一种无传感器的机器人拖动示教方法及系统与流程

1.本发明涉及机器人控制领域，更具体涉及一种无传感器的机器人拖动示教方法及系统。


背景技术：

2.目前机器人在生产制造和服务领域得到广泛应用，机器人可以代替人执行一些高重复性、高危险性和高强度的任务，这大大提高了工作效率。一般情况下，为了让机器人执行特定的任务，需要对机器人进行示教。机器人示教主要有三种方式示教器示教、离线示教和直接示教。示教器示教和离线示教要求操作者具备一定专业基础知识，而且操作效率低、复杂度高。直接示教则可以避免上述缺点，通过直接牵引机器人到达目标点位或沿着任务轨迹运动，具有效率高、易操作的优点。
3.直接示教按照是否使用传感器可分为三种实现方式。第一种是在机器人末端安装多维力传感器，控制器采集传感器数据获得施加在末端的外力并结合导纳控制策略实现直接示教。这种方式不需要对机器人系统建立动力学模型，较为简单，但只能在传感器安装位置及其后端进行示教，不能实现全臂的拖动示教。第二种方式是在机器人关节内部安装力矩传感器，这种方式无需考虑关节处摩擦力模型，简化了动力学建模。但也增加了结构设计难度和成本。第三种方式无需安装外部传感器，仅通过关节伺服电流环反馈的力矩数据估计外力信息，此方式成本低，需要建立较为准确的机械臂动力学和摩擦力模型。因此采用第三种方式的直接示教具有较高的性价比和可应用性。
4.中国专利授权公告号cn106737657b，公开了一种基于动力学系统的机器人安全控制方法及装置，具体为：根据机器人的关节结构构建机器人动力学模型；采集整个机器人所需要的信号，所述信号包括关节力矩信号、角度与角速度信号、电机电流信号；根据最小二乘法辨识出患者佩戴机器人后的整体动力学模型以及摩擦模型参数；根据关节力矩信号获取关节力矩曲线及相应的摩擦力矩曲线，并根据给定的运动轨迹预测出各关节的最优控制序列；根据关节力矩信号和角度与角速度信号计算出患者的发力情况，完成对患者恢复状态的诊断。虽然该专利无需安装外部传感器，仅通过关节伺服电流环反馈的力矩数据估计外力信息，但是其在关节运动速度较小的时候，关节静摩擦力较大，容易导致拖动卡顿问题。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题在于现有技术无传感器的机器人拖动示教方法在关节运动速度较小的时候，关节静摩擦力较大，容易导致拖动卡顿的问题。
6.本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：一种无传感器的机器人拖动示教方法，所述方法包括以下步骤：
7.s1：根据机器人特性，对机器人进行动力学建模以及参数辨识，求解机器人系统的动力学方程；
8.s2：拖动机器人过程中，实时采集各关节位置及速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器；
9.s3：机器人从静止开始拖动，在关节的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中的关节摩擦力矩，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩；
10.s4:拖动过程中，实时采集并记录关节的角度和速度，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动。
11.本发明求解机器人系统的动力学方程，拖动过程中，实时采集并记录关节的角度和速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动，实现无传感器的机器人拖动示教，且在机械臂的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中各关节力矩，提高摩擦力系数，避免拖动卡顿问题。
12.进一步地，所述步骤s1包括：
13.通过公式
14.构建机器人系统的动力学方程，其中，τ表示经过减速器后的电机输出力矩，m(θ)表示惯性矩阵，表示离心力和哥氏力矩阵，g(θ)表示重力项，θ表示关节角度，表示θ的一阶导数，表示θ的二阶导数，τ
f
表示关节摩擦力矩且
15.τ
f
＝f
c
·
sgn(v) f
s
·
v
16.其中，f
c
为库伦摩擦系数，sgn()为符号函数，v为两接触表面的相对运动速度，f
s
为粘性摩擦系数；
17.低速运动状态下，将机器人系统的动力学方程简化为g(θ) f
c
·
sgn(v) f
s
·
v＝τ
18.根据机器人系统的拉格朗日函数省略关节摩擦力矩，构建关节的动力学关系方程为其中，k表示机器人系统的动能，u表示机器人系统的势能，表示求导符号，表示求偏导符号，其中，与g(θ)等价，故将代入简化后的机器人系统的动力学方程得到最终的机器人系统的动力学方程；
19.采用激励轨迹方法结合采集的关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩对最终的机器人系统的动力学方程进行参数辨识，从而求解机器人系统的动力学方程。
20.更进一步地，所述步骤s3包括：
21.在关节的速度低于预设阈值时，将辅助力矩τ
f
′
＝k
p
τ
f
作为当前关节摩擦力矩，对关节摩擦力矩更新，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩，其中，k
p
为辅助力矩系数，k
p
大于1。
22.更进一步地，当关节的速度低于5
°
/s时，k
p
的取值范围为1.2～1.5。
23.进一步地，在复现拖动轨迹之前，通过关节运动将机器人从拖动终点运动到拖动
起始点。
24.本发明还提供一种无传感器的机器人拖动示教系统，所述系统包括：
25.建模及参数辨识模块，用于根据机器人特性，对机器人进行动力学建模以及参数辨识，求解机器人系统的动力学方程；
26.力矩计算模块，用于实时采集各关节位置及速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器；机器人从静止开始拖动，在关节的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中的关节摩擦力矩，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩；
27.轨迹记录与再现模块，用于拖动过程中，实时采集并记录关节的角度和速度，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动。
28.进一步地，所述建模及参数辨识模块还用于：
29.通过公式
30.构建机器人系统的动力学方程，其中，τ表示经过减速器后的电机输出力矩，m(θ)表示惯性矩阵，表示离心力和哥氏力矩阵，g(θ)表示重力项，θ表示关节角度，表示θ的一阶导数，表示θ的二阶导数，τ
f
表示关节摩擦力矩且
31.τ
f
＝f
c
·
sgn(v) f
s
·
v
32.其中，f
c
为库伦摩擦系数，sgn()为符号函数，v为两接触表面的相对运动速度，f
s
为粘性摩擦系数；
33.低速运动状态下，将机器人系统的动力学方程简化为g(θ) f
c
·
sgn(v) f
s
·
v＝τ
34.根据机器人系统的拉格朗日函数省略关节摩擦力矩，构建关节的动力学关系方程为其中，k表示机器人系统的动能，u表示机器人系统的势能，表示求导符号，表示求偏导符号，其中，与g(θ)等价，故将代入简化后的机器人系统的动力学方程得到最终的机器人系统的动力学方程；
35.采用激励轨迹方法结合采集的关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩对最终的机器人系统的动力学方程进行参数辨识，从而求解机器人系统的动力学方程。
36.更进一步地，所述力矩计算模块还用于：
37.在关节的速度低于预设阈值时，将辅助力矩τ
f
′
＝k
p
τ
f
作为当前关节摩擦力矩，对关节摩擦力矩更新，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩，其中，k
p
为辅助力矩系数，k
p
大于1。
38.更进一步地，当关节的速度低于5
°
/s时，k
p
的取值范围为1.2～1.5。
39.进一步地，所述轨迹记录与再现模块还用于：在复现拖动轨迹之前，通过关节运动将机器人从拖动终点运动到拖动起始点。
40.本发明的优点在于：
41.(1)本发明求解机器人系统的动力学方程，拖动过程中，实时采集并记录关节的角
度和速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动，实现无传感器的机器人拖动示教，且在机械臂的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中各关节力矩，提高摩擦力系数，避免拖动卡顿问题。
42.(2)本发明在低速情况下，简化了机器人系统动力学方程，无需静摩擦力辨识，降低了公式计算量和复杂度。
43.(3)本发明采用无力矩传感器的方法，有效降低机构复杂度和成本，拖动过程可以将轨迹数据记录和保存，无差别地且高效地完成拖动轨迹的再现。
附图说明
44.图1为本发明实施例所公开的一种无传感器的机器人拖动示教方法的算法流程示意图；
45.图2为本发明实施例所公开的一种无传感器的机器人拖动示教系统的结构示意图。
具体实施方式
46.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.实施例1
48.一种无传感器的机器人拖动示教方法，适用于六轴工业机器人或协作机器人，所述机器人包含若干个关节，每个关节安装一电机，电机需支持力矩和位置两种模式，机器人为6轴工业机器人或协作机器人中的一种。
49.所述方法包括以下步骤：
50.s1：根据机器人特性，进行动力学建模，构建机器人机械臂的动力学方程；所述步骤s1包括：将关节伺服驱动器工作模式设置为位置模式，
51.通过公式
52.构建机器人系统的动力学方程，其中，τ表示经过减速器后的电机输出力矩，m(θ)表示惯性矩阵，表示离心力和哥氏力矩阵，g(θ)表示重力项，θ表示关节角度，表示θ的一阶导数，表示θ的二阶导数，τ
f
表示关节摩擦力矩且
53.τ
f
＝f
c
·
sgn(v) f
s
·
v
54.其中，f
c
为库伦摩擦系数，sgn()为符号函数，v为两接触表面的相对运动速度，f
s
为粘性摩擦系数；
55.低速运动状态下，将机器人系统的动力学方程简化为g(θ) f
c
·
sgn(v) f
s
·
v＝τ
56.根据机器人系统的拉格朗日函数省略关节摩擦力
矩，构建关节的动力学关系方程为其中，k表示机器人系统的动能，u表示机器人系统的势能，表示求导符号，表示求偏导符号，其中，与g(θ)等价，故将代入简化后的机器人系统的动力学方程得到最终的机器人系统的动力学方程；
57.采用激励轨迹方法结合采集的关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩对最终的机器人系统的动力学方程进行参数辨识，从而求解机器人系统的动力学方程。需要说明的是，激励轨迹方法主要是使机器人按照激励轨迹运动，运动过程中采集关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩等数据，根据采集的多组数据得到多组已知关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩的关于机器人系统的动力学方程，然后通过最小二乘法拟合得到机器人系统的动力学方程中除关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩以外的未知参数的值，将这些值代回机器人系统的动力学方程则求出了最终的机器人系统的动力学方程，求解出的最终的机器人系统的动力学方程只含关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩这几个未知信息。
58.s2：拖动机器人过程中，实时采集各关节位置及速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器，此处计算的关节力矩包括经过减速器后的电机输出力矩以及关节摩擦力矩，将这些力矩信息反馈给关节伺服驱动器目的是为了拖动示教过程中使得机器人系统根据已知的力矩信息进行运动。可通过关节伺服驱动器的ethercat总线接口，实时采集各关节编码器位置，并通过位置换算和微分运算计算关节角度和速度，根据简化后的机器人系统的动力学方程实时计算关节力矩。需要说明的是，在进行拖动示教操作前，需设置关节驱动器的工作模式为力矩模式。
59.s3：机器人从静止开始拖动，在关节的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中的关节摩擦力矩，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩。所述步骤s3包括：机器人从静止开始拖动时刻，此时关节运动速度较小，关节静摩擦力较大，为使拖动更轻松，给各关节施加辅助力矩，因此通过采集相邻两时刻的关节位置变化，当变化达到一定阈值时，即认为开始拖动操作也即在机械臂的速度低于预设阈值时，将辅助力矩τ
f
′
＝k
p
τ
f
作为当前安装在关节摩擦力矩，对各关节摩擦力矩更新，其中，k
p
为辅助力矩系数，k
p
大于1。当机械臂的速度低于5
°
/s时，k
p
的取值范围为1.2～1.5。需要说明的是，上述步骤s2计算获得的力矩适合关节运动速度较大情况，当速度较小时，需要增大摩擦力，所以步骤s3根据关节的速度对力矩进行调整。
60.s4：拖动过程中，实时采集并记录关节角度和速度值，拖动完成后，可以将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动，在复现拖动轨迹之前，通过关节运动将机器人从拖动终点运动到拖动起始点。
61.通过以上技术方案，本发明求解机器人系统的动力学方程，拖动过程中，实时采集并记录关节的角度和速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动，实现无传感器的机器人拖动示教，且在机械臂的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中各关节力矩，提高摩
擦力系数，避免拖动卡顿问题。
62.实施例2
63.如图2所示，基于本发明实施例1，本发明实施例2还提供一种无传感器的机器人拖动示教系统，所述系统包括：
64.建模及参数辨识模块，用于根据机器人特性，对机器人进行动力学建模以及参数辨识，求解机器人系统的动力学方程；
65.力矩计算模块，用于实时采集各关节位置及速度，根据机器人系统的动力学方程计算当前各关节力矩，将计算的当前各关节力矩发送给各关节伺服驱动器；机器人从静止开始拖动，在关节的速度低于预设阈值时，利用辅助力矩更新机器人系统的动力学方程中的关节摩擦力矩，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩；
66.轨迹记录与再现模块，用于拖动过程中，实时采集并记录关节的角度和速度，拖动完成后，将记录的关节数据发送到关节伺服驱动器，使机器人按照拖动的轨迹运动。
67.具体的，所述建模及参数辨识模块还用于：
68.通过公式
69.构建机器人系统的动力学方程，其中，τ表示经过减速器后的电机输出力矩，m(θ)表示惯性矩阵，表示离心力和哥氏力矩阵，g(θ)表示重力项，θ表示关节角度，表示θ的一阶导数，表示θ的二阶导数，τ
f
表示关节摩擦力矩且
70.τ
f
＝f
c
·
sgn(v) f
s
·
v
71.其中，f
c
为库伦摩擦系数，sgn()为符号函数，v为两接触表面的相对运动速度，f
s
为粘性摩擦系数；
72.低速运动状态下，将机器人系统的动力学方程简化为g(θ) f
c
·
sgn(v) f
s
·
v＝τ
73.根据机器人系统的拉格朗日函数省略关节摩擦力矩，构建关节的动力学关系方程为其中，k表示机器人系统的动能，u表示机器人系统的势能，表示求导符号，表示求偏导符号，其中，与g(θ)等价，故将代入简化后的机器人系统的动力学方程得到最终的机器人系统的动力学方程；
74.采用激励轨迹方法结合采集的关节角度、速度以及经过减速器后的电机输出力矩对最终的机器人系统的动力学方程进行参数辨识，从而求解机器人系统的动力学方程。
75.更具体的，所述力矩计算模块还用于：
76.在关节的速度低于预设阈值时，将辅助力矩τ
f
′
＝k
p
τ
f
作为当前关节摩擦力矩，对关节摩擦力矩更新，在关节的速度超过预设阈值时，停止施加辅助力矩，其中，k
p
为辅助力矩系数，k
p
大于1。
77.更具体的，当关节的速度低于5
°
/s时，k
p
的取值范围为1.2～1.5。
78.具体的，所述轨迹记录与再现模块还用于：在复现拖动轨迹之前，通过关节运动将机器人从拖动终点运动到拖动起始点。
79.继续参阅图2，为了记录和保存轨迹数据，设置轨迹记录与再现模块，在关节驱动过程中通过设置数据收发模块实现系统通信，数据收发模块用于读取机器人关节位置、速度、力矩并向关节伺服驱动器发送控制命令，数据收发模块采用ethercat总线方式与关节伺服驱动器通信连接。
80.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。