[发明专利]一种机器人模型信息辨识方法

说明书

本发明提出了一种机器人模型信息辨识方法，包括：步骤S1，辨识出机器人本体的质量阵、科氏力阵、重力和摩擦力信息、电机力矩常数、电流偏置参数；步骤S2，辨识机器人本体的关节刚度和阻尼信息；步骤S3，根据辨识出的本体的质量阵、科氏力阵、重力和摩擦力信息、电机力矩常数、电流偏置、关节刚度和阻尼信息，获得完整的考虑机器人关节柔性的动力学模型。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种机器人模型信息辨识方法。

背景技术

机器人动力学模型信息是提高机器人控制性能的基础。基于准确的动力学模型，我们能够实施诸如动力学前馈、运动学约束、拖动示教、碰撞检测以及一些高级控制算法。机器人动力学模型信息包括本体参数信息(机器人本体的质量阵、科氏力阵、重力和摩擦力信息)、电机参数(电机力矩常数、电流偏置)、关节刚度和阻尼信息；机器人的质量阵信息可以通过CAD获取，但在一些精细的应用场景下，CAD模型无法提供足够精确的模型信息。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的目的在于提出一种机器人模型信息辨识方法。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种机器人模型信息辨识方法，包括如下步骤：

步骤S1，辨识出机器人本体的质量阵、科氏力阵、重力和摩擦力信息、电机力矩常数、电流偏置参数；

步骤S2，辨识出机器人本体的关节刚度和阻尼信息；其中，先将关节加速到指定速度，而后抱闸突然抱死关节；利用关节获得的冲击响应，对关节扭矩传感器的振动曲线进行拟合来获取关节刚度和阻尼信息；

步骤S3，根据辨识出的本体的质量阵、科氏力阵、重力和摩擦力信息、电机力矩常数、电流偏置、关节刚度和阻尼信息，获得完整的考虑机器人关节柔性的动力学模型。

进一步，在所述步骤S1中，

步骤S11，处理机器人动力学模型获取参数线性化模型；

步骤S12，利用矩阵的秩，求解动力学模型的最小参数集；

步骤S13，利用回归矩阵的条件数作为优化依据，获取傅里叶级数激励轨迹；

步骤S14，机器人运行傅里叶级数辨识轨迹，同时采集关节位置、电机电流、关节力矩传感器测试信息，运用加权最小二乘的方法拟合出最小参数集中的参数信息。

进一步，在所述步骤S13中，采用单纯形法获取优化的傅里叶级数激励轨迹。

进一步，所述对关节扭矩传感器的振动曲线进行拟合来获取关节刚度和阻尼信息，包括如下步骤：

关节振动的动力学方程：

其中，J、d、k、g(q)、Δq、Δτ的含义分别为负载和连杆的转动惯量、关节阻尼、关节刚度、当前位置的重力矩、关节振动的角度、关节振动的力矩，上式中衰减振荡微分方程的解为：

Δτ＝Δτ₀e^-αt cos(ωt+φ)

基于上述方程，通过拟合的方法可以获得指数衰减系数α和衰减振动频率ω；基于获取的指数衰减系数α和衰减振动频率ω，关节刚度和阻尼的信息可以通过下面的方程获取：

需使用负载的转动惯量信息，负载的转动惯量信息通过CAD模型或是辨识方法获取。