[发明专利]一种无传感器的机器人碰撞检测保护装置及方法无效
| 申请号： | 201210003782.5 | 申请日： | 2012-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN103192413A | 公开（公告）日： | 2013-07-10 |
| 发明（设计）人： | 曲道奎;徐方;李学威;李邦宇;邹风山;贾凯;刘晓帆;宋吉来 | 申请（专利权）人： | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 |
| 主分类号： | B25J19/06 | 分类号： | B25J19/06;B25J19/04 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 传感器 机器人 碰撞 检测 保护装置 方法 | ||
1.一种无传感器的机器人碰撞检测保护方法，包括有一机器人，所述机器人包括有一规划的状态，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
所述机器人内的一参数设置模组设置机器人防护保护装置的参数，所述参数包括有一预设阈值；
所述机器人内的一观测模组实时监测所述机器人工作时受到的扰动力，计算出未知扰动，并估计出所述机器人在下一时刻的运动状态；
所述机器人内的一计算模组根据所述观测模组计算的结果计算出机器人下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值；
所述机器人内的一判断模组判断所述机器人在下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值是否大于所述预设阈值；
所述机器人内的一执行模组在所述判断模组判断出所述机器人在下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值大于所述预设阈值时，驱使所述机器人停止工作。
2.如权利要求1所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述观测模组为一Luenberger扰动观测器。
3.如权利要求2所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述Luenberger扰动观测器为一高增益K-滤波器的观测器。
4.如权利要求2所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述机器人内的一优化模组对所述Luenberger扰动观测器训练，使所述Luenberger扰动观测器计算出的各参数的权值得到优化。
5.如权利要求4所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述优化模组为一神经元网络，所述神经元网络采用三层网络、误差后向反馈的BP算法。
6.如权利要求5所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述三层网络包括一输入层、一隐藏层及一输出层。
7.一种无传感器的机器人碰撞检测保护装置，包括有一机器人，所述机器人包括有一规划的状态，其特征在于：所述机器人包括：
一参数设置模组，用于设置机器人防护保护装置的参数，所述参数包括有一预设阈值；
一观测模组，用于实时监测所述机器人工作时受到的扰动力，计算出未知扰动，并估计出所述机器人下一时刻的运动状态；
一计算模组，用于根据所述观测模组计算的结果计算出机器人下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值；
一判断模组，用于判断所述机器人在下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值是否大于所述预设阈值；
一执行模组，用于在所述判断模组判断出所述机器人在下一时刻的运动状态与机器人规划的状态之间的差值大于所述预设阈值时，驱使所述机器人停止工作。
8.如权利要求1所述的无传感器的机器人碰撞检测保护装置，其特征在于：所述观测模组为一Luenberger扰动观测器。
9.如权利要求8所述的无传感器的机器人碰撞检测保护装置，其特征在于：所述Luenberger扰动观测器为一高增益K-滤波器的观测器。
10.如权利要求8所述的无传感器的机器人碰撞检测保护方法，其特征在于：所述机器人包括有一优化模组，所述优化模组用于对所述Luenberger扰动观测器训练，使所述Luenberger扰动观测器计算出的各参数的权值得到优化。
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