协作机器人共融能力测试任务及其综合评价方法技术

本发明专利技术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

【技术实现步骤摘要】
协作机器人共融能力测试任务及其综合评价方法


[0001]本专利技术涉及协作机器人性能测试与综合评价
，具体是指协作机器人共融能力测试任务及其综合评价方法。

技术介绍

[0002]共融机器人这一概念由我国首先提出，它是指能与作业环境、人和其它机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。协作机器人作为共融机器人的代表性研究对象之一，得到了国内外诸多研究人员的关注，它正朝着与人、环境和其它协作机器人共融的方向发展，这就要求其具备较高的共融能力。
[0003]目前，有关协作机器人的国家标准和国际标准有：GB/T 36008
‑
2018、GB/T38559
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2020、GB/T 39633
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2020和ISO/TS 15066:2016等，这些标准主要针对协作机器人的硬件参数、软件配置和安全规范等进行了规定，而缺少对协作机器人共融能力的评价指标制定、测试任务设计和综合评价方法研究。因此，亟需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。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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LBR iiwa 14R820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r
ij
；其中，I
i,k
和I
j,k
分别为I
i
和I
j
的第k个观测值，i＝1,2,
···
,n，j＝1,2,
···
,n，k＝1,2,
···
m，r
ij
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≥In 0
＝90％，则通过合理性检验；S4：通过基于K
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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，n
t,d
为特征项t在文本d中出现的次数，N
d
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，n
t
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，x
i
和y
i
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
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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...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵京，姚季伟，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：