[发明专利]一种冗余自由度机器人逆解方法

说明书

本发明公开了一种冗余自由度机器人逆解方法。本发明的冗余自由度机器人逆解方法包括：建立正运动学方程；构建MP广义逆矩阵方程；根据广义MP逆矩阵关系，建立牛顿迭代方程组；由牛顿迭代方程组计算得到部分关节位置值；根据所述部分关节位置值求解剩余的关节位置值；对计算得到的关节多解进行挑选。本发明提供的冗余自由度机器人逆解方法本发明公开的冗余自由度机器人逆解方法采用MP逆矩阵求解法解决了七个自由度运动学冗余轴计算带来的时间问题和解筛选问题来建立机器人操作臂末端抓手的位姿与关节矢量之间的映射关系。

技术领域

本发明涉及移动机器人技术领域，特别涉及一种冗余自由度机器人逆解方法。

背景技术

现有技术中，轻量关节一体化机器人运动学冗余轴算法是机器人能够实现示教模式的一个充分必要前提，也是机器人能够实现视觉抓取作业的首要条件。

现有运动学算法主要包括传统传递矩阵依次求逆法、几何法、基于粒子群优化法和神经网络法。以上算法存在的缺陷是不能很好的处理冗余轴运动学问题或多解无法筛选问题，且对于不可逆矩阵更是无法处理求逆矩阵，导致其它方法的失效。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种冗余自由度机器人逆解方法。所述冗余自由度机器人逆解方法包括以下步骤：建立正运动学方程；构建MP广义逆矩阵方程；根据广义MP逆矩阵关系，建立牛顿迭代方程组；由牛顿迭代方程组计算得到部分关节位置值；根据所述部分关节位置值求解剩余的关节位置值；对计算得到的关节多解进行挑选。

在一些实施例中，所述建立正运动学方程具体为：根据MDH坐标关系表建立传递变换矩阵方程，运用正解相乘矩阵乘积得到运动学正解关系表达式。

在一些实施例中，所述传递变换矩阵的表达式为：

所述运动学正解关系表达式为：

在一些实施例中，所述对计算得到的关节多解由筛选器筛进行挑选。

在一些实施例中，所述根据部分关节位置值求解剩余的关节位置值为通过传统传递矩阵法求解得到。

在一些实施例中，所述传递变换矩阵是关节位置与输入构件转角之间的非线性方程组。

在一些实施例中，所述建立正运动学方程可通过工程法、DH法或MDH法建立。

在一些实施例中，所述机器人有七个自由度，所述由牛顿迭代方程组计算得到部分关节位置值；根据所述部分关节位置值求解剩余的关节位置值具体为：由牛顿迭代方程组计算得前四轴关节的关节位置值；根据所述部分关节位置值求解后三轴关节位置值。

本发明提供的冗余自由度机器人逆解方法本发明公开的冗余自由度机器人逆解方法采用MP逆矩阵求解法解决了七个自由度运动学冗余轴计算带来的时间问题和解筛选问题来建立机器人操作臂末端抓手的位姿与关节矢量之间的映射关系。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的冗余自由度机器人逆解方法流程图；

图2为根据本发明一个实施例的具有七个自由度的机器人拟人类手臂示意图；

图3为根据本发明一个实施例的具有七个自由度的机器人的MDH坐标系分布；