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机械臂参数辨识补偿方法及系统
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-14 17:04:34
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-10-07 11:35:03
本发明涉及一种机械臂参数辨识补偿方法，包括：计算得到机器人机械臂初始MDH参数，构建机器人运动学误差模型，并计算得到机械臂各个连杆偏差值修正量；将机械臂各个连杆偏差值修正量设置为进化算法染色体，计算得到理想位置的适应度函数，搜索出位置偏差最小时对应的染色体；对所有染色体进行十进制编码；根据搜索出的位置偏差最小时对应的染色体初始化各参数，计算交叉变异概率，对染色体进行交叉变异操作得到运动学参数；根据更新的交叉变异概率，实时调整偏差值修正量；当偏差值修正量的值收敛时，输出最优MDH修正值。本发明还涉及一种机械臂参数辨识补偿系统。本发明能够提升计算效率并加快算法的收敛速度，弥补了传统迭代法的不足。
权利要求
1.一种机械臂参数辨识补偿方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
a.根据原点分析法计算得到机器人机械臂初始MDH参数，构建机器人运动学误差模型，并计算得到机械臂各个连杆偏差值修正量；
b.将机械臂各个连杆偏差值修正量设置为进化算法染色体，根据红外双目设备的测量位置与更新的运动学模型计算得到理想位置的适应度函数，搜索出位置偏差最小时对应的染色体；
c.对所有染色体进行十进制编码；
d.根据搜索出的位置偏差最小时对应的染色体，初始化各参数，用初始化后的参数计算交叉变异概率，对染色体进行交叉变异操作，从而计算得到运动学参数；
e.根据更新的交叉变异概率，实时调整偏差值修正量，判断偏差值修正量的值是否收敛；
f.当偏差值修正量的值收敛时，输出最优MDH修正值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：
在步骤e中，如果偏差值修正量的值不收敛，则将参数返回步骤c重新计算。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤a包括：
基于MDH机器人模型两关节之间的齐次转换矩阵式
当前机器人的绝对定位精度误差主要由外部环境及机器人内部机构误差造成。其中外部环境是指机器人周围设备的振动及环境的温度影响，内部环境误差是由机器人的几何参数不准确造成的，其中80％的定位误差由几何误差引起，在实际工程中，机械加工精度、装配误差、绝对定位精度普遍较低，为了提高穿刺手术中串联机械臂末端执行机构的定位精度，一种有效的方法是对连杆参数进行精确辨识，即参数标定。
但是，现有技术中的传统遗传算法并不能够及时利用网络的反馈信息，存在收敛速度慢、局部搜索能力差、码解码机制耗时等缺点，由于现有技术中遗传算法的搜索速度比较慢，故计算得到较精确的解需要较多的训练时间。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
本发明提供一种机械臂参数辨识补偿系统，该系统包括偏差值修正量计算模块、搜索模块、编码模块、运动学参数计算模块、更新模块、判断模块以及输出模块，其中：所述偏差值修正量计算模块用于根据原点分析法计算得到机器人机械臂初始MDH参数，构建机器人运动学误差模型，并计算得到机械臂各个连杆偏差值修正量；所述搜索模块用于将机械臂各个连杆偏差值修正量设置为进化算法染色体，根据红外双目设备的测量位置与更新的运动学模型计算得到理想位置的适应度函数，搜索出位置偏差最小时对应的染色体；所述编码模块用于对所有染色体进行十进制编码；所述运动学参数计算模块用于根据搜索出的位置偏差最小时对应的染色体，初始化各参数，用初始化后的参数计算交叉变异概率，对染色体进行交叉变异操作，从而计算得到运动学参数；所述更新模块用于根据更新的交叉变异概率，实时调整偏差值修正量，判断偏差值修正量的值是否收敛；所述判断模块用于根据更新的交叉变异概率，实时调整偏差值修正量，判断偏差值修正量的值是否收敛；所述输出模块用于当偏差值修正量的值收敛时，输出最优MDH修正值。
本发明采用自适应遗传算法，其交叉概率和变异概率能够随使用度自动改变，从而求得相对某个解的最佳交叉概率和变异概率，根据适合度值自适应地改变交叉和变异的值，实时调整对整个种群的控制，同时提高计算效率并加快收敛速度，精确满足要求，弥补了传统迭代法的不足。
技术合作
本发明首先通过建立机器人MDH参数模型，从而构建出机器人的误差模型。编码其误差建立种群，带入进化算法内部，通过自适应调整遗传参数，使得保持群体多样性的同时，保证了算法的收敛性。自适应策略则要求在进化过程中进行自适应调整：开始阶段选取较大交叉、变异概率，这样的粗略搜索过程有利于保持种群多样性，后期则调整为较小值以进行细致搜索，防止破化最优解，加快收敛速度。
虽然本发明参照当前的较佳实施方式进行了描述，但本领域的技术人员应能理解，上述较佳实施方式仅用来说明本发明，并非用来限定本发明的保护范围，任何在本发明的精神和原则范围之内，所做的任何修饰、等效替换、改进等，均应包含在本发明的权利保护范围之内。
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