[发明专利]一种六自由度仿人灵巧臂逆运动学的快速求解方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种六自由度仿人灵巧臂，尤其涉及一种六自由度仿人灵巧臂逆运动学的解析快速求解方法。

背景技术

仿人机器人要想替代人类完成各种作业，必须应拥有类人上肢的仿人灵巧臂。仿人灵巧臂的连杆构形和末端运动情况可用其自由度关节角来表示，灵巧臂的运动学可分正运动学和逆运动学，其中前者是根据灵巧臂各自由度关节角变化情况来求解灵巧臂目标连杆的位姿运动情况，即从关节角空间到笛卡尔空间的映射求解问题；后者逆运动学问题则相反，它是从笛卡尔空间到关节角空间的映射求解问题，仿人灵巧臂逆运动学求解问题是实现灵巧臂运动控制、作业空间分析及轨迹规划的基础。

对于机器人逆运动学问题求解目前常用的方法有通过数值方法如基于雅克比矩阵方法、神经网络方法和遗传算法等，其中基于雅克比矩阵如Newton-Raphson法、拟牛顿共轭梯度法等需要对雅克比阵求逆，存有雅克比矩阵奇异性问题，且算法初始状态的取值将影响算法的收敛速度和求解精度；神经网络方法是通过学习网络权、阈值参数建立机器人笛卡尔空间下连杆构形同各关节角度映射关系，但网络学习所需要的大量样本数据在实际中较难获取，且网络学习所需时间较长，不适宜实时控制；遗传算法(Genetic Algorithm，GA)求解逆运动学是利用其全局并行搜索特性，但常规遗传算法在解决优化问题时存有的早熟及收敛速度慢等缺陷降低了算法的优化性能，影响逆运动学问题求解精度.此外神经网络与专家系统、模糊逻辑及遗传算法相结合的一些混合技术也应用于机器人逆运动学问题求解中，但这些方法求取多自由度机器人逆运动学问题时需要高性能的计算配置和复杂的计算程序。上述方法通过数值迭代寻优求解机器人的逆运动学问题存有耗时较长，而且求解精度也得不到保证，不适宜应用于高精度、高实时性的机器人作业任务中。

除通过数值迭代方法求解机器人逆运动学问题外，还外一种是通过解析方法求解机器人逆运动学问题。解析法求解机器人逆运动学问题它不需数值迭代搜索寻优，直接由解析公式求得各关节角度理论值，因此具有速度快，精度高的优点，但解析法求解逆运动学较依赖于机器人特定机构的特有几何特征，适宜于求解某些结构简单工业机械臂的逆运动学，在结构复杂的仿人灵巧臂逆运动学问题中甚少应用。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明解决的技术问题是提供一种六自由度仿人灵巧臂逆运动学的快速求解方法，利用该方法求取逆运动学问题速度快，而且精度更高，能将仿人灵巧臂应用于高精度，高实时性的作业任务中。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是这样实现的：一种六自由度仿人灵巧臂逆运动学的快速求解方法，所述六自由度仿人灵巧臂由肩关节两个自由度、肘关节一个自由度、腕关节三个自由度、颈部以及连接于各关节间的连杆组成，尤其是，所述六自由度仿人灵巧臂逆运动学的快速求解方法包括如下步骤：

a、根据六自由度仿人灵巧臂的结构建立其关节结构模型，其中，肩心对应肩关节轴心，肘心对应肘关节轴心，腕心对应腕关节轴心，颈心对应颈部；

b、确定所述六自由度仿人灵巧臂目标连杆的位姿(p^ref，R^ref)；

c、根据所述目标连杆位姿通过解析法计算出六自由度仿人灵巧臂的逆运动学关节角矢量q，

所述步骤c中通过解析法计算逆运动学关节角矢量q的具体实现如下：

定义世界坐标系∑_W，所述肩关节、肘关节以及腕关节在世界坐标系下绕轴分别对应为y，x，x，z，x，y轴，[r_x r_y r_z]为以肩关节为原点的世界坐标系下腕心的位置坐标，肘关节角q₃由所述肩心、肘心以及腕心构成的三角关系求取，肩关节俯仰角q₁和偏摆角q₂由所述肩心、肘心、腕心和颈心构成的平面关系求取，分别采用如下等式：