一种工业机器人碰撞检测方法技术

本发明专利技术公开了一种工业机器人碰撞检测方法，采用基于力矩差的碰撞检测方法，在机器人运行过程中，根据运动轨迹实时地预测出各关节的理论力矩值，并实时地计算关节理论力矩值与关节实际采样力矩值之间的差值，当力矩差值超出碰撞阈值时，视为发生碰撞，电机立即停止运转，机器人停止运动。本发明专利技术方法无需附加传感器，对机器人的结构无需修改，适用于机器人的任何运行工况，对工况没有任何限制。整个过程均是离线进行的，仅需要将预测的结果用于碰撞检测的在线程序中，程序简单，执行效率高。本发明专利技术方法将预测的关节力矩向后延迟N个周期的处理，将实际力矩经过平均值滤波，然后再求解力矩差，这样便可以减小碰撞阈值，提高碰撞检测的灵敏度。

【技术实现步骤摘要】
一种工业机器人碰撞检测方法
本专利技术涉及一种工业机器人的检测方法，具体说是一种用于工业机器人碰撞检测的方法。
技术介绍
工业机器人在应用过程中，因各种原因导致机器人与外界物体或人员发生碰撞，经常产生机器人本体损坏和/或与之碰撞物的损坏或损伤。若不对此情况加以检测和适当处理，在碰撞发生时，其产生的危害是很难控制的，安全也不能得到保障。常见的碰撞检测方法主要有基于路径规划和力矩传感器的检测方法。基于路径规划的检测方法计算量往往很大，且需要针对特定的工作空间；基于力矩传感器的检测方法，由于需要额外增加传感器，增加了碰撞检测成本，而且由于安装的需要有可能需要改变机器人的结构，操作较为不便。中国专利申请CN101719173A公开的一种面向对象的并行碰撞检测方法、装置及系统，公开了一种面向对象的并行碰撞检测方法、装置及系统，由主控制结点根据运动物体列表，生成所有需做碰撞检测的物体对的列表，空闲结点向主控制结点发出请求做碰撞检测的信息，主控制结点收到上述请求做碰撞检测的信息后，将需做碰撞检测的物体对列表中的物体对分配给各空闲结点进行并行碰撞检测。该方法、装置及系统在保证碰撞响应唯一性、完全性的同时，还能降低算法的复杂性，进一步提高碰撞检测速度。但是此方法通过检测被碰撞物有否发生移动来判断是否发生碰撞，这种方法需要提供一个无干扰的环境，也就是说其无法对未知环境的碰撞进行判断。中国专利CN201110260907公开一种通过计算一个碰撞标量来衡量机器人在实时运作中是否发生碰撞，这种检测方法涉及两个变量，一个是位置误差，一个是电机的电流值。由于电机的电流值无法获得，需要在电机上安装电流传感器，这无疑增加了碰撞检测的成本。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题，在于克服现有技术存在的缺陷，提出了一种工业机器人碰撞检测方法，采用基于力矩差的碰撞检测方法，无需附加传感器，对机器人的结构无需修改，适用于机器人的任何运行工况，对工况没有任何限制。本专利技术所提出的碰撞检测方法是基于力矩差的检测方法，主要原理如附图1所示：在机器人运行过程中，根据运动轨迹实时地预测出各关节的理论力矩值，并实时地计算关节理论力矩值与关节实际采样力矩值之间的差值，当力矩差值超出碰撞阈值时，视为发生碰撞，电机立即停止运转，机器人停止运动。具体步骤如下：1、预测关节预测力矩值（1）关节预测力矩由空载时的关节预测力矩和负载所引起的关节预测力矩组成。采用机器人参数辨识的方法预测空载时的关节预测力矩，根据参数辨识，得到机器人各个关节的动力学模型：（2）式中，M(q)为惯性量，为科氏力和离心力，G(q)为重力项，q为关节角位移，为关节角速度，为关节角加速度，参数辨识流程图如附图2所示，按照特定的激励轨迹激励机器人做周期性运动，在运动过程中运用相关软件采样出实际关节位置和实际力矩值，通过数据处理得到信噪比较高的力矩值Y、关节位置、关节速度和关节加速度，根据动力学建模所得到的模型，采用加权最小二乘法辨识出关节预测力矩。负载所引起的关节预测力矩的预测与机器人末端所带负载有关，按照下列步骤预测：运用AutoCAD软件得到负载的惯性参数：质量m，质心位置r以及惯性张量I；根据机器人运动学模型（D-H参数）推导出负载所引起的关节预测力矩。（3）其中，D-H参数表示的为机器人每个连杆与相邻连杆之间的相对位置关系。2、通过编码器数据实时获得关节实际采样力矩；3、确定关节预测力矩值相对于实际力矩值在相位上超前的周期数N；关节预测力矩值相对于实际力矩值在相位上超前的周期数，即为伺服控制系统的滞后周期数，可以通过实验，对理论位移和实际位移进行数据采集，然后分析实际位移相对于理论位移在相位上滞后的周期数，该值即为这里所说的周期数N。4、将关节预测力矩向后推迟N个周期，获得与实际采样力矩相位同步的关节预测力矩；5、计算关节力矩差（4）6、设定碰撞阈值的上限和下限；在理想情况下，如果力矩预测精度足够高，在无碰撞情况下力矩差即为0，那么碰撞阈值即可以设置为0，因此，对于碰撞基准阈值的设定，我们需要驱动机器人运行在预测力矩精度较差的工况下。确定碰撞阈值的上限和下限，可以采用以下的方法：通过对力矩预测算法的分析，确定出阈值设定所需要的运行工况，在正常工作情况下（无碰撞发生的情况）通过实时地计算与实际采样力矩相位同步的关节预测力矩与实际采样力矩指间的关节力矩差，得出涵盖所有情况下的最大正向关节力矩差和反向最大关节力矩差，在力矩误差的基础上放宽（极小整数），设为碰撞阈值的上限和下限。7、碰撞检测当（5）或（6）时，视为发生碰撞，控制系统给机器人发停止信号，机器人立即停止运动。本专利技术进一步优化方案是：对关节实际采样力矩进行平均值滤波，去除其中噪声的影响，得到信噪比较高的去噪关节采样力矩；采用去噪关节采样力矩计算关节力矩差：。本专利技术所提出的基于力矩差的碰撞检测方法，无需附加任何传感器，对机器人的结构无需任何修改，适用于机器人的任何运行工况，对工况没有任何限制，成本低。本专利技术所提出的基于力矩差的碰撞检测方法，首先根据机器人参数辨识，得到精确的动力学模型，以用于空载力矩的预测；通过对负载模型的分析，得到负载所引起的关节力矩值，整个过程均是离线进行的，仅需要将预测的结果，即公式（1）用于碰撞检测的在线程序中，程序简单，执行效率高。本专利技术的关键点在于基于机器人参数辨识和负载模型获得动力学模型，进而得到各个关节的力矩表达式，以用于根据运动轨迹来预测关节力矩。本专利技术考虑到控制系统本身的滞后响应，将预测的关节力矩进行了向后延迟N个周期的处理，将通过编码器读到的实际力矩经过平均值滤波，滤去其中的噪声影响，然后再求解力矩差，这样便可以减小碰撞阈值，有利于提高碰撞检测的灵敏度。附图说明图1是本专利技术方法碰撞检测原理图。图2是本专利技术方法机器人参数辨识原理图。图3是实施例中一关节某一运动情况下实际力矩与延后N个周期的预测力矩对比图。图4是有碰撞发生时力矩差与碰撞阈值曲线图。具体实施方式下面结合具体实施例，对本专利技术方法做进一步详细说明。1、图1为本专利技术所提出的工业机器人碰撞检测方法原理图，本专利技术以工业机器人的一关节为实验对象，对其应用本专利技术中的碰撞检测算法进行碰撞检测测试。2、根据图2所示的参数辨识原理图，在空载时对机器人进行参数辨识，得到空载时关节的预测力矩。3、通过AutoCAD软件得到机器人所带负载的惯性参数：质量m，质心位置r以及惯性张量I，根据公式(3)预测出负载所引起的该关节力矩。4、通过步骤2和3最终得到该关节的预测力矩，如公式（1），并根据控制系统的滞后周期数，将该关节的预测力矩向后延N个周期，实验所用机器人系统的滞后周期为8个周期，每个周期8ms。图3为一关节在某一运动情况下实际力矩与后延八个周期后的预测力矩值，由图可以看出将预测力矩后延后，其相位基本与实际力矩的相位同步，这样便有利于更精确地求得力矩差。5、驱动机器人运行在碰撞阈值设定所需要的运行工况，在正常工作情况下（无碰撞发生的情况）实时计算与实际采样力矩相位同步的关节预测力矩与实际采样力矩指间的关节力矩差，得出涵盖所有情况下的最大正向关节力矩差和反向最大关节力矩差，在力矩误差的基础上放宽（极小整数），设为碰撞阈值的上限和下限，得到涵盖所有情况下的最大正本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种工业机器人碰撞检测方法，其步骤是：a、预测关节预测力矩值其中：是关节预测力矩，为空载时的关节预测力矩，是负载所引起的关节预测力矩；采用机器人参数辨识的方法预测空载时的关节预测力矩，根据参数辨识，得到机器人各个关节的动力学模型：式中，M(q)为惯性量，为科氏力和离心力，G(q)为重力项，q为关节角位移，为关节角速度，为关节角加速度；按照特定的激励轨迹激励机器人做周期性运动，在运动过程中采样出实际关节位置和实际力矩值，通过数据处理得到力矩值Y、关节位置、关节速度和关节加速度，根据动力学建模所得到的模型，采用加权最小二乘法辨识出关节预测力矩；按照下列步骤预测负载所引起的关节预测力矩： 运用AutoCAD软件得到负载的惯性参数：质量m，质心位置r以及惯性张量I；根据机器人运动学模型（D‑H参数）推导出负载所引起的关节预测力矩：其中，D‑H参数表示的为机器人每个连杆与相邻连杆之间的相对位置关系；b、通过编码器数据实时获得关节实际采样力矩；c 、确定关节预测力矩值相对于实际力矩值在相位上超前的周期数N；d、 将关节预测力矩向后推迟N个周期，获得与实际采样力矩相位同步的关节预测力矩；e、计算关节力矩差f、设定碰撞阈值的上限和下限；              g、碰撞检测当或时，视为发生碰撞，控制系统给机器人发停止信号，机器人立即停止运动。...

【技术特征摘要】
1.一种工业机器人碰撞检测方法，其步骤是：a、预测关节预测力矩值其中：是关节预测力矩，为空载时的关节预测力矩，是负载所引起的关节预测力矩；采用机器人参数辨识的方法预测空载时的关节预测力矩，根据参数辨识，得到机器人各个关节的动力学模型：式中，M(q)为惯性量，为科氏力和离心力，G(q)为重力项，q为关节角位移，为关节角速度，为关节角加速度；按照设定的激励轨迹激励机器人做周期性运动，在运动过程中采样出实际关节位置和实际力矩值，通过数据处理得到力矩值Y、关节位置、关节速度和关节加速度，根据动力学建模所得到的模型，采用加权最小二乘法辨识出关节预测力矩；按照下列步骤预测负载所引起的关节预测力矩：运用AutoCAD软件得到负载的惯性参数：质量m，质心位置r以及惯性张量I；基于D-H参数建立机器人运动学模型，根据机器人运动学模型推导出负载所引起的关节预测力矩：其中，D-H参数表示的为机器人每个连杆与相邻连杆之间的相对位置关系；b、...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘婷婷，王继虎，王杰高，韩邦海，
申请(专利权)人：南京埃斯顿机器人工程有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32