机器人动力学参数获取方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及机器人领域，具体涉及一种机器人动力学参数获取方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在机器人领域中，动力学参数辨识是一个重要的研究课题。现有技术中，为了保证辨识参数符合真实的物理情况，需要对机器人的连杆的物理一致性约束问题进行复杂的线性化处理，问题复杂度偏高，从而导致机器人动力学参数的辨识效率较低。


技术实现要素：

3.本技术的一个目的在于提出一种机器人动力学参数获取方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高机器人动力学参数的获取效率。
4.根据本技术实施例的一方面，公开了一种机器人动力学参数获取方法，所述方法包括：
5.基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；
6.获取所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质心位置；
7.获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩阵，其中，所述回归矩阵用于描述所述机器人的广义运动参数，所述观测矩阵用于描述所述机器人的受力参数；
8.基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程；
9.以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，并得到所述机器人的动力学参数，其中，所述机器人的动力学参数包括所述各连杆的惯性张量、所述各连杆的质心位置以及所述各连杆的质量，所述各连杆的惯性张量通过所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质量进行描述，所述各连杆的质心位置通过所述均质刚体的质心位置进行描述，所述各连杆的质量通过所述均质刚体的质量进行描述。
10.根据本技术实施例的一方面，公开了一种机器人动力学参数获取装置，所述装置包括：
11.分割模块，配置为基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；
12.第一获取模块，配置为获取所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质心位置；
13.第二获取模块，配置为获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩阵，其中，所述回归矩阵用于描述所述机器人的广义运动参数，所述观测矩阵用于描述所述机器人的受力参数；
14.方程建立模块，配置为基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程；
15.二次规划模块，配置为以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，并得到所述机器人的动力学参数，其中，所述机器人的动力学参数包括所述各连杆的惯性张量、所述各连杆的质心位置以及所述各连杆的质量，所述各连杆的惯性张量通过所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质量进行描述，所述各连杆的质心位置通过所述均质刚体的质心位置进行描述，所述各连杆的质量通过所述均质刚体的质量进行描述。
16.在本技术的一示例性实施例中，所述分割模块配置为：
17.基于所述各连杆的尺寸构型，分割得到所述各连杆的三维模型；
18.将所述三维模型拟合为规则形状，得到所述均质刚体。
19.在本技术的一示例性实施例中，所述第二获取模块配置为：
20.通过传感器采集所述机器人的广义运动参数以及所述机器人的受力参数；
21.基于所述机器人的广义运动参数，建立所述回归矩阵；
22.基于所述机器人的受力参数，建立所述观测矩阵。
23.在本技术的一示例性实施例中，所述机器人的广义运动参数包括：所述机器人的广义位置，所述机器人的广义速度，所述机器人的广义加速度。
24.在本技术的一示例性实施例中，所述机器人的受力参数包括：所述机器人的关节受力，所述机器人的足底受力。
25.在本技术的一示例性实施例中，所述方程建立模块配置为：
26.基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述均质刚体的待求解质量，建立所述各连杆的动力学参数向量；
27.基于所述各连杆的动力学参数向量，建立所述机器人的动力学参数矩阵；
28.获取所述回归矩阵与所述动力学参数矩阵之间的矩阵乘积，在所述矩阵乘积与所述观测矩阵之间建立等式关系，得到所述辨识方程。
29.在本技术的一示例性实施例中，所述二次规划模块配置为：
30.在二次规划的过程中，采用参数权重矩阵调整所有动力学参数之间的权重，并采用正定权重矩阵控制二次规划过程中的海森矩阵维持正定。
31.根据本技术实施例的一方面，公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现以上任一项实施例。
32.根据本技术实施例的一方面，公开了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行以上任一项实施例。
33.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
34.本技术实施例中，通过将机器人的各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体，将如
何获取机器人的动力学参数的问题——即，如何获取机器人的各连杆的动力学参数的问题，转换为如何获取均质刚体的物理尺寸、质心位置以及质量的问题；并将机器人的连杆的物理一致性约束问题，转换为均质刚体的质量大于0的约束问题。从而使得无需对机器人的连杆的物理一致性约束问题进行复杂的线性化，并且能够直接应用二次规划解决原本相当复杂的机器人动力学参数获取问题，降低了机器人动力学参数获取过程中的问题复杂度，从而提高了机器人动力学参数的获取效率。
35.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
36.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
附图说明
37.通过参考附图详细描述其示例实施例，本技术的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。
38.图1示出了根据本技术一个实施例的示例性系统架构的示意图。
39.图2示出了根据本技术一个实施例的机器人动力学参数获取方法的流程图。
40.图3示出了根据本技术一个实施例的机器人的连杆结构示意图。
41.图4示出了根据本技术一个实施例的对图3机器人的连杆进行分割拟合所得到的均质刚体的示意图。
42.图5示出了根据本技术一个实施例的对图3机器人的连杆进行分割拟合所得到的均质刚体的示意图。
43.图6示出了根据本技术一个实施例的机器人动力学参数获取处理示意图。
44.图7示出了根据本技术一个实施例的机器人动力学参数获取装置的框图。
45.图8示出了根据本技术一个实施例的电子设备的硬件图。
具体实施方式
46.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本技术的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本技术的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
47.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本技术的各方面变得模糊。
48.附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实
体。
49.图1示出了本技术一实施例的示例性系统架构的示意图。
50.如图1所示，该系统架构可以包括终端设备(如图1中所示智能手机101、平板电脑102和便携式计算机103中的一种或多种，当然也可以是台式计算机等)、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线通信链路、无线通信链路等等。服务器105为本技术技术方案的示例性执行主体。
51.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
52.需要说明的是，该实施例只是示例性地展示了本技术可以应用的系统架构，不应对本技术的功能和使用范围造成限制。
53.本技术提供了一种机器人动力学参数获取方法，可以应用于智能交通系统中对机器人进行控制。智能交通系统(intelligent traffic system，its)又称智能运输系统(intelligent transportation system)，是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。
54.图2示出了本技术实施例所提供的机器人动力学参数获取方法的流程图，该方法的示例性执行主体为服务器，该方法包括：
55.步骤s210、基于机器人的各连杆的尺寸构型，将各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；
56.步骤s220、获取均质刚体的物理尺寸以及均质刚体的质心位置；
57.步骤s230、获取机器人的回归矩阵以及机器人的观测矩阵，其中，回归矩阵用于描述机器人的广义运动参数，观测矩阵用于描述机器人的受力参数；
58.步骤s240、基于均质刚体的物理尺寸、均质刚体的质心位置、回归矩阵、以及观测矩阵，构建用于求解均质刚体的待求解质量的辨识方程；
59.步骤s250、以均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解辨识方程，得到均质刚体的质量，并得到机器人的动力学参数，其中，机器人的动力学参数包括各连杆的惯性张量、各连杆的质心位置以及各连杆的质量，各连杆的惯性张量通过均质刚体的物理尺寸以及均质刚体的质量进行描述，各连杆的质心位置通过均质刚体的质心位置进行描述，各连杆的质量通过均质刚体的质量进行描述。
60.在详细展开描述本技术所提供方法的具体实施过程之前，先对该方法的理论基础的推导过程进行详细描述。
61.均质刚体指的是质量均匀分布的刚体；规则形状的均质刚体包括但不限于立方体的均质刚体、球体的均质刚体、圆柱体的均质刚体、圆锥体的均质刚体等。物理一致性约束，指的是机器人的各连杆的质量非负，质心位置在其外形尺寸的包围盒内，连杆在质心系下
的惯性张量矩阵正定。
62.连杆的动力学参数包括连杆的质量m，质心位置[r
x
，ry，rz]
t
，质心系下的惯性张量共计10个参数。机器人的动力学参数即为机器人的各连杆的动力学参数。
[0063]
浮动基的机器人动力学方程可以写为如下形式：
[0064][0065]
n：机器人自由度；m：机器人的动力学参数个数，n自由度的浮动基机器人有n-5个连杆，m＝10*(n-5)；机器人广义位置；机器人广义速度；机器人广义加速度；机器人关节驱动力矩：世界系下，机器人第i个接触点的地面作用力；机器人质量矩阵，可以使用复合刚体算法crba快速计算；机器人离心力和科里奥利力，可以使用牛顿欧拉迭代算法rnea快速计算；机器人重力偏置项，可以使用牛顿欧拉迭代算法rnea快速计算；选择矩阵，用于区分主动关节和无驱动关节，记作s＝diag(1，1，1，1，1，1，a1，a2，...，an)，其中，ai＝1代表其为无驱动关节，前六项因为浮动基无驱动可以直接置为1；机器人第i个接触点的广义雅克比矩阵。
[0066]
h、c、g各项与机器人的动力学参数相关，进而可以将动力学方程改写为如下形式的辨识方程：
[0067]
ax＝b
ꢀꢀꢀ
(2)
[0068]
机器人回归矩阵，只与机器人构型和当前的q，相关；机器人的动力学参数，每个连杆的动力学参数xi可重构为如下形式：
[0069]
x＝[x1，x2，...，x
n-5
]
t
[0070]
第i个连杆的惯性张量矩阵在关节系下的表示，可写为如下形式：
[0071][0072]
由质心位置生成的反斜对称矩阵，可写为如下形式：
[0073][0074]
机器人观测矩阵，可通过关节力和足底力获取，可写为如下形式：
[0075][0076]
二次规划可保证全局最优解，求解优化速度快，可满足机器人实时辨识需求。其中，二次规划(quadratic programming，qp问题)是非线性规划中的一类数学规划问题，主要用于求解数学最优解，能够应用于运筹学、经济数学、管理科学、系统分析和组合优化科学等方面。
[0077]
在机器人实际运行过程中，可通过传感器获取矩阵a以及矩阵b。对式(2)形式的辨识方程进行二次规划，可构建二次规划的优化如下形式：
[0078][0079]
其中，表示第i个连杆的惯性张量矩阵在质心系下满足正定约束。此处的正定约束为三次关系，无法直接应用于二次规划。而通过本技术所提供的方法，可以将此处的三次关系约束等效为线性约束，从而可以直接应用二次规划辨识机器人的动力学参数。
[0080]
图3示出了本技术一实施例的机器人的连杆结构示意图，图4以及图5分别示出了对图3机器人的连杆进行分割拟合所得到的均质刚体的示意图。图4中的加粗方框代表对机器人的圆柱形电机进行分割拟合后，所得到的圆柱体的均质刚体；图5中的加粗方框代表对机器人的类长方体结构件(例如：工控机、锂电池、相机等)进行分割拟合后，所得到的长方体的均质刚体。
[0081]
在将机器人的连杆i分割为ki个规则形状的均质刚体后，连杆i的动力学参数可由该ki个均质刚体的组合体共同描述。每个均质刚体的动力学参数均可表示为质量的线性相关。任取其中一个长方体的均质刚体k，根据分割拟合结果可直接获取其物理尺寸(长为a，宽为b，高为c)以及质心位置[r
x
，ry，rz]
t
。假设其质量为mk，则均质刚体k在自身质心系下的动力学参数如下所示：
[0082][0083]
将的坐标系转换到连杆i所在的关节坐标系下，并提取公因子mk，得到均质刚体k在连杆i的关节坐标系下的动力学参数
[0084][0085][0086]
表示的第n行第m列的元素值。
[0087]
进一步改写上式得到：
[0088][0089]
由于任一个均质刚体的物理尺寸与质心位置都是已知的，因此对于任一个均质刚体，其p矩阵都是已知的。因此可将式(7)改写为如下形式：
[0090][0091][0092][0093]
ρ表示所有均质刚体的质量所组成的质量向量。
[0094]
将式(9)代入式(7)可得到新的二次规划形式：
[0095][0096]
因此当矩阵a、矩阵b以及矩阵p已知时，机器人的动力学参数获取问题便转换为求解ρ的最优值问题；同时，机器人的连杆的物理一致性约束问题，也转换为了ρ中各个参数非负约束问题，即，均质刚体的质量大于0的约束问题。
[0097]
因此在上述理论推导的支持下，本技术实施例所提供方法，通过将机器人的各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体，将如何获取机器人的动力学参数的问题——即，如何获取机器人的各连杆的动力学参数的问题，转换为如何获取均质刚体的物理尺寸、质心位置以及质量的问题；并将机器人的连杆的物理一致性约束问题，转换为均质刚体的质量大于0的约束问题，进而应用二次规划以求解得到均质刚体的质量。
[0098]
具体的，本技术实施例中，基于机器人的各连杆的尺寸构型，将各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体。其中，连杆的尺寸构型指的是连杆的尺寸以及连杆之间的结构。连杆的尺寸构型可以通过读取机器人的图纸模型(例如：cad模型)获取得到。
[0099]
由于均质刚体的物理尺寸以及均质刚体的质量可以用于描述连杆的惯性张量，均质刚体的质心位置可以用于描述连杆的质心位置，均质刚体的质量可以用于描述连杆的质量，并且在分割拟合得到规则形状的均质刚体后，均质刚体的物理尺寸已知，均质刚体的质心位置则可通过其物理尺寸确定，因此，只需再得到均质刚体的质量，即可得到各连杆的惯性张量、质心位置以及质量，即，机器人的动力学参数。
[0100]
为得到均质刚体的质量，获取机器人的回归矩阵(记为矩阵a)以及机器人的观测矩阵(记为矩阵b)。其中，矩阵a用于描述机器人的广义运动参数，矩阵b用于描述机器人的受力参数。
[0101]
根据上述理论推导所展示内容可见，由于基于机器人的动力学参数、矩阵a、以及矩阵b，可以建立由动力学方程改写而来的辨识方程，并且机器人的动力学参数又可以通过均质刚体的物理尺寸、均质刚体的质心位置、均质刚体的质量进行描述，因此可以基于均质刚体的物理尺寸、均质刚体的质心位置、矩阵a、以及矩阵b，建立用于求解均质刚体的待求
解质量的辨识方程。进而以均质刚体的待求解质量大于0这一条件为约束，使用二次规划求解辨识方程，求解全局最优值，从而得到均质刚体的质量。从而可以根据均质刚体的物理尺寸以及均质刚体的质量描述得到各连杆的惯性张量，根据均质刚体的质心位置描述得到各连杆的质心位置，根据均质刚体的质量描述得到各连杆的质量，从而得到机器人的动力学参数。
[0102]
由此可见，本技术实施例中，通过将机器人的各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体，将如何获取机器人的动力学参数的问题——即，如何获取机器人的各连杆的动力学参数的问题，转换为如何获取均质刚体的物理尺寸、质心位置以及质量的问题；并将机器人的连杆的物理一致性约束问题，转换为均质刚体的质量大于0的约束问题。从而使得无需对机器人的连杆的物理一致性约束问题进行复杂的线性化，并且能够直接应用二次规划解决原本相当复杂的机器人动力学参数获取问题，降低了机器人动力学参数获取过程中的问题复杂度，从而提高了机器人动力学参数的获取效率。
[0103]
在一实施例中，基于各连杆的尺寸构型，分割得到各连杆的三维模型。将三维模型拟合为规则形状，得到均质刚体。
[0104]
该实施例中，预先设置多种规则形状，以作为均质刚体的形状模板。先基于各连杆的尺寸构型，分割得到各连杆的三维模型。默认各连杆的三维模型质量均匀分布，并将各连杆的三维模型拟合为预设的多种规则形状中拟合偏差最小的一种规则形状，从而得到各连杆对应的均质刚体。
[0105]
在一实施例中，通过传感器采集机器人的广义运动参数以及机器人的受力参数。基于机器人的广义运动参数，建立回归矩阵。基于机器人的受力参数，建立观测矩阵。
[0106]
该实施例中，用于采集机器人的广义运动参数的传感器既可设于机器人内部，也可以设于机器人的外部环境。例如：通过设于机器人的外部环境的摄像头采集机器人的广义运动参数中的广义位置，通过设于机器人内部的速度传感器采集机器人的广义运动参数中的广义速度以及广义加速度。
[0107]
用于采集机器人的受力参数的传感器主要设于机器人内部。例如：通过设于机器人关节处的压力传感器采集机器人的广义运动参数中的关节受力，通过设于机器人足底处的压力传感器采集机器人的广义运动参数中的足底受力。
[0108]
在一实施例中，机器人的广义运动参数包括：机器人的广义位置，机器人的广义速度，机器人的广义加速度。
[0109]
在一实施例中，机器人的受力参数包括：机器人的关节受力，机器人的足底受力。
[0110]
在一实施例中，基于均质刚体的物理尺寸、均质刚体的质心位置以及均质刚体的待求解质量，建立各连杆的动力学参数向量。基于各连杆的动力学参数向量，建立机器人的动力学参数矩阵。获取回归矩阵与动力学参数矩阵之间的矩阵乘积，在矩阵乘积与观测矩阵之间建立等式关系，得到辨识方程。
[0111]
该实施例中，连杆的动力学参数向量指的是以向量形式描述的连杆的动力学参数；机器人的动力学参数矩阵指的是以矩阵形式描述的机器人的动力学参数。
[0112]
根据上述理论推导可见，由于机器人的动力学参数等效于机器人的各连杆的动力学参数，因此，将各连杆的动力学参数向量按照矩阵的组织形式进行排列所得到的即为机器人的动力学参数矩阵。
[0113]
机器人的动力学参数矩阵相当于上述理论推导中的x，回归矩阵为上述理论推导中的a，观测矩阵为上述理论推导中的b。因此可建立由动力学方程改写而来的辨识方程ax＝b。
[0114]
由于x是由均质刚体的物理尺寸、质心位置以及待求解质量构建出来的，其中，均质刚体的物理尺寸以及质心位置已知，并且a与b也已知，因此，通过以均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解该辨识方程，可以得到均质刚体的质量。
[0115]
在一实施例中，在二次规划的过程中，采用参数权重矩阵调整所有动力学参数之间的权重，并采用正定权重矩阵控制二次规划过程中的海森矩阵维持正定。
[0116]
该实施例中，考虑到机器人在实际运行过程中，会受到运动激励性不足的影响，或者受到测量噪声的影响，会导致回归矩阵a秩亏。此时二次规划过程中的海森hessian矩阵为半正定矩阵，不满足海森矩阵需要正定的要求。故在这种情况下，引入参数权重矩阵调整所有动力学参数之间的权重，并采用正定权重矩阵控制海森矩阵维持正定。其中，参数权重矩阵与正定权重矩阵均主要根据专家经验进行配置。
[0117]
通过参数权重矩阵以及正定权重矩阵对于二次规划所作优化可写为如下形式：
[0118][0119]
参数权重矩阵，可调整机器人内部质点之间不同连杆之间的动力学参数精度的权重；正定权重矩阵，在矩阵a秩亏导致二次规划过程中的海森矩阵半正定时，通过w
ρ
使得海森矩阵满足正定。
[0120]
图6示出了本技术一实施例的机器人动力学参数获取处理示意图。
[0121]
参考图6所示，该实施例中，机器人动力学参数获取处理过程可以分为三部分：将连杆分割为规则形状，将规则形状等效为均质刚体，实时动力学参数辨识。其中，实时动力学参数辨识指的是在得到机器人的各连杆的均质刚体后，基于均质刚体的物理尺寸以及质心位置得到上述理论推导中所展示的矩阵p，进而结合矩阵a以及矩阵b建立辨识方程，进而以均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解辨识方程，辨识得到机器人的动力学参数。
[0122]
在辨识得到机器人的动力学参数后，判断辨识参数是否满足精度要求。若否，则再重新将规则形状更新为均质刚体以及实时动力学参数辨识；若是，则结束。
[0123]
通过这种方式，无需对机器人的物理一致性进行复杂的线性化，方法简单且易于扩展到任意构型(例如：足式、轮式、机械臂等)任意驱动方式(例如：电动驱动、液压驱动等)任意传动方式(例如：皮带传动、齿轮传动、连杆传动等)的机器人，且借助二次规划使得求解辨识问题的速度大大加快，可实现实时参数辨识。
[0124]
图7示出了根据本技术一实施例的机器人动力学参数获取装置，所述装置包括：
[0125]
分割模块310，配置为基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；
[0126]
第一获取模块320，配置为获取所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质心位置；
[0127]
第二获取模块330，配置为获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩
阵，其中，所述回归矩阵用于描述所述机器人的广义运动参数，所述观测矩阵用于描述所述机器人的受力参数；
[0128]
方程建立模块340，配置为基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程；
[0129]
二次规划模块350，配置为以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，并得到所述机器人的动力学参数，其中，所述机器人的动力学参数包括所述各连杆的惯性张量、所述各连杆的质心位置以及所述各连杆的质量，所述各连杆的惯性张量通过所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质量进行描述，所述各连杆的质心位置通过所述均质刚体的质心位置进行描述，所述各连杆的质量通过所述均质刚体的质量进行描述。
[0130]
在本技术的一示例性实施例中，所述分割模块配置为：
[0131]
基于所述各连杆的尺寸构型，分割得到所述各连杆的三维模型；
[0132]
将所述三维模型拟合为规则形状，得到所述均质刚体。
[0133]
在本技术的一示例性实施例中，所述第二获取模块配置为：
[0134]
通过传感器采集所述机器人的广义运动参数以及所述机器人的受力参数；
[0135]
基于所述机器人的广义运动参数，建立所述回归矩阵；
[0136]
基于所述机器人的受力参数，建立所述观测矩阵。
[0137]
在本技术的一示例性实施例中，所述机器人的广义运动参数包括：所述机器人的广义位置，所述机器人的广义速度，所述机器人的广义加速度。
[0138]
在本技术的一示例性实施例中，所述机器人的受力参数包括：所述机器人的关节受力，所述机器人的足底受力。
[0139]
在本技术的一示例性实施例中，所述方程建立模块配置为：
[0140]
基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述均质刚体的待求解质量，建立所述各连杆的动力学参数向量；
[0141]
基于所述各连杆的动力学参数向量，建立所述机器人的动力学参数矩阵；
[0142]
获取所述回归矩阵与所述动力学参数矩阵之间的矩阵乘积，在所述矩阵乘积与所述观测矩阵之间建立等式关系，得到所述辨识方程。
[0143]
在本技术的一示例性实施例中，所述二次规划模块配置为：
[0144]
在二次规划的过程中，采用参数权重矩阵调整所有动力学参数之间的权重，并采用正定权重矩阵控制二次规划过程中的海森矩阵维持正定。
[0145]
下面参考图8来描述根据本技术实施例的电子设备40。图8显示的电子设备40仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0146]
如图8所示，电子设备40以通用计算设备的形式表现。电子设备40的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元410、上述至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430。
[0147]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述示例性方法的描述部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图2中所示的各个步骤。
[0148]
存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)4203。
[0149]
存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0150]
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0151]
电子设备40也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备40交互的设备通信，和/或与使得该电子设备40能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口450进行。输入/输出(i/o)接口450与显示单元440相连。并且，电子设备40还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器460通过总线430与电子设备40的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备40使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0152]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的方法。
[0153]
在本技术的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述方法实施例部分描述的方法。
[0154]
根据本技术的一个实施例，还提供了一种用于实现上述方法实施例中的方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0155]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0156]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、
光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0157]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0158]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0159]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0160]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0161]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的方法。
[0162]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

技术特征：
1.一种机器人动力学参数获取方法，其特征在于，所述方法包括：基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；获取所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质心位置；获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩阵，其中，所述回归矩阵用于描述所述机器人的广义运动参数，所述观测矩阵用于描述所述机器人的受力参数；基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程；以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，并得到所述机器人的动力学参数，其中，所述机器人的动力学参数包括所述各连杆的惯性张量、所述各连杆的质心位置以及所述各连杆的质量，所述各连杆的惯性张量通过所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质量进行描述，所述各连杆的质心位置通过所述均质刚体的质心位置进行描述，所述各连杆的质量通过所述均质刚体的质量进行描述。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体，包括：基于所述各连杆的尺寸构型，分割得到所述各连杆的三维模型；将所述三维模型拟合为规则形状，得到所述均质刚体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩阵，包括：通过传感器采集所述机器人的广义运动参数以及所述机器人的受力参数；基于所述机器人的广义运动参数，建立所述回归矩阵；基于所述机器人的受力参数，建立所述观测矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人的广义运动参数包括：所述机器人的广义位置，所述机器人的广义速度，所述机器人的广义加速度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人的受力参数包括：所述机器人的关节受力，所述机器人的足底受力。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程，包括：基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述均质刚体的待求解质量，建立所述各连杆的动力学参数向量；基于所述各连杆的动力学参数向量，建立所述机器人的动力学参数矩阵；获取所述回归矩阵与所述动力学参数矩阵之间的矩阵乘积，在所述矩阵乘积与所述观测矩阵之间建立等式关系，得到所述辨识方程。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，包括：在二次规划的过程中，采用参数权重矩阵调整所有动力学参数之间的权重，并采用正定权重矩阵控制二次规划过程中的海森矩阵维持正定。8.一种机器人动力学参数获取装置，其特征在于，所述装置包括：
分割模块，配置为基于机器人的各连杆的尺寸构型，将所述各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；第一获取模块，配置为获取所述均质刚体的物理尺寸以及所述均质刚体的质心位置；第二获取模块，配置为获取所述机器人的回归矩阵以及所述机器人的观测矩阵，其中，所述回归矩阵用于描述所述机器人的广义运动参数，所述观测矩阵用于描述所述机器人的受力参数；方程建立模块，配置为基于所述均质刚体的物理尺寸、所述均质刚体的质心位置、所述回归矩阵、以及所述观测矩阵，构建用于求解所述均质刚体的待求解质量的辨识方程；二次规划模块，配置为以所述均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解所述辨识方程，得到所述均质刚体的质量，并得到所述机器人的动力学参数，其中，所述机器人的动力学参数包括所述各连杆的惯性张量、所述各连杆的质心位置以及所述各连杆的质量，所述各连杆的惯性张量通过所述均质刚体的质心位置以及所述均质刚体的质量进行描述，所述各连杆的质心位置通过所述均质刚体的质心位置进行描述，所述各连杆的质量通过所述均质刚体的质量进行描述。9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种机器人动力学参数获取方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于交通领域。本申请所提供方法包括：基于机器人的各连杆的尺寸构型，将各连杆分割拟合为规则形状的均质刚体；获取均质刚体的物理尺寸以及质心位置；获取机器人的回归矩阵以及机器人的观测矩阵；基于均质刚体的物理尺寸、均质刚体的质心位置、回归矩阵、以及观测矩阵，构建用于求解均质刚体的待求解质量的辨识方程；以均质刚体的待求解质量大于0为约束，使用二次规划求解辨识方程，得到均质刚体的质量，并得到机器人的动力学参数，其中，机器人的动力学参数包括各连杆的惯性张量、各连杆的质心位置以及各连杆的质量。本申请能够提高机器人动力学参数的获取效率。获取效率。获取效率。


技术研发人员：郑宇 徐佳锋 姜鑫洋
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2022.03.14
技术公布日：2023/9/22