一种有偏置七轴机器人实时逆解算法制造技术

本发明专利技术提供一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，包括：基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人；重建虚拟六轴机器人的D

【技术实现步骤摘要】
一种有偏置七轴机器人实时逆解算法


[0001]本专利技术涉及机器人领域，更具体地，涉及一种有偏置七轴机器人实时逆解算法。

技术介绍

[0002]工业机器人在喷涂、码垛、冲压、焊接、上下料等工作中的应用愈发广泛，七轴机器人是在传统的六轴工业机器人上增加一个旋转轴，相较于六轴机器人，其具有更好的灵活性和避障能力。有偏置机器人的定义是机器人末端三关节轴线不交于一点，机器人末端连杆的偏置可以增加机器人的工作空间、减少奇异点，但代价是使逆运动学算法变得复杂。
[0003]七轴机器人的逆运动学算法取决于其构型，其按照构型主要可以分为存在末端偏置和不存在末端偏置的两类机器人，两者分别对应一类机器人逆解算法，如无偏的七轴机器人可以采用“几何法+解析法”、“固定关节角法”等，而有偏的机器人可以采用“纯数值解法”、“同构型拟合法等”，这些求解算法都比较复杂。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的有偏置的机器人的逆解算法复杂的问题，提供一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，通过为有偏置七轴机器人对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人，基于虚拟六轴机器人的运动学逆解，以及结合探测拟合法，解决了有偏七轴机器人的实时逆运动学运算问题，该方法包括：
[0005]基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人；
[0006]将虚拟六轴机器人的第三轴设为臂型角ω，重建虚拟六轴机器人的D
‑
H参数模型，以及建立七轴有偏置机器人与虚拟六轴机器人的关节对应关系；
[0007]对于给定的和有偏置七轴机器人的一个探测点θ7‑
predict
，计算出将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的一组关节角[θ1，θ2，θ3，θ4，θ5，θ6‑
result
]；
[0008]计算abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)，其中，abs表示绝对值；
[0009]对于每一个探测点θ7‑
predict
，均计算对应的abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)，确定所有abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)中的最小值对应的θ7‑
predict
为目标θ7‑
predict
；
[0010]基于目标θ7‑
predict
，采用数值迭代方法，确定有偏置七轴机器人的一组最优关节角。
[0011]本专利技术提供的一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，由于有偏置七轴机器人的逆运动学算法非常复杂，为有偏置七轴机器人对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人，基于虚拟六轴机器人的运动学逆解，以及结合探测拟合法，确定最优的θ7预测值，基于最优的θ7预测值，确定有偏置七轴机器人的一组最优关节角，此种算法具有实时性高、收敛性好、能处理多解问题等优点，适用于工业场景。
附图说明
[0012]图1为七轴机器人模型示意图；
[0013]图2为七轴机器人D
‑
H参数模型示意图；
[0014]图3为本专利技术提供的一种有偏置七轴机器人实时逆解算法流程图；
[0015]图4为建立的虚拟六轴机器人的D
‑
H参数模型示意图；
[0016]图5为有偏置七轴机器人的D
‑
H参数模型示意图；
[0017]图6为虚拟六轴机器人的八组解的示意图；
[0018]图7为虚拟六轴机器人正运动学算法流程图；
[0019]图8为虚拟六轴机器人逆运动学算法流程图；
[0020]图9为数值迭代算法的具体流程示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0022]在对本专利技术实施例提供的有偏置七轴机器人实时逆解算法进行详细介绍之前，对有偏置七轴机器人进行介绍，比如，如图1，机器人采用串联形式，由于其任意三关节的轴线不交于一点，所以是关节耦合度最高的一类机器人，具有代表性。
[0023]采用改进D
‑
H参数模型表示机器人，如图2所示，图2中坐标系{0}为基坐标系，与杆i固连的坐标系为坐标系{i}。同时对照参数模型建立参数表，如表1所示。
[0024]表1七轴机器人D
‑
H参数表
[0025][0026][0027]根据表1中的D
‑
H参数表，可以得到相连杆间的齐次变换矩阵：
[0028][0029][0030][0031][0032]设可得各项如下：
[0033]n
x
＝((((c1c2c3
‑
s1s3)c4
‑
c1s2s4)c5
‑
(c1c2s3+s1c3)s5)c6
‑
c1c2c3
‑
s1s3s4+c1s2c4s6c7+
‑
c1c2c3
‑
s1s3c4
‑
c1s2s4s5
‑
c1c2s3+s1c3c5s7；
[0034]n
y
＝((((s1c2c3+c1s3)c4
‑
s1s2s4)c5
‑
(s1c2s3
‑
c1c3)s5)c6
‑
s1c2c3+c1s3s4+s1s2c4s6c7+
‑
s1c2c3+c1s3c4
‑
s1s2s4s5
‑
s1c2s3
‑
c1c3c5s7；
[0035]n
z
＝((
‑
(s2c3c4+c2s4)c5+s2s3s5)c6
‑
(
‑
s2c3s4+c2c4)s6)c7+((s2c3c4+c2s4)s5+s2s3c5)s7；
[0036]o
x
＝(
‑
(((c1c2c3
‑
s1s3)c4
‑
c1s2s4)c5
‑
(c1c2s3+s1c3)s5)c6+((c1c2c3
‑
s1s3)s4+c1s2c4)s6)s7+(
‑
((c1c2c3
‑
s1s3)c4
‑
c1s2s4)s5
‑
(c1c2s3+s1c3)c5)c7；
[0037]o
y
＝(
‑
(((s1c2c3+c1s3)c4
‑
s1s2s4)c5
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，其特征在于，包括：基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人；将虚拟六轴机器人的第三轴设为臂型角ω，重建虚拟六轴机器人的D
‑
H参数模型，以及建立七轴有偏置机器人与虚拟六轴机器人的关节对应关系；对于给定的和有偏置七轴机器人的一个探测点θ7‑
predict
，计算出将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的一组关节角[θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6‑
result
]；计算abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)，其中，abs表示绝对值；对于每一个探测点θ7‑
predict
，均计算对应的abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)，确定所有abs(θ7‑
predict
‑
θ6‑
result
)中的最小值对应的θ7‑
predict
为目标θ7‑
predict
；基于目标θ7‑
predict
，采用数值迭代方法，确定有偏置七轴机器人的一组最优关节角。2.根据权利要求1所述的有偏置七轴机器人实时逆解算法，其特征在于，所述基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人，包括：建立的虚拟六轴机器人与有偏置七轴机器人的对应关节角度相等，虚拟六轴机器人的基坐标系{0}与有偏置七轴机器人的坐标系{1}原点重合、与有偏置七轴机器人坐标系{0}的方向重合。3.根据权利要求1所述的有偏置七轴机器人实时逆解算法，其特征在于，所述对于给定的和有偏置七轴机器人的一个探测点θ7‑
predict
，计算出包括：在θ7的角度区间范围内选择一个探测点θ7‑
predict
，有偏置七轴机器人坐标系{5}的位置T5为：将坐标系{6}的姿态和坐标系{5}的位置融合，得到新的坐标系{P}，坐标系{P}的原点位于有偏置七轴机器人的坐标系{5}原点处；所述将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的一组关节角[θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6‑
result
]，包括：其中，ω为给定的臂型角，Bit[3]为虚拟六轴机器人的关节属性。4.根据权利要求3所述的有偏置七轴机器人实时逆解算法，其特征在于，所述所述将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的一组关节角[θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6‑
result
]，包括：
对于满足piper准则的虚拟六轴机器人，当中的数值已知时，可通过下列方程求解[θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6]：其中，和均为齐次变换矩阵；基于上述方程，依次求解θ3、θ1、θ2、θ5、θ4和θ6，分别对应有偏置七轴机器人的θ4、θ1、θ2、θ6、θ5和θ7；其中，求解出的[θ1、θ2、θ3、θ4、θ5和θ6]有八组解，根据给定的关节属性，确定对应的一组解。5.根据权利要求4所述的有偏置七轴机器人实时逆解算法，其特征在于，还包括：定义θ3的角度为肘...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋宝，唐小琦，陈晨，王国栋，周向东，刘永兴，熊硕，漆满江，陈立林，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：