[发明专利]一种肩关节康复机器人参数标定方法

权利要求书

1.一种肩关节康复机器人参数标定方法，其特征在于，

获取康复机器人不同关节角度，输入至预先构建的指数积运动学模型，所述预先构建的指数积运动学模型用于输出机器人末端位姿；将机器人末端位姿输入至预先构建的末端位置误差模型，通过对末端位置全局灵敏度分析获取机器人运动学参数的取舍情况；将保留的运动学参数输入至预先构建的降维指数积运动学误差模型，输出机器人末端位姿误差；将获得的机器人末端位姿误差输入至预先构建的面约束下降维指数积运动学误差模型，输出康复机器人的某关节在面约束下的末端位姿误差；对康复机器人的某关节在面约束下的末端位姿误差基于利用线搜索的LM算法进行运动学参数标定；

所述降维指数积运动学误差模型的构建过程为：

根据康复机器人运动学的指数积公式，将机器人末端初始位姿g_st(0)表示为常旋量的指数形式，得到康复机器人的理论运动学模型的表达形式；

根据康复机器人的理论运动学模型的表达形式，得到康复机器人理论运动学误差模型，分析机器人末端位姿误差的组成部分，得到康复机器人理论运动学误差模型的简化模型；

根据指数积运动学模型构建过程中所得的关节旋量坐标理论值与实际值之间的伴随变换关系，建立肩关节康复机器人的实际运动学模型；

根据所求得的实际运动学模型，对其取微分建立康复机器人的运动学误差模型；

将sobol算法引入所述末端位置误差模型中对运动学参数进行全局灵敏度分析，求得对机器人末端误差影响情况；

根据所得的误差影响情况，将影响程度较小的运动学参数剔除，求解剔除相关的运动学参数后的各旋转关节的旋量坐标，建立相对于工具坐标系的降维指数积运动学误差模型：

其中，y为在工具坐标系下机器人的末端位姿误差向量，J为在工具坐标系下机器人末端位姿误差与运动学参数误差的映射矩阵，为机器人运动学参数误差向量。

2.根据权利要求1所述的肩关节康复机器人参数标定方法，其特征在于，所述指数积运动学模型的构建过程为：

建立肩关节康复机器人的各连杆坐标系；根据所建立的各连杆坐标系，确定机器人末端初始位姿g_st(0)，各关节旋转轴方向的单位矢量w_i以及其反对称矩阵并引入各旋转关节的运动旋量矩阵以及其旋量坐标ξ_i；根据指数映射关系，利用Rodriguez公式计算各旋转关节的旋量矩阵指数并确定各旋转关节的刚体位姿变换矩阵将各旋转关节的刚体位姿变换矩阵进行组合，得到康复机器人运动学的指数积公式。

3.根据权利要求1所述的肩关节康复机器人参数标定方法，其特征在于，所述末端位置误差模型通过所述康复机器人运动学的指数积公式，推导得到，末端位置误差模型的表达式为：

其中P^E(1),P^E(2),P^E(3)分别代表末端位置x,y,z轴的误差。

4.根据权利要求1所述的肩关节康复机器人参数标定方法，其特征在于，所述面约束下降维指数积运动学误差模型的构建过程为：

根据平面约束模型的建模原理，建立机器人基于平面约束的降维误差模型；

根据所建立的基于平面约束的降维误差模型，在机器人关节m处受到平面约束时，建立从基座到关节m的约束运动学误差模型；

根据所建立的基于平面约束的降维误差模型，在机器人关节m处受到平面约束时，建立从关节m到末端的约束运动学误差模型；

综合从基座到关节m的约束运动学误差模型和从关节m到末端的约束运动学误差模型，建立从基座到末端的约束运动学误差模型：

⁰y_n＝⁰J_n·⁰x_n

其中,⁰y_n代表在平面约束下机器人末端的位姿误差，⁰J_n代表从基座到末端的雅可比矩阵，⁰x_n代表机器人的运动学参数。

5.根据权利要求1所述的肩关节康复机器人参数标定方法，其特征在于，所述对康复机器人的某关节在面约束下的末端位姿误差基于利用线搜索的LM算法进行运动学参数标定的过程为：

使用激光跟踪仪来测量机器人末端位姿的实际值，根据所建立的指数积运动学模型来计算对应末端位姿的理论值，将两者之差作为末端位姿误差；

采用线搜索的Levenberg-Marquardt方法求解机器人运动学参数误差向量⁰x_n：

其中，为在参考坐标系下机器人的末端位姿误差向量，为在参考坐标系下机器人末端位姿误差与运动学参数误差的映射矩阵，代表矩阵的转置，对于n自由度机器人，I代表6(n+1)阶单位矩阵；

根据LM算法进行有限次迭代，得到满足精度要求的运动学参数，完成对机器人运动学参数的标定。