一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法技术

本发明专利技术属于机械臂控制领域，涉及一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法。本发明专利技术包括：在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置等。本发明专利技术能在线实时估计环境刚度，并有效抑制力传感器中的干扰，增加了柔顺控制的稳定性，可使通用的工业机械臂具有柔顺能力，完成如轮廓跟踪、研磨、去毛刺及装配等多种复杂任务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械臂控制领域，涉及一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法。
技术介绍
在工业机械臂的许多应用中，如轮廓跟踪、研磨、去毛刺和装配任务，机械臂末端需要与刚性环境接触。为了成功执行这些任务，必须精确控制机械臂的位置与接触力，使机械臂在接触时具有一定水平的柔顺能力。更具体的说，在需要高性能的任务中，对机械臂与环境之间产生的接触力进行最优化对于保证稳定性并完成期望操作任务而言，是至关重要的。最近的研究表明，机械臂的柔顺控制已经成为机器人发展中的中心问题。高性能的力控制结构是直接在机械臂的各个轴上作用电机力矩，但通用的工业机械臂是通过运动控制板卡进行控制的，其只提供位置控制模式。而且，工业机械臂通常是进行离线轨迹规划，一旦机械臂开始执行轨迹后，便不能更改轨迹。所以，通用工业机械臂的灵活性差，很难完成柔顺控制这样的复杂任务。所以，对通用的商业工业机械臂进行简单快捷地改造，在机械臂的腕部安装力/力矩传感器，设计力/位置混合控制算法，使其具备柔顺控制的能力，完成更多复杂的任务。但是，在物理交互控制中，一个主要的挑战是环境刚度未知或环境中有不可预测的干扰。而且，在工业环境中，力传感器直接采集的信号中通常包含热噪声、环境噪声等其他噪声，导致输出信号偏离真实值，甚至会影响力控制性能。本专利技术提供了一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，可使通用工业机械臂具有同时控制机械臂末端力与位置的能力，而且本专利技术可以有效抑制力传感器的噪声干扰，并能在线实时估计环境刚度，增加柔顺控制的稳定性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种克服通用工业机械臂灵活性差、抗干扰能力差的缺陷，通过对其简单改造，使工业机械臂具有稳定的柔顺控制能力的基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法。本专利技术的目的是这样实现的：一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，包括如下步骤：(1)在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；(2)根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；(3)根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；(4)根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置；(5)根据真实的接触力信息与机械臂末端的当前位置，使用递推最小二乘法实时在线计算接触环境的刚度；(6)并行计算位置控制器与力控制器，得到机械臂末端最终的期望位置，使用六自由度机械臂逆运动学计算机械臂各轴的期望位置；(7)使用工业机械臂运动控制卡的位置跟踪模式，实现通用工业机械臂的力/位置混合控制。所述的实际接触力的数学模型具体为：(2.1)建立机械臂末端执行器及力传感器的坐标系；(2.2)设任务过程中，忽略加速度引起的惯性力与力矩的影响，补偿重力与重力矩的影响，得到实际的环境接触力与力矩的数学模型： R E C 0 0 R E C F E E M E E = R S C 0 R S C [ S ( r C S C ) - S ( r C E C ) ] R S C F S S M S S 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；(2)根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；(3)根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；(4)根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置；(5)根据真实的接触力信息与机械臂末端的当前位置，使用递推最小二乘法实时在线计算接触环境的刚度；(6)并行计算位置控制器与力控制器，得到机械臂末端最终的期望位置，使用六自由度机械臂逆运动学计算机械臂各轴的期望位置；(7)使用工业机械臂运动控制卡的位置跟踪模式，实现通用工业机械臂的力/位置混合控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；(2)根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；(3)根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；(4)根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置；(5)根据真实的接触力信息与机械臂末端的当前位置，使用递推最小二乘法实时在线计算接触环境的刚度；(6)并行计算位置控制器与力控制器，得到机械臂末端最终的期望位置，使用六自由度机械臂逆运动学计算机械臂各轴的期望位置；(7)使用工业机械臂运动控制卡的位置跟踪模式，实现通用工业机械臂的力/位置混合控制。2.根据权利要求1中所述的一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，其特征在于：所述的实际接触力的数学模型具体为：(2.1)建立机械臂末端执行器及力传感器的坐标系；(2.2)设任务过程中，忽略加速度引起的惯性力与力矩的影响，补偿重力与重力矩的影响，得到实际的环境接触力与力矩的数学模型： R E C 0 0 R E C F E E M E E = R S C 0 R S C [ S ( r C S C ) - S ( r C E C ) ] R S C F S S M S S + m - R W C S ( r C E C ) R W C g W ]]>其中，为环境接触力与力矩，为六维力传感器测量的力与力矩，gW是相对世界坐标系的重力加速度，m为末端执行器的质量；是坐标系Σj相对于坐标系Σi的旋转矩阵，其中，设E为末端执行器与环境的接触点，坐标系为ΣE，力/力矩传感器的质心为S，传感器坐标系位ΣS，末端执行器的质心为C，坐标系ΣC，世界坐标系定义为ΣW；S(b)＝Sb为向量b的斜对称算子，为末端执行器质心C到力传感器质心S的向量在末端执行器坐标系中的表示，为末端执行器质心C到环境接触点E的向量在末端执行器坐标系中的表示。3.根据权利要求1中所述的一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法，其特征在于：所述的计算实际接触力的卡尔曼滤波器具体为：(3.1)在系统中加入力的变化速度的影响，取扩展状态向量和测量向量分别为： x = F S T M S T F E T M E T F · S T M · S T F · E T M · E T T ]]> y = F S T M S T F E T M E T T ]]>(3.2)连续线性系统模型与测量模型为： x · ( t ) = A 0 x ( t ) + w x ]]>y(t)＝H0x(t)+D0g+vy(3.3)取离散状态变量与离散量测向量为： x k = F S , k T M S , k T F E , k T M E , k T ΔF S , k T ΔM S , k T ΔF...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏桂华，李超，朱齐丹，谢心如，蔡成涛，吕晓龙，张智，郑越，班瑞阳，刘志林，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23