[发明专利]不依赖本体动力学参数的工业机器人负载动力学参数辨识方法

摘要

本发明提出了一种不依赖本体动力学参数的工业机器人负载动力学参数辨识方法，包括建立机器人本体及负载动力学参数模型；计算负载动力学参数辨识的运动激励轨迹；根据所述运动激励轨迹执行负载辨识运动，并采集运动过程中的运动数据；根据步骤S1中建立的机器人本体及负载动力学参数模型，以及步骤S3中得到的运动数据，进行负载动力学参数处理，估计负载参数。本发明建立了机器人关节驱动力矩与负载动力学参数的线性模型，降低了负载动力学参数的辨识求解的复杂性。

主权项

一种不依赖本体动力学参数的工业机器人负载动力学参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，建立机器人本体及负载动力学参数模型，其中，建立工业机器人负载动力学参数模型，如下：τlink(q0,q·0)=M(q0)q··0+C(q0,q·0)q·0+sign(q·0)Ff(q·0)+G(q0)τlinkload(q1,q·1)=M(q1)q··1+C(q1,q·1)q·1+sign(q·1)Ff(q·1)+G(q1)+τload;]]>其中，τlink为机器人本体运动时关节驱动力，τlinkload为有工具负载时关节驱动力；当安装工具负载前后执行相同的运动轨迹，即q＝q0＝q1则有：τload,i=τlinkload,i-τlink,i=JT(q)Wload=JT(q)φi(Vee,V·ee)L=φL,i(q,q·,q··)θL]]>Wload=FeeTee=mv·ee+ω·ee×s+ωee×(ωee×s)s×v·ee+IRω·ee+ωee×(IRωee)=φi(Vee,V·ee)θL]]>Vee=veeωee=J(q)q·]]>φL,i(q,q·,q··)=JT(q)φi(Vee,V·ee)]]>θL＝[m,sx,sy,sz,Ixx,Iyy,Izz]Ti＝3,4,5,6其中，Wload为负载与关节六固联时，负载运动对机器人末端产生的力，该力由负载的动力学参数θL和机器人末端运动Vee,共同决定，i＝3,4,5,6为采用末端4个关节对负载动力学参数进行辨识，动力学参数θL均在机器人末端法兰坐标系中定义，则多采样点满足方程：τload,j3,s1τload,j4,s1τload,j5,s1τload,j6,s1...τload,j3,snτload,j4,snτload,j5,snτload,j6,sn=φL,j3,s1φL,j4,s1φL,j5,s1φL,j6,s1...φL,j3,snφL,j4,snφL,j5,snφL,j6,snθL]]>即：Y＝ΦLθL步骤S2，计算负载动力学参数辨识的运动激励轨迹，其中，负载动力学参数辨识运动采用Y＝ΦLθL的傅里叶级数周期激励轨迹：qi(t)=qi,0+Σk=1N(ai,ksin(kωft)+bi,kcos(kωft)),]]>其中：qi为关节i的位置指令，ωf为激励轨迹基频，k为傅里叶级数，qi,0，ai,k，bi,k为傅里叶级数参数，对上式中的激励轨迹参数进行优化：minimize cond(ΦL)s.t.qi,min≤qi(t)≤qi,maxq·i,min≤q·i(t)≤q·i,maxq··i,min≤q··i(t)≤q··i,max,i=3,4,5,6]]>其中，优化目标函数cond(ΦL)为式(3)中回归矩阵的条件数，优化约束为各关节运动限制，将优化得到的傅里叶级数激励轨迹通过仿真进一步验证工作空间无碰撞后，选为负载辨识的运动激励轨迹；步骤S3，根据所述运动激励轨迹执行负载辨识运动，并采集运动过程中的运动数据；步骤S4，根据步骤S1中建立的机器人本体及负载动力学参数模型，以及步骤S3中得到的运动数据，进行负载动力学参数处理，估计负载参数。