[发明专利]一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法

说明书

本发明公开了一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法，包括以下步骤：S100，构建机械臂的各个关节坐标系，并计算关节的雅可比矩阵；S200，根据上述的关节坐标系，构建原点位于机械臂的每一段质心位置的坐标系，并计算质心位置的雅可比矩阵；S300，构建动力学方程中重力项的矩阵；S400，在机械臂运动过程中采集得到关节位置和力矩数据；S500，将S400的数据代入到S300中，计算出结果；S600，得到施加外力导致的额外关节扭矩；S700，结合S100中得到的关节雅可比矩阵和S600中得到的额外关节扭矩，计算得到机械臂末端外力的大小和方向。本发明提供的一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法，简化计算步骤，提高力反馈精确性。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体地说，涉及一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法。

背景技术

近年来，工业机械臂在医疗领域的应用正在快速发展中。在机械臂的帮助下，原本难度高、精度差、用时长的手术，得到了不同程度的改善。协作型机械臂作为工业机械臂的一个分支，凭借其人机协作性好、不用设置安全防护等优势，获得了医疗行业的青睐。不同于在工业上应用的机械臂，医疗机械臂更加注重安全性而非效率，因此医疗机械臂的运动基本是维持在静止或者缓慢移动的状态。然而为保证操作的灵活性和安全性，医疗机械臂对外力的感知要求会比工业场景要求更高。如何提升机械臂力反馈的精度，也是很多外科医生关心的问题。

目前主流的方法是先对机械臂本体进行数学建模，通常需要辨识机械臂每段的质量、惯性量、质心位置等参数，然后再将辨识的参数应用于力反馈的计算。文献“Modelingand Dynamic Parameter Identification of the Schunk Powerball Robotic Arm”(A.H.Memar,E.T.Esfahani)和“Dynamic Identification of the Franka Emika PandaRobot with Retrieval of Feasible Parameters Using Penalty-based Optimization”(C.Gaz,M. Cognetti,etc.)分别对3轴和7轴的机械臂进行了参数辨识，辨识的参数包括质量、质心、惯性量和摩擦力。传统的方法在计算上需要占用大量资源，运算成本很高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法，简化计算步骤，提高力反馈精确性。

本发明公开的一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法所采用的技术方案是:

一种对于静止或低速工况下机械臂高精度力反馈的方法，包括以下步骤：

S100，构建机械臂的各个关节坐标系，并计算关节的雅可比矩阵；

S200，根据上述的关节坐标系，构建原点位于机械臂的每一段质心位置的坐标系，并计算质心位置的雅可比矩阵；

S300，构建动力学方程中重力项的矩阵；

S400，设置激励运动轨迹，在机械臂运动过程中采集得到关节位置和力矩数据；

S500，将S400的数据代入到S300中，计算出结果；

S600，将辨识的参数代入到动力学方程中，得到机械臂在特定位姿下由于本体产生的关节扭矩，将计算所得与实时测量的关节扭矩相减，得到施加外力导致的额外关节扭矩；

S700，结合S100中得到的关节雅可比矩阵和S600中得到的额外关节扭矩，计算得到机械臂末端外力的大小和方向。

作为优选方案，所述S100步骤中，根据平移和欧拉角结合的方式构建机械臂各个关节坐标系。

作为优选方案，所述S300步骤中，进行参数分离，将与关节位置有关的参数放入一个矩阵，将与质量和质心有关的参数组合后放入另一个矩阵。