机器人惯性参数辨识的若干方法及进展_刘正士

第9期

1.1 解体测量计算方法

解体测量计算方法

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刘正士,等:机器人惯性参数辨识的若干方法及进展999

器人的惯性参数,提高了模型精度和辨识速度;文

是将机器人解体,测量

献[14]用CAD方法辨识机器人的惯性参数,并通过实验修正得到了PUMA机器人大、小臂以及腰部的惯性参数。

CAD方法存在的问题是:机器人制造精度和工艺的误差给提高CAD方法辨识惯性参数的精度带来影响;CAD方法目前还难以计及机器人关节特性的影响。

1.4 不解体实验测量方法

文献[15]将机器人整体放在实验测量(测力)平台上,进行惯性参数的测定,获得了较高精度的惯性参数组合值;文献[16]给PA 10机器人设计了几条特定的路径,测量出机器人运动的位移、速度和力矩,并且用数字差分的方法计算出加速度,最后用统计学中的最大似然法(ML)对数据加工,得到机器人的惯性参数。不解体实验测量方法克服了计算法存在的计算模型精度和材料不均匀等对惯性参数的影响,可以计及机器人的关节特性,是近似真实机器人工作状态的一种实验辨识方法,可以获得较高精度的机器人惯性参数。但该方法难以获得独立的惯性参数值,得到的惯性参数值是组合值。1.5 理论辨识方法

文献[17]在研究中发现,在忽略摩擦力或摩擦力可以另外计算的前提下,机器人驱动机构的作用力是机器人连杆惯性参数的线性函数,也就是说机器人的动力学方程可以表示为惯性参数的线性方程;文献[18]进一步从能量的角度阐明了机器人最小惯性参数集(MSIP)的概念和惯性参数重组方法。机器人最小惯性参数集是从机器人的10 n个惯性参数(n是机器人的连杆数)中消除那些对机器人动态特性没有影响的部分,并且由其他一些惯性参数重新组合而成;文献[19]进一步研究表明,在不计算机器人系统能量甚至不需要任何连杆的动力学模型情况下,可以获得机器人的最小惯性参数集;文献[20]用这种方法识别Gough StewartRobots基座的惯性参数;文献[21]提出了惯性参数的最小线性组合(MLC s)概念。基于惯性参数的最小线性组合,Shir KuanLin重新构造了Newton Euler动力学递推方程,并以此为起点,推导出惯性参数辨识的递推方法;文献[22]:连杆的几何参数,鉴定连杆的材料,按照刚体惯性

参数的定义计算连杆的惯性参数值。解体测量计算方法概念明了,不需要其他辅助手段,可以获得独立的惯性参数值。但是费时、费力,计算精度受到连杆的形状、材料密度均匀程度等因素的影响。该方法的主要缺陷是不能计及机器人关节特性的影响,而忽略了关节特性就不能真实地反映机器人的动态特性。

1.2 解体实验测量法

解体实验测量将机器人解体,用实验装置或测量平台确定刚体的惯性参数(如早期利用机械摆的原理来测量连杆的惯性参数)。文献[6]将一台PUMA560机器人解体,在专门设计的测量平台上进行惯性参数的实验测量。以后,又有几种确定连杆惯性参数的实验方法问世。(1)频率响应法(FRF),即利用对连杆的激励和连杆六自由度振动响应来确定惯性参数。

(2)模态模型法(MMM),即利用正交性质由连杆的模态模型确定惯性参数。

(3)惯性约束方法(IRM),这种方法基于刚体的残余惯性(residualinertia),残余惯性由频率响应测量值计算。

(4)直接系统辨识方法(DSIM),这种方法基于使测量结果与频率响应理论值之间误差最小化原则。

解体实验测量方法克服了解体测量计算方法计算精度受到连杆的形状、材料密度均匀程度等因素制约的缺点,但工作量大,需要有专门的装置,惯性参数辨识精度受到实验方法、测量装置等的影响。同样,这种方法属于解体测量,忽略了连杆关节特性的影响。1.3 CAD法

CAD方法是随着计算机辅助设计技术的发展而形成的,可以不解体机器人,根据机器人的结构图,利用惯性参数公式求解机器人连杆的惯性参数。CAD方法容易获得独立的惯性参数值,且在机器人的设计阶段就可以根据计算的惯性参数研判机器人的动态特性和基于模型的控制特性,逐步完善机器人的设计,其独特的优点得到[12~14]

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