【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及操作手建模的，尤其涉及一种操作手基座倾角的辨识方法。
技术介绍
1、随着机器人技术的快速发展，机器人在手术医疗中的应用也越来越广，其中在医疗领域较多的应用有主从遥操作手术机器人。在遥操作手术中，手术机器人操作手是医生与机器人进行交互的接口。
2、在人机交互过程中，需要对操作手进行静力学分析，或者对动力学分析及建模。现有技术中的分析与建模是不考虑基座竖直方向与竖直重力方向倾角的，即是在默认二者重合的基础上进行分析建模的。但是实际的当中可能存在基座竖直方向与竖直重力方向的倾斜，就会导致建模不充分导致，模型与实际差异较大，因此就需要获取实际的倾角。
3、针对该类问题，现有技术提出了通过在机器人末端安装六维力传感器的方法，通过传感器的数值，进行倾角的计算和辨识。但是这种方案需要的成本较高，且小型机械臂由于空间优先，无法安装六维力传感器，并不适合采用外设设备的方法进行倾角的计算和辨识。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的问题之一。为此，本专利技术的目的在于提供一种操作手基座倾角的辨识方法，能够实现对操作手倾角的精准计算，提高操作手建模分析的准确性。
2、为了实现上述目的，本申请采用如下技术方案：一种操作手基座倾角的辨识方法，包括：
3、对操作手进行运动学建模，确定操作手末端相对于基座的位置和姿态；所述操作手包括六个主动关节和三个被动关节，其中一个主动关节和三个被动关节并联形成平行四边形，所述平行四边形
4、假定操作手绕着大地坐标系的x轴旋转β，绕着大地坐标系的y轴旋转α；根据旋转角度更新操作手末端相对于基座的位置和姿态；
5、利用虚功原理推导出各个主动关节的重力补偿值；
6、对末端的主动关节的重力补偿值进行分析合并同类项，并改写为线性公式；针对线性公式设计轨迹，并采集对应的位置和关节力矩值，使用最小二乘辨识获得线性公式的参数；
7、利用参数计算得到β和α的数值。
8、进一步的，所述操作手中第三主动关节、第七被动关节、第八被动关节、第九被动关节围成平行四边形。
9、进一步的，对操作手使用mdh方式进行运动学建模，按照mdh建立第一连杆，第二连杆，第三连杆，第四连杆，第五连杆，第六连杆，第七连杆，第八连杆对应的连杆坐标系；
10、操作手末端相对于基座的位置和姿态其中，为一个4×4的齐次变换矩阵，表示第八连杆坐标系在基座标系下的位置和姿态，是一个4×4的矩阵，表示第i+1连杆坐标系在第i连杆坐标系下的位置和姿态。
11、进一步的，根据旋转角度更新操作手末端相对于基座的位置和姿态，具体包括：
12、基座标系在g坐标系下的位置和姿态用矩阵表示：
13、
14、其中，基座标系下的z轴与g坐标系z轴的倾角，可以表示为绕着g坐标系的x轴旋转β，再绕着g坐标系的y轴旋转α；
15、按照矩阵的乘法运算，更新整体连杆坐标系在g坐标系下的表示：
16、
17、是一个4×4的齐次变换矩阵，表示第i连杆坐标系在g坐标系下的位置和姿态，是一个4×4的矩阵，表示第i连杆坐标系在基座标系下的位置和姿态。
18、进一步的，主动关节所需要的重力补偿值其中，n表示连杆数量，mj表示第j个连杆的质量，g表示重力加速度，表示第j个连杆的质心在g坐标系z轴方向的投影对θj求偏导。
19、进一步的，第六主动关节而言的重力补偿公式为：
20、τ6＝m8g×8xc8×cos(α)×cos(β)×cos(θ5)×cos(θ6)-m8g×8yc8×cos(α)×cos(β)×cos(θ5)×sin(θ6)-m8g×8yc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ6)×sin(θ4)-m8g×8yc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ4)cos(θ6)×sin(θ2)-m8g×8yc8×sin(β)×cos(θ2)×cos(θ4)×cos(θ6)×sin(θ1)-m8g×8xc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×sin(θ4)×sin(θ6)-m8g×8xc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ4)×sin(θ2)×sin(θ6)-m8g×8xc8×sin(β)×cos(θ2)×cos(θ4)×sin(θ1)×sin(θ6)+m8g×8yc8×sin(β)×cos(θ6)×sin(θ1)×sin(θ2)×sin(θ4)+m8g×8xc8×sin(β)×sin(θ1)×sin(θ2)×sin(θ4)×sin(θ6)+m8g×8yc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ4)×cos(θ6)+m8g×8xc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ4)×sin(θ6)-m8g×8xc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ4)×cos(θ6)×sin(θ5)-m8g×8yc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ1)×cos(θ6)×sin(θ2)×sin(θ4)-m8g×8yc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ2)×cos(θ6)×sin(θ1)×sin(θ4)-m8g×8yc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ4)×cos(θ6)×sin(θ1)×sin(θ2)-m8g×8xc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ1)×sin(θ2)×sin(θ4)×sin(θ6)-m8g×8xc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ2)×sin(θ1)×sin(θ4)×sin(θ6)-m8g×8xc8×sin(α)×cos(β)×cos(θ4)×sin(θ1)×sin(θ4)×sin(θ6)+m8g×8yc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ4)×sin(θ5)×sin(θ6)+m8g×xc8×sin(β)×cos(θ1)×cos(θ6)×sin(θ2)×sin(θ4)×sin(θ5)+m8g×xc8×sin(β)×cos(θ2)×cos(θ6)×sin(θ1)×sin(θ4)×sin(θ5)+m8g×xc8×sin(β)×cos(θ4)×cos(θ6)×sin(θ1)×sin(θ2)×sin(θ5)-m8g×yc8×sin(β)×cos(θ1)×sin(θ2)×sin(θ4)×sin(θ5)×sin(θ6)-m8g×yc8×sin(β)×cos(θ2)×sin(θ1)×sin(θ4)×sin(θ5)×sin(θ6)-m8g×yc8×sin(β)×cos(θ4)×sin(θ1)×sin(θ2)×sin(θ5)×sin(θ6)-
21、m8g×xc8×cos(β)×sin(α)×cos(θ1)×cos(θ2)×cos(θ6)×sin(θ4)×sin(θ5)-
22、m8g×xc8×cos(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，所述操作手中第三主动关节、第七被动关节、第八被动关节、第九被动关节围成平行四边形。
3.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，对操作手使用MDH方式进行运动学建模，按照MDH建立第一连杆，第二连杆，第三连杆，第四连杆，第五连杆，第六连杆，第七连杆，第八连杆对应的连杆坐标系；
4.根据权利要求3所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，根据旋转角度更新操作手末端相对于基座的位置和姿态，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，主动关节所需要的重力补偿值其中，n表示连杆数量，mj表示第j个连杆的质量，g表示重力加速度，表示第j个连杆的质心在g坐标系z轴方向的投影对θj求偏导。
6.根据权利要求5所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，第六主动关节而言的重力补偿公式为：
7.根据权利要求6所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，
8.根据权利要求7所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，针对线性公式设计轨迹，并采集对应的位置和关节力矩值，使用最小二乘辨识获得线性公式的参数，具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，所述操作手中第三主动关节、第七被动关节、第八被动关节、第九被动关节围成平行四边形。
3.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，对操作手使用mdh方式进行运动学建模，按照mdh建立第一连杆，第二连杆，第三连杆，第四连杆，第五连杆，第六连杆，第七连杆，第八连杆对应的连杆坐标系；
4.根据权利要求3所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，根据旋转角度更新操作手末端相对于基座的位置和姿态，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种操作手基座倾角的辨识方法，其特征在于，主动关节...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱志军，唐文彬，王乾，周德，
申请(专利权)人：上海极睿医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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