[发明专利]一种七自由度协作机器人构型优化综合方法

权利要求书

1.一种七自由度协作机器人构型优化综合方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：建立七自由度机器人运动学模型及运动学性能评价指标；

步骤二：对七自由度机器人进行构型综合，将七自由度机器人拆分为“肩肘”和“腕”两部分，并利用步骤一中的运动学性能评价指标分别对“肩肘”部和“腕”部进行构型综合，获得最优的“肩肘”部构型和最优的“腕”部构型，并通过构型优化综合，将最优的“肩肘”部构型和最优的“腕”部构型分别组合，并对组合后的各种七自由度机器人构型进行评估，获得最优的七自由度构型；

步骤三：对步骤二中获得的最优七自由度构型进行尺寸优化，获得七自由度机器人最优构型参数。

2.根据权利要求1所述的七自由度协作机器人构型优化综合方法，其特征在于：

步骤一中，首先通过修改的Denavit Hartenberg(DHm)参数化建模方法建立机器人运动学模型，然后通过所述运动学模型及雅克比矩阵，求解结构长度指标和全局性能指标。

3.根据权利要求2所述的七自由度协作机器人构型优化综合方法，其特征在于：

步骤一中，建立机器人运动学模型过程如下：

七自由度冗余机器人看成由八个连杆和七个关节组成，DHm参数化建模方法通过连杆转角α_i-1，连杆长度a_i-1，连杆偏距d_i，关节角θ_i四个参数描述连杆的运动特性，其中，连杆转角α_i-1和连杆长度a_i-1描述连杆i-1本身的运动特性，连杆偏距d_i和关节角θ_i描述连杆i-1和连杆i之间的联接关系；

坐标系O_i-x_iy_iz_i相对于坐标系O_i-1-x_i-1y_i-1z_i-1的连杆变换通式为：

上式(1)中cθ_i＝cosθ_i，sθ_i＝sinθ_i，cα_i-1 ＝cosα_i-1，sα_i-1 ＝sinα_i-1 ；

七自由度机器人末端的位姿可以通过连杆的齐次变换矩阵连乘获得：

上式(2)中，分别表示姿态矩阵和位置矩阵；

上述齐次变换矩阵可表示为广义矢量形式：

上式(3)中，t是6×1矢量，表示机器人末端在笛卡尔坐标系下的位姿信息，矢量p＝(p_x,p_y,p_z)^T和分别表示机器人末端的位置信息和姿态信息；

机器人关节空间速度到机器人笛卡尔空间速度的映射可以通过机器人雅克比矩阵表示

t＝JΘ (4)；

其中J表示机器人的雅克比矩阵，表示机器人关节空间速度，θ_i表示第i个关节的角速度。

4.根据权利要求3所述的七自由度协作机器人构型优化综合方法，其特征在于：

步骤一中，结构长度指标Q_L计算如下：

上式(5)和(6)中，Q_L为结构长度指标，V表示机器人的可达空间体积，L为机器人连杆的总长度。

5.根据权利要求3所述的七自由度协作机器人构型优化综合方法，其特征在于：

步骤一中，全局性能指标η计算如下：

上式(7)和(8)中，κ_F表示基于Frobenius(罗贝尼乌斯)范数的雅克比矩阵的条件数，tr(g)表示矩阵的迹，n为雅克比矩阵的维数；

实际计算时，全局性能指标通过离散方法获得，具体为：

上式(9)中，m为离散点的数值；

当ΔV_i≡ΔV时，上式变成：