[发明专利]一种不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法

说明书

本发明属于机器人领域，公开了一种不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法，包括：步骤1：设计机器人所有关节的优化激励轨迹，驱动机器人开始运动；步骤2：测量机器人运动过程的关节运动数据，然后对所述关节运动数据进行平滑滤波；步骤3：建立机器人能量模型Y＝WX；步骤4：根据机器人能量模型得到动力学参数辨识模型将关节运动数据作为动力学参数估计模型的输入，输出机器人动力学参数集的辨识值本发明不依赖于关节角加速度，避免了由于差分运算放大关节角度测量噪声，进而导致参数辨识精度不高的问题。

技术领域

本发明属于机器人领域，具体涉及一种不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法。

背景技术

随着机器人技术在激光切割、精密电子等领域的应用，对机器人的性能提出了越来越高的要求。传统工业机器人伺服驱动器仅有的PID控制，无法满足机器人高速、高精度的运行要求。基于动力学模型的前馈补偿能够有效提升机器人动作速度和轨迹跟踪精度，并且动力学模型的描述越接近实际机器人的动力学特性，则对机器人性能的提升越明显。因此，对机器人的动力学特性进行明确建模并准确估计动力学参数对未来扩展机器人应用场景就显得至关重要。

目前，机器人动力学参数辨识主要包括如下几个步骤：首先计算机器人基参数集，并将机器人逆动力学模型改写为与基参数集线性相关的形式；然后驱动机器人跟踪激励轨迹，通过测量获取运行过程中机器人关节角度与力矩，采用合适的滤波算法对数据进行处理；最后基于滤波后的数据和改写后的逆动力学模型构建观测矩阵，利用估计算法完成动力学参数的估计。

然而，上述动力学参数辨识方法中逆动力学模型含有关节角加速度量，而机器人通常未在关节处装备角加速度传感器，一般是通过对关节角度进行二次差分计算角加速度，如中国专利CN109062051A《一种提高机器人动力学参数辨识精度的方法》中提出使用频域微分的方法计算关节角加速度，避免由于时域微分所引起的误差放大。但是，其辨识模型中仍然包含关节角加速度项，由于微分运算放大关节角度测量噪声，会导致参数辨识精度不高的问题。又如中国专利CN109249397A《一种六自由度不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法和系统》中提出根据能量守恒原理建立功率模型进行动力学参数辨识，不需要计算关节角加速度，降低了噪声对辨识结果的影响，但是其功率模型中仍存在由于微分运算所引起的噪声放大问题。现有的方法中都不可避免地放大了关节角度测量误差，进而影响动力学参数的辨识精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法，用以解决现有技术中为了规避角加速度而利用微分运算导致的参数辨识精度不高等问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种不依赖关节角加速度的机器人动力学参数辨识方法，包括如下步骤：

步骤1：设计机器人所有关节的优化激励轨迹，驱动机器人开始运动，其中，机器人的各关节分别按照各自的优化激励轨迹进行运动；

步骤2：测量机器人运动过程的关节运动数据，所述关节运动数据包括关节角度值、关节角速度值和关节力矩值，然后对所述关节运动数据进行平滑滤波；

步骤3：建立机器人能量模型Y＝WX，其中，Y表示关节运动数据矩阵，W表示回归矩阵，X表示动力学参数集；

步骤4：根据步骤3得到的机器人能量模型得到动力学参数辨识模型其中W⁺为W的伪逆矩阵，将步骤2得到的关节运动数据作为动力学参数估计模型的输入，输出机器人动力学参数集的辨识值

进一步的，所述步骤1先获得机器人激励轨迹，然后对激励轨迹进行优化得到优化激励轨迹；

其中激励轨迹采用傅里叶级数，通过式Ⅱ计算：