机器人模型参数误差补偿方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人模型参数误差补偿方法，所述方法包括：建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；利用有效性判据剔除所有连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；判断有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；若是，则将有效连杆参数设置为目标参数；若否，则利用相关性判据将与有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到目标参数；利用目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。本申请能够提高机器人模型精度。本申请还公开了一种机器人模型参数误差补偿装置、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。

【技术实现步骤摘要】
机器人模型参数误差补偿方法、装置、电子设备及介质
本申请涉及机器人
，特别涉及一种机器人模型参数误差补偿方法、装置、一种电子设备及一种存储介质。
技术介绍
机器人在生产过程中存在加工和装配误差，此外，机器人在使用过程中由于碰撞和磨损也会导致机器人关节平移、旋转角度、垂直度、关节轴线平行度等方面出现偏差，最终导致末端执行器定位的实际位姿偏离设计位姿。为了提高末端定位精度，相关技术中通常建立对机器人运动学模型的参数误差同末端位姿误差模型对模型参数误差进行辨识，以便补偿模型参数误差。但是上述直接基于机器人运动学模型的误差补偿方式准确率较低。因此，如何提高机器人模型精度是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种机器人模型参数误差补偿方法、装置、一种电子设备及一种存储介质，能够提高机器人模型精度。为解决上述技术问题，本申请提供一种机器人模型参数误差补偿方法，该机器人模型参数误差补偿方法包括：建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和所述机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据；利用所述有效性判据剔除所有所述连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；判断所述有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；若是，则将所述有效连杆参数设置为目标参数；若否，则利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到所述目标参数；利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。可选的，所述机器人运动参数测量数据集包括模拟数据集和/或实测数据集；其中，所述模拟数据集为通过模拟机器人运动生成的运动参数测量数据集，所述实测数据集为机器人实际运动过程中生成的运动参数测量数据集；相应的，利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿包括：利用第一目标参数和/或第二目标参数对机器人模型参数误差进行补偿；其中，所述第一目标参数为利用所述模拟数据集对应的雅可比矩阵确定的目标参数，所述第二目标参数为利用实测数据集对应的雅可比矩阵确定的目标参数。可选的，所述雅可比矩阵为p为所述机器人运动参数测量数据集的数据数量，n为连杆参数数量；相应的，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据，包括：利用第一公式计算每一所述连杆参数的有效性判据；其中，第一公式为Effectivenessi＝||ji||2，Effectivenessi为第i个连杆参数的有效性判据，ji为所述雅可比矩阵的第i列的列向量。可选的，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的独立性判据，包括：对所述雅可比矩阵的每个列向量ji进行最小二乘计算得到对应的最小二乘结果xi；利用第二公式计算所述连杆参数的独立性判据；其中，所述第二公式为Independi为第i个连杆参数的独立性判据，为列向量ji的子矩阵。可选的，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的相关性判据，包括：利用第三公式计算所述连杆参数的相关性判据；其中，所述第三公式为Correlationi,c为第i个连杆参数与其他连杆参数的相关性判据，c为其他连杆参数的编号，xc为其他连杆参数的雅可比矩阵中对应列向量的最小二乘结果。可选的，利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，包括：根据所述相关性判据生成参数相关性的无向图；根据所述无向图从所述有效连杆参数中确定独立参数、强相关参数对和弱相关参数组；其中，所述独立参数为所述无向图中不与其他参数连接的有效连杆参数，所述强相关参数对包括为所述无向图中互相连接的2个有效连杆参数，且所述强相关参数对中任一参数只与一个其他参数连接，所述弱相关参数组包括3个以上有效连杆参数，同一弱相关参数组中的任意两个参数直接连接或间接连接；按照预设规则剔除每一所述强相关参数对中的冗余参数；根据所述相关性判据剔除所述弱相关参数组中的冗余参数。可选的，按照预设规则剔除每一所述强相关参数对中的冗余参数，包括：按照所述预设规则确定所述强相关参数对中有效连杆参数的优先级，并将所述强相关参数对中优先级最低的有效连杆参数作为冗余参数删除；其中，所述预设规则为：包括基坐标系参数的有效连杆参数的优先级高于不包括基坐标系参数的有效连杆参数的优先级，包括非关节变量初值参数的有效连杆参数的优先级高于不包括非关节变量初值参数的有效连杆参数的优先级，包括关节变量的初值参数的有效连杆参数的优先级低于不包括关节变量的初值参数的有效连杆参数的优先级。本申请还提供了一种机器人模型参数误差补偿装置，该装置包括：雅可比矩阵计算模块，用于建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和所述机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；判据计算模块，用于根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据；无效参数剔除模块，用于利用所述有效性判据剔除所有所述连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；冗余参数剔除模块，用于判断所述有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；若是，则将所述有效连杆参数设置为目标参数；若否，则利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到所述目标参数；误差补偿模块，用于利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。本申请还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时实现上述机器人模型参数误差补偿方法执行的步骤。本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现上述机器人模型参数误差补偿方法执行的步骤。本申请提供了一种机器人模型参数误差补偿方法，包括：建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和所述机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据；利用所述有效性判据剔除所有所述连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；判断所述有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；若是，则将所述有效连杆参数设置为目标参数；若否，则利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到所述目标参数；利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。本申请首先建立机器人连杆数学模型，基于该机器人连杆数学模型生成相应的运动学参数的雅可比矩阵，并基于雅可比矩阵生成每一连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据，以便根据剔除冗余参数后的连杆参数进行误差补偿。具体的，本申请基于有效性判据去除连杆参数中的无效连杆参数得到有效连杆参数，基于独立性判据选取有效连杆参数中具有独立性的目标参数，基于相关性判据剔除冗余参数得到与其他连杆参数不相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，包括：/n建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和所述机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；/n根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据；/n利用所述有效性判据剔除所有所述连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；/n判断所述有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；/n若是，则将所述有效连杆参数设置为目标参数；/n若否，则利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到所述目标参数；/n利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，包括：
建立机器人连杆数学模型，并基于机器人运动参数测量数据集和所述机器人连杆数学模型计算运动学参数的雅可比矩阵；
根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据、独立性判据和相关性判据；
利用所述有效性判据剔除所有所述连杆参数中的无效连杆参数，得到有效连杆参数；
判断所述有效连杆参数的独立性判据是否符合对应约束条件；
若是，则将所述有效连杆参数设置为目标参数；
若否，则利用所述相关性判据将与所述有效连杆参数相关的其他有效连杆参数作为冗余参数剔除，得到所述目标参数；
利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿。


2.根据权利要求1所述机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，所述机器人运动参数测量数据集包括模拟数据集和/或实测数据集；其中，所述模拟数据集为通过模拟机器人运动生成的运动参数测量数据集，所述实测数据集为机器人实际运动过程中生成的运动参数测量数据集；
相应的，利用所述目标参数对机器人模型参数误差进行补偿包括：
利用第一目标参数和/或第二目标参数对机器人模型参数误差进行补偿；
其中，所述第一目标参数为利用所述模拟数据集对应的雅可比矩阵确定的目标参数，所述第二目标参数为利用实测数据集对应的雅可比矩阵确定的目标参数。


3.根据权利要求1所述机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，所述雅可比矩阵为p为所述机器人运动参数测量数据集的数据数量，n为连杆参数数量；
相应的，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的有效性判据，包括：
利用第一公式计算每一所述连杆参数的有效性判据；
其中，第一公式为Effectivenessi＝||ji||2，Effectivenessi为第i个连杆参数的有效性判据，ji为所述雅可比矩阵的第i列的列向量。


4.根据权利要求3所述机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的独立性判据，包括：
对所述雅可比矩阵的每个列向量ji进行最小二乘计算得到对应的最小二乘结果xi；
利用第二公式计算所述连杆参数的独立性判据；
其中，所述第二公式为Independi为第i个连杆参数的独立性判据，为列向量ji的子矩阵。


5.根据权利要求4所述机器人模型参数误差补偿方法，其特征在于，根据所述雅可比矩阵计算连杆参数的相关性判据，包括：
利用第三公式计算所述连杆参数的相关性判据；
其中，所述第三公式为Correlationi,c为第i个连杆参数与其他连杆参数的相关性判据，c为其他连杆参数的编号，xc为其他连杆参数的雅可比矩阵中对应列向量的最小二乘结果。


...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞香，秦念稳，肖正航，宋旭辉，李正光，
申请(专利权)人：中国铁建重工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43