本發(fā)明涉及應(yīng)用于末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的方法及六自由度工業(yè)機(jī)器人裝置，既涉及機(jī)械結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，也涉及算法上的創(chuàng)新以及高效傳感系統(tǒng)，為辨識(shí)得到末端不同負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)提供了測(cè)試方法及工具。
背景技術(shù)：
：當(dāng)今，機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的測(cè)試裝置很多。包括四自由度的以及六自由度的工業(yè)機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人的仿真和控制都需要有一個(gè)精確的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型。目前，許多輕型高性能的機(jī)器人廣泛采用具有相對(duì)柔性的諧波驅(qū)動(dòng)器來(lái)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，關(guān)節(jié)柔性不可忽略。因此建立精確的柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型，需要有比較好的參數(shù)辨識(shí)方法。對(duì)于工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，通常只有電機(jī)位置和電機(jī)力矩?cái)?shù)據(jù)可測(cè)。因此用于柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的外加傳感器主要有加速度傳感器，連桿位置和速度傳感器，力矩傳感器等。從實(shí)際應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)，因?yàn)閷?duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，增加額外的內(nèi)部傳感器不但成本昂貴，而且有時(shí)是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。因此，許多學(xué)者提出了僅僅需要電機(jī)力矩和電機(jī)位置信息的辨識(shí)方法。在這些方法中，彈性偏差不是采用附加傳感器測(cè)量的，而是通過(guò)解包含未知參數(shù)的運(yùn)動(dòng)方程得到的。目前，末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的方法各不同。對(duì)于不同型號(hào)的工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，建立的動(dòng)力學(xué)模型以及最優(yōu)的激勵(lì)軌跡是不一樣的。采用的傳感系統(tǒng)也有所差異，因而數(shù)據(jù)的采集途徑也不相同。然而，很多六自由度工業(yè)機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的平臺(tái)辨識(shí)效果不是很理想，因?yàn)樗玫能浻布募嫒菪圆患岩约八惴ǖ倪x擇不當(dāng)，導(dǎo)致辨識(shí)的結(jié)果存在很大的誤差。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為解決對(duì)工業(yè)機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種六自由度機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)裝置及方法，利用機(jī)械結(jié)構(gòu)上一系列不同的負(fù)載來(lái)設(shè)計(jì)辨識(shí)負(fù)載的實(shí)驗(yàn)方案，設(shè)計(jì)最優(yōu)激勵(lì)軌跡，從而用實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，為辨識(shí)負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)結(jié)果提供了外在條件。本發(fā)明的目的通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種六自由度機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)裝置，包括六軸工業(yè)機(jī)器人、可替換地設(shè)置在所述六軸工業(yè)機(jī)器人末端的若干不同質(zhì)量的負(fù)載、實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，所述的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)用于對(duì)機(jī)器人實(shí)施毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集。進(jìn)一步地，采集的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括編碼器值，力矩值。進(jìn)一步地，所述的負(fù)載的材料為鋼。一種基于所述裝置的六自由度機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法，包括步驟：(1)根據(jù)拉格朗日方程建立動(dòng)力學(xué)模型；(2)設(shè)計(jì)激勵(lì)軌跡；(3)通過(guò)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人實(shí)施毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并對(duì)多次采樣數(shù)據(jù)作平均以及中心差分法提高信噪比；(4)負(fù)載參數(shù)辨識(shí)，將參變量代入建好的動(dòng)力學(xué)模型，然后估計(jì)出要辨識(shí)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)；(5)模型驗(yàn)證，利用辨識(shí)到的負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)計(jì)算出力矩理論值與讀取到的實(shí)際力矩值相比較，驗(yàn)證模型準(zhǔn)確度。進(jìn)一步地，所述的步驟(1)具體包括：(11)、選定廣義坐標(biāo)，建立有限維模型，選擇關(guān)節(jié)變量和柔性連桿的模態(tài)坐標(biāo)為廣義坐標(biāo)；(12)、建立動(dòng)能，勢(shì)能和虛功表達(dá)式；(13)、對(duì)拉格朗日方程進(jìn)行推導(dǎo)和整理，推導(dǎo)出必要的慣性力項(xiàng)、科氏力和向心力項(xiàng)、重力項(xiàng)、摩擦力項(xiàng)；(14)、將拉格朗日動(dòng)力學(xué)方程整合成計(jì)算力矩的線性方程形式。進(jìn)一步地，所述的步驟(14)具體包括：(141)根據(jù)：ddt(∂L∂q·)-(∂L∂q)=τ]]>推導(dǎo)后得出完整的動(dòng)力學(xué)公式：τi=Σj=16Dijqj··+Iaiqi··+Σj=16Σk=16Dijkqj·qk·+Di+Fsjsign(qj·)+Fvjqj·,]]>其中，計(jì)算的慣性參數(shù)項(xiàng)為：Dij=Σp=maxi,j6Trace(∂Tp∂qjJp∂TpT∂qi),]]>Tp是坐標(biāo)系P相對(duì)于基坐標(biāo)系0的變換矩陣；qi為各個(gè)關(guān)節(jié)角度值；JP是偽慣性矩陣：Jp=-Ipxx+Ipyy+Ipzz2IpxpIpxzmpxp‾IpxyIpxx-Ipyy+Ipzz2Ipyzmpyp‾IpxzIpyzIpxx+Ipyy-Ipzz2mpz‾pmpx‾pmpy‾pmpz‾pmp]]>計(jì)算的向心力和科氏力系數(shù)項(xiàng)為：Dijk=Σp=maxi,j,k6Trace(∂2Tp∂qj∂qkJp∂Tp∂qi)]]>計(jì)算的重力項(xiàng)為Di=Σp=i6-mpgT∂Tp∂qir‾pp]]>計(jì)算的摩擦力項(xiàng)：τfj=Fsjsign(qj·)+Fvjqj·]]>Fvj,Fsj是粘性摩擦力，庫(kù)倫摩擦力系數(shù)；(142)最后將拉格朗日動(dòng)力學(xué)方程化簡(jiǎn)，提取要辨識(shí)的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ：W=W1q1(t)q1(t)·q1(t)··W3q2(t)q2(t)·q2(t)··W3q3(t)q3(t)·q3(t)··W4q4(t)q4(t)·q4(t)··W5q5(t)q5(t)·q5(t)··W6q6(t)q6(t)·q6(t)··τ=τ1(t)τ2(t)τ3(t)τ4(t)τ5(t)τ6(t),]]>計(jì)算力矩的線性方程可化為：τ＝Wχ+ρ。進(jìn)一步地，所述步驟(2)具體包括：設(shè)計(jì)采用周期性軌跡，每個(gè)關(guān)節(jié)的激勵(lì)軌跡是正弦和余弦函數(shù)的代數(shù)和，即有限的傅立葉級(jí)數(shù)函數(shù)，則機(jī)器人每個(gè)關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)位置qi,速度和加速度規(guī)劃如下qi(t)=qi0+Σl=1Nalisin(wflt)-blicos(wflt)q·i(t)=Σl=1Naliwflcos(wflt)+bliwflsin(wflt)q··i(t)=Σl=1N-ali(wfl)2sin(wflt)+bli(wfl)2cos(wflt).]]>進(jìn)一步地，所述步驟(4)具體包括：(41)結(jié)合三種不同的負(fù)載辨識(shí)方法對(duì)負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，第一負(fù)載辨識(shí)方法利用已經(jīng)簡(jiǎn)化出來(lái)的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的耦合項(xiàng)進(jìn)行差值相減，得到的差值再與三維制圖軟件得到的負(fù)載慣量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析進(jìn)行辨識(shí)；第二負(fù)載辨識(shí)方法利用有無(wú)負(fù)載時(shí)讀取的力矩?cái)?shù)值進(jìn)行辨識(shí)；第三負(fù)載辨識(shí)方法利用全局辨識(shí)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)與負(fù)載參數(shù)。(42)從三種辨識(shí)結(jié)果中選取最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果。進(jìn)一步地，所述的步驟(41)中：所述的第一負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(401)根據(jù)方程τ＝Wχ+ρ，用最小二乘法計(jì)算出估計(jì)值χ；(402)選取最優(yōu)的軌跡進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，先不裝負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，得到一組零負(fù)載時(shí)基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ0；(403)然后再用相同的軌跡進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，用第一組負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),得到第一組的負(fù)載基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ1；(404)再換用第二組負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，得到第二組負(fù)載基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ2；(405)求取第一組負(fù)載的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)：Δχ1＝χ1-χ0；(406)求取第二組負(fù)載的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)：Δχ2＝χ2-χ0；所述的第二負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(411)不裝負(fù)載的條件下讀取力矩?cái)?shù)值，記作YWL，再裝上負(fù)載的條件下讀取力矩?cái)?shù)值，記作YT；(412)求得辨識(shí)方程為χ^=(WL)+(YT-YWL),]]>其中，W+＝(WTW)-1WTYT-YWL為(6×ne)×1矩陣；所述的第三負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(421)將零負(fù)載條件下的動(dòng)力學(xué)方程和帶上負(fù)載時(shí)候的動(dòng)力學(xué)方程變形成矩陣相乘的形式：YaYb=Wa0WbWLχχL]]>其中：Ya＝WaχYb＝Wbχ+WLχ(422)然后用加權(quán)最小二乘法WLS求解上述矩陣方程。進(jìn)一步地，所述的步驟(5)還包括步驟：利用稱重實(shí)驗(yàn)法對(duì)負(fù)載的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，可為辨識(shí)的準(zhǔn)確性提供理論依據(jù)。本發(fā)明的工作原理是：將不同的負(fù)載裝載于六自由度工業(yè)機(jī)器人末端，利用設(shè)計(jì)好的已經(jīng)優(yōu)化的激勵(lì)軌跡進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采樣，通過(guò)一系列的數(shù)據(jù)處理，將參變量代入建好的動(dòng)力學(xué)模型，然后估計(jì)出要辨識(shí)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，最后驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的具有如下優(yōu)點(diǎn)：(1)本發(fā)明是通過(guò)配備一系列不同的負(fù)載，并可辨識(shí)到負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，驗(yàn)證參數(shù)由三維設(shè)計(jì)制圖軟件提供。(2)本發(fā)明是通過(guò)稱重實(shí)驗(yàn)法，檢驗(yàn)辨識(shí)到的負(fù)載質(zhì)量的準(zhǔn)確性，也是驗(yàn)證模型準(zhǔn)確度的證據(jù)。(3)最優(yōu)的激勵(lì)軌跡為機(jī)器人辨識(shí)提供了有效的采樣條件，很大程度上改善了辨識(shí)的效果。(4)本發(fā)明通過(guò)采用高效實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，實(shí)現(xiàn)了毫秒級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，保證了采集樣本的精度。采集數(shù)據(jù)包括位移以及電機(jī)輸出等，數(shù)據(jù)量可擴(kuò)展，從而提供了辨識(shí)的理論基礎(chǔ)。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明的六自由度工業(yè)機(jī)器人負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)裝置示意圖。圖2是辨識(shí)對(duì)象第一負(fù)載。圖3是辨識(shí)對(duì)象第二負(fù)載。圖4參數(shù)辨識(shí)流程圖。圖中所示為：1-負(fù)載；2-六軸工業(yè)機(jī)器人。具體實(shí)施方式為進(jìn)一步理解本發(fā)明，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明，但是需要說(shuō)明的是，本發(fā)明要求保護(hù)的范圍并不局限于實(shí)施例表述的范圍。實(shí)施例一如圖1至圖3所示，一種六自由度機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)裝置，包括六軸工業(yè)機(jī)器人2、可替換地設(shè)置在所述六軸工業(yè)機(jī)器人末端的若干不同質(zhì)量的負(fù)載1、實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，所述的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)用于對(duì)機(jī)器人實(shí)施毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集。具體而言，采集的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括編碼器值，力矩值。具體而言，所述的負(fù)載的材料為鋼。本實(shí)施例利用三維設(shè)計(jì)制圖軟件設(shè)計(jì)一系列不同配備的負(fù)載1，質(zhì)量可自行設(shè)計(jì)，本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有第一負(fù)載、第二負(fù)載；自行設(shè)計(jì)負(fù)載時(shí)采用鋼材質(zhì)，并加工出來(lái)。實(shí)施例二如圖4所示，一種基于所述裝置的六自由度機(jī)器人末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法，包括步驟：(1)根據(jù)拉格朗日方程建立動(dòng)力學(xué)模型；(2)設(shè)計(jì)激勵(lì)軌跡；(3)通過(guò)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人實(shí)施毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并對(duì)多次采樣數(shù)據(jù)作平均以及中心差分法提高信噪比；采集數(shù)據(jù)量可擴(kuò)展，既保證了采樣數(shù)據(jù)的充足，也為辨識(shí)末端負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(4)負(fù)載參數(shù)辨識(shí)，將參變量代入建好的動(dòng)力學(xué)模型，然后估計(jì)出要辨識(shí)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)；(5)模型驗(yàn)證，利用辨識(shí)到的負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)計(jì)算出力矩理論值與讀取到的實(shí)際力矩值相比較，驗(yàn)證模型準(zhǔn)確度。具體而言，所述的步驟(1)具體包括：(11)、選定廣義坐標(biāo)，建立有限維模型，選擇關(guān)節(jié)變量和柔性連桿的模態(tài)坐標(biāo)為廣義坐標(biāo)；(12)、建立動(dòng)能，勢(shì)能和虛功表達(dá)式；(13)、對(duì)拉格朗日方程進(jìn)行推導(dǎo)和整理，推導(dǎo)出必要的慣性力項(xiàng)、科氏力和向心力項(xiàng)、重力項(xiàng)、摩擦力項(xiàng)；(14)、將拉格朗日動(dòng)力學(xué)方程整合成計(jì)算力矩的線性方程形式。具體而言，所述的步驟(14)具體包括：(141)根據(jù)：ddt(∂L∂q·)-(∂L∂q)=τ]]>推導(dǎo)后得出完整的動(dòng)力學(xué)公式：τi=Σj=16Dijqj··+Iaiqi··+Σj=16Σk=16Dijkqj·qk·+Di+Fsjsign(qj·)+Fvjqj·,]]>其中，計(jì)算的慣性參數(shù)項(xiàng)為：Dij=Σp=maxi,j6Trace(∂Tp∂qjJp∂TpT∂qi),]]>Tp是坐標(biāo)系P相對(duì)于基坐標(biāo)系0的變換矩陣；qi為各個(gè)關(guān)節(jié)角度值；JP是偽慣性矩陣：Jp=-Ipxx+Ipyy+Ipzz2IpxpIpxzmpxp‾IpxyIpxx-Ipyy+Ipzz2Ipyzmpyp‾IpxzIpyzIpxx+Ipyy-Ipzz2mpz‾pmpx‾pmpy‾pmpz‾pmp]]>計(jì)算的向心力和科氏力系數(shù)項(xiàng)為：Dijk=Σp=maxi,j,k6Trace(∂2Tp∂qj∂qkJp∂Tp∂qi)]]>計(jì)算的重力項(xiàng)為Di=Σp=i6-mpgT∂Tp∂qir‾pp]]>計(jì)算的摩擦力項(xiàng)：τfj=Fsjsign(qj·)+Fvjqj·]]>Fvj,Fsj是粘性摩擦力，庫(kù)倫摩擦力系數(shù)；(142)最后將拉格朗日動(dòng)力學(xué)方程化簡(jiǎn)，提取要辨識(shí)的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ：W=W1q1(t)q1(t)·q1(t)··W3q2(t)q2(t)·q2(t)··W3q3(t)q3(t)·q3(t)··W4q4(t)q4(t)·q4(t)··W5q5(t)q5(t)·q5(t)··W6q6(t)q6(t)·q6(t)··τ=τ1(t)τ2(t)τ3(t)τ4(t)τ5(t)τ6(t),]]>計(jì)算力矩的線性方程可化為：τ＝Wχ+ρ。具體而言，所述步驟(2)具體包括：設(shè)計(jì)采用周期性軌跡，每個(gè)關(guān)節(jié)的激勵(lì)軌跡是正弦和余弦函數(shù)的代數(shù)和，即有限的傅立葉級(jí)數(shù)函數(shù)，則機(jī)器人每個(gè)關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)位置qi,速度和加速度規(guī)劃如下qi(t)=qi0+Σl=1Nalisin(wflt)-blicos(wflt)q·i(t)=Σl=1Naliwflcos(wflt)+bliwflsin(wflt)q··i(t)=Σl=1N-ali(wfl)2sin(wflt)+bli(wfl)2cos(wflt).]]>具體而言，所述步驟(4)具體包括：(41)結(jié)合三種不同的負(fù)載辨識(shí)方法對(duì)負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，第一負(fù)載辨識(shí)方法利用已經(jīng)簡(jiǎn)化出來(lái)的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的耦合項(xiàng)進(jìn)行差值相減，得到的差值再與三維制圖軟件得到的負(fù)載慣量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析進(jìn)行辨識(shí)；第二負(fù)載辨識(shí)方法利用有無(wú)負(fù)載是讀取的力矩?cái)?shù)值進(jìn)行辨識(shí)；第三負(fù)載辨識(shí)方法利用全局辨識(shí)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)與負(fù)載參數(shù)。(42)從三種辨識(shí)結(jié)果中選取最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果。具體而言，所述的步驟(41)中，所述的第一負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(401)根據(jù)方程τ＝Wχ+ρ，用最小二乘法計(jì)算出估計(jì)值χ；(402)選取最優(yōu)的軌跡進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，先不裝負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，得到一組零負(fù)載時(shí)基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ0；(403)然后再用相同的軌跡進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，用第一組負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),得到第一組的負(fù)載基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ1；(404)再換用第二組負(fù)載進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，得到第二組負(fù)載基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)χ2；(405)求取第一組負(fù)載的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)：Δχ1＝χ1-χ0；(406)求取第二組負(fù)載的基礎(chǔ)動(dòng)力學(xué)參數(shù)：Δχ2＝χ2-χ0；所述的第二負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(411)不裝負(fù)載的條件下讀取力矩?cái)?shù)值，記作YWL，再裝上負(fù)載的條件下讀取力矩?cái)?shù)值，記作YT；(412)求得辨識(shí)方程為χ^=(WL)+(YT-YWL),]]>其中，W+＝(WTW)-1WTYT-YWL為(6×ne)×1矩陣；所述的第三負(fù)載辨識(shí)方法包括步驟：(421)將零負(fù)載條件下的動(dòng)力學(xué)方程和帶上負(fù)載時(shí)候的動(dòng)力學(xué)方程變形成矩陣相乘的形式：YaYb=Wa0WbWLχχL]]>其中：Ya＝WaχYb＝Wbχ+WLχ(422)然后用加權(quán)最小二乘法WLS求解上述矩陣方程。另外，所述的步驟(5)還包括步驟：利用稱重實(shí)驗(yàn)法對(duì)負(fù)載的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，可為辨識(shí)的準(zhǔn)確性提供理論依據(jù)。用三維制圖軟件對(duì)不同的負(fù)載進(jìn)行三維實(shí)體設(shè)計(jì)，可通過(guò)三維設(shè)計(jì)制圖軟件得出各個(gè)實(shí)體負(fù)載的慣性參數(shù)，與辨識(shí)出的實(shí)際負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)理論值進(jìn)行誤差分析。用上述所舉出的三種負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法辨識(shí)到的負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)用于線性方程τ＝Wχ+ρ的計(jì)算，計(jì)算出的力矩理論值與讀取到的實(shí)際力矩值相比較，從而利用力矩誤差百分比分析其模型的準(zhǔn)確性與辨識(shí)參數(shù)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可行性。本實(shí)施例在設(shè)計(jì)激勵(lì)軌跡時(shí)，考慮機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的一系列約束條件，比如關(guān)節(jié)角度范圍，速度范圍等等。在激勵(lì)時(shí)，分別采用不同的速度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。本實(shí)施例采用的傳感系統(tǒng)為實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，針對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，包括位移，電機(jī)輸出等。設(shè)計(jì)的軟件結(jié)構(gòu)中采集數(shù)據(jù)量可擴(kuò)展，既保證了采樣數(shù)據(jù)的充足，也為辨識(shí)末端負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如圖1所示、圖2所示：將第一負(fù)載裝于機(jī)器人末端，然后用設(shè)計(jì)好的激勵(lì)軌跡進(jìn)行激勵(lì)；數(shù)據(jù)采集與處理的工程中，一是將采集回來(lái)的關(guān)節(jié)位置信號(hào)經(jīng)過(guò)良好的調(diào)諧帶通濾波，從而用來(lái)計(jì)算出所需的角速度和角加速度，二是讀取力矩值，然后經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，換算成需要的計(jì)算參數(shù)。如圖1所示、圖3所示：將第二負(fù)載裝于機(jī)器人末端，然后再用設(shè)計(jì)好的最優(yōu)激勵(lì)軌跡激勵(lì)，數(shù)據(jù)采集與處理的工程中，一是將采集回來(lái)的關(guān)節(jié)位置信號(hào)經(jīng)過(guò)良好的調(diào)諧帶通濾波，從而用來(lái)計(jì)算所需的角速度和角加速度，采集二是讀取力矩值，然后經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，換算成需要的計(jì)算參數(shù)。經(jīng)過(guò)一系列的辨識(shí)準(zhǔn)備步驟之后，結(jié)合三種不同的負(fù)載辨識(shí)方法對(duì)負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，選取最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果。本發(fā)明的上述實(shí)施例僅僅是為清楚地說(shuō)明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式的限定。對(duì)于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在上述說(shuō)明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動(dòng)。這里無(wú)需也無(wú)法對(duì)所有的實(shí)施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3