(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210465540.1 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园1号 (72)发明人 张和明　刘文正　张文嘉　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 王萌 (51)Int.Cl. B25J 9/08(2006.01) B25J 9/16(2006.01) B25J 18/00(2006.01) (54)发明名称 面向机械臂仿真到实际运动的逆运动学建 模方法及装置 (57)摘要 本发明提出一种面向机械臂仿真到实际运 动的逆运动学建模方法及装置， 属于信息物理系 统智能建模技术领域。 其中， 所述方法包括： 根据 机械臂自身的末端在仿真中设计对应的虚拟末 端1， 根据所述机械臂末端携带的执行机构在仿 真中设计所述执行机构对应的虚拟末端2； 在仿 真中， 获取采样数据， 包括： 虚拟末端1经过预设 的路径点时对应的关节角以及机械臂携带虚拟 末端2经过路径点时机械臂自身末端的对应位置 和机械臂对应的关节角； 根据采样数据， 构建实 际输出为预设的路径点位置， 实际输入为虚拟末 端2经过所述路径点时机械臂对应 关节角的逆运 动学模型。 本发 明可减小机械臂虚拟运动仿真与 实际机械臂运动的误差， 实现虚拟 仿真到实际操 作的应用。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114700932 A 2022.07.05 CN 114700932 A 1.一种面向机 械臂仿真到实际运动的逆运动学建模方法， 其特 征在于， 包括： 根据机械臂自身的末端在仿真中设计对应的虚拟末端1， 根据所述机械臂末端携带的 执行机构在仿真中设计所述执 行机构对应的虚拟 末端2； 在仿真中， 获取采样数据； 所述采样数据包括： 所述虚拟末端1经过预设的路径点时所 述机械臂对应的关节角， 所述机械臂携带所述虚拟末端2经过所述路径点时所述机械臂自 身末端的对应位置和所述机 械臂对应的关节角； 根据所述采样数据， 构建所述机械臂仿真到实 际运动的逆运动学模型， 所述逆运动学 模型对应的实际输出为所述预设的路径点位置， 实际输入为所述虚拟末端2经过所述路径 点时所述机 械臂对应的关节角。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述采样数据包括： 使所述虚拟末端1依次经过所述预设的路径点Pr,1…Pr,n， 获取仿真中所述机械臂在每 个路径点对应的关节角 θh,s,1,…, θh,s,n， 其中， Pr,i为第i个路径点， i＝1,2, …,n， n代表路径 点个数， θh,s,i为所述虚拟 末端1经过Pr,i时机械臂对应的关节角； 使所述虚拟末端2从起点开始依次经过路径点Pr,1…Pr,n， 获取从起点开始所述机械臂 经过路径点Pr,i时所述机械臂自身末端的位置Ps,0,…,Ps,n和在所述位置Ps,0,…,Ps,n‑1所述 机械臂分别对应的关节角 θr,0,…, θr,n‑1； 其中,i≥1时， Ps,i为所述虚拟末端2经过Pr,i时所述 机械臂自身末端的位置， θr,i为所述虚拟末端2经过Pr,i时机械臂对应的关节角； Ps,0为在所 述起点处对应的所述机械臂自身末端的位置， θr,0为在所述起点处所述机械臂对应的关节 角。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述构建所述机械臂仿真到实际运动的逆 运动学模型， 包括： 1)将所述θh,s,1,…, θh,s,n分别输入DH前向模型， 以对应的所述预设的路径点Pr,1,…,Pr,n 为目标输出， 通过梯度下降改进的牛顿法迭代计算分别与Pr,1,…,Pr,n对应的DH模 型的仿真 输入关节角 θs,1,…, θs,n， 其中， θs,i为对应Pr,i的仿真输入关节角； 2)构建用于拟合仿真的前向运动学描述模型； 所述前向运动学描述模型为残差网络模型； 所述前向运动学描述模型的输入为 θs,1,…, θs,n， 输出为Ps,1…Ps,n， 通过监督的反向迭代， 得到训练完毕的前向运动学描述模 型； 3)将θr,i作为DH前向模型的输入， 以Ps,i+1为目标输出， 通过梯度下降改进的牛顿法迭代 求解θr,i+1； 所述逆运动学模型建模完毕。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述残差网络模型采用两层残差单元结 构。 5.一种面向机 械臂仿真到实际运动的逆运动学建模 装置， 其特 征在于， 包括： 虚拟末端构建模块， 用于根据机械臂自身的末端在仿真中设计对应的虚拟末端1， 根据 所述机械臂末端携带的执 行机构在仿真中设计所述执 行机构对应的虚拟 末端2； 训练数据获取模块， 用于在仿真中， 获取采样数据； 所述采样数据包括： 所述虚拟末端1 经过预设的路径点时所述机械臂对应的关节角， 所述机械臂携带所述虚拟末端2经过所述 路径点时所述机 械臂自身末端的对应位置和所述机 械臂对应的关节角；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114700932 A 2逆运动学模型构建模块， 用于根据所述采样数据， 构建所述机械臂仿真到实 际运动的 逆运动学模型， 所述逆运动学模型对应的实际输出为所述预设的路径点位置， 实际输入为 所述虚拟 末端2经过所述路径点时所述机 械臂对应的关节角。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述采样数据包括： 使所述虚拟末端1依次经过所述预设的路径点Pr,1…Pr,n， 获取仿真中所述机械臂在每 个路径点对应的关节角 θh,s,1,…, θh,s,n， 其中， Pr,i为第i个路径点， i＝1,2, …,n， n代表路径 点个数， θh,s,i为所述虚拟 末端1经过Pr,i时机械臂对应的关节角； 使所述虚拟末端2从起点开始依次经过路径点Pr,1…Pr,n， 获取从起点开始所述机械臂 经过路径点Pr,i时所述机械臂自身末端的位置Ps,0,…,Ps,n和在所述位置Ps,0,…,Ps,n‑1所述 机械臂分别对应的关节角 θr,0,…, θr,n‑1， 其中,i≥1时， Ps,i为所述虚拟末端2经过Pr,i时所述 机械臂自身末端的位置， θr,i为所述虚拟末端2经过Pr,i时机械臂对应的关节角； Ps,0为在所 述起点处对应的所述机械臂自身末端的位置， θr,0为在所述起点处所述机械臂对应的关节 角。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述逆运动学模型构建模块包括： 1)将所述θh,s,1,…, θh,s,n分别输入DH前向模型， 以对应的所述预设的路径点Pr,1,…,Pr,n 为目标输出， 通过梯度下降改进的牛顿法迭代计算分别与Pr,1,…,Pr,n对应的DH模 型的仿真 输入关节角 θs,1,…, θs,n， 其中， θs,i为对应Pr,i的仿真输入关节角； 2)构建用于拟合仿真的前向运动学描述模型； 所述前向运动学描述模型为残差网络模型； 所述前向运动学描述模型的输入为 θs,1,…, θs,n， 输出为Ps,1…Ps,n， 通过监督的反向迭代， 得到训练完毕的前向运动学描述模 型； 3)将θr,i作为DH前向模型的输入， 以Ps,i+1为目标输出， 通过梯度下降改进的牛顿法迭代 求解θr,i+1。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述残差网络模型采用两层残差单元结 构。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被设置为用 于执行上述权利要求1 ‑4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， 所述计算机可读存储介质存储计算机指 令， 所述计算机指令用于使所述计算机执 行权利要求1 ‑4任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114700932 A 3