公开(公告)号：CN114216456A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111426697.5

申请日：2021-11-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李睿 ,  崔晓玲 ,  董稷坤 ,  丁宁

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于IMU与机器人本体参数融合的姿态测量方法，通过配置机器人通讯接口读取本体参数，采用D‑H建模求解得到基于机器人本体参数的末端姿态角。固定在机器人末端的陀螺仪和加速度计组成外部惯性测量单元，将测得的数据利用卡尔曼滤波思想进行姿态解算，得到基于IMU的机器人末端姿态角。以基于外部IMU测量解算得到的末端姿态角作为先验预测量，以基于机器人本体参数解得的末端姿态角作为量测量进行后验更新，采用卡尔曼滤波进行数据融合，得到基于IMU与机器人本体参数融合的姿态角。本发明将外部IMU与机器人本体参数相结合，不仅可以降低由于惯性传感器漂移、积分计算造成的累积误差，提高姿态测量精度，而且无需添加外部大型测量设备。

公开(公告)号：CN114216456B

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202111426697.5

申请日：2021-11-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李睿 ,  崔晓玲 ,  董稷坤 ,  丁宁

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于IMU与机器人本体参数融合的姿态测量方法，通过配置机器人通讯接口读取本体参数，采用D‑H建模求解得到基于机器人本体参数的末端姿态角。固定在机器人末端的陀螺仪和加速度计组成外部惯性测量单元，将测得的数据利用卡尔曼滤波思想进行姿态解算，得到基于IMU的机器人末端姿态角。以基于外部IMU测量解算得到的末端姿态角作为先验预测量，以基于机器人本体参数解得的末端姿态角作为量测量进行后验更新，采用卡尔曼滤波进行数据融合，得到基于IMU与机器人本体参数融合的姿态角。本发明将外部IMU与机器人本体参数相结合，不仅可以降低由于惯性传感器漂移、积分计算造成的累积误差，提高姿态测量精度，而且无需添加外部大型测量设备。

公开(公告)号：CN115933374A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211265834.6

申请日：2022-10-17

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李睿 ,  董稷坤 ,  丁宁

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种工业机器人负载参数静态辨识方法，属于工业机器人技术领域。本发明致力于解决工业机器人负载动力学参数辨识中设计辨识轨迹复杂以及动态辨识测量误差大的问题。根据工业机器人运动学模型以及力与力矩平衡方程建立关节驱动力矩‑负载参数模型，以辨识矩阵条件数为优化目标求解辨识位姿组，根据优化计算得到辨识位姿组控制工业机器人运动到指定位姿，采集关节力矩以及关节角度信息。根据实验测量数据以及建立的数学模型，使用加权最小二乘法估计负载参数。本方法降低了负载参数辨识的复杂性以及提高了辨识精度。