申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2022-03-03

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN114516050B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2022.06.07#实质审查的生效;2022.05.20#公开

摘要：一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统，使用基于反向传播神经网络的半参数摩擦力模型构建广义动量观测器估计机器人受到的外部作用力，通过提升机器人低关节速度下的摩擦力建模准确度，改善了观测器的外力估计精度，结合基于位形雅可比条件数的优化，得到了能有效抑制关节力矩噪声和建模误差对外力估计产生不良影响的机器人位形。满足了在不使用力力矩传感器的条件下机器人准确感知外力的需求。

主权项：1.一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法，其特征在于，根据拉格朗日法建立工业机器人的动力学模型；针对无附加力力矩传感器的工业机器人设计动力学参数激励轨迹；采集机器人在沿激励轨迹运动时的关节信息并结合机器人动力学模型，生成相应的观测矩阵和转矩矩阵并求解机器人动力学参数；通过近零速度下的特定对称位形机器人运动轨迹设计，得到关节摩擦力矩随关节速度变化的数据集，利用数据集训练反向传播神经网络，使得训练后的反向传播神经网络输出在近零速度附近的对应关节速度下的摩擦力矩，然后结合求解出的库伦-粘滞摩擦力模型构建半参数摩擦力模型，并通过数值计算方法得到机器人动力学模型中的惯性矩阵、科里奥利力、离心力矩阵和重力矩阵，结合半参数摩擦力模型构建得到广义动量观测器用于针对给定任务下估计机器人受到的外部作用力；所述的机器人动力学模型为：其中：Mq为惯性矩阵，为科里奥利力和离心力矩阵，Gq为重力矢量，f为摩擦力矩矢量，τ为机器人关节力矩，为关节角加速度矢量，为关节角速度矢量，q为关节角度矢量，也可以被称之为机器人的位形；经线性化简化后其中：即为单个采样点对应的观测矩阵，β为待辨识的动力学参数；所述的库伦-粘滞摩擦力模型为：其中：为第i关节在关节速度为时的关节摩擦力矩大小，fvi和fci为库伦-粘滞摩擦力模型中的粘滞摩擦系数和库仑摩擦系数；所述的半参数摩擦力模型为：其中：为临界速度，在临界速度内用反向传播神经网络建立摩擦力模型，在临界速度外使用现有的摩擦力模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统

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