CN114829081A - 机器人操纵器的虚拟力传感器的校正 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于校正机器人操纵器(1)的虚拟力传感器的方法,其中,在多个姿态中进行下列步骤:‑施加(S1)外部合成力到所述机器人操纵器(1)上;‑获知(S2)所述外部合成力的估算;‑基于所述外部合成力的所获知的估算与所述预先给定的外部合成力的差值来获知(S3)对应的成本函数;‑通过将对应的成本函数最小化来获知(S4)对应的校正函数;以及‑在将对应的校正函数配属给对应姿态的情况下,将对应的校正函数存储(S5)到所有校正函数的数据组中,所述对应的校正函数被获知用于所述对应姿态。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于校正机器人操纵器的虚拟力传感器的方法,以及一种机器人***,该机器人***具有机器人臂和控制单元,用于应用该校正。
发明内容
本发明的任务是改善机器人操纵器或者说机器人臂上的虚拟力传感器的实施。
本发明从独立权利要求的特征中获得。有利的改进方案和设计方案是从属权利要求的主题。
本发明的第一方面涉及一种用于校正机器人操纵器的虚拟力传感器的方法,其中,所述虚拟力传感器用于基于通过转矩传感器在所述机器人操纵器的关节中所获知的力矩来获知作用到所述机器人操纵器上的外部合成力(Kraftwinders,力混成),其中,所述机器人操纵器被移动或手动引导到多个姿态中并在所述多个姿态的每个姿态中被实施下列步骤:
-施加对应的预先给定的外部合成力到所述机器人操纵器上;
-基于适用于最新姿态的雅可比矩阵的转置的逆转(Invertierten,逆)或伪逆(Pseudoinvertierten)和基于外部转矩的矢量来获知所述外部合成力的对应估算,其中,外部转矩的矢量基于通过所述转矩传感器在所述机器人操纵器的所述关节中所获知的力矩并基于作用到所述机器人操纵器上的预期力矩来获知;
-基于来自外部合成力的所获知估算和预先给定外部合成力的差值的范数(Norm)或基于外部合成力的所获知估算的范数和预先给定外部合成力的范数的差值来获知对应的成本函数;
-通过使对应的成本函数最小化来获知对应的校正函数,其中,所述校正函数用于对在稍后运行中最新获知的外部合成力进行适配;以及
-在将对应的校正函数配属给对应姿态的情况下,将对应的校正函数存储到所有校正函数的数据组中,所述对应的校正函数被获知用于所述对应姿态。
在此,机器人操纵器的一姿态尤其给出了机器人操纵器的包括端部效应器(如果存在)的所有节肢的位置和定向的总体。如果已知关于一姿态的全部信息,那么可以将机器人操纵器通过尤其在其关节上的所有驱动器移动到明确的“保持”中。
外部合成力给出了如下这样的力和/或力矩,它们从周围环境出发地作用到机器人操纵器上以及反转地起作用,其中,外部合成力一般具有针对力的三个分量和针对力矩的三个分量。优选地,关于机器人操纵器所有姿态的预先给定的外部合成力是相同的合成力,也就是说恒定。优选替换地,针对这些姿态中的至少两个姿态设置不同的合成力,这点也有利地考虑如下这种姿态,这些姿态在恒定合成力的情况下至少部分单独地作出行为,也就是说,在机器人操纵器的将节肢连接的关节的至少一些中,该合成力的一外力在不产生关节中的力矩的情况下线性地通过该关节朝最接近的近侧节肢方向被导引。针对这种单独姿态的示例是,将机器人操纵器的所有节肢取向到一公共直线上,且外部合成力仅具有一相对于机器人操纵器基座的沿完全等同该公共直线方向的力矢量。
该外部合成力被施加到机器人操纵器上,而通过虚拟力传感器获知该外部合成力的估算。这点借助于尤其是、但是不强制性排除地布置在关节上的转矩传感器来进行。关节上的转矩传感器可以从多个现有技术中已知的转矩传感器中选出。尤其地,这些转矩传感器是力学转矩传感器,在这些转矩传感器中检测例如处在对应转矩传感器的辐条中的柔性弹性材料的膨胀,其中,通过了解材料常数可以推断出施布的力矩。此外尤其可行的是,测量存在于电性马达中的电流强度并从中推断出存在于关节中的力矩。关节中如此检测出的对应力矩典型地由多个原因组成。力矩的第一部分在机器人操纵器运动的情况下由运动学力和力矩,尤其是科氏加速度(Coriolisbeschleunigung)以及离心加速度获得。测量到的力矩的另一部分与机器人操纵器运动无关地归因于重力影响。
当在关节上通过转矩传感器尤其是直接或间接通过测量来检测力矩时,那么这些力矩由于重力影响和运动学所引起的力和力矩而造成预期力矩。也就是说,与最新的运动速度、机器人操纵器的最新加速度和机器人操纵器的质量分布和最新姿态(重力影响)相关地,这些力矩可以在机器人操纵器的转矩传感器上按照理论被获知作为预期力矩并从对应的转矩传感器上测量到的力矩减去。这点优选地在冲量观测器中进行,该冲量观测器的结果就是外部力矩。
为了从这样获知的外部力矩推断出预先给定的外部合成力的估算(该外部合成力具有其最新参照点),需要雅可比矩阵的转置的(伪)逆。伪逆(替代逆本身)尤其是需要的,如果机器人操纵器涉及冗余操纵器的话,也就是说将节肢连接的关节中的至少两个关节相对彼此具有冗余自由度。在冗余机器人操纵器中尤其可以使机器人操纵器的节肢运动,而不改变机器人操纵器的端部效应器的定向和/或位置。
雅可比矩阵原则上将关节上的角速度与一任意点上,尤其是机器人操纵器的远侧端部上的平移和旋转速度相结合。但是原理上不重要的是:实际上是否考虑了速度;因此也可以针对关节上的力矩与对应的任意点上的力和力矩之间的关联而使用雅可比矩阵。雅可比矩阵J的转置、即JT在外部合成力Fext与所获知的外部转矩的矢量τext之间如下地获得:
τext=JTFext
在借助于被称作为(JT)#的J转置的(伪)逆来转换该等式之后,基于所获知的外部转矩的矢量τext适用于外部合成力的估算Fext,est的是:
Fext,est=(JT)#τext
预先给定的外部合成力的方向和数值经由限定是已知的,因为外部合成力的预设值的已知数量也被施加。利用上面的计算也在机器人操纵器的每个单个姿态中已知外部合成力的估算,在所述姿态中施加一外部合成力。然后,基于来自外部合成力的所获知估算和预先给定外部合成力的差值的范数或基于外部合成力的所获知估算的范数和预先给定外部合成力的范数的差值来获知对应的成本函数。
在第一情况下,即当基于来自外部合成力的所获知估算和预先给定外部合成力的差值的范数来获知对应的成本函数时,根据下列模式获知成本函数K:
K=f(‖Fext,est-Fext,real‖)
在第二情况下,即当基于外部合成力的所获知估算的范数和预先给定外部合成力的范数的差值来获知对应的成本函数时,根据下列模式获知成本函数:
K=f(‖Fext,est‖-‖Fext,real‖)
针对力和/或力矩的多个分量的一般性情况在外部合成力中优选使用第一情况,而尤其对于考虑一单个分量适用第二情况,尤其是当预先给定外部合成力朝总是相同的方向指向时,尤其是适用第二情况,尤其在附加具有预先给定质量的外部负载时是该情况。
此外,通过将对应的成本函数最小化来获知对应的校正函数,其中,校正函数用于适配在稍后运行中最新获知的外部合成力,也就是说,目的是根据校正函数的变量和/或参数x求解规则minK(x)。
优选地,获知外部合成力的估算、通过获知对应的成本函数并将其最小化来获知对应的校正函数、和存储对应的校正函数的这些步骤分别通过计算单元来进行。该计算单元尤其与机器人操纵器连接。特别优选地,该计算单元被布置在机器人操纵器本身上,尤其是机器人操纵器的台座或基座上。
本发明的一有利作用是,替代校正机器人操纵器的转矩传感器中的每个单个转矩传感器,将所有转矩传感器的总体在其功能上作为虚拟力传感器在考虑施加到机器人操纵器上的预期力矩的情况下与姿态相关地进行校正,并由此将机器人操纵器质量分布、转矩传感器特性方面的所有不确定性和其他效应进行全面考虑。由此,通过所有的校正函数的该数据组而可行的是,将针对机器人操纵器一特定姿态的个性化校正应用到机器人操纵器的虚拟力传感器上。
根据一有利实施方式,施加预先给定的外部合成力到机器人操纵器上在机器人操纵器的远侧端部上进行。在机器人操纵器的远侧端部上优选布置端部效应器。因为机器人操纵器的接触力除了不希望的碰撞之外典型地在端部效应器和来自机器人操纵器周围环境的对象之间发生,所以该实施方式有利地考虑该情况,使得校正尤其参考处在机器人操纵器远侧端部上的端部效应器和机器人操纵器周围环境之间的合成力来进行。
优选地,机器人操纵器的多个姿态通过位置的等距网格针对机器人操纵器的一参考点相对于与地固定的坐标系来确定,由此有利地至少以近似方式考虑了机器人操纵器的参考点的全部可能位置(在针对冗余机器人操纵器的各网格点多个姿态的情况下),但是也可考虑非常多数量的网格点。
因此,根据另一有利实施方式,针对机器人操纵器预先给定一任务,所述任务被分析,且在实施所述任务时识别待驶离的工作点,其中,所述机器人操纵器的对应姿态被选择为,使得所述工作点之一和所述机器人操纵器的一参考点分别在一对应姿态中相一致。机器人操纵器的参考点尤其是处在机器人操纵器的远侧端部上的参考点,且尤其是假想地布置在端部效应器上。参考点尤其是与机器人操纵器本体固定,尤其是与机器人操纵器表面上的一地点进行假想连接,也就是说,该参考点相对于该选出的地点即使在机器人操纵器运动时也不执行相对运动。有利地,利用该实施方式,校正特别与机器人操纵器待执行的任务相协调并明显减少了网格点的数量。
根据另一有利实施方式,机器人操纵器是冗余机器人操纵器,且在使用针对所述机器人操纵器对应姿态而言最新的雅可比矩阵的转置的伪逆的情况下获知所述外部合成力的估算。冗余机器人操纵器具有相对彼此冗余的自由度。也就是说尤其地,机器人操纵器的节肢可以运动,而在此不改变特定节肢的定向、尤其是机器人操纵器的端部效应器的定向,和/或尤其是处在机器人操纵器远侧端部上的预先给定的参考点的位置。
根据另一有利实施方式,至少对于所述机器人操纵器的多个姿态中的一部分量而言,所述冗余机器人操纵器在其零空间(Nullraum)中移动经过多个姿态,且对于所述多个姿态中的每个姿态而言获知并存储一特有的校正函数。有利地,通过该实施方式在估算外部合成力时通过机器人操纵器在其零空间中姿态改变也考虑了发生变化的不准确性。
根据另一有利实施方式,通过基于梯度的方法来将对应的成本函数最小化。在此,最小化成本函数、也就是说minK(x)的任务尤其借助于查找步骤来实施,其中,与校正函数K(x)的变量和/或参数x相关地,α给出最新查找步骤的长度,s给出查找方向且给出成本函数K(x)的梯度。优选地,参数a借助于线性查找方法、所谓的“线性查找(linesearch)”来确定,使得在x的某些情况下较大几何尺寸的参数空间中,在确定查找方向之后沿着该查找方向来查找局部最小值,并在达到该局部最小值时通过获知那里所获知的成本函数的新的最新梯度来获知新的查找方向。优选替换地,基于梯度的查找方法以成本函数的曲率信息(Krümmungsinformationen)被扩宽并由此使用平方优化(quadratischeOptimierung)。有利地,通过使用基于梯度的方法给出了确定性的算法,该算法具有到成本函数的局部或理想全局最优值的足够快的收敛,用以最小化该成本函数。
根据另一有利实施方式,通过遗传或进化方法来将对应的成本函数最小化。遗传算法或进化算法尤其是基于随机原则,根据随机原则或多或少随机地选择x的起点和/或将x的值与用于收敛至局部或全局最小值的潜力(Potential)重组。遗传算法或进化算法具有较高的机会找到全局最小值(与局部最小值相反),而它们的计算时间可以显著地超过基于梯度的方法。
根据另一有利实施方式,在所述机器人操纵器上施加所述预先给定的外部合成力通过将具有预先给定质量的负载附加到所述机器人操纵器上来进行。在重力恒定和已知的情况下,通过附加具有预先给定质量的负载非常可靠地确保:外部合成力关于与地固定的坐标系总是作用到相同方向上并以总是相同的强度起作用。
根据另一有利实施方式,在所述机器人操纵器上施加所述预先给定的外部合成力通过将所述机器人操纵器的机械弹簧与支承件连接来进行,使得所述机械弹簧被预紧且将力给予到所述机器人操纵器上。机械支承件优选被布置在第二操纵器上,优选第二操纵器的端部效应器上。有利地,通过使用弹簧通过弹簧在该弹簧的特定线性区域上的膨胀可以连续地预先给定外部合成力的力分量的任意值。
根据另一有利实施方式,在所述机器人操纵器上施加所述预先给定的外部合成力通过使所述机器人操纵器运动来进行,使得所述机器人操纵器上的预先给定的加速由于所述机器人操纵器的惯性质量而出现。根据该实施方式,在预期力矩的情况下相应地不考虑来自机器人操纵器运动的力矩,因为这些力矩刚好应被检测并从中获知外部合成力的估算。有利地,根据该实施方式,既不需要机器人操纵器上的具有附加质量的负载,也不需要与弹簧的连接,还不需要施加其他外部的力和/或力矩,因为通过机器人操纵器本身可实施的运动单独用于校正该虚拟力传感器。
本发明的另一方面涉及一种机器人***,具有机器人臂和控制单元,其中,所述控制单元被实施用于,在所述机器人臂上实施虚拟力传感器,其中,所述虚拟力传感器用于获知作用到所述机器人操纵器上的外部合成力,且所述外部合成力基于通过力矩传感器在所述机器人臂的关节中所获知的力矩和基于作用到所述机器人臂上的预期力矩和基于分别与姿态相关的最新雅可比矩阵的转置的逆转或伪逆来获知,其中,所述控制单元被实施用于,将与姿态相关的校正应用到最新获知的外部合成力上,且通过选出一特定的、配属给所述机器人臂对应最新姿态的校正函数或通过产生所述校正函数中的至少两个校正函数的内插,从所有校正函数的根据方法所产生的数据组中产生所述校正,其中,所述校正函数中的至少两个特定校正函数的对应姿态最接近所述机器人臂的对应最新姿态。
所提出的机器人***的优点和优选改进方案通过结合已介绍的方法之前所做出的实施方案的类似的和有意义的转用来得出。
其它的优点、特征和细节由以下的说明中得出,在其中(必要时参考附图)详细地描述至少一个实施例。相同的、类似的和/或功能相同的部件设有相同的附图标记。
附图说明
图1示出了一种根据本发明一实施例的用于校正机器人操纵器的虚拟力传感器的方法;
图2示出了一种机器人操纵器,在其上实施根据图1的方法;以及
图3示出了一种根据本发明另一实施例的机器人***,用于使用根据图1的校正的结果。
附图中的图示是示意性且非按比例尺的。
具体实施方式
图1示出了一种用于校正机器人操纵器1的虚拟力传感器的方法。机器人操纵器1通过相应操控其驱动器被移动到多个姿态中。在此情况下涉及的是一种冗余机器人操纵器1。因此,针对机器人操纵器1的远侧端部5的一共同位置而言假设了机器人操纵器1的多个姿态,其方式是,该冗余机器人操纵器1在其零空间中被移动经过多个姿态。在这些姿态中的每个中,机器人操纵器1针对一定的时间段被无运动地保持,以便重复地,也就是说在这些姿态中的每个上实施下列步骤:首先,将具有预先给定的力和力矩的预先给定的外部合成力施加S1到机器人操纵器1的远侧端部5上。这点通过外部检查单元(未在图1中示出)来进行。接下来,基于适用于最新姿态的雅可比矩阵的转置的伪逆、也就是说(JT)#,并基于外部转矩的矢量τext来获知S2外部合成力的估算Fext,est,其中,外部转矩的矢量τext基于通过转矩传感器3在机器人操纵器1的关节中所获知的力矩和基于作用到机器人操纵器1上的预期力矩来获知:
Fext,est=(JT)#τext
适用于最新姿态的雅可比矩阵的转置的伪逆,也就是说(JT)#替代(JT)-1在此被使用,因为涉及了一种冗余机器人操纵器1。然后,基于所述外部合成力的所获知估算与所述预先给定的外部合成力的差值的范数来获知S3对应的成本函数。成本函数针对机器人操纵器1的姿态中的每个被分别获知为:
也就是说,外部合成力的估算Fext,est与外部合成力的先验(a-priori)已知的预设值Fext,real之间的差值的二范数(Zweinorm)被用于平方。该规则的标量结果相应于成本函数。此外,通过基于梯度的方法来进行通过将对应的成本函数最小化来获知S4对应的校正函数。在此,该任务minK(x)尤其借助于查找步骤来实施,其中,与校正函数L(x)的变量和/或参数x相关地,α给出最新查找步骤的长度,s给出查找方向且给出成本函数K(x)的梯度。优选地,参数α借助于线性查找方法、所谓的“线性查找”来确定,使得在x的某些情况下较大几何尺寸的参数空间中,在确定查找方向之后沿着该查找方向来查找局部最小值,并在达到该局部最小值时通过获知成本函数的梯度来获知其新的查找方向。因此,在结果中提供了变量组和/或参数组x0,该变量组和/或参数组当利用其帮助利用校正函数L(x0)对外部合成力的估算Fext,est进行了适配时,造成最小的成本函数K(x0)。最后,在将对应的校正函数配属给对应姿态的情况下将对应的对于机器人操纵器1的对应姿态有效的校正函数存储S5到所有校正函数的数据组中,针对该对应姿态获知对应的二次校正函数。在图2中示出了这种机器人操纵器1,在其上实施本方法。图2的附图标记在此也适用于图1的上述阐释。
图2示出了这种机器人操纵器1,具有其组件、转矩传感器3和机器人操纵器1的其远侧端部5。在此,机器人操纵器1的冗余自由度以符号方式通过具有彼此平行的关节轴的多个关节来表征。在该机器人操纵器1上实施如下面图1所述的方法。在此参照相对于图1的阐释。
图3示出了具有机器人臂12和控制单元14的机器人***10。在此,该机器人***10以符号方式在图3中用不同于图1的机器人操纵器1的机器人臂12来示出。其明示了,根据相对于图1以及图2阐释的校正可以被传递到另一机器人***10上,而没有在该机器人***本身上发生校正。在此,机器人***10的控制单元14布置在机器人臂12的基座上并在机器人臂12上实施虚拟力传感器,其中,该虚拟力传感器用于获知最新作用到机器人臂12上的外部合成力,且该外部合成力基于通过力矩传感器13在机器人臂12的关节中所获知的力矩和基于作用到机器人臂12上的预期力矩和基于分别与姿态相关的最新雅可比矩阵的转置的逆或伪逆来获知。此外,控制单元14将与姿态相关的校正函数应用到最新获知的外部合成力上,其中,校正函数从所有二次校正矩阵的根据图1阐释所产生的数据组中通过选出特定的、配属给机器人臂12的对应最新姿态的、也就是说最接近的校正函数来确定。
虽然本发明在细节上通过优选的实施例被较详细地图解和阐释,但是本发明不被这些公开的示例所限制并且本领域技术人员可以从中推导出另外的变型方案,而不离开本发明的保护范围。因此清楚的是,存在多个变型方案可能性。同样清楚的是,示例性所提到的实施方式实际仅表示示例,这些示例不以任何方式被概括为例如保护范围、应用可能性或本发明配置的限制。确切的说,之前的说明和附图描述使本领域技术人员能够具体地转换示例性实施方式,其中,本领域技术人员在了解所公开的发明构思的情况下可以进行例如在示例性实施方式中提到的各个元件的功能或布置方面的各种改变,而不会脱离权利要求及其合法等同物、例如说明书中的广泛说明所限定的保护范围。
附图标记列表
1 机器人操纵器
3 转矩传感器
5 机器人操纵器的远侧端部
10 机器人***
12 机器人臂
13 力矩传感器
14 控制单元
S1 施加
S2 获知
S3 获知
S4 获知
S5 存储
Claims (10)
1.用于校正机器人操纵器(1)的虚拟力传感器的方法,其中,所述虚拟力传感器用于基于通过转矩传感器(3)在所述机器人操纵器(1)的关节中所获知的力矩来获知作用到所述机器人操纵器(1)上的外部合成力,其中,所述机器人操纵器(1)被移动或手动引导到多个姿态中并在所述多个姿态的每个姿态中被实施下列步骤:
-施加(S1)对应的预先给定的外部合成力到所述机器人操纵器(1)上;
-基于适用于最新姿态的雅可比矩阵的转置的逆转或伪逆和基于外部转矩的矢量来获知(S2)所述外部合成力的对应估算,其中,外部转矩的所述矢量基于通过所述转矩传感器(3)在所述机器人操纵器(1)的所述关节中所获知的力矩并基于作用到所述机器人操纵器(1)上的预期力矩来获知;
-基于来自所述外部合成力的所获知估算和预先给定外部合成力的差值的范数或基于所述外部合成力的所获知估算的范数和预先给定外部合成力的范数的差值来获知(S3)对应的成本函数;
-通过使对应的成本函数最小化来获知(S4)对应的校正函数,其中,所述校正函数用于对在稍后运行中最新获知的外部合成力进行适配;以及
-在将对应的校正函数配属给对应姿态的情况下,将对应的校正函数存储(S5)到所有校正函数的数据组中,所述对应的校正函数被获知用于所述对应姿态。
2.根据前述权利要求中任一项所述的方法,
其中,针对所述机器人操纵器(1)预先给定一任务,所述任务被分析,且在实施所述任务时识别待驶离的工作点,其中,所述机器人操纵器(1)的所述对应姿态被选择为,使得所述工作点之一和所述机器人操纵器(1)的一参考点分别在一对应姿态中相一致。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法,
其中,所述机器人操纵器(1)是冗余机器人操纵器,且在使用针对所述机器人操纵器(1)的对应姿态而言最新的雅可比矩阵的转置的伪逆的情况下获知所述外部合成力的估算。
4.根据权利要求3所述的方法,
其中,至少对于所述机器人操纵器(1)的多个姿态中的一部分量而言,所述冗余机器人操纵器(1)在其零空间中移动经过多个姿态,且对于所述多个姿态的每个姿态而言获知并存储一特有的校正函数。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,
其中,所述对应的成本函数的最小化通过基于梯度的方法来进行。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,
其中,所述对应的成本函数的最小化通过遗传或进化方法来进行。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,
其中,在所述机器人操纵器(1)上施加所述预先给定的外部合成力通过将具有预先给定质量的负载附加到所述机器人操纵器(1)上来进行。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,
其中,在所述机器人操纵器(1)上施加所述预先给定的外部合成力通过将所述机器人操纵器(1)的机械弹簧与支承件连接来进行,使得所述机械弹簧被预紧且将力给予到所述机器人操纵器(1)上。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,
其中,在所述机器人操纵器(1)上施加所述预先给定的外部合成力通过使所述机器人操纵器(1)运动来进行,使得所述机器人操纵器(1)上的预先给定的加速由于所述机器人操纵器(1)的惯性质量而出现。
10.机器人***(10),具有机器人臂(12)和控制单元(14),其中,所述控制单元(14)被实施用于,在所述机器人臂(12)上实施虚拟力传感器,其中,所述虚拟力传感器用于获知作用到所述机器人操纵器(1)上的外部合成力,且所述外部合成力基于通过力矩传感器(13)在所述机器人臂(12)的关节中所获知的力矩和基于作用到所述机器人臂(12)上的预期力矩和基于分别与姿态相关的最新雅可比矩阵的转置的逆转或伪逆来获知,其中,所述控制单元(14)被实施用于,将与姿态相关的校正应用到最新获知的外部合成力上,且通过选出一特定的、配属给所述机器人臂(12)对应最新姿态的校正函数或通过产生所述校正函数中的至少两个校正函数的内插,从所有校正函数的根据权利要求1至9中任一项所述的方法所产生的数据组中产生所述校正,其中,所述校正函数中的至少两个特定校正函数的对应姿态最接近所述机器人臂(12)的对应最新姿态。
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