CN113954065B - 一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台及其离线示教方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台及其离线示教方法。所述机器人离线示教平台包括传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡槽以及供电***；所述传感器采集位姿数据；所述主控芯片接收数据；所述WiFi模块将数据以无线传输的方式发送给电脑；所述microSD卡槽内装入microSD卡用于存储和记录；所述供电***为传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡供电。针对无法满足小批量柔性化生产要求的问题，实现通过操作位姿采集***收集数据，机器人接收数据并再现轨迹和动作。

Description

一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台及其离线示教方法
技术领域
本发明属于工业机器人离线示教领域；具体涉及一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台及其离线示教方法。
背景技术
工业机器人凭借其高效率，加工质量可靠，可在恶劣环境下工作等优势，在汽车制造、机械加工、焊接、上下料、磨削抛光、搬运码垛、装配、喷涂等作业中得到越来越多的应用。目前工业机器人编程方法主要分为两种：人工示教再现、离线编程。由于灵活性不够、需要精确标定等问题，在快节奏的现代工业生产中，以上两种方法均无法满足小批量柔性化生产的要求。而机器人目前是重复定位精度高，而定位精度低。
发明内容
本发明提供一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台及其离线示教方法，针对无法满足小批量柔性化生产要求的问题，实现通过操作位姿采集***收集数据，机器人接收数据并再现轨迹和动作。
本发明通过以下技术方案实现：
一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台，所述机器人离线示教平台包括传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡槽以及供电***；所述传感器采集位姿数据；所述主控芯片接收数据；所述WiFi模块将数据以无线传输的方式发送给电脑；所述microSD卡槽内装入microSD卡用于存储和记录；所述供电***为传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡供电。
进一步的，所述传感器包括四个九轴传感器，所述九轴传感器为三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴角度传感器，四个九轴传感器均通过SPI端口与主控芯片直接连接。
进一步的，所述四个九轴传感器单独供电，所述WiFi模块单独供电。
所述供电***包括5V直流电源与3.3V直流电源，所述5V直流电源转3.3V直流电源。
进一步的，所述机器人离线示教平台外形为笔形，其内部电路板排布成长条形，同时将四个九轴模块分布于中轴线两侧，电路板最左侧为WiFi模块，中间为主控芯片，最右侧为micro USB接口，电源管理模块紧贴micro USB接口，Tf卡槽在主控芯片的左侧。
一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，所述机器人离线示教方法包括以下步骤：
步骤1：利用四个九轴传感器采集机器人的位姿数据；
步骤2：步骤1的位姿数据传输至主控芯片，主控芯片计算出角度数据和位移数据；
步骤3：将步骤2计算出的角度数据和位移数据以无线传输的方式发送给电脑，显示出位姿轨迹；
步骤4：机器人接收步骤3的位姿轨迹并执行命令。
进一步的，所述步骤1具体为，建立载体坐标系，用oxbybzb表示，原点为载体的重心，xb轴沿载体横轴向右，yb轴沿载体纵轴向前，zb轴沿载体立轴向上。
进一步的，所述步骤2具体为，采集到的初始数据均为基于载体坐标系，在主控芯片上将载体坐标系转换为地理坐标系的数据，即用oxgygzg表示，原点为载体重心，xg轴指向东，即E；yg轴指向北，即N；zg轴指向天，即U；
利用互补滤波对数据进行解算，获得载体坐标系下重力估计值gb后，计算出载体的俯仰角和滚转角，式中g为本地重力加速度：
利用四元数法对数据进行处理，Q(t)是姿态四元数；
其中，I为单位向量，θ为某个旋转绕单位向量进行了角度为θ的旋转，Q(t0)为就是t0时刻的姿态四元数，
将和按级数展开的有限项计算，截取有限项，得四元数的各阶近似算法：
一阶算法：
二阶算法：
三阶算法：
四阶算法：
本发明的有益效果是：
本发明实现使机器人脱离示教器进行示教。
本发明具有拖动示教的功能，采取该功能可以快速方便的实现复杂的机械运功。
本发明对于操作人员的要求低，大大减少了编程时间，提高了示教效率。
附图说明
附图1是本发明的pcb板实物图。
附图2是本发明的外壳实物图。
附图3是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台，所述机器人离线示教平台包括传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡槽以及供电***；所述传感器采集位姿数据；所述主控芯片接收数据；所述WiFi模块将数据以无线传输的方式发送给电脑；所述microSD卡槽内装入microSD卡用于存储和记录；所述供电***为传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡供电。
进一步的，所述传感器包括四个九轴传感器，所述九轴传感器为三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴角度传感器，四个九轴传感器均通过SPI端口与主控芯片直接连接。
进一步的，所述四个九轴传感器单独供电，所述WiFi模块单独供电。
所述供电***包括5V直流电源与3.3V直流电源，所述5V直流电源转3.3V直流电源。
尽量减少其他方面造成的噪声，将四个九轴模块的供电单独分离出来单独进行供电；考虑到WiFi模块耗电量较大，为了更易获得快速便捷的电源，决定使用5v作为电源输入电压，但九轴传感器，主控芯片等等均需要3.3v供电。
进一步的，所述机器人离线示教平台外形为笔形，其内部电路板排布成长条形，同时将四个九轴模块分布于中轴线两侧，电路板最左侧为WiFi模块，中间为主控芯片STM32F7芯片，最右侧为micro USB接口，电源管理模块紧贴micro USB接口，Tf卡槽在主控芯片的左侧。
主控芯片选用ARM架构的STM32F767IGT6型号，主频为216MHz，集成浮点运算单元，可进行双周期浮点乘法运算，运算性能可达每秒钟1亿次浮点运算。
传感器采集的数据以载体坐标系为基准，在主控芯片转换为地理坐标系，准换过程种，通过互补滤波对数据进行解算，减小累计误差，之后利用四元数法对数据进行处理，将数据的坐标系转化为地理坐标系。
如图3。考虑到体积以及稳定性，所有元器件均为贴片封装。
进一步改进于：在外壳设计上考虑到的持握姿势，将外壳设计成长约240mm的笔状形式，同时在前端设计了笔尖，方便沿着预定轨迹进行移动。外壳整体的宽度为36mm，厚度为26mm，边缘是半径为7mm的圆角。外壳整体留有两个孔位，一个是tf卡槽位置，另外一个是micro usb接口位置。外壳和主板之间留有2mm的空隙，主板上有三个3mm直径的安装孔，外壳上也在相应位置上设计了孔位。
一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，所述机器人离线示教方法包括以下步骤：
步骤1：利用四个九轴传感器采集机器人的位姿数据；
步骤2：步骤1的位姿数据传输至主控芯片，主控芯片计算出角度数据和位移数据；
步骤3：将步骤2计算出的角度数据和位移数据以无线传输的方式发送给电脑，显示出位姿轨迹；
步骤4：机器人接收步骤3的位姿轨迹并执行命令。
进一步的，所述步骤1具体为，建立载体坐标系，用oxbybzb表示，原点为载体的重心，xb轴沿载体横轴向右，yb轴沿载体纵轴向前，zb轴沿载体立轴向上；拖动操纵笔采集运动过程中的姿态信息。
进一步的，所述步骤2具体为，采集到的初始数据均为基于载体坐标系，在主控芯片上将载体坐标系转换为地理坐标系的数据，即用oxgygzg表示，原点为载体重心，xg轴指向东，即E；yg轴指向北，即N；zg轴指向天，即U；
利用互补滤波对数据进行解算，获得载体坐标系下重力估计值gb后，计算出载体的俯仰角和滚转角，式中g为本地重力加速度：
利用四元数法对数据进行处理，Q(t)是姿态四元数；
其中，I为单位向量，θ为某个旋转绕单位向量进行了角度为θ的旋转，Q(t0)为就是t0时刻的姿态四元数，
将和按级数展开的有限项计算，截取有限项，得四元数的各阶近似算法：
一阶算法：
二阶算法：
三阶算法：
四阶算法：

Claims (5)

1.一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，其特征在于，所述机器人离线示教平台包括传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡槽以及供电***；所述传感器采集位姿数据；所述主控芯片接收数据；所述WiFi模块将数据以无线传输的方式发送给电脑；所述microSD卡槽内装入microSD卡用于存储和记录；所述供电***为传感器、主控芯片、WiFi模块、microSD卡供电；
所述机器人离线示教方法包括以下步骤：
步骤1：利用四个九轴传感器采集机器人的位姿数据；
步骤2：步骤1的位姿数据传输至主控芯片，主控芯片计算出角度数据和位移数据；
步骤3：将步骤2计算出的角度数据和位移数据以无线传输的方式发送给电脑，显示出位姿轨迹；
步骤4：机器人接收步骤3的位姿轨迹并执行命令；
所述步骤2具体为，采集到的初始数据均为基于载体坐标系，在主控芯片上将载体坐标系转换为地理坐标系的数据，即用oxgygzg表示，原点为载体重心，xg轴指向东，即E；yg轴指向北，即N；zg轴指向天，即U；
利用互补滤波对数据进行解算，获得载体坐标系下重力估计值gb后，计算出载体的俯仰角和滚转角，式中g为本地重力加速度：
Figure FDA0004100546710000011
Figure FDA0004100546710000012
Figure FDA0004100546710000013
利用四元数法对数据进行处理，Q(t)是姿态四元数；
Figure FDA0004100546710000021
其中，I为单位向量，Δθ为某个旋转绕单位向量进行了角度为θ的旋转，Q(t0)为就是t0时刻的姿态四元数，
将
Figure FDA0004100546710000022
和
Figure FDA0004100546710000023
按级数展开的有限项计算，截取有限项，得四元数的各阶近似算法：
一阶算法：
Figure FDA0004100546710000024
二阶算法：
Figure FDA0004100546710000025
三阶算法：
Figure FDA0004100546710000026
四阶算法：
Figure FDA0004100546710000027
2.根据权利要求1所述一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，其特征在于，所述传感器包括四个九轴传感器，所述九轴传感器为三轴加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴角度传感器，四个九轴传感器均通过SPI端口与主控芯片直接连接。
3.根据权利要求2所述一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，其特征在于，所述四个九轴传感器单独供电，所述WiFi模块单独供电；
所述供电***包括5V直流电源与3.3V直流电源，所述5V直流电源转3.3V直流电源。
4.根据权利要求1所述一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，其特征在于，所述机器人离线示教平台外形为笔形，其内部电路板排布成长条形，同时将四个九轴模块分布于中轴线两侧，电路板最左侧为WiFi模块，中间为主控芯片，最右侧为micro USB接口，电源管理模块紧贴micro USB接口，Tf卡槽在主控芯片的左侧。
5.根据权利要求1所述一种基于惯导定位技术的机器人离线示教平台的离线示教方法，其特征在于，所述步骤1具体为，建立载体坐标系，用oxbybzb表示，原点为载体的重心，xb轴沿载体横轴向右，yb轴沿载体纵轴向前，zb轴沿载体立轴向上。
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