[发明专利]基于数字图像相关技术的工业机器人刚度辨识方法

权利要求书

1.一种基于数字图像相关技术的工业机器人刚度辨识方法，包括：

建立基于数字图像相关技术的工业机器人刚度辨识测试系统；

根据预设方式在所述工业机器人刚度辨识测试系统中进行刚度辨识实验，采集所述刚度辨识实验中所述工业机器人末端的载荷数据及对应情况的散斑图数据，并从所述散斑图数据中提取出对应的散斑图坐标数据；

根据所述载荷数据和所述散斑图坐标数据计算基坐标系下所述工业机器人的六维载荷数据和六维变形数据；

将所述工业机器人的关节近似为线性扭转弹簧，构建所述工业机器人的刚度辨识模型，并基于所述六维载荷数据和六维变形数据，根据所述刚度辨识模型获取所述工业机器人的关节刚度值；

其中，建立基于数字图像相关技术的工业机器人刚度辨识测试系统步骤包括：

设定所述工业机器人刚度辨识测试系统包括工业机器人、设置于所述工业机器人末端的六维力传感器、负载以及对应于所述工业机器人和负载设置的数字图像装置；

设定所述数字图像装置包括固定于所述六维力传感器上的散斑板、摄像视野平行于所述散斑板的工业相机以及对应所述工业相机设置的摄影灯；

且将所述工业机器人的关节近似为线性扭转弹簧，构建所述工业机器人的刚度辨识模型包括：

建立所述工业机器人的笛卡尔刚度矩阵；

建立所述工业机器人的关节刚度矩阵；

构建所述笛卡尔刚度矩阵和所述关节刚度矩阵的关系式：

根据所述笛卡尔刚度矩阵和所述关节刚度矩阵的关系式建立所述工业机器人的关节刚度辨识模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字图像装置包括的工业相机不少于两个，相邻两个所述工业相机的光轴夹角大于15°。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设方式在所述工业机器人刚度辨识测试系统中进行刚度辨识实验，采集所述刚度辨识实验中所述工业机器人末端的载荷数据及对应情况的散斑图数据包括：

依次将预设位姿集合中的预设位姿作为待检测位姿，并对应采集所述预设位姿集合中的预设位姿依次作为待检测位姿时，所述工业机器人位于所述待检测位姿不同载荷施加方向的载荷数据和散斑图数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采集所述工业机器人位于所述待检测位姿不同载荷施加方向的载荷数据和散斑图数据包括：

依次将预设负载施加方向集合中的预设负载施加方向作为待检测负载施加方向，并对应采集所述预设负载施加方向集合中的预设负载施加方向依次作为待检测负载施加方向时，所述工业机器人位于所述待检测位姿且属于所述待检测负载施加方向情况的载荷数据和散斑图数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采集所述工业机器人位于所述待检测位姿且属于所述待检测负载施加方向情况的载荷数据和散斑图数据包括：

使所述工业机器人位于所述待检测位姿，采集所述工业机器人末端无负载时的无负载散斑图；

在所述工业机器人末端按预设负载施加方向加载负载，采集所述工业机器人末端的载荷数据和所述工业机器人末端加载负载时的有负载散斑图，所述无负载散斑图和所述有负载散斑图构成所述散斑图数据；

将所述工业机器人末端的负载卸下，并将所述工业机器人恢复到所述待检测位姿。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设位姿集合包括至少六个预设位姿，所述预设负载施加方向集合包括至少三个预设负载施加方向。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述散斑图数据中提取出对应的散斑图坐标数据包括：

从所述无负载散斑图中提取无负载散斑图坐标数据，并从所述有负载散斑图中提取有负载散斑图坐标数据，所述有负载散斑图坐标数据和无负载散斑图坐标数据构成所述散斑图坐标数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述载荷数据和散斑图坐标数据计算基坐标系下所述工业机器人的六维载荷数据和六维变形数据步骤包括：

根据所述散斑图坐标数据构建所述工业机器人加载负载前后坐标数据的关系；

根据所述工业机器人加载负载前后坐标数据的关系，并利用奇异值分解方法获取所述工业机器人加载负载前后的矢量六维变形数据；

将所述载荷数据以及对应的所述矢量六维变形数据进行坐标系转化，得到基坐标系下所述工业机器人的六维载荷数据以及对应的六维变形数据。