[发明专利]六轴工业机器人动力学参数自动适应方法

权利要求书

1.一种六轴工业机器人动力学参数自动适应方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：

步骤一、根据搭建好的机器人动力学模型其中M(Θ)为实际机器人本体6×6惯性矩阵，为离心和Coriolis项的6×1矢量，G(Θ)为重力项的6×1矢量，将三部分力分解表达到各轴上；根据实际机器人本体具体情况得到参数输入范围，将不同参数范围归一化并初始化；

步骤二、采集实际出力值F_r，带入机器人动力学模型，构成各轴以参数为未知量的方程组，并求解预定范围内的参数值；

步骤三、搭建自适应方式双倍混合遗传优化模型用以求解机器人动力学模型下的局部变量最优值，具体包括：

步骤1)，令初始n＝0，随机产生K个取值范围为0-1的含有两条染色体的个体构成初始种群；

步骤2)，带入机器人动力学模型，计算目标出力值F_t；

步骤3)，目标出力值F_t与实际出力值F_r进行比较，若满足∑(F_r-F_t)＜ξ，则输出结果；若不满足，则进入步骤4)；

步骤4)，按以完全显性规则生成新的个体的适应度进行选择；

步骤5)，将所选择的个体对应的原个体以自适应度交叉概率和变异概率进行交叉变异，令n＝n+1，循环进行步骤3)；

步骤四、搭建参数学习模型，用于将得到的参数值应用到机器人动力学模型得到实际机器人模型，具体包括：

步骤a，编码

采用正态分布随机数生成方法，对K个变量随机产生0-1内的初始数据；

步骤b，适应度计算

假设采集的目标出力值F_t有n个，那么每次参数学习就有n个可以得到[n×1]的实际出力值F_r，计算目标出力值和实际出力值的差值并求和的倒数得到适应度值

步骤c,选择操作

从旧数据中以一定概率选择个体到新数据中，重组染色体的内容；

步骤d,交叉操作

采用部分映射杂交，选取适应度值大的前两组参数值，随机一段数据交换数据位，产生新的数据；

步骤e,变异操作

再次随机生成两位数据，将该两位数据对换，产生一组新的数据；

步骤f，再次计算适应度值，判断是否达到结束循环要求fitness＞ξ，其中表示满足结束循环要求fitness＞ξ或者循环次数达到程序设定值即退出学习；将最终得到的参数值应用到机器人动力学模型中得到实际机器人模型。

2.根据权利要求1所述的六轴工业机器人动力学参数自动适应方法，其特征在于所述的步骤一中将三部分力分解表达到各个关节上，包括以下步骤：

当i:0→5，则：

连杆角速度为：

连杆角加速度为：

连杆末端线加速度为：

连杆质心加速度为：

连杆间正向相互作用力为：

连杆间正向驱动力矩为：

当i:6→1，则：

连杆间逆向相互作用力为：

连杆间逆向驱动力矩为：

末端Z分量上的扭矩为：

其中，m为各个轴质量,Z为转动方向矢量，θ为关节旋转角度，R为空间齐次变化矩阵，P为连杆长度，P_C为连杆质心位置，I为转动惯量矩阵，其中m，P，P_C，I为需要得到的参数；根据实际机器人本体具体情况得到参数输入范围，归一化为在0-1范围内的数字表示。

3.根据权利要求1所述的六轴工业机器人动力学参数自动适应方法，其特征在于所述的步骤二包括：在位置模式运动实际机器人本体，通过组态软件，监视各轴电机驱动反馈的转矩信号，得到实际出力值F_r，带入机器人动力学模型，构成各轴以参数为未知量的方程组，并求解预定范围内的参数值。

4.根据权利要求1所述的六轴工业机器人动力学参数自动适应方法，其特征在于所述的步骤1)包括：编码时，染色体按完全显性规则进行组合。

5.根据权利要求1或4所述的六轴工业机器人动力学参数自动适应方法，其特征在于所述的步骤2)包括：若n0，则采用最后保存策略，用最优解替换掉每代的最差解。