[发明专利]一种解耦型六自由度工业机器人的运动控制方法

说明书

技术领域

本发明属于工业机器人运动学技术领域，更具体地，涉及一种解耦型六自由度工业机器人的运动控制方法。

背景技术

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人。从外形来看，它是由一系列刚性连杆通过一系列柔性关节交替连接而成的开式链结构。在机器人的运动控制中，需要根据给定的机器人末端执行器的位置和姿态，求解机器人各关节的关节变量，这个求解过程称为机器人的操作臂运动学反解。机器人的操作臂运动学反解是机器人离线编程和轨迹规划的前提，是机器人运动控制的基础。

在进行机器人操作臂运动学反解时，常遇到的一个问题为其解并非是唯一解。机器人操作臂运动学反解的数目一般取决于关节数目、连杆参数和关节变量的活动范围。对于全部为旋转关节的6自由度机器人来说，可能多达16种解，而对于解耦6自由度机器人（前三个关节为转动关节，后三个关节轴线相交于一点）来说最多有8种解。但每个机器人系统最终只能选择一个解，因此机器人的多解现象会给运动控制带来一些问题。

运动学反解的选择没有统一的标准，在实际应用中，一般根据机器人实际结构选取其中最优的一组解（如行程最短、功率最省、受力最好、回避障碍等），建立对反解值进行划分的规范。在不考虑避障的情况下，一个常用的比较合理的选择是选取“最短行程”的解，即在逆解空间中搜索每个关节变量都最小的一组解，相应可采用的搜索计算式为：

Min{(θ₁-θ₁')²+(θ₂-θ₂')²+(θ₃-θ₃')²+(θ₄-θ₄')²+(θ₅-θ₅＇)²+(θ₆-θ₆')²}

其中，θ₁~θ₆表示求出的多组反解，θ₁′~θ₆′表示各组解的平均值。在没有障碍物时，搜索到的最优逆解就是关节空间中最接近运动起始点的逆解。

也常有人采用“多移动小关节、少移动大关节”的原则，在六轴机器人中，大关节一般指前三个关节，小关节一般指后三个关节，因此在逆解空间中选取前三个关节变量小、后三个关节变量大的一组逆解，可用下式进行判断（各变量意义与上式中相同）：

Max{(|θ₄-θ₄′|+|θ₅-θ₅′|+|θ₆-θ₆′|)/(|θ₁-θ₁′|+|θ₂-θ₂′|+|θ₃-θ₃′|)}

可以看出，现有技术中的机器人运动学反解方法的算法都比较复杂，因此具有运算量大、实现不易的缺点。在CN200810106444.8的专利申请中，公开了一种六自由度机器人运动学CORDIC算法协处理器及其相应的处理方式，其中通过采用CORDIC算法替代了传统的通过计算大量超越方程才能完成机器人运动学正反解计算，使大量的超越方程计算过程简化为只需要通过加法、减法、和移位等这些硬件便于实现的操作，从而大大提高了协处理器的计算速度；然而，其协处理器包括运算模块、逻辑模块及大量输入输出接口，虽然算法简单但实现较繁琐。

发明内容

针对现有技术的缺陷和技术需求，本发明的目的在于提供一种解耦型六自由度工业机器人的运动控制方法，该方法具有可预知过奇异点路径、算法简单、反解速度快，以及能较好地确定唯一解等优点，并能很好地应用于实际的工业机器人运动控制中。

按照本发明，提供了一种解耦型六自由度工业机器人的运动控制方法，该六自由度工业机器人包括底座、腰部回转部件、大臂、小臂、手腕部件和末端执行机构，并通过第一关节完成机器人腰部的回转运动，通过第二、第三关节分别执行大臂和小臂的俯仰动作，以及通过第四至第六关节共同执行末端执行机构的位姿操作，所述方法包括下列步骤：

（a）根据对机器人末端执行机构所需实现的位置和姿态，通过D-H模型法获得末端执行机构相对于基坐标系的位姿矩阵