[发明专利]一种数据融合姿态测量的工业机器人

权利要求书

1.一种数据融合姿态测量的工业机器人，包括工业机器人控制系统、传感器系统、操控系统、网络集成控制系统、视觉跟踪系统以及执行机构，传感器系统与工业机器人控制系统连接，工业机器人控制系统包括示教器、运动控制器，操控系统包括工控机，视觉跟踪系统包括RGB摄像机、激光扫描仪、跟踪摄像机，射频收发射装置，传感器系统包括多个六轴传感器、光学传感器、运动传感器、霍尔电流传感器，执行机构包括机械部分和电力部分，

六轴传感器测量空间大小和方向实时变化的三个方向的力和力矩信息，安装在工业机器人末端执行器上，协助工业机器人完成力/位置控制、轮廓跟踪、轴孔配合的精细复杂操作

使用多个六轴传感器实现对工业机器人姿态的测量，包括如下步骤：

步骤1，原始数据采集，指通过多个六轴传感器采集目标的状态信息；

步骤2，量测数据预处理，对多个六轴传感器采集的数据进行时间配准、空间配准。

步骤3，数据关联：建立量测数据与目标的对应关系，判断待融合的数据是否来自于同一被测目标。当空间中只存在一个被测目标时，无须进行数据关联；

步骤4，数据决策：针对于空间中存在多个目标的情况。在对多个六轴传感器的量测数据进行数据关联之后，就需要对目标进行数据决策，选择出最优目标。

步骤5，信息融合：指根据一定的算法综合处理经过上述过程的多六轴传感器量测数据，以获得最接近于被测目标真实状态的融合结果。

2.根据权利要求1所述的一种数据融合姿态测量的工业机器人，其特征在于步骤2具体为：

步骤2.1，时间配准是指将不同六轴传感器对于同一目标的异步量测数据同步到相同的时间节点上，将采集到的数据同步到数据扫描周期较长的一个六轴传感器时间序列上；时间配准的目的是将来自于同一被测目标的各六轴传感器不同步的量测数据转换到同一基准时标下，将各六轴传感器采集的原始数据都转换到采样频率高的一个六轴传感器的时间节点上，内插外推时间配准算法将高精度的观测数据推算到低精度观测数据的时间节点上；

步骤2.2，空间配准的任务是将各六轴传感器在自身坐标系下测得的数据转换到与融合系统所选的坐标系相平行的坐标系下，空间配准还分为平台级空间配准和系统级空间配准，平台级空间配准针对于各六轴传感器位于同一平台而采用不同坐标系的情况，在进行平台内部融合时，需要将它们转换成同一坐标系中的数据，系统级空间配准针对存在多个平台的情况，在进行平台间数据融合之前，需要将不同坐标系的量测数据转换成同一量测坐标系的数据；空间配准的目的是将各六轴传感器在自身坐标系下的量测数据无误差的变换到融合中心坐标系中，实现坐标统一。

3.根据权利要求2所述的一种数据融合姿态测量的工业机器人，其特征在于步骤2.1具体为：

步骤2.1.1，需要选取一段时间片，并将各六轴传感器的观测数据按照测量精度由低到高的方式进行排序；

步骤2.1.2，根据内插、外推的方法将高精度观测数据同步到低精度观测数据的时间节点上，进而达到各六轴传感器观测时间节点一致的目的。

4.根据权利要求2所述的一种数据融合姿态测量的工业机器人，其特征在于步骤2.2具体为：

步骤2.2.1，对每个六轴传感器定义一个六轴传感器自身的量测坐标系和一个公共参考坐标系，要求两坐标系原点重合；

步骤2.2.2，确定六轴传感器量测坐标系与公共参考坐标系间的旋转变换关系。

步骤2.2.3，在将多个六轴传感器在自身量测坐标系下测得的数据转换到各自的公共参考坐标系后，将其转换到同一公共参考坐标系中，推导两公共参考坐标系之间的变换关系。

5.根据权利要求1所述的一种数据融合姿态测量的工业机器人，其特征在于步骤5具体为：步骤5.1，计算多个六轴传感器历史量变化方差；

步骤5.2，计算多个六轴传感器历史量测数据均值；

步骤5.3，根据多元函数求极值，取最小总方差时的加权因子作为当前最优加权因子；

步骤5.4，将历史量测数据均值与相应的最优加权因子叠加后的生成融合数据。