基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置制造方法及图纸

本公开提供一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置。所述方法包括：确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹；在机械臂在激励轨迹下运动的过程中，多次采集多个关节的关节角度、关节角速度、关节角加速度、温度和关节力矩；对关节力矩进行分解，获得关节线性力和关节摩擦力；根据关节角度、关节角速度、关节角加速度和关节线性力，获得关节线性力参数；根据关节线性力、关节摩擦力、关节角速度和温度，确定关节摩擦力参数；根据关节线性力参数和关节摩擦力参数，获得机械臂动力学模型。根据本公开，能够提升求解过程的准确性，且简化求解过程，减少非线性参数的求解，并简化实验过程。简化实验过程。简化实验过程。

【技术实现步骤摘要】
基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置


[0001]本公开涉及机器人技术，尤其涉及一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置。

技术介绍

[0002]机械臂动力学参数辨识主要包含两个部分线性参数部分(惯性参数、科里奥利和向心力参数、重力参数)与非线性摩擦参数，其中非线性摩擦参数受到温度、速度、负载的影响，目前辨识二者的方法有：(1)整体线性参数辨识：将非线性摩擦模型线性化简化，进而构建机械臂整体线性动力学模型，最后通过最小二乘、加权最小二乘、迭代加权最小二乘、极大似然或保证物理参数一致性的凸优化约束等方法求得动力学参数；(2)整体非线性参数辨识：基于神经网络、遗传算法、粒子群算法等非线性回归算法对整体机械臂动力学模型进行参数辨识；(3)线性、非线性参数分别辨识：首先单独辨识摩擦参数，通过各个关节单独进行多次不同速度的匀速正向与方向运动，并基于采集到的数据完成各个关节独立的非线性参数辨识，之后在此基础上再进行线性参数的辨识。
[0003]其中方案(1)因为简化摩擦参数为线性模型，所以准确性较低；方案(2)对于六自由度机械臂因为需要同时优化70个以上的非线性参数，所以容易造成过约束问题，而降低模型准确性；方案(3)虽然准确度较高，但是实验过程繁琐，且若要完成关节摩擦力的温度补偿，则每一个关节都需要完成多次实验，且需要反复启停机械臂，等待机械臂降温，流程较为繁琐。
[0004]公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本公开实施例提供一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法及装置，能够在非匀速轨迹执行之后，分离关节线性力和关节摩擦力，并基于分离后的关节线性力和关节摩擦力分别求解关节线性力参数和关节摩擦力参数，提升求解过程的准确性，且简化求解过程，减少非线性参数的求解，并简化实验过程。
[0006]本公开实施例的第一方面，提供一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法,包括：确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹；
[0007]在机械臂在所述激励轨迹下运动的过程中，多次采集所述机械臂的多个关节的关节角度、关节角速度、关节角加速度、温度和关节力矩；
[0008]对所述关节力矩进行分解，获得关节线性力和关节摩擦力；
[0009]根据所述关节角度、关节角速度、关节角加速度和所述关节线性力，获得关节线性力参数；
[0010]根据所述关节线性力、所述关节摩擦力、所述关节角速度和所述温度，确定关节摩
擦力参数；
[0011]根据所述关节线性力参数和关节摩擦力参数，获得机械臂动力学模型。
[0012]根据本公开的实施例，确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹，包括：
[0013]根据公式根据公式确定所述激励轨迹，其中，t
f
为周期，w
f
为基频，且w
f
＝2π/t
f
，N
f
为谐波数量，j为周期数，t
+
为时间参数，且t
+
∈[0,t
f
]，q
i+
(t
+
)表示第i个关节在t
+
时刻的关节角度，为正弦函数振幅，为余弦函数振幅，为余弦函数振幅，
[0014]根据本公开的实施例，所述激励轨迹的边界条件为q(0)＝q(t
f
)＝q
init
，以及其中，q(0)为各个关节在0时刻的关节角度，q(t
f
)为各个关节在周期时刻的关节角度，q
init
为各个关节的起始位置，为各个关节在0时刻的关节角速度，为各个关节在周期时刻的关节角度，为各个关节在0时刻的关节角加速度，为各个关节在周期时刻的关节角加速度；
[0015]所述激励轨迹的分离条件为其中，其中，为第n个周期中，第
‑
t
‑
+2t
f
时刻的关节角度，为与激励轨迹相反的轨迹的第n个周期中第
‑
t
‑
时刻的关节角度，t
‑
∈[t
f
,2t
f
]。
[0016]根据本公开的实施例，根据以下优化条件进行参数优化，获得正弦函数振幅，余弦函数振幅：min，，其中，，，，
‑
为实测的s组关节角度、关节角速度、关节角加速度数据，
‑
为实测的s组关节线性力数据，
‑
为s组线性参数，为线性变换后的关节的参数，为条件数函数，表示的限制条件的数量，为关节角度最大值、为关节角度最小值、为关节角速度最大值、为关节角速度最小值、为关节角加速度最大值、为关节角加速度最小值，为t时刻的关节角度，为t时刻的关节角速度，为t时刻的关节角加速度。
[0017][0018][0019][0020][0021][0022]根据本公开的实施例，对所述关节力矩进行分解，获得关节线性力和关节摩擦力，包括：
[0023]根据公式对关节力矩τ进行分解，获得关节线性力其中，τ
+
为机械臂在所述激励轨迹下运动的过程中采集的关节力矩，τ
‑
为机械臂在所述激励轨迹的相反轨迹下运动的过程中采集的关节力矩；
[0024]根据公式对关节力矩τ进行分解，获得关节摩擦力
[0025]根据本公开的实施例，根据所述关节角度、关节角速度、关节角加速度和所述关节线性力，获得关节线性力参数，包括：
[0026]通过以下规划条件的半定规划方法确定关节线性力参数：
[0027]min u
[0028]m
i
>0
[0029]I
a,i
>0
[0030]s.t.β
UB
≥β≥β
LB
[0031][0032]其中，u为观察转矩与关节线性力数据w之间的残差，m
i
为第i个关节的连杆质量，I
a,i
为第i个关节的转动惯量，β＝[β
b
,β
d
]，为关节角度q、关节角速度关节角加速度与所述关节线性力τ
MCG
之间的线性系数，β
LB
为β的下界，β
UB
为β的上界，表示矩阵是正定矩阵，其中，W＝Q1R1，Q1和R1为W进行QR分解后获得的矩阵，D(δ,β
d
)由D
β,i
(β
b
,β
d
)线性变换获得，其中，δ为线性系数，
[0033]其中，
[0034]为第i个关节的连杆的惯性张量，
[0035]r
i
≡[r
i,x
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于参数分离的机械臂动力学参数辨识方法，其特征在于，包括：确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹；在机械臂在所述激励轨迹下运动的过程中，多次采集所述机械臂的多个关节的关节角度、关节角速度、关节角加速度、温度和关节力矩；对所述关节力矩进行分解，获得关节线性力和关节摩擦力；根据所述关节角度、关节角速度、关节角加速度和所述关节线性力，获得关节线性力参数；根据所述关节线性力、所述关节摩擦力、所述关节角速度和所述温度，确定关节摩擦力参数；根据所述关节线性力参数和关节摩擦力参数，获得机械臂动力学模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定对于机械臂的基于五阶傅里叶函数的激励轨迹，包括：根据公式确定所述激励轨迹，其中，t
f
为周期，w
f
为基频，且w
f
＝2π/t
f
，N
f
为谐波数量，j为周期数，t
+
为时间参数，且t
+
∈[0,t
f
]，q
i+
(t
+
)表示第i个关节在t
+
时刻的关节角度，为正弦函数振幅，q
init
(n)表示第n个关节的起始位置，为余弦函数振幅，为余弦函数振幅，3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述激励轨迹的边界条件为q(0)＝q(t
f
)＝q
init
，以及其中，q(0)为各个关节在0时刻的关节角度，q(t
f
)为各个关节在周期时刻的关节角度，q
init
为各个关节的起始位置，为各个关节在0时刻的关节角速度，为各个关节在周期时刻的关节角度，为各个关节在0时刻的关节角加速度，为各个关节在周期时刻的关节角加速度；所述激励轨迹的分离条件为其中，其中，为第n个周期中，第
‑
t
‑
+2t
f
时刻的关节角度，为与激励轨迹相反的轨迹的第n个周期中第
‑
t
‑
时刻的关节角度，t
‑
∈[t
f
,2t
f
]。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下优化条件进行参数优化，获得正弦函数振幅，余弦函数振幅：min，，
其中，，，，
‑
为实测的s组关节角度、关节角速度、关节角加速度数据，
‑
为实测的s组关节线性力数据，
‑
为s组线性参数，为线性变换后的关节的参数，为条件数函数，表示的限制条件的数量，为关节角度最大值、为关节角度最小值、为关节角速度最大值、为关节角速度最小值、为关节角加速度最大值、为关节角加速度最小值，为t时刻的关节角度，为t时刻的关节角速度，为t时刻的关节角加速度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述关节力矩进行分解，获得关节线性力和关节摩擦力，包括：根据公式对关节力矩τ进行分解，获得关节线性力其中，τ
+
为机械臂在所述激励轨迹下运动的过程中采集的关节力矩，τ
‑
为机械臂在所述激励轨迹的相反轨迹下运动的过程中采集的关节力矩；根据公式对关节力矩τ进行分解，获得关节摩擦力6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关节角度、关节角速度、关节角加速度和所述关节线性力，获得关节线性力参数，包括：通过以下规划条件的半定规划方法确定关节线性力参数：min um
i
>0I
a,i

【专利技术属性】
技术研发人员：段星光，温浩，李建武，付雯，陈嘉杰，陈少南，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：