[发明专利]基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统

权利要求书

1.一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征在于，根据拉格朗日法建立工业机器人的动力学模型；针对无附加力/力矩传感器的工业机器人设计动力学参数激励轨迹；采集机器人在沿激励轨迹运动时的关节信息并结合机器人动力学模型，生成相应的观测矩阵和转矩矩阵并求解机器人动力学参数；通过近零速度下的特定对称位形机器人运动轨迹设计，得到关节摩擦力矩随关节速度变化的数据集，利用数据集训练反向传播神经网络，使得训练后的反向传播神经网络输出在近零速度附近的对应关节速度下的摩擦力矩，然后结合求解出的库伦-粘滞摩擦力模型构建半参数摩擦力模型，并通过数值计算方法得到机器人动力学模型中的惯性矩阵、科里奥利力、离心力矩阵和重力矩阵，结合半参数摩擦力模型构建得到广义动量观测器用于针对给定任务下估计机器人受到的外部作用力；

所述的机器人动力学模型为：其中：M(q)为惯性矩阵，为科里奥利力和离心力矩阵，G(q)为重力矢量，f为摩擦力矩矢量，τ为机器人关节力矩，为关节角加速度矢量，为关节角速度矢量，q为关节角度矢量，也可以被称之为机器人的位形；经线性化简化后其中：即为单个采样点对应的观测矩阵，β为待辨识的动力学参数；

所述的库伦-粘滞摩擦力模型为：其中：为第i关节在关节速度为时的关节摩擦力矩大小，f_vi和f_ci为库伦-粘滞摩擦力模型中的粘滞摩擦系数和库仑摩擦系数；

所述的半参数摩擦力模型为：其中：为临界速度，在临界速度内用反向传播神经网络建立摩擦力模型，在临界速度外使用现有的摩擦力模型。

2.根据权利要求1所述的基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征是，所述的机器人动力学参数，依据观测矩阵和转矩矩阵，采用加入物理可行性约束后的最小二乘法求解得到；

所述的关节摩擦力矩随关节速度变化的数据集，根据机器人动力学参数结合机器人动力学模型设计运动轨迹，生成机器人各关节摩擦力矩在关节速度较低状态下随关节速度变化的数据集。

3.根据权利要求1所述的基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征是，所述的运动轨迹，具体为：机器人在沿着轨迹往返运动的过程中，保持其位形具有对称性，在机器人经过某一位形时，关节角速度具备大小相等，方向相反的条件，便于实现后续的关节摩擦力矩解耦。

4.根据权利要求1所述的基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征是，所述的动力学参数激励轨迹由五次傅里叶级数构成，具体为：其中：i表示第i关节，q_i表示第i关节的关节角度，ω为傅里叶级数的基频，a_ik，b_ik分别为第i关节的k阶正弦、余弦系数，q_i0为i关节对应的常数项；

所述的动力学参数激励轨迹满足的约束包括：其中：f_obj为优化目标函数，其物理意义在于使得各采样点观测矩阵H的时间平均条件数最小，并且满足各关节的角度、角速度和角加速度不超过极限值。

5.根据权利要求1或2或5所述的基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征是，所述的观测矩阵转矩矩阵其中：为第i个采样点的观测矩阵，为第i个采样点的关节转矩矩阵。