【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人校准方法，特别涉及一种基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识的方法。
技术介绍
目前大多数使用的工业机器人仍然是采用示教编程，尤其是在汽车行业。然而，作为替代示教编程的离线编程行业，其重要性正在稳步提高。这种趋势的主要原因是以缩短停机时间来提高机器人利用率的需求大大增加。在成功的离线编程实例中，机器人不仅具有重复性，而且具有准确性。机器人的重复性不受编程方法的影响，而是受随机误差(如联合编码器的有限解析度)的影响。相比之下，在机器人的准确性方面，绝对定位的系统误差几乎完全是由机器人离线编程引起的。缺乏准确性的主要原因之一，是运动模型的预测与实际系统之间的不匹配。机器人恒姿误差归因于几个来源，包括几何参数误差(如链路长度和联合偏移)和位置变动预测的偏差。阻碍离线编程发展的问题之一是机器人系统低精度的静态定位和动态定位。机器人校准提高了机器人的定位精度，同时可以用来作诊断工具，在机器人的生产和维修上被广泛应用。机器人静态校准是一个综合了建模、测量、机器人实际物理特性的数值鉴定和新数学模型实现的过程。校准过程的测量步骤是决定真实机器人的“最适合”参数设置所必不可少的。测量的类型要求把工具位置和对应的联合位置组合起来。由于组合的质量比不上由原始数据集中得到的，得到一组好数据非常重要的。使用一台摄像机来校准机器人的视频测量系统似乎是当今机器人校准系统发展的趋势之一，但在这一领域所涉及的知识仍受限于由大预算公司赞助的研究小组，其发布技术细节的兴趣不大。
技术实现思路
本专利技术提出了。把惯性测量仪固定在机器人的末端部位，通过结合四元数算法(FQA)和卡尔...
【技术保护点】
基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、机器人运动学建模，将机器人的关节与姿态联系在一起；S2、使用惯性测量仪测量机器人的姿态，并结合四元数算法(FQA)和卡尔曼滤波（KFs）对姿态数据进行估计，从而得到稳定的机器人姿态；S3、利用机器人的姿态辨识机器人参数。
【技术特征摘要】
1.基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤: 51、机器人运动学建模，将机器人的关节与姿态联系在一起； 52、使用惯性测量仪测量机器人的姿态，并结合四元数算法(FQA)和卡尔曼滤波(KFs)对姿态数据进行估计，从而得到稳定的机器人姿态； 53、利用机器人的姿态辨识机器人参数。2.根据权利要求1所述的基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识方法，其特征在于，步骤SI所述建模得到的机器人运动学模型符合以下运动学参数鉴定的性质: 4)完整性:机器人运动学模型应该有足够的参数来定义任何可能的偏离标准值； 5)连续性:机器人结构的任何微小变化必须对应运动学参数的微小变化； 6)极小性:运动学模型必须只包含最小数目的参数。3.根据权利要求1所述的基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识方法，其特征在于，步骤SI包括: 根据DH模型来定义机器人末端的位置和姿态；通过连续均匀的转换，得到的运动学方程定义为:4.根据权利要求1所述的基于惯性测量仪的在线机器人参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤: 将一个惯性测量仪安装到被测量机器人的末端部位上来确定机器人末端的滚动、俯仰和偏转姿态；惯性测量仪由一个三轴加速计，两个两轴陀螺仪和一个三轴磁力计组成； 定义三个坐标系:本体坐标系xbybzb,惯性测量仪坐标系xsyszs和地球坐标系;惯性测量仪坐标系xsyszs对应三个正交安装的加速计和磁力计的轴；由于惯性测量仪被刚性地安装在机器人末端上，假定本体坐标系xbybzb与惯性测量仪坐标系xsyszs结合；地球固定坐标系XeJA遵循北-东-下(NED)公约,其中xe指向北，ye指向东而指向下；惯性测量仪能测量其自身的...
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