申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2022-12-08

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115781764A

主分类号：B25J19/00

分类号：B25J19/00;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明公开了协作机器人共融能力测试任务及其综合评价方法，属于协作机器人性能测试与综合评价技术领域。包括以下步骤，S1、根据现有国家标准或国际标准，使用德菲尔法和皮尔逊相关系数方法遴选出协作机器人共融能力第一类评价指标；S2、通过K‑means算法的文本聚类过程，遴选出协作机器人共融能力第二类评价指标。S3、合并第一类和第二类评价指标，构建出一套主客观结合、系统完整、科学合理和前沿创新的协作机器人共融能力评价指标体系；S4、基于上述评价指标体系，结合协作机器人的实际应用与前沿探索，设计出五项协作机器人共融能力测试任务；S5、使用模糊网络分析法，对协作机器人共融能力测试任务进行综合评价。

主权项：1.协作机器人共融能力测试任务及其综合评价方法，其特征在于，包括步骤：S1：使用德菲尔法遴选出协作机器人共融能力第一类评价指标中的基本参数评价指标；S2：使用德菲尔法初选出机器人文献中的经典评价指标，计算各类指标下具体指标间的皮尔逊相关系数进行指标筛选，确定出灵活性性能指标x1类、基于影响系数的运动学性能指标x2类、基于影响系数的动力学性能指标x3类、全域性能指标x4类，具体步骤包括：S21：采集LBRiiwa14R820协作机器人在500种不同位形下的数据，利用Matlab进行指标数值计算；S22：计算各类指标下具体指标间的皮尔逊相关系数rij； 其中，Ii,k和Ij,k分别为Ii和Ij的第k个观测值，i＝1,2,···,n，j＝1,2,···,n，k＝1,2,···m，rij为第i个和第j个评价指标之间的皮尔逊相关系数；S23：设定临界值M为0.90，进行指标筛选以确定协作机器人共融能力第一类评价指标中的典型性能评价指标；S3：计算筛选前后协作机器人共融能力第一类评价指标数据协方差矩阵的迹，具体步骤包括： 其中，S1和S2分别表示评价指标数据定量筛选前后的协方差矩阵，trS1和trS2分别表示S1和S2的迹；S31：设定In0＝90％，对协作机器人共融能力第一类评价指标体系进行合理性检验；若In≥In0＝90％，则通过合理性检验；S4：通过基于K-means聚类算法的文本聚类过程，遴选出协作机器人共融能力第二类评价指标，具体步骤包括：S41：构建出由中英文文献组成的协作机器人共融能力评价指标文本集；S42：对上述协作机器人共融能力评价指标文本集进行预处理；S43：使用几率比进行特征降维，几率比计算公式为： 其中，pos表示正例文本集合，neg表示反例文本集合；正例出现条件下，特征项t出现概率越大；反例出现条件下，特征项t出现概率越小；几率比越大，特征项t对正确分类作用越大；S44：使用向量空间模型对上述文本集进行文本表示，并使用词频-逆文档频率数TF-IDF算法进行特征项赋权，其计算公式为： 其中，为特征项t在文本d中出现的频率，nt,d为特征项t在文本d中出现的次数，Nd为文本d中单词总数；为特征项t的逆文档频率，N为文本总数，nt为文本集中包含特征项t的文本数.为算法中的归一化因子；S44：计算文本间的余弦相似度，余弦相似度的计算公式为： 其中，xi和yi分别表示文本向量x和y在向量空间模型下某一维度的坐标；S45：使用K-means聚类算法对文本集进行文本聚类，再使用卡方独立性检验方法计算聚类后各类别文本下关联度排名前十三的特征词，以筛选出协作机器人共融能力第二类评价指标，卡方独立性检验方法的计算公式为： 其中，X2t,Hf为特征词t与类别Hm间的CHI值；Hm为聚类结果的第m类；N为文本总数；A为包含共融性能评价指标且属于类别Hm的文本记录数量；B为包含共融性能评价指标但不属于类别Hm的文本记录数量；C为不包含共融性能评价指标但属于类别Hm的文本记录数量；G为不包含共融性能评价指标且不属于类别Hm的文本记录数量；S5：合并协作机器人共融能力第一类和第二类评价指标，构建出协作机器人共融能力评价指标体系；S6：基于上述评价指标体系，结合协作机器人的实际应用与前沿探索，设计出五项协作机器人共融能力测试任务，具体步骤包括：S61：设计出协作机器人-协作机器人共融能力测试任务一，测试任务所含评价指标：静态协作、松协调运动控制、自适应阻抗控制、静态任务分配、实时通讯、碰撞检测、实时避障与运动规划；S62：设计出协作机器人-协作机器人共融能力测试任务二，测试任务所含评价指标：动态协作、紧协调运动控制、力位混合控制、动态任务分配、实时通讯、碰撞避免、实时避障与运动规划；S63：设计出协作机器人-人共融能力测试任务一，测试任务所含评价指标：非接触式人机交互、自主决策、任务规划与协调、运动规划、主动避碰、人体行为识别和人类意图理解；S64：设计出协作机器人-人共融能力测试任务二，测试任务所含评价指标：接触式人机交互、力位混合控制、自适应阻抗控制、人机协作、模仿学习、任务规划与协调、运动规划和主动避碰；S65：设计出协作机器人-环境共融能力测试任务，测试任务所含评价指标：作业环境建模、多模态信息融合与处理、非结构化环境下运动规划、实时避障、碰撞避免、碰撞检测、力位混合控制；控制方法：自适应阻抗控制和智能化控制二选一；机器人位姿估计方法：卡尔曼滤波算法和自适应互补滤波算法二选一；S7：根据协作机器人共融能力测试任务下各加分项、测试任务评价指标之间的依存与反馈关系，提出模糊网络分析法对协作机器人共融能力测试任务进行综合评价。

全文数据：

权利要求：

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