载读数，建立所述空载读数和初步补偿量的线性关系，获取空载读数和初步补偿量的线性变换参数；基于所述线性变换参数和线性关系获得机器人的空载力/力矩的预测值。

进一步的，所述方法还包括设置于补偿步骤之前的选择步骤：确定非线性模型输出空载力/力矩的误差量，当所述误差量超过一设定的阈值时，补偿步骤基于线性模型输出的空载力/力矩的预测值确定力传感器的空载力补偿量和力矩补偿量。