[发明专利]动力学模型参数辨识方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了动力学模型参数辨识方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取机械臂各关节沿设定激励轨迹运动时在当前采样时刻测量的关节角度值和力矩数据；分别对各关节角度值以及各力矩数据进行滤波处理，获得各关节在当前采样时刻的目标状态数据和目标力矩数据；根据各目标状态数据及目标力矩数据优化动力学模型，并辨识动力学模型中的未知动力学参数。利用该方法，有效获得机械臂关节所对应高精度的目标状态数据和目标力矩数据，由此根据高精度的状态数据及力矩数据实现了对所构建动力学模型精度的优化，从而实现了未知动力学参数的高精度辨识，提高了动力学模型的准确性，进而提高了动力学模型对机器人控制的控制性能。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及动力学模型参数辨识方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

基于动力学的控制能够有效的提高机器人的控制性能，对机器人使用基于动力学模型的控制算法时，首先要保证动力学模型的准确性，动力学模型的准确性依赖于几何参数和动力学参数，几何参数可以通过运动学标定获得，动力学参数则需要通过动力学模型辨识的方法来估测。

目前，工业机器人动力学参数辨识通常采用基于动力学模型的整体辨识方案，其过程可描述为：首先构建动力学参数的最小集合形成动力学模型，然后控制机器人沿所设计的激励轨迹运动，由此测量得到机器人各关节运动时的状态数据及力矩数据，最终基于测量的数据和构建的动力学模型，采用合适的估计算法估测出未知的动力学参数。

实现上述整体辨识方案时所依赖参数辨识装置的架构图如图1所示，其整体架构包括：上位机11、驱动器12、设置于机器人本体中机械臂的各个关节处的电机13以及与电机13对应配置的编码器14。其中，上位机11相当于一个控制终端，通过驱动器12控制电机13沿激励轨迹运动，此外，驱动器12与机器人本体中各电机13电连接，用于读取编码器14在电机13运动时量测的读数，并将获取的读数转换成电机13位置信息及速度信息，同时还用于量测获得电机13的力矩信息，最终将位置信息、速度信息以及力矩信息等上传给上位机11；上位机11根据获得的信息通过合适的估计算法获得所构建动力学模型中未知的动力学参数。

然而，根据上述方案对动力学模型进行未知动力学参数辨识时，往往没有考虑关节摩擦力与电机本身的惯性力对所构建动力学模型精度的影响，由此造成了参数辨识的误差；此外，驱动器测量获得位置信息、速度信息以及力矩信息中往往包括量测过程中产生的噪声数据，同样会影响动力学参数辨识的准确性。

发明内容

本发明实施例提供了动力学模型参数辨识方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了动力学模型的优化以及对动力学参数的高精度辨识。

一方面，本发明实施例提供了一种动力学模型参数辨识方法，包括：

获取机械臂各关节沿设定激励轨迹运动时在当前采样时刻测量的关节角度值和力矩数据；

分别对各所述关节角度值以及各所述力矩数据进行滤波处理，获得各所述关节在所述当前采样时刻的目标状态数据和目标力矩数据；

根据各所述目标状态数据及所述目标力矩数据优化动力学模型，并辨识所述动力学模型中的未知动力学参数。

另一方面，本发明实施例提供了一种动力学模型参数辨识装置，包括：

测量数据获取模块，用于获取机械臂各关节沿设定激励轨迹运动时在当前采样时刻测量的关节角度值和力矩数据；

数据滤波处理模块，用于分别对各所述关节角度值以及各所述力矩数据进行滤波处理，获得各所述关节在所述当前采样时刻的目标状态数据和目标力矩数据；

未知参数辨识模块，用于根据各所述目标状态数据及所述目标力矩数据优化动力学模型，并辨识所述动力学模型中的未知动力学参数。

又一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：