[发明专利]一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法

说明书

本发明属于智能感知相关技术领域，其公开了一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法，该方法包括以下步骤：(1)提供人机协作系统；(2)牵引机器人进行示教，人机协作系统的六维力传感器及电机编码器分别测量操作者施加的力信息及机器人各个关节的角度及角速度，进而计算机通过机器人运动学计算得到机器人末端的速度及位姿；(3)基于步骤(2)得到的信息，采用稀疏贝叶斯学习算法预测下一时刻操作者期望机器人运动的位置及姿态，并根据预测结果在线调整阻抗控制器的阻抗参数及设计线性二次型调节器来补偿关节力矩。本发明提高了机器人的顺应性及示教精度，降低了操作者的示教难度。

技术领域

本发明属于智能感知相关技术领域，更具体地，涉及一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法。

背景技术

目前，采用工业机器人进行自动化工作在工业领域得到了广泛的应用，但是在许多工序中无法完全地实现自动化，例如对于复杂零件的装配工作通常需要熟练的工人来完成，因为目前没有合适的控制策略可以让机器人具备和人类完全一样的经验。因此，人与机器人协同作业系统在近年来得到了广泛的关注，该方案可以将人类的经验与机器人控制系统相结合，从而弥补机器人在某些方面的不足。除此之外，人与机器人协同作业系统也可以作为外力辅助设备，例如协助人类搬运较重的货物到指定位置。目前，在人与及机器人协同作业中主要采用阻抗控制框架来实现，其中一个重要的衡量指标是人与机器人协同中机器人的柔顺性。

然而，如何保证机器人的柔顺性是人与机器人协同作业任务中的一个难点。机器人的阻抗控制参数应当与操作者的意图相匹配，即能够主动地去顺应操作者的操作要求，尽管可以通过测量设备实时获取操作者意图，但这通常是滞后的，无法达到最优的顺应状态。同时，由于引入了阻抗控制框架，相当于给控制系统加入了一个二阶延时，这也会在一定程度上对顺应性及轨迹跟踪精度带来影响。相应地，本领域存在着发展一种顺应性较高的高顺应性人引导机器人协同作业的方法的技术需求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法，其基于现有人与机器人协同作业的工作特点，研究及设计了一种顺应性较高的高顺应性人引导机器人协同作业的方法。该方法通过预测操作者的操作意图，并根据此操作意图实时调整阻抗参数及补偿关节驱动力矩，能够有效地提升机器人的柔顺性，提高了效率，降低了能耗，保证了精度。此外，基于所述机器人来确定所述整体叶盘相对于所述机器人的最优姿态，并通过调整三自由度夹具来使所述整体叶盘到达所述最优姿态，由此提高了磨抛精度和效率。

为实现上述目的，本发明提供了一种高顺应性人引导机器人协同作业的方法，该方法包括以下步骤：

(1)提供人机协作系统，所述人机协作系统包括机器人、电机编码器、六维力传感器、末端执行器、工控机及计算机，所述六维力传感器的一端连接于所述机器人，所述末端执行器可拆卸地连接于所述六维力传感器的另一端；所述电机编码器设置在所述机器人的伺服电机上；所述工控机连接于所述计算机，所述电机编码器、所述伺服电机及所述六维力传感器分别连接于所述工控机；

(2)操作者牵引所述机器人进行示教，所述六维力传感器及所述电机编码器分别测量操作者施加的力信息及所述机器人各个关节的角度及角速度，测量得到的所述力信息、所述角度及所述角速度通过所述工控机传输给所述计算机，进而所述计算机根据接受到的数据通过机器人运动学计算得到所述机器人末端的速度及位姿；

(3)基于步骤(2)得到的信息，采用稀疏贝叶斯学习算法预测下一时刻操作者期望所述机器人运动的位置及姿态，并根据预测结果在线调整阻抗控制器的阻抗参数及设计线性二次型调节器来补偿关节力矩，由此提高机器人柔顺性。

进一步地，步骤(3)后还包括重复步骤(2)至步骤(3)，直至整个人与机器人协同作业任务完成的步骤。

进一步地，所述伺服电机工作在力矩控制模式下，通过所述计算机上的simulink程序来控制所述伺服电机，由此实现所述机器人各个关节的精确控制。