[发明专利]一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法

权利要求书

1.一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

针对机器人，构建运动学模型；

对运动学模型进行奇异点分析，去除机器人处在奇异点时的情况；

根据运动学重力补偿理论，得到机器人的理论力矩；

使用机器人驱动器数据以及机器人的理论力矩对决策树模型进行训练；

将实时机器人驱动器数据和理论力矩输入到训练好的决策树模型中，得到当前时刻机器人是否发生碰撞。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述构建运动学模型，具体为：所述机器人具有包括肩转、肩摆、肘转、肘摆、肘转和手摆的6个自由度，根据MDH坐标传递矩阵，建立各个运动轴坐标间的转换关系：

其运动学总体解为：

其中，表示关节传递矩阵，i＝1～6表示机器人关节序号；(n_x，n_y，n_z)表示机器人姿态N的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；(o_x，o_y，o_z)表示机器人姿态O的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；(a_x，a_y，a_z)表示机器人姿态A的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；(p_x，p_y，p_z)表示机器人位置的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；tcp表示工具末端；c表示cos，s表示sin，后面数字表示第i个关节θi；D表示连杆长度，后面数字表示第i个连杆。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述对运动学模型进行奇异点分析，具体为：

(1)肩部奇异位置表达式：当时，此时末端参考点O₆位于轴线第一关节的z轴z₁和第二个关节x轴x₂构成的平面内，θ₁无法求解，导致机器人失控；

(2)肘部奇异位置表达式：当A²+B²-C²＝0时，无法求出θ₂，导致机器失控，轴线x₂、x₃、x₄共面；其中:

(3)腕部奇异位置表达式：当s₅＝0，即θ₅＝0或θ₅＝π时，轴线x₄和x₆平行，无法求出θ₆，导致机器失控。

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述根据运动学重力补偿理论包括向外迭代和向内迭代两部分，向外迭代是对每个连杆应用牛顿-欧拉方程，从连杆1到连杆n向外迭代计算连杆的速度和加速度；向内迭代是从连杆n到连杆1向内迭代计算连杆间的相互作用力和力矩以及关节驱动力矩。

5.根据权利要求1所述的一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述驱动器数据包括：机器人速度、加速度、实时力矩，均由机器人驱动器得到。

6.根据权利要求1或5所述的一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，所述使用机器人驱动器数据以及机器人的理论力矩对决策树模型进行训练，具体为：

将机器人驱动器得到的机器人速度、加速度、实时力矩，运动学重力补偿得到的机器人的理论力矩，以及实时力矩的导数作为决策树模型的输入，其对应时刻是否发生碰撞的结果作为决策树模型的输出，对决策树模型进行训练。