[发明专利]一种模块化结构的机器人及其控制方法在审
申请号: | 201810068749.8 | 申请日: | 2018-01-24 |
公开(公告)号: | CN108262742A | 公开(公告)日: | 2018-07-10 |
发明(设计)人: | 张启毅;李小龙;景煜;谭靖喜;杨雷;陈和平;席宁 | 申请(专利权)人: | 深圳市智能机器人研究院 |
主分类号: | B25J9/08 | 分类号: | B25J9/08;B25J9/16 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 胡辉 |
地址: | 518057 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 中空关节 机器人 连接模块 控制器 连接线 模块化结构 控制连接模块 控制信息传输 机器人领域 控制机器人 交替连接 控制信息 模块串联 输出力矩 灵活 贯穿 应用 | ||
1.一种模块化结构的机器人,其特征在于,包括控制器和机器人,所述机器人包括基座、多功能的末端执行模块以及两者之间交替连接的中空关节模块和连接模块,通过调整中空关节模块和连接模块改变机器人的自由度和输出力矩,控制器通过连接线依次与中空关节模块和末端执行模块串联连接,所述连接模块内部中空,所述连接线贯穿中空关节模块和连接模块;
所述中空关节模块用于根据控制信息控制连接模块或末端执行模块在360°范围内进行旋转运动;
所述控制器用于采用串联式EtherCAT通讯方法将控制信息传输给中空关节模块和末端执行模块,从而控制中空关节模块和末端执行模块的工作状态。
2.根据权利要求1所述的一种模块化结构的机器人,其特征在于,所述中空关节模块包括若干个中空关节,所述中空关节包括多种型号的中空关节,且每种型号的中空关节具有不同的扭矩功率,所述连接模块包括若干个直线连接杆和/或若干个转角连接杆,所述直线连接杆包括多种型号的直线连接杆,所述转角连接杆包括多种型号的转角连接杆。
3.根据权利要求2所述的一种模块化结构的机器人,其特征在于,各所述中空关节包括输出端编码器、中空谐波减速器、中空力矩电机、输入端光栅编码器和驱动器,所述驱动器分别与输出端编码器、输入端光栅编码器和中空力矩电机连接,所述中空谐波减速器分别与输出端编码器与中空力矩电机连接,所述中空力矩电机与输入端光栅编码器连接,所述驱动器可拆卸的固定在中空关节的外壳上;
所述输出端编码器用于实时检测中空谐波减速器输出端的速度信息,并将检测到的信息发送给驱动器;
所述中空谐波减速器用于降低中空力矩电机的转速,从而提高输出力矩;
所述中空力矩电机用于向中空谐波减速器提供动力;
所述输入端光栅编码器用于实时检测中空力矩电机的转速信息,并将检测到的信息发送给驱动器;
所述驱动器用于控制和检测输出端编码器、中空力矩电机和输入端光栅编码器的工作状态,并将从各部件接收到的信息反馈回给控制器。
4.根据权利要求3所述的一种模块化结构的机器人,其特征在于,各所述中空关节还包括失电制动器,所述失电制动器与中空力矩电机连接。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种模块化结构的机器人,其特征在于,所述中空关节模块和连接模块之间采用径向连接方式进行连接。
6.一种模块化结构的机器人的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据机器人结构在获取可视化的中空关节模型、连接模型及末端执行模型,并搭建机器人模型,根据机器人模型自动从控制模型数据库中获取相应的控制算法;
根据用户输入的信息设置机器人的工作参数,基于串联式EtherCAT通讯方法,结合控制算法和工作参数自动对机器人进行控制。
7.根据权利要求6所述的一种模块化结构的机器人的控制方法,其特征在于,所述工作参数包括各中空关节的旋转参数、距离参数、夹角参数,以及末端执行器的姿态参数。
8.根据权利要求6所述的一种模块化结构的机器人的控制方法,其特征在于,包括预先设计控制算法数据库的步骤,具体包括以下步骤:
针对每种类型的机器人,计算机器人的运动学正逆解,根据计算获得的正逆解生成相应的控制算法;
将各种类型的机器人的控制算法进行打包和存储;
所述每种类型的机器人为通过末端执行模块、中空关节模块和连接模块搭建的不同类型的机器人。
9.根据权利要求8所述的一种模块化结构的机器人的控制方法,其特征在于,所述计算机器人的运动学正逆解的步骤,具体为:
根据机器人的结构及自由度参数选择相应的运动学逆解求解方法计算机器人的运动学正解公式;
其中,运动学逆解求解方法包括解析解法、数值解法和几何解法。
10.根据权利要求9所述的一种模块化结构的机器人的控制方法,其特征在于,所述运动学正解公式为:
其中,Aj表示机器人末端的齐次坐标变换矩阵,Ai表示两个连续连杆之间的齐次坐标变换矩阵;向量p表示表示机器人末端位置信息,向量[n o a]表示机器人末端姿态信息,n,o,a分别为normal(垂直轴)、orientation(方向轴)与approach(接近轴),用于表示机器人末端姿态相对于全局参考坐标系Fx,y,z的另一个坐标系Fn,o,a。
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