自动化连续力矩传感器偏置估计

六轴力矩传感器通常安装在串联机器人的腕部，用于测量作用在机器人末端执行器上的外部力和力矩。这些测量值用于负载辨识、接触检测和人机交互等应用。通常，从力矩传感器获得的测量值比从关节力矩读数计算的估计值更准确，因为前者独立于机器人的动力学和运动学模型。然而，力矩传感器的测量值受随时间漂移的偏置影响，这是由温度变化、机械应力和其他因素的复合效应引起的。在这项工作中，我们提出了一种流水线，可连续估计安装在机器人腕部的力矩传感器的偏置及其漂移。该流水线的第一个组件是卡尔曼滤波器，用于估计机器人关节的运动学状态（位置、速度和加速度）。第二个组件是运动学模型，将关节空间运动学映射到力矩传感器的任务空间运动学。最后，第三个组件是卡尔曼滤波器，在假设安装在力矩传感器远端的夹爪的惯性参数已知且确定的前提下，估计力矩传感器的偏置及其漂移。