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Patent Searching and Data


Title:
ROBOT JOINT ANTI-COLLISION PROTECTION SYSTEM AND METHOD BASED ON SENSING FUSION TECHNOLOGY
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/010612
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention discloses a robot joint anti-collision protection system and method based on the sensing fusion technology, comprising sensors arranged on a plurality of joints of the robot respectively, wherein an output end of the sensor is sequentially connected with a data fusion module, a feature extraction module, a plurality of pattern recognition modules, an information fusion module, an information extraction module and a decision-making module. Hierarchical multi-sensor information fusion target tracking is adopted to achieve information acquisition of the system, and a prediction residual error is introduced to modify the tracking residual error, which cannot reflect the error caused by an unpredictable information completely, so the prediction residual error is adopted to modify a correction term. With the system and method, the obstacle information can be acquired in real time and effectively, and a reliable information source is provided for the safety decision.

Inventors:
CHENG SHISHENG (CN)
WANG CHI (CN)
XU CHENJU (CN)
TANG LIANGCHENG (CN)
ZHANG DI (CN)
Application Number:
PCT/CN2017/092395
Publication Date:
January 17, 2019
Filing Date:
July 10, 2017
Export Citation:
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Assignee:
SHENZHEN IWITH SMART TECH CO LTD (CN)
International Classes:
B25J9/16; G05D1/02
Foreign References:
CN103019245A2013-04-03
CN106383515A2017-02-08
CN105425828A2016-03-23
DE202013104860U12015-02-02
US20160195390A12016-07-07
Attorney, Agent or Firm:
GUANGDONG GUOXIN LAW FIRM (CN)
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Claims:
权利要求书

[权利要求 1] 1、 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统, 其特征在于, 包 括分别设置在机器人多个关节上的传感器 (1) , 所述传感器 (1) 输 出端与数据融合模块 (2) 连接, 数据融合模块 (2) 对多个传感器 1 所采集到的数据进行整体分析, 数据融合模块 (2) 内设定有多个阶 段的对比参数, 通过采集数据与对比参数进行比对; 所述数据融合模 块 (2) 输出端与特征提取模块 (3) 连接, 经数据融合模块 (2) 与 传感器采集后的数据进行比对后, 传送给特征提取模块 (3) , 所述 特征提取模块 (3) 输出端与多个模式识别模块 (4) 连接, 特征提取 模块 (3) 依据不用的数据结果, 按特定的模式识别模块 (4) 进行输 出; 所述多个模式识别模块输出端与信息融合模块 (5) 连接, 所述 信息融合模块 (5) 输出端与信息提取模块 (6) 连接, 所述信息提取 模块 (6) 输出端与决策模块 (7) 连接;所述传感器 (1) 包括但不限 于: 热释电传感器、 红外接近传感器、 超声波传感器、 图像传感器、 加速度传感器、 速度传感器, 其中热释电传感器用于检测是否存在障 碍物, 图像传感器用于检测障碍物位置, 加速度传感器、 速度传感器 用于检测机器人关节的加速度、 速度, 红外接近传感器或者超声波传 感器用于检测机器人与障碍物距离, 这些数据为系统控制机器人做出 避障反应提供参考数据。

2、 如权利要求 1所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统

, 其特征在于, 所述传感器设置在机器人上不同关节区域, 关节区域 包括但不限于上关节、 臂关节、 腕关节, 所述数据融合模块会对不同 位置的传感器数据进行汇总, 其单一一组传感器的采集数据与数据融 合模块内部的对比参数有相同, 特征提取模块即按照所设定不同的模 式识别模块进行输出。

3、 如权利要求 1所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统 , 其特征在于, 所述决策模块包括但不限于语音报警模块、 舵机运动 动作驱动模块。 4、 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法, 其特征在于, 包 括以下步骤:

步骤一、 传感器层跟踪, 在传感器跟踪中, 局部传感器获取的数据经 过结点处理, 得到一个实吋的本地状态估计;

步骤二、 信息融合跟踪, 传感器层各个跟踪和状态估计的结果送到信 息融合模块, 经过融合得到一个全局状态估计, 这个结果一方面作为 输出结果, 另一方面将反馈到传感器层各个节点;

步骤三、 根据全局状态估计做出危险估计, 若存在危险情形做出报警 决策。

5、 如权利要求 4所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 所述步骤一的局部传感器获取的数据为周围环境动态 信息和机器人状态参数, 其中周围环境动态信息包括是否存在障碍物 的信息、 障碍物位置信息, 机器人状态参数包括机器人加速度和速度 信息、 机器人与障碍物距离信息。

6、 如权利要求 4所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 所述步骤二的全局状态估计等价于状态估计与校正的 融合结果之和, 其中, 校正包括两部分: 其一是局部传感器跟踪与跟 踪残留误差的总和; 其二是全局预测与局部节点预测残留误差的总和

7、 如权利要求 4所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 所述步骤三中存在危险情形做出报警决策具体为: 机 器人在全局状态估计参数达到危险阈值吋, 发出语音提示报警给工作 人员。

8、 如权利要求 4所述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 所述步骤三中若存在危险情形做出报警决策的同吋, 机器人还控制有碰撞危险的关节做出避让动作。

Description:
一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统 及其方法 技术领域

[0001] 本发明涉及机器人控制技术领域, 尤其涉及一种传感融合技术的机器人关节防 撞保护系统及其方法。

背景技术

[0002] 机器人在正常运行中, 如果外部有干扰, 机器人控制系统可能紊乱, 导致机器 人无法正常工作, 往往出现机器人部件被碰撞, 造成操作者的伤害或者使机器 人损坏。

技术问题

[0003] 机器人防撞系统应运而生, 但现有技术的机器人防撞系统设计吋缺乏统一 全面 的规划, 造成对同一信息目标, 各信息单元之间纯在着信息不完全、 信息不一 致、 甚至信息相悖的问题。 使机器人防撞系统缺少对信息目标的全面、 准确把 握, 对异常事件的及吋应变能力较差。

问题的解决方案

技术解决方案

[0004] 有鉴于现有技术的上述缺陷, 本发明所要解决的技术问题是提供一种传感融 合 技术的机器人关节防撞保护系统及其方法, 利用机器人上设置的多种传感器采 集周围的数据参数, 以提醒操作者或采用机器人自身断电保护的方 法, 实现机 器人自我保护和保护操作者的有益效果以解决 现有技术的不足。

[0005] 为实现上述目的, 本发明提供了一种传感融合技术的机器人关节 防撞保护系统 , 其特征在于, 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统 , 其特征在于, 包括分别设置在机器人多个关节上的传感器, 所述传感器输出端与数据融合模 块连接, 数据融合模块对多个传感器所采集到的数据进 行整体分析, 数据融合 模块内设定有多个阶段的对比参数, 通过采集数据与对比参数进行比对; 所述 数据融合模块输出端与特征提取模块连接, 经数据融合模块与传感器采集后的 数据进行比对后, 传送给特征提取模块, 所述特征提取模块输出端与多个模式 识别模块连接, 特征提取模块依据不用的数据结果, 按特定的模式识别模块进 行输出; 所述多个模式识别模块输出端与信息融合模块 连接, 所述信息融合模 块输出端与信息提取模块连接, 所述信息提取模块输出端与决策模块连接;所 述 传感器包括但不限于: 热释电传感器、 红外接近传感器、 超声波传感器、 图像 传感器、 加速度传感器、 速度传感器, 其中热释电传感器用于检测是否存在障 碍物, 图像传感器用于检测障碍物位置, 加速度传感器、 速度传感器用于检测 机器人关节的加速度、 速度, 红外接近传感器或者超声波传感器用于检测机 器 人与障碍物距离, 这些数据为系统控制机器人做出避障反应提供 参考数据。

[0006] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护系统, 其特征在于, 所述传感 器设置在机器人上不同关节区域, 关节区域包括但不限于上关节、 臂关节、 腕 关节, 所述数据融合模块会对不同位置的传感器数据 进行汇总, 其单一一组传 感器采集数据与数据融合模块内部的对比参数 有相同, 特征提取模块 (按照设 定以不同的模式识别模块进行输出。

[0007] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护系统, 其特征在于, 所述决 策模块包括但不限于语音报警模块、 舵机运动动作驱动模块。

[0008] 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 包括以下步骤

[0009] 步骤一、 传感器层跟踪, 在传感器跟踪中, 局部传感器获取的数据经过结点处 理, 得到一个本地状态估计;

[0010] 步骤二、 信息融合跟踪, 传感器层各个跟踪和状态估计的结果送到信息 融合模 块, 经过融合得到一个全局状态估计, 这个结果一方面作为输出结果, 另一方 面将反馈到传感器层各个节点;

[0011] 步骤三、 根据全局状态估计做出危险估计, 若存在危险情形做出报警决策。

[0012] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护方法, 其特征在于, 所述步 骤一的局部传感器获取的数据为周围环境动态 信息和机器人状态参数, 其中周 围环境动态信息包括是否存在障碍物的信息、 障碍物位置信息, 机器人状态参 数包括机器人加速度和速度信息、 机器人与障碍物距离信息。

[0013] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护方法, 其特征在于, 所述步骤 二的全局状态估计等价于状态估计与校正的融 合结果之和, 其中, 校正包括两 部分: 其一是局部传感器跟踪与跟踪残留误差的总和 ; 其二是全局预测与局部 节点预测残留误差的总和。

[0014] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护方法, 其特征在于, 所述步 骤三中存在危险情形做出报警决策具体为: 机器人在全局状态估计参数达到危 险阈值吋, 发出语音提示报警给工作人员。

[0015] 上述的一种传感融合技术的机器人关节防撞保 护方法, 其特征在于, 所述步 骤三中若存在危险情形做出报警决策的同吋, 机器人还控制有碰撞危险的关节 做出避让动作。

发明的有益效果

有益效果

[0016] 本发明采用分级多传感器信息融合目标跟踪来 实现系统的信息获取, 并引入预 测残留误差来修改跟踪残留误差不能完全反映 不可预测的信息所带来的误差, 采用预测残留误差来修改校正项, 具有更明确的物理意义, 且更容易实现。 可 以实吋、 有效地获取障碍物信息, 为安全决策提供可靠地信息源。

[0017] 以下将结合附图对本发明的构思、 具体结构及产生的技术效果作进一步说明, 以充分地了解本发明的目的、 特征和效果。

对附图的简要说明

附图说明

[0018] 图 1是本发明的系统框图。

[0019] 图 2是本发明的实现方法流程图。

[0020] 图 3是本发明实施效果图。

[0021] 图 4是本发明传感器分布示意图。

本发明的实施方式

[0022] 如图 1~4所示, 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统 , 其特征在于, 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护系统 , 其特征在于, 包括分别设置在 机器人多个关节上的传感器 1, 所述传感器 1输出端与数据融合模块 2连接, 数据 融合模块 2对多个传感器 1所采集到的数据进行整体分析, 数据融合模块 2内设定 有多个阶段的对比参数, 通过采集数据与对比参数进行比对; 所述数据融合模 块 2输出端与特征提取模块 3连接, 经数据融合模块 2与传感器采集后的数据进行 比对后, 传送给特征提取模块 3, 所述特征提取模块 3输出端与多个模式识别模 块 4连接, 特征提取模块 3依据不用的数据结果, 按特定的模式识别模块 4进行输 出; 所述多个模式识别模块输出端与信息融合模块 5连接, 所述信息融合模块 5 输出端与信息提取模块 6连接, 所述信息提取模块 6输出端与决策模块 7连接;所述 传感器 1包括但不限于: 热释电传感器、 红外接近传感器、 超声波传感器、 图像 传感器、 加速度传感器、 速度传感器, 其中热释电传感器用于检测是否存在障 碍物, 图像传感器用于检测障碍物位置, 加速度传感器、 速度传感器用于检测 机器人关节的加速度、 速度, 红外接近传感器或者超声波传感器用于检测机 器 人与障碍物距离, 这些数据为系统控制机器人做出避障反应提供 参考数据。

[0023] 本实施例中, 所述传感器 1设置在机器人上不同关节区域, 关节区域包括但 不限于上关节、 臂关节、 腕关节, 所述数据融合模块 2会对不同位置的传感器数 据进行汇总, 其单一一组传感器采集数据与数据融合模块 2内部的对比参数有相 同, 特征提取模块 3按照设定以不同的模式识别模块 4进行输出。 设置在这些关 节区域的传感器可以检测机器人周围是否有障 碍物, 有障碍物吋障碍物位置、 障碍物与机器人距离, 机器人关节的运动加速度、 速度等。

[0024] 本实施例中, 所述决策模块 7包括但不限于语音报警模块、 舵机运动动作驱动 模块。 其中, 语音报警模块实现机器人与人之间的语音对话 功能, 舵机运动动 作驱动模块实现机器人防撞避让功能。

[0025] 如图 2所示, 一种传感融合技术的机器人关节防撞保护方法 , 其特征在于, 包 括以下步骤:

[0026] 步骤一、 传感器层跟踪, 在传感器跟踪中, 局部传感器获取的数据经过结点处 理, 得到一个本地状态估计;

[0027] 步骤二、 信息融合跟踪, 传感器层各个跟踪和状态估计的结果送到信息 融合模 块, 经过融合得到一个全局状态估计, 这个结果一方面作为输出结果, 另一方 面将反馈到传感器层各个节点;

[0028] 步骤三、 根据全局状态估计做出危险估计, 若存在危险情形做出报警决策。

[0029] 本实施例中, 所述步骤一的局部传感器获取的数据为周围环 境动态信息和机 器人状态参数, 其中周围环境动态信息包括是否存在障碍物的 信息、 障碍物位 置信息, 机器人状态参数包括机器人加速度和速度信息 、 机器人与障碍物距离 f π息。

[0030] 本实施例中, 所述步骤二的全局状态估计等价于状态估计与 校正的融合结果之 和, 其中, 校正包括两部分: 其一是局部传感器跟踪与跟踪残留误差的总和 ; 其二是全局预测与局部节点预测残留误差的总 和。

[0031] 本实施例中, 所述步骤三中存在危险情形做出报警决策具体 为: 机器人在全 局状态估计参数达到危险阈值吋, 发出语音提示报警给工作人员。

[0032] 本实施例中, 所述步骤三中若存在危险情形做出报警决策的 同吋, 机器人还 控制有碰撞危险的关节做出避让动作。

[0033] 如图 4所示, 本发明的机器人身体上设置有多个传感器, 其中热释电传感器用 于检测是否存在障碍物, 图像传感器用于检测障碍物位置, 加速度传感器、 速 度传感器用于检测机器人关节的加速度、 速度, 红外接近传感器或者超声波传 感器用于检测机器人与障碍物距离, 这些数据为系统控制机器人做出避障反应 提供参考数据。

[0034] 传感器采集的数据发送到 CPU的数据融合模块、 特征提取模块、 多个模式识别 模块、 信息融合模块、 信息提取模块做依次处理。 采用分级多传感器信息融合 、 目标跟踪来实现系统的信息获取, 并引入预测残留误差来修改跟踪残留误差 不能完全反映不可预测的信息所带来的误差。 其中, 跟踪残留误差反映了全局 跟踪步骤中的不可预测的信息所带来的误差, 因而用来校正全局状态估计。 但 是由于局部状态估计与局部、 全局跟踪是相互关联的, 所以跟踪残留误差不能 完全反映不可预测的信息所带来的误差。 因而采用预测残留误差来修改校正项 , 具有更明确的物理意义, 且更容易实现。 可以实吋、 有效地获取障碍物信息 , 为安全决策提供可靠地信息源。

[0035] 如图 3所示, 机器人的语音系统可与客户进行各种方式的交 流, 并提醒用户注 意碰撞到机器人, 起到提醒用户并与用户交流的目的。 机器人设置有传感器的 同吋, 控制系统还设定安全距离, 对接近机器人的物体进行探测, 当机器人在 全局状态估计的距离参数达到危险阈值吋, 发出语音提示报警给工作人员, 比 如"你要碰到我了", 以提醒用户做出避让动作。 如果有更加危险的情形发生, 比 如机器人已经被轻微碰撞, 机器人会发出比如"我的手断了"等等多样话的 流。 此种情况下, 机器人通过控制有碰撞危险的关节处的舵机关 闭, 做出避让动作 以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。 应当理解, 本领域的普通技术人员 无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出 诸多修改和变化。 因此, 凡本技 术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术 的基础上通过逻辑分析、 推理或 者有限的实验可以得到的技术方案, 皆应在由权利要求书所确定的保护范围内