[发明专利]一种机器人力控示教模仿学习的装置及方法

说明书

技术领域

本发明属于机器人智能控制相关技术领域，更具体地，涉及一种机器人力控示教模仿学习的装置及方法。

背景技术

机器人由于其具有成本低、柔性好、智能化、效率高、操作空间大等优势，当前已在国民日常生活和生产中得到广泛应用，例如服务机器人应用于餐饮、医疗、康复、人体增强等，工业机器人应用于搬运、焊接、装配、打磨等。在这些机器人应用中，相当一大部分涉及机器人与外界环境的接触与交互，为了防止机器人和外界环境对象损坏，需要对机器人本身实施柔顺力控制，如阻抗控制、力位并联控制、力位混合控制，以适应周围环境的集合拓扑变化。而非结构化环境的未知性和复杂性，导致机器人顺应控制难以快速调整力参数，从而引起机器人在接触过程中产生振动和冲击，破坏机器人与外界交互的平顺性。利用模仿学习的策略，将人类的技能与经验传递给机器人，通过人工示教的方式使机器人获取与环境交互的力控参数调制手段，可解决机器人与非结构化环境交互时的顺应性问题。

机器人示教学习通过某一设备或者方式实现对机器人作业任务的规划。目前，常规的示教方法主要是通过示教器、离线编程或者操作人员手执机器人末端运动这些方式来实现。然而，这些方式可以实现机器人常规的运动规划，但机器人与外界环境进行接触或者交互时，难以实现其顺应性控制，制约了机器人在复杂环境下的应用。相应地，本领域存在着发展一种实用性较好的机器人示教模仿学习装置及方法的技术需求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种机器人力控示教模仿学习的装置及方法，其基于机器人示教学习的特点，针对机器人示教学习的装置及方法进行了设计。所述装置通过操纵六自由度并联示教机器人来操作六自由度操作机器人，且可以感知六自由度操作机器人与环境接触对象的接触力，继而通过模仿学习，六自由度操作机器人可以快速复现六自由度并联示教机器人的力控操作；通过力位采样控制系统记录下的接触力数据及位姿数据学习人在操作机器人时估计环境位置、环境刚度和维持期望的接触力的经验并学习相应的力控参数，同时通过隐马尔科夫模型(HMM)对力控示教运动的力位轨迹进行行为编码后，采用高斯混合回归(GMRa)模型实现六自由度操作机器人对力控示教运动的行为再现，实用性较好，应用简单，灵活性较高，且提高了效率。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种机器人力控示教模仿学习的装置，其包括六自由度并联示教机器人、第一六维力传感器、第二六维力传感器、六自由度操作机器人及力位采样控制系统，其特征在于：

所述第一六维力传感器设置在所述六自由度并联示教机器人的末端执行器上，其用于感测所述六自由度并联示教机器人受到的驱动力并将所述驱动力传输给所述力位采样控制系统；所述六自由度并联示教机器人的六关节反馈系统进行正运动学解算以获得其末端的位姿数据，并将所述位姿数据发送给所述力位采样控制系统；所述第二六维力传感器设置在所述六自由度操作机器人的末端执行器上，其用于感测所述六自由度操作机器人末端的接触力并将所述接触力传输给所述力位采样控制系统；所述力位采样控制系统分别电性连接于所述六自由度并联示教机器人及所述六自由度操作机器人，其用于依据所述接触力及所述驱动力实施力参考阻抗控制，从而控制所述六自由度操作机器人受到的接触力；

所述力位采样控制系统还用于根据来自所述六关节反馈系统的位姿数 据、以及所述六自由度并联示教机器人与所述六自由度操作机器人的操作空间的映射关系计算所述六自由度操作机器人末端的位姿，继而通过逆运动学求解所述六自由度操作机器人的各关节指令，根据得到的所述各关节指令操纵所述六自由度操作机器人与所述六自由度并联示教机器人随动。

进一步地，所述六自由度并联示教机器人的操作空间、力空间分别与所述六自由度操作机器人的操作空间、力空间一一映射。

进一步地，所述力位采样控制系统还用于记录所述六自由度操作机器人的接触力数据及位姿数据，以供隐马尔科夫模型对所述六自由度操作机器人的接触力数据及位姿数据进行编码。

进一步地，所述第一六维力传感器的结构与所述第二六维力传感器的结构相同。

进一步地，所述装置还包括示教手柄及操作对象，所述示教手柄设置在所述第一六维力传感器上；所述操作对象设置在所述第二六维力传感器上。

按照本发明的另一方面，提供了一种机器人力控示教模仿学习的方法，其包括以下步骤：