自主鲁棒的装配规划的制作方法

本公开一般涉及用于调节在力控制机器人装配操作中使用的参数的方法，并且更具体地，涉及用于调节力控制机器人装配参数的方法，其使用装配过程的物理仿真以及数值优化来在包括随机姿态不确定性的仿真中尝试力控制参数的不同组合，并且优化收敛到对不确定性最鲁棒的参数集合。

背景技术：

1、使用工业机器人重复地执行各种各样的制造和装配操作是众所周知的。然而，一些类型的装配操作，例如将具有铰链销的车门安装到具有铰链销孔的车身上，仍然是人工执行的，其中机器提升车门的重量，并且操作人员将铰链销与孔对准并将车门降低到适当位置。其它装配操作对于机器人也是有问题的，例如将电连接器插入到配合连接器中，或者将一个紧密配合的部件装配到另一个中的任何其它装配操作。这些类型的操作仍然经常是人工执行的，因为机器人难以检测和校正在小公差装配任务中可能出现的复杂的未对准。也就是说，由于夹持和固定的不确定性，因为部件姿态的微小偏差，机器人不能简单地将部件移动到其标称安装位置，而是必须“感觉”一个部件与另一个部件的对准和配合。

2、为了使装配任务对于这些不可避免的定位不确定性是鲁棒的，机器人系统通常利用基于力控制的功能来补偿不期望的偏差。为机器人装配任务设置和调节的传统方式是通过人工调节，其中人类操作者为装配任务编程真实的机器人系统，运行程序，并以试错的方式仔细地调节力控制参数(例如，每次改变＜10％)。然而，使用物理测试来调节和设置这些力控制功能是耗时且昂贵的，因为必须执行人工试错，并且当在实际系统上执行调节时，如果实际系统不满足要求，则可能需要重新设计。由于机器人不是顺从性的，并且多个部件之间的意外接触因此可能损坏机器人、部件或者周围的固定装置或结构，因此在真实物理测试系统上调节参数也是危险的。

3、存在用于在仿真环境中调节机器人装配的力控制参数的系统，但是这些现有系统表现出若干限制。这些系统中的一些被设计成仅仿真一种特定类型的装配任务，例如孔中销的装配或平面部件安装，并且不能应用于一般的装配任务，因为这些技术包括特定于特定类型的装配任务的预编程运动策略。用于仿真环境中的参数调节的其它现有系统仍然需要大量的人类经验和专业知识来指导仿真中使用的力控制参数的选择。

4、鉴于上述情况，需要一种用于自主地调节用于一般机器人装配操作的力控制参数的改进技术。

技术实现思路

1、以下公开描述了一种用于调节一般机器人装配操作所必需的力控制参数的方法，其中该方法使用数值优化来评估在基于真实世界机器人设置而构建的仿真环境中的用于机器人力控制器的参数的不同组合。该方法基于闭环力控制仿真来执行用于装配任务的自主调节，其中选择和评估来自力控制参数值的分布的随机样本，并且优化例程迭代地重新定义参数分布以找到参数的最优值。为了改进仿真结果到真实世界操作的传递，并且使规划结果对于不确定性鲁棒，使用多个仿真来评估每个假想的装配程序，其中随机不确定性(例如，固定装置姿态误差)用于每个仿真实例。每个仿真的装配的性能通过仿真结果的平均值来评估，从而确保选择的控制参数将在大多数可能情况下良好地执行。在仿真中调节参数比在物理测试环境中调节参数更快、更经济有效和更安全。一旦通过仿真学习了参数，就将它们应用于实际的机器人以执行实际的装配操作。

2、结合附图，根据以下描述和所附权利要求，本公开的附加特征将变得显而易见。

技术特征：

1.一种用于自主地调节用于机器人装配操作的多个控制器参数的方法，其中机器人操纵第一部件进入第二部件的装配位置，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，初始化多个控制器参数的分布包括利用所述多个参数的每个参数的平均值和标准偏差来定义正态分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，待调节的所述多个控制器参数包括用于多步骤装配路径中的每个步骤的所述顺从性控制器模型的六个自由度的输入目标力矢量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述仿真包括基于输入目标力矢量与反馈接触力矢量之间的差来计算机器人运动的所述顺从性控制器模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述仿真包括使用所述第一部件和所述第二部件的实体模型的所述第一部件和所述第二部件之间的接触动力学，并且根据所述接触动力学计算所述反馈接触力矢量。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二部件的所述固定姿态偏差是从多个姿态偏差的范围中随机选择的，并且包括三个正交位置偏差和三个正交定向偏差的组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成本函数值是基于每次仿真之后的最终装配位置误差来计算的，其中，较低的成本函数值标示较小的最终装配位置误差。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，当满足最大成本函数值标准的仿真的百分比超过预定阈值时，所述数值优化已经收敛。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，运行数值优化包括使用协方差矩阵自适应进化策略(cma-es)优化、粒子群优化或贝叶斯优化。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，重新定义所述多个控制器参数的分布包括选择具有最低平均成本函数值的仿真的集合的数量，并且基于选择的集合的数量中的所述多个控制器参数来定义所述多个控制器参数中的每个的新的平均值和新的标准偏差。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器人装配操作包括以下之一：将非轴对称平面部件装配到配合孔中，将双销部件与双孔部件装配，或将电连接器插入到配合的连接器中。

12.根据权利要求1所述的方法，还包括：在配置有顺从性控制器的机器人控制器中使用所述最终调节参数以执行真实世界装配操作。

13.一种用于自主调节用于机器人装配操作的多个控制器参数的计算机实现的方法，所述方法包括：使用数值优化算法来优化所述多个控制器参数的值，其中从所述多个控制器参数的分布选择多个随机样本，并且针对所述多个样本中的每个样本运行所述装配操作的仿真的集合，其中仿真的每个集合包括多个仿真，每个仿真使用固定部件的不同姿态偏差，并且其中基于仿真的各个集合中的具有最佳装配性能的子集合来重新定义所述多个控制器参数的分布，直到满足收敛标准。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，待调节的所述多个控制器参数包括用于多步骤装配路径中的每个步骤的、顺从性控制器模型的六个自由度的输入目标力矢量，其中，所述仿真包括所述顺从性控制器模型，其基于所述输入目标力矢量与反馈接触力矢量之间的差来计算机器人运动，并且所述仿真包括使用被装配的多个部件的实体模型的所述多个部件之间的接触动力学，并且根据所述接触动力学来计算所述反馈接触力矢量。

15.一种用于执行第一部件与第二部件的机器人装配操作的系统，所述系统包括：

16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述仿真包括执行所述装配操作的机器人的顺从性控制器模型。

17.根据权利要求16所述的系统，其中，待调节的所述多个控制器参数包括用于多步骤装配路径中的每个步骤的所述顺从性控制器模型的六个自由度的输入目标力矢量。

18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述顺从性控制器模型基于所述输入目标力矢量与反馈接触力矢量之间的差来计算机器人运动。

19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述仿真包括使用所述第一部件和所述第二部件的实体模型的所述第一部件和所述第二部件之间的接触动力学，并且根据所述接触动力学计算所述反馈接触力矢量。

20.根据权利要求15所述的系统，其中，所述第二部件的所述固定姿态偏差是从多个姿态偏差的范围中随机选择的，并且包括三个正交位置偏差和三个正交定向偏差的组合。

21.根据权利要求15所述的系统，其中，仿真的各个集合中的具有最佳装配性能的所述子集合由基于每次仿真之后的最终装配位置误差计算的成本函数值确定，其中较低的成本函数值标示较小的误差。

22.根据权利要求15所述的系统，其中，当满足最大成本函数值标准的仿真的百分比超过预定阈值时，满足所述收敛标准。

23.根据权利要求15所述的系统，其中，使用数值优化算法包括使用协方差矩阵自适应进化策略(cma-es)优化。

24.根据权利要求15所述的系统，其中，所述多个控制器参数的分布通过选择具有最低平均成本函数值的仿真的集合的数量，并且基于选择的集合的数量中的所述多个控制器参数来定义所述多个控制器参数中的每个的新的平均值和新的标准偏差来重新定义。

25.根据权利要求15所述的系统，其中，所述机器人装配操作包括以下之一：将非轴对称的平面部件装配到配合孔中，将双销部件与双孔部件装配，或将电连接器插入到配合的连接器。

技术总结
一种用于调节用于一般机器人装配操作的力控制参数的方法。该方法使用数值优化来评估在基于真实世界机器人设置而构建的仿真环境中的机器人力控制器的参数的不同组合。该方法基于闭环力控制仿真来执行用于装配任务的自主调节，其中评估来自力控制参数值的分布的随机样本，并且优化例程迭代地重新定义参数分布以找到参数的最优值。使用包括随机部件定位不确定性的多个仿真来评估每个仿真的装配。每个仿真的装配的性能通过仿真结果的平均值来评估，从而确保选择的控制参数将在大多数可能情况下良好地执行。一旦参数已经被优化，它们就被应用于实际的机器人以执行实际的装配操作。

技术研发人员：赵煜,加藤哲朗
受保护的技术使用者：发那科株式会社
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13