[发明专利]机器人的安全防护方法、装置与机器人

权利要求书

1.一种机器人的安全防护方法，其特征在于，包括：

获取机器人中各电机的运行数据；

对每个电机执行过载检测；

当检测到所述电机过载，则根据所述电机的运行数据和预先训练的所述电机的过载分类模型，获取所述电机的过载类别，所述过载类别为外因过载或内因过载；

若所述过载类别为内因过载，则保持各所述电机的运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个电机执行过载检测，包括：

对于每个电机，根据电机的速度确定电流过载阈值；

当电机的电流大于所述电流过载阈值，则确定所述电机处于预过载状态；

当所述电机处于预过载状态的持续时间超过第一预设时长，则确定所述电机过载。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述电机的速度确定电流过载阈值，包括：

采用如下公式确定所述电机的电流过载阈值：

其中，I_Thres表示电流过载阈值，v_Max表示所述电机的最大速度，v表示获取的所述电机的速度，I_Th1表示在所述电机静止时触发过载的理想电流，I_Th2表示在所述电机达到最大速度时触发过载的理想电流。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电机的过载分类模型是基于训练样本集训练获得的，其中，所述训练样本集中包括多次外因过载对应的训练样本，每次外因过载对应的训练样本中包括在所述电机发生所述外因过载的情况下最近获取的M组电机运行数据，每组电机运行数据中包括所有电机的运行数据，M为正整数；

训练方法包括：

根据每个训练样本中的各组电机运行数据提取每个训练样本的特征向量；

采用各个训练样本的特征向量对待训练的单分类模型进行训练，得到所述电机的过载分类模型；

则所述根据所述电机的运行数据和预先训练的所述电机的过载分类模型，获取所述电机的过载类别，包括：

根据最近获取的M组电机运行数据提取待识别的特征向量；

将待识别的特征向量输入所述电机的过载分类模型进行识别，获取所述电机的过载类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述运行数据包括电机的电流和位置，所述特征向量包括每个电机的电流特征和位置特征，其中，所述电流特征包括电流的平均值、标准差和最大值中的多个，所述位置特征包括位置变化绝对值的平均值、标准差和最大值中的多个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述过载类别为外因过载，则控制所有电机停止运动，并控制目标电机组中的所有电机处于脱机状态，所述目标电机组包括所述电机所属的串联运动链里的所有电机；

进行过载提示，并检测所述目标电机组的受力情况；

在检测到所述目标电机组未受力的情况下使能所述目标电机组中的所有电机，并控制所有电机恢复至初始位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述检测所述目标电机组的受力情况之前，所述方法还包括：

屏蔽所有电机的运动指令；

在所述控制所有电机恢复至初始位置之后，所述方法还包括：

解除对所有电机的运动指令的屏蔽。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述检测所述目标电机组的受力情况，包括：

对于所述目标电机组中的每个电机，根据最近获取的预设时间段内的所述电机的位置，确定所述电机的位置变化绝对值之和；

根据所述目标电机组中各电机的位置变化绝对值之和确定所述目标电机组的总位置变化量；

若所述总位置变化量大于等于预设位置阈值，则确定所述目标电机组受力；

若所述总位置变化量小于所述预设位置阈值，则确定所述目标电机组未受力。