一种机器人及其控制方法、设备及介质技术

本申请公开了一种机器人及其控制方法、设备及介质，属于控制工程技术领域，该机器人包括基座、串并联型机械臂、传感器、存储器及处理器，处理器用于执行存储器中存储计算机可读指令时实现如下步骤：当接收到任务指令时，获取由传感器采集的基座及机械臂的数据信息，并获取得到基座的当前状态以及机械臂的等效串联构型状态；之后，再获取机器人的当前整体构型，并根据机器人的当前整体构型和全身运动控制算法得到机器人对应任务指令时的期望整体构型；控制基座及机械臂移动而使机器人处于期望整体构型。因为机器人中机械臂的连接结构为串并联型，所以，该机器人不仅能够提高机器人在运动过程中的稳定性，而且，也可以显著提高机器人的负载能力。器人的负载能力。器人的负载能力。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人及其控制方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及控制工程
，特别涉及一种机器人、一种机器人的控制方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着社会经济的不断发展，机器人的应用越来越广泛。其中，复合型机器人是指集手脚功能于一体的新型机器人。现在人们通常会将机械臂与移动平台(腿足式机器人或轮式机器人)相结合来完成餐饮业的相关服务需求。但是，不管是腿足式还是轮式的移动机械手臂都是采用链式的连接方式，这样就使得腿足式和轮式的移动机械手臂具有运动不稳定和负载能力较小的缺陷。目前，针对这一技术问题，还没有较为有效的解决办法。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种机器人以及一种机器人的控制方法、设备及介质，以在提高机器人运动稳定性的同时，也可以提高机器人的负载能力。其具体方案如下：
[0004]一种机器人，所述机器人包括基座、机械臂、传感器、存储器及处理器，所述机械臂连接至所述基座，所述机械臂为串并联型机械臂，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
[0005]当接收到任务指令时，获取由所述传感器采集的所述基座及所述机械臂的数据信息，基于所述数据信息分别得到所述基座及所述机械臂的当前状态；
[0006]对所述机械臂的当前状态进行等效串联拟合，得到所述机械臂的等效串联构型状态；
[0007]基于所述基座的当前状态以及所述机械臂的等效串联构型状态，获得所述机器人的当前整体构型；
[0008]基于所述当前整体构型和全身运动控制算法，得到所述机器人对应所述任务指令时的期望整体构型；
[0009]控制所述基座及所述机械臂移动而使所述机器人处于所述期望整体构型。
[0010]优选的，所述处理器实现所述基于所述当前整体构型和全身运动控制算法得到所述机器人在执行所述任务指令时的期望整体构型的步骤，包括：
[0011]根据所述当前整体构型得到所述机器人的雅可比矩阵；
[0012]根据所述任务指令和所述雅可比矩阵获取所述全身运动控制算法公式，并利用所述全身运动控制算法公式得到所述机器人在执行所述任务指令时的所述期望整体构型。
[0013]优选的，所述处理器实现根据所述任务指令和所述雅可比矩阵获取所述全身运动控制算法公式的步骤，包括：
[0014]当所述任务指令为多任务指令时，对所述多任务指令中的多个任务进行任务优先级处理，得到所述多任务指令中的主任务；
[0015]利用所述雅可比矩阵将所述多任务指令中除去所述主任务之外的其它任务均投影到所述主任务的零空间中，以得到所述全身运动控制算法公式。
[0016]优选的，所述处理器实现所述利用所述全身运动控制算法公式得到所述机器人在执行所述任务指令时的所述期望整体构型的步骤，包括：
[0017]基于所述任务指令，获取所述机器人的期望输出位置；
[0018]将所述期望输出位置输入自抗扰控制算法，以获得目标补偿量；
[0019]利用所述目标补偿量、所述雅可比矩阵和所述期望输出位置获取所述机器人在执行所述多任务指令中目标任务时的目标速度；
[0020]根据所述全身运动控制算法公式和所述目标速度获得所述机器人在执行所述多任务指令时的所述期望整体构型。
[0021]优选的，所述机械臂包括并联部分关节，所述处理器实现所述对所述机械臂的当前状态进行等效串联拟合的步骤，包括：
[0022]获取所述并联部分关节在并联构型下的第一关节角度；
[0023]利用预设正运动学分析模型对所述第一关节角度进行处理，得到所述并联部分关节在串联构型下的第二关节角度；其中，所述预设正运动学分析模型为由预设训练样本训练得到的深度学习模型，且所述预设训练样本为根据逆运动学分析过程所构建的集合。
[0024]优选的，所述处理器实现预设正运动学分析模型的创建步骤，包括：
[0025]获取所述并联部分关节在串联构型下的运动范围；
[0026]在所述运动范围中选取预设数量的串联关节角度，得到串联关节角度集合；
[0027]根据所述逆运动学分析过程获得与每一个串联关节角度相对应的并联关节角度，得到并联关节角度集合；
[0028]根据所述串联关节角度集合和所述并联关节角度集合构建所述预设训练样本；其中，所述预设训练样本中的每一个训练样本均包括一组串联关节角度和对应的并联关节角度；
[0029]利用所述预设训练样本对初始状态的所述深度学习模型进行训练，以得到所述预设正运动学分析模型。
[0030]优选的，所述处理器实现所述利用所述预设训练样本对初始状态的深度学习模型进行训练的步骤，包括：
[0031]获取对抗生成网络模型；其中，所述对抗生成网络模型包括生成器和判别器；
[0032]将所述预设训练样本中的所有并联关节角度输入至所述生成器，得到生成结果；
[0033]将所述生成结果和所述预设训练样本中的所有串联关节角度输入至所述判别器进行训练。
[0034]相应的，本专利技术还公开了一种机器人的控制方法，所述机器人包括基座、机械臂、传感器，所述机械臂连接至所述基座，所述机械臂为串并联型机械臂，包括：
[0035]当接收到任务指令时，获取由所述传感器采集的所述基座及所述机械臂的数据信息，基于所述数据信息分别得到所述基座及所述机械臂的当前状态；
[0036]对所述机械臂的当前状态进行等效串联拟合，得到所述机械臂的等效串联构型状态；
[0037]基于所述基座的当前状态以及所述机械臂的等效串联构型状态，获得所述机器人
的当前整体构型；
[0038]基于所述当前整体构型和全身运动控制算法，得到所述机器人对应所述任务指令时的期望整体构型；
[0039]控制所述基座及所述机械臂移动而使所述机器人处于所述期望整体构型。
[0040]相应的，本专利技术还公开了一种机器人的控制设备，包括：
[0041]存储器，用于存储计算机程序；
[0042]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种机器人的控制方法的步骤。
[0043]相应的，本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种机器人的控制方法的步骤。
[0044]可见，在本专利技术中，当机器人的处理器接收到任务指令时，首先是通过传感器采集基座以及机械臂的数据信息，并基于基座以及机械臂的数据信息分别得到基座和机械臂的当前状态；然后，再对机械臂的当前状态进行等效串联拟合，得到机械臂的等效串联构型状态，并基于基座的当前状态以及机械臂的等效串联构型状态，获取得到机器人的当前整体构型；之后，再基于机器人的当前整体构型和全身运动控制算法得到机器人在执行任务指令时的期望整体构型，并控制机器人的基座和机械臂移动而使机器人处于期望整体构型下。显然，相较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括基座、机械臂、传感器、存储器及处理器，所述机械臂连接至所述基座，所述机械臂为串并联型机械臂，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器用于执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：当接收到任务指令时，获取由所述传感器采集的所述基座及所述机械臂的数据信息，基于所述数据信息分别得到所述基座及所述机械臂的当前状态；对所述机械臂的当前状态进行等效串联拟合，得到所述机械臂的等效串联构型状态；基于所述基座的当前状态以及所述机械臂的等效串联构型状态，获得所述机器人的当前整体构型；基于所述当前整体构型和全身运动控制算法，得到所述机器人对应所述任务指令时的期望整体构型；控制所述基座及所述机械臂移动而使所述机器人处于所述期望整体构型。2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述处理器实现所述基于所述当前整体构型和全身运动控制算法得到所述机器人在执行所述任务指令时的期望整体构型的步骤，包括：根据所述当前整体构型得到所述机器人的雅可比矩阵；根据所述任务指令和所述雅可比矩阵获取所述全身运动控制算法公式，并利用所述全身运动控制算法公式得到所述机器人在执行所述任务指令时的所述期望整体构型。3.根据权利要求2所述的机器人，其特征在于，所述处理器实现根据所述任务指令和所述雅可比矩阵获取所述全身运动控制算法公式的步骤，包括：当所述任务指令为多任务指令时，对所述多任务指令中的多个任务进行任务优先级处理，得到所述多任务指令中的主任务；利用所述雅可比矩阵将所述多任务指令中除去所述主任务之外的其它任务均投影到所述主任务的零空间中，以得到所述全身运动控制算法公式。4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述处理器实现所述利用所述全身运动控制算法公式得到所述机器人在执行所述任务指令时的所述期望整体构型的步骤，包括：基于所述任务指令，获取所述机器人的期望输出位置；将所述期望输出位置输入自抗扰控制算法，以获得目标补偿量；利用所述目标补偿量、所述雅可比矩阵和所述期望输出位置获取所述机器人在执行所述多任务指令中目标任务时的目标速度；根据所述全身运动控制算法公式和所述目标速度获得所述机器人在执行所述多任务指令时的所述期望整体构型。5.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机械臂包括并联部分关节，所述处理器实现所述对所述机械臂的当前状态进行等效串联拟合的步骤，包括：获取所述并联部分关节在并联构型...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢烈忠，闫瑞君，
申请(专利权)人：深圳市普渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：