[发明专利]基于遗传算法的多维力传感器标定实验数据拟合方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的多维力传感器标定实验数据拟合方法，该方法包括以下步骤：1)进行多维力传感器静态标定实验，分别记录多维力传感器每维输入力/力矩值与其作用下各路输出电压值；2)推导传感器耦合误差理论模型的系数求解公式；3)使用MATLAB软件基于遗传算法对步骤2)中误差模型系数求解公式进行求解，并输出全局最优的待定系数解。本发明将遗传算法的随机全局搜索和优化用于多维力传感器标定实验的数据拟合中，算法简单可靠，结果准确有效，完成对实验数据最佳拟合曲线的自适应搜索过程，进而提高解耦算法精度。

技术领域

本发明属于传感器技术领域，是一种多维力传感器标定实验数据拟合方法。具体适用于传感器解耦过程中求解误差模型拟合系数，提高传感器解耦算法精度。

背景技术

多维力传感器常装载于机械臂的前端或机械手爪末端，用于同时检测空间中多维力/力矩的全部分量信息，并反馈给机器人力控制系统，实现智能机器人力/位置的控制，保障机器人操作安全与完善作业，是机器人所用传感器中最关键的一种，是机器人智能决策与控制的基础与支撑。

在多维力传感器的静态标定实验中，理想状态下每一路通道输出电压值应该仅取决于该路通道对应方向施加作用力/力矩的大小，与其余各方向作用力/力矩大小无关。但由于传感器结构设计、机械加工精度、贴片技术等各方面原因，几乎每一维作用到传感器上的力/力矩分量都会对各路输出信号产生影响，这就是多维力传感器的维间耦合。多维力传感器维间耦合是影响传感器测量精度的主要因素。

为了尽可能减小或消除维间耦合干扰，需要对多维力传感器进行解耦，在解耦算法实现过程中，非常重要的一个步骤是对每一个方向输入力/力矩值与对应的各路输出电压值进行数据拟合。为提高精度，通常任何一方向输出电压值对该主方向输入力/力矩值采用一元线性回归方程进行拟合，对耦合方向力/力矩输出电压值采用分段二次拟合。传统基于最小二乘法的数据拟合方法存在计算过程中数值精度有限、因截断误差产生局部最优解，导致最优解的偏移。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有的数据拟合方法计算过程中数值精度有限、因截断误差产生局部最优解，导致最优解的偏移。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于遗传算法的多维力传感器标定实验数据拟合方法，包括以下步骤：

步骤1：进行多维力传感器静态标定实验，分别记录多维力传感器每维输入力/力矩值与其作用下各路输出电压值；

步骤2：通过步骤1得到的数值，推导传感器耦合误差理论模型的系数求解公式，具体如下：

1)设n维力/力矩传感器，n为正整数，假设不存在维间耦合，即各维输出值仅与该维力/力矩的输入有关，且输入输出构成线性关系，则：

U_i＝k_iiF_i (1)

i＝1,2,…,n，U_i为多维力传感器第i维输出电压值，F_i为多维力传感器加载的i维力/力矩值，k_ii为待求系数；

令k’_ii＝1/k_ii，由式(1)得：

F_i＝k’_iiU_i (2)

i＝1,2,…,n；

式(2)为无耦求力公式；

2)考虑耦合误差，即每个通道的电压输出与作用在传感器上的各个力/力矩分量均有关；