[发明专利]基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法

说明书

本发明属于工业机器人领域，具体涉及了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法，旨在解决运动控制误差的补偿算法固定不变，无法满足机械臂不同条件下的自适应误差补偿的问题。本发明包括：边缘服务器运行误差补偿算法求解补偿量，与控制程序融合生成具有误差补偿的控制指令。边缘侧发起加工任务时，与中心服务器交互确定是否更新或下发误差补偿算法；若中心服务器没有相应误差补偿算法，则通过数字孪生建模仿真平台构建相应机械臂及加工件仿真系统，对误差补偿算法仿真更新，并择优下发至边缘服务器，补偿运动控制量，生成具有误差补偿的运动控制指令。本发明实现对机械臂运动误差精准补偿，减少了复杂多变的工况对运动控制精度的影响。

技术领域

本发明属于工业机器人领域，具体涉及了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法。

背景技术

随着科技的进步与发展，机械臂的应用范围也越来越广泛，在实际生产环境中，加工精度决定产品的质量，因机械臂的控制存在逆向运动学求解问题，运动学参数的误差会影响到关节角度的求解，因此要提高机械臂加工精度就需要进行误差补偿。

传统的误差补偿方式对于不同任务的误差补偿需求差异性考虑不足，表现为误差补偿算法几乎固定不变，但随机械臂的不断使用、加工环境的变化，机械臂的精度降低、结构变化不可避免，这就需要误差补偿算法更具灵活性、环境适应性。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即运动控制误差的补偿算法固定不变，无法满足机械臂不同条件下的自适应误差补偿的问题，本发明提供了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统，该误差补偿系统包括中心服务器、边缘服务器和终端机械臂控制单元；

所述中心服务器，用于构建机械臂和加工件的数字孪生系统，并建立运动控制系统的误差补偿仿真环境；还用于根据加工要求，调用相应的机械臂控制程序，并调用不同的误差算法进行仿真择优，将获得的最优误差算法存储并发送至所述边缘服务器；

所述边缘服务器，基于所述最优误差算法以及实时的加工数据，获取误差补偿量，与相应运动控制程序融合生成具有误差补偿效果的控制指令后发送至所述终端机械臂控制单元；所述实时的加工数据包括实时的机械臂位姿信息和环境参数；

所述终端机械臂控制单元，用于获取实时的加工数据并发送至所述边缘服务器；还用于将所述具有误差补偿效果的控制指令发送至机械臂。

在一些优选的实施例中，所述中心服务器包括加工设备模型库、加工件模型库、误差补偿算法模型库和数字孪生建模仿真平台；

所述加工设备模型库，用于存储终端加工设备以及夹具的数字模型，并在完成加工任务后更新设备的模型信息；

所述加工件模型库，用于存储成品和半成品加工件的数字模型以及接收所述数字孪生建模仿真平台生成的新的模型或更新的原存储模型；

所述误差补偿算法模型库，用于存储针对不同加工任务的误差算法以及根据加工任务进行误差补偿算法择优与下发；

所述数字孪生建模仿真平台，基于图形化编辑语言，通过拖拽方式建立对运动控制进行误差补偿方法试验的仿真环境并进行各误差补偿算法的仿真择优以及构建加工设备模型和夹具模型。

在一些优选的实施例中，所述边缘服务器包括加工任务客户端、数据采集模块、数据处理模块、误差补偿模块、控制指令生成模块、误差补偿算法库和运动控制算法库；

所述加工任务客户端，为边缘侧人机交互的入口，用于根据加工任务选择运动控制算法，并发起任务加工操作；

所述数据采集模块，用于接收所述终端机械臂控制单元上传的实时的加工数据；

所述数据处理模块用于对所述实时的加工数据进行预处理，获得预处理数据；

所述误差补偿模块，基于所述预处理数据，调用相应的误差补偿算法求解误差补偿量；