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基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法2025

2023-09-07 07:21:13 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202310580657.9
  • 公开(公告)日:2025-07-01
  • 公开(公告)号:CN116690559A
  • 申请人:上海交通大学
摘要:一种基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法,在离线阶段通过生成符合机器人关节位置和速度限制的优化运动轨迹,设置机器人按优化运动轨迹运动并同步采集机器人关节位置、速度以及用于计算机器人各关节估算力矩的关节电流,通过机器人动力学参数辨识得到机器人动力学模型,进而得到初步的关节预测力矩,再根据机器人关节之间的空间关系以及运动学和动力学特性构建关节图邻接矩阵,从而得到用于训练时空图卷积网络的样本集;在在线阶段采用训练后的时空图卷积网络预测得到时刻各个关节的力矩补偿量,即初步的关节预测力矩和关节估算力矩之差;将此补偿力矩前馈给机器人各关节驱动电机,从而有效减小机器人各关节的力矩跟踪误差。本发明显著提升了工业机器人的运动性能。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116690559 A (43)申请公布日 2023.09.05 (21)申请号 202310580657.9 (22)申请日 2023.05.23 (71)申请人 上海交通大学 地址 200240 上海市闵行区东川路800号 (72)发明人 庄春刚 胡鸿波 卢岩 沈之楷  朱向阳  (74)专利代理机构 上海交达专利事务所 31201 专利代理师 王毓理 王锡麟 (51)Int.Cl. B25J 9/16 (2006.01) 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 (54)发明名称 基于时空图卷积网络的工业机器人关节力 矩补偿方法 (57)摘要 一种基于时空图卷积网络的工业机器人关 节力矩补偿方法,在离线阶段通过生成符合机器 人关节位置和速度限制的优化运动轨迹,设置机 器人按优化运动轨迹运动并同步采集机器人关 节位置、速度以及用于计算机器人各关节估算力 矩的关节电流,通过机器人动力学参数辨识得到 机器人动力学模型,进而得到初步的关节预测力 矩,再根据机器人关节之间的空间关系以及运动 学和动力学特性构建关节图邻接矩阵,从而得到 用于训练时空图卷积网络的样本集;在在线阶段 采用训练后的时空图卷积网络预测得到时刻各 A 个关节的力矩补偿量,即初步的关节预测力矩和 9 关节估算力矩之差;将此补偿力矩前馈给机器人 5 5 0 各关节驱动电机,从而有效减小机器人各关节的 9 6 6 力矩跟踪误差。本发明显著提升了工业机器人的 1 1 N 运动性能。

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