一种索驱动并联机构自标定方法和系统技术方案

本申请实施例提供了一种索驱动并联机构自标定方法和系统，索驱动并联机构包括：动平台、出索点和绳索，该方法包括：确定动平台在工作空间内移动时的目标位置，记录目标位置的真实坐标；控制动平台向目标位置移动，在到达目标位置时通过动平台上设置的视觉相机对工作空间内设置的并且当前与视觉相机对应的位置标签进行拍摄，并确定动平台所在的实际坐标；获取真实坐标与索长之间的正解方程，正解方程内包含多个待标定的运动学参数；对运动学参数进行逐次优化，使得真实坐标与实际坐标间的标准差最小；确定出优化后的运动学参数，完成索驱动并联机构标定。该实施例方案在成本条件下实现了索并联机构的快速、准确的运动学自标定。

【技术实现步骤摘要】
一种索驱动并联机构自标定方法和系统
本文涉及机械技术，尤指一种索驱动并联机构自标定方法和系统。
技术介绍
索驱动并联机器人是一种柔性的并联机构，通过多根绳索控制动平台在空间的位置和姿态，在力反馈装置、风洞、大射电望远镜、超高速机器人等方面获得了广泛的应用，在仓库物流中发挥索并联机构的特点是新兴的研究内容。索驱动并联机器人具有较高的重复定位精度，绝对定位精度依赖于机构的制造、安装精度和运动学参数的标定。目前运动学标定多采用设备成本昂贵的外标定方式，或是在机构动铰上安装传感器的自标定方式。外标定方式需要高精度检具和昂贵的五坐标检测装置，一般采用简单的逆解标定法，计算结果比较精准，但需要检测末端位姿信息全集，成本较高；自标定方法一般对机构改动大，通过线尺、倾角计等内部观测器测量动平台的位姿和索的长度，测量速度快并且价格低廉。但自标定方法一般无法获取位姿的全部信息，标定精度的提高受到限制，并且内部传感机制无法提供设计参考系与标定参考系间的未知刚体位移信息，最终还需借助外部测量设备加以测定。另外，根据实际应用条件的不同，机构适配模型也会有所变化。一般的标定方法对机构运动学模型的匹配度都有很高的要求，精度也没有得到很好的保证。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种索驱动并联机构自标定方法和系统，能够在成本条件下实现索并联机构的快速、准确的运动学自标定。本申请实施例提供了一种索驱动并联机构自标定方法，所述索驱动并联机构可以包括：动平台、出索点和连接所述动平台和所述出索点的绳索，所述方法可以包括：确定所述动平台在工作空间内移动时的目标位置，并记录所述目标位置的真实坐标；控制所述动平台向所述目标位置移动，在所述动平台到达所述目标位置时，通过所述动平台上设置的视觉相机对所述工作空间内设置的并且当前与所述视觉相机对应的位置标签进行拍摄，并通过拍摄的位置标签确定所述动平台所在的实际坐标；获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，所述正解方程内包含所述索驱动并联机构的多个待标定的运动学参数；对所述运动学参数进行逐次优化，使得根据所述正解方程计算出的真实坐标与所述视觉相机拍摄获得的实际坐标之间的标准差达到最小；确定出最终优化的运动学参数，完成索驱动并联机构标定。在本申请的示例性实施例中，所述获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，可以包括：定义函数其中，为第n个目标位置处的真实坐标，ln为第n个目标位置对应的索长，um为运动学参数；n为正整数，n大于或等于所述运动学参数的个数。在本申请的示例性实施例中，所述对所述运动学参数进行逐次优化，可以包括：采用最小二乘法对所述运动学参数进行优化。在本申请的示例性实施例中，所述采用最小二乘法对所述运动学参数进行优化可以包括：采用Matlab的Lsqnonlin工具执行非线性最小二乘算法，实现对所述运动学参数的优化，其中，所述Lsqnonlin工具优化过程以关于所述真实坐标和所述实际坐标的残差函数的平方和作为目标函数，初始解为预先设定的所述运动学参数的模糊值，输出变量为每次迭代优化的运动学参数；其中，所述残差函数F可以包括：为第n个目标位置处的实际坐标。在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：每次得到一个优化后的运动学参数后，将该优化后的运动学参数应用于索驱动并联机构的控制中，重新根据设定的目标位置控制索道互动平台进行移动，计算实际坐标，并重新执行运动学参数优化过程，直到测量的实际坐标与每次对应的真实坐标之间的标准差小于或等于预设的标准差阈值，并将最后获得的运动学参数作为最终优化的运动学参数。在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：将获取的最终优化的运动学参数输入所述索驱动并联机构的控制系统中，控制所述动平台再次移动到预设的目标位置，获取此次移动后确定出的真实坐标与实际坐标之间的位置误差；对所述位值误差与所述真实坐标的关系进行最小二乘多项式拟合，将获得的拟合函数代入所述索驱动并联机构的控制系统中，以对控制过程进行误差补偿。在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：在所述索驱动并联机构标定完成后，控制标定后的索驱动并联机构的动平台移动到目标位置，计算当前动平台的实际位置与相应的真实位置之间的误差值，并检测所述误差值是否小于或等于预设的误差阈值，以对标定结果进行验证。在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：预先将所述工作空间进行网格化，将不同的网格确定为不同的目标位置。在本申请的示例性实施例中，所述运动学参数可以包括：出索点Bi和动平台绳索连接点Pi的平面坐标，以及索长li；i为正整数；所述视觉相机可以为双目视觉相机。本申请实施例还提供了一种索驱动并联机构自标定系统，可以包括：双目相机、处理器和计算机可读存储介质，所述索驱动并联机构包括：动平台、出索点和连接所述动平台和所述出索点的绳索；所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被所述处理器执行时，实现上述任意一项所述的索驱动并联机构标定方法。与相关技术相比，本申请实施例的所述索驱动并联机构可以包括：动平台、出索点和连接所述动平台和所述出索点的绳索，所述方法可以包括：确定所述动平台在工作空间内移动时的目标位置，并记录所述目标位置的真实坐标；控制所述动平台向所述目标位置移动，在所述动平台到达所述目标位置时，通过所述动平台上设置的视觉相机对所述工作空间内设置的并且当前与所述视觉相机对应的位置标签进行拍摄，并通过拍摄的位置标签确定所述动平台所在的实际坐标；获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，所述正解方程内包含所述索驱动并联机构的多个待标定的运动学参数；对所述运动学参数进行逐次优化，使得根据所述正解方程计算出的真实坐标与所述视觉相机拍摄获得的实际坐标之间的标准差达到最小；确定出优化后的运动学参数，完成索驱动并联机构标定。通过该实施例方案，在成本条件下实现了索并联机构的快速、准确的运动学自标定。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。图1为本申请实施例的索驱动并联机构标定方法流程图；图2为本申请实施例的八索驱动并联机构运动学模型示意图；图3为本申请实施例的四索驱动并联机构运动学模型示意图；图4为本申请实施例的标定前测量值示意图；图5为本申请实施例的标定后测量值示意图；图6为本申请实施例的索驱动并联机构标定系统组成框图。具体实施方式本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述索驱动并联机构包括：动平台、出索点和连接所述动平台和所述出索点的绳索，所述方法包括：/n确定所述动平台在工作空间内移动时的目标位置，并记录所述目标位置的真实坐标；/n控制所述动平台向所述目标位置移动，在所述动平台到达所述目标位置时，通过所述动平台上设置的视觉相机对所述工作空间内设置的并且当前与所述视觉相机对应的位置标签进行拍摄，并通过拍摄的位置标签确定所述动平台所在的实际坐标；/n获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，所述正解方程内包含所述索驱动并联机构的多个待标定的运动学参数；/n对所述运动学参数进行逐次优化，使得根据所述正解方程计算出的真实坐标与所述视觉相机拍摄获得的实际坐标之间的标准差达到最小；/n确定出最终优化的运动学参数，完成索驱动并联机构标定。/n

【技术特征摘要】
1.一种索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述索驱动并联机构包括：动平台、出索点和连接所述动平台和所述出索点的绳索，所述方法包括：
确定所述动平台在工作空间内移动时的目标位置，并记录所述目标位置的真实坐标；
控制所述动平台向所述目标位置移动，在所述动平台到达所述目标位置时，通过所述动平台上设置的视觉相机对所述工作空间内设置的并且当前与所述视觉相机对应的位置标签进行拍摄，并通过拍摄的位置标签确定所述动平台所在的实际坐标；
获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，所述正解方程内包含所述索驱动并联机构的多个待标定的运动学参数；
对所述运动学参数进行逐次优化，使得根据所述正解方程计算出的真实坐标与所述视觉相机拍摄获得的实际坐标之间的标准差达到最小；
确定出最终优化的运动学参数，完成索驱动并联机构标定。


2.根据权利要求1所述的索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述获取所述真实坐标与索长之间的正解方程，包括：
定义函数其中，为第n个目标位置处的真实坐标，ln为第n个目标位置对应的索长，um为运动学参数；n为正整数，n大于或等于所述运动学参数的个数。


3.根据权利要求1所述的索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述对所述运动学参数进行逐次优化，包括：采用最小二乘法对所述运动学参数进行优化。


4.根据权利要求3所述的索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述采用最小二乘法对所述运动学参数进行优化包括：
采用Matlab的Lsqnonlin工具执行非线性最小二乘算法，实现对所述运动学参数的优化，其中，所述Lsqnonlin工具优化过程以关于所述真实坐标和所述实际坐标的残差函数的平方和作为目标函数，初始解为预先设定的所述运动学参数的模糊值，输出变量为每次迭代优化的运动学参数；
其中，所述残差函数F包括：为第n个目标位置处的实际坐标。


5.根据权利要求4所述的索驱动并联机构自标定方法，其特征在于，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐晓强，韦金昊，孙海宁，侯森浩，张荣侨，康珊珊，闫英伟，吴宏伟，
申请(专利权)人：清华大学，中国邮政集团有限公司邮政研究中心，
类型：发明
国别省市：北京;11