本发明涉及机器人，特别涉及一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法、设备及存储介质。
背景技术：
1、目前，近年来，并联机器人在汽车制造业、食品、新能源3c等领域得到越来越多的应用。传统的并联机器人主要追求高速高精度，通常只在已完成编程的轨迹下工作，而其示教编程较为复杂，对于工人有更高的专业性要求，其编程时间较长且重复编程较为不便，因此，对于降低并联机器人示教功能难度有了更高的要求。
2、为满足该要求，考虑在并联机器人上引入拖动示教技术，以简化并联机器人的示教过程，降低其示教难度，同时也要保证并联机器人易于被拖动，且复现轨迹准确且完整。
3、对于该问题，目前业内针对拖动示教的解决方法主要分为有外部传感器的拖动示教方法和无外部传感器的拖动示教方法。有部传感器的拖动示教方法主要是借助力传感器，机器人可以检测各关节所受力矩，但力传感器价格通常较高，且需要对并联机器人的构型进行调整，对于现有的并联机器人而言，改进机械结构安装力传感器的过程复杂且成本较高，相较有传感器的拖动示教方法，无传感器的拖动示教方法更有优势，即利用机器人本体传感器和其动力学模型实现拖动示教，目前业内最常见的为基于外力观测器与阻抗控制的拖动示教方法，但这种方法需要较高的建模精度，往往需要采用更复杂的外力观测器，这样就降低了拖动示教时机器人的响应速度。
4、此外对于轨迹复现时的运动规律设计，大多只针对于串联机器人的特性，并未过多考虑并联机器人的机械特性，在轨迹规划上，更应结合并联机器人的特点进行优化。
技术实现思路
1、本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法、设备及存储介质。
2、本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：
3、一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法，使驱动机器人工作的伺服电机在力矩控制模式下工作，使机器人工作在零力控制模式，在机器人工作在零力控制状态下时拖动机器人移动，对机器人移动轨迹进行采样记录，并记录对应采样点机器人伺服电机实际输出力矩及输出的指令力矩，利用遗传算法和/或神经网络对各点进行处理，得到复现轨迹及对应复现轨迹中各点的补偿力矩，使机器人工作在复现模式，基于复现轨迹中各点的补偿力矩，输出指令力矩，使机器人沿复现轨迹移动。
4、进一步地，使机器人工作在零力控制模式的方法包括如下方法步骤：
5、驱动机器人关节的伺服电机在力矩控制模式下，伺服电机实际输出力矩等于控制系统输出的指令力矩与伺服电机的补偿力矩之和，关系式为：τop＝τimp+τs；
6、式中：
7、τimp为控制系统输出的指令力矩；
8、τop为伺服电机的实际输出力矩；
9、τs为伺服电机的补偿力矩；
10、伺服电机的补偿力矩τs通过机器人的简化动力学方程计算得到；
11、控制系统输出的指令力矩τimp由如下的阻抗控制模型计算得到：
12、
13、式中：
14、e为关节位置实际值与其设定值之间的偏差值；
15、为关节速度实际值与其设定值之间的偏差值；
16、为关节加速度实际值与其设定值之间的偏差值；
17、m为阻抗控制模型下伺服电机的惯性系数；
18、d为阻抗控制模型下伺服电机的阻尼系数；
19、k为阻抗控制模型下伺服电机的刚度系数；
20、将阻抗控制模型下伺服电机的刚度系数k设置为0，阻抗控制无法使e减小，即机器人无法回到设定的初始位置，同时设置关节的设定位置与实时位置相同，此时伺服电机输出力矩等于其补偿力矩，来维持机器人当前位姿及运动状态，在无外力时处于静止或匀速转动状态，即实现对机器人的零力控制，使机器人工作在零力控制模式。
21、进一步地，补偿力矩通过机器人的简化动力学方程计算得到的方法包括如下方法步骤：
22、伺服电机的补偿力矩通过以下动力学方程计算得到；
23、τs＝τa+τv+τg；
24、
25、τv＝marag(cosθ1 cosθ2 cosθ3)t；
26、
27、
28、式中：
29、τs为伺服电机的补偿力矩；
30、τa为补偿力矩中的惯性项；
31、τv为补偿力矩中的速度项；
32、τg为补偿力矩中的重力项；
33、m为动平台等效质量；
34、为动平台加速度；
35、j为雅可比矩阵；
36、j-t为雅可比矩阵逆矩阵的转置矩阵；
37、ia为主动臂相对其旋转轴的转动惯量；
38、g为重力加速度；
39、mara为主动臂对其转轴的质径积；
40、ma为主动臂对其转轴的质量；
41、ra为主动臂对其转轴的旋转半径；
42、θ1、θ2、θ3对应为三个主动关节的角位移；
43、为垂直方向的单位列向量；
44、对于并联机器人伺服电机，其在力矩模式下的力矩输出为：τop＝τimp+τs；当并联机器人工作在零力控制模式下时，控制系统输出的指令力矩τimp为0，伺服电机的实际输出力矩等于伺服电机的补偿力矩；则有：
45、τop＝τs。
46、进一步地，对机器人移动轨迹进行采样记录时，采样周期为0.5～2秒。
47、进一步地，对机器人移动轨迹进行采样记录时，改变采样周期，沿设定轨迹重复采样。
48、进一步地，设置神经网络，将采样记录的数据编制成训练样本，对神经网络进行训练，使用完成训练的神经网络预测复现轨迹中各点的补偿力矩。
49、进一步地，得到复现轨迹后，将复现轨迹划分为若干段，得到复现轨迹上的多个分割点；使机器人移动时经过分割点，运行点到点位移功能。
50、本发明还提供了一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法的设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法步骤。
51、本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如上述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法步骤。
52、本发明具有的优点和积极效果是：
53、(1)本发明提出的一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法，基于力矩补偿的零力控制方案，不需要使用额外的传感器与外力观测器，只需要使用机器人本体传感器，结合机器人动力学方程，就可以实现机器人的零力拖动，适用现有机器人。
54、(2)本发明结合了阻抗控制的优点，并对其参数进行了调整，提高了在拖动时并联机器人补偿力矩输出的响应速度。
55、(3)本发明对机器人分拣抓取过程进行工程实际分析，利用遗传算法对已构建的复现运动轨迹优化，在保证运动时间最短的情况下，能够更好的适用于并联机器人实际应用场合。
1.一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，使驱动机器人工作的伺服电机在力矩控制模式下工作，使机器人工作在零力控制模式，在机器人工作在零力控制状态下时拖动机器人移动，对机器人移动轨迹进行采样记录，并记录对应采样点机器人伺服电机实际输出力矩及输出的指令力矩，利用遗传算法和/或神经网络对各点进行处理，得到复现轨迹及对应复现轨迹中各点的补偿力矩，使机器人工作在复现模式，基于复现轨迹中各点的补偿力矩，输出指令力矩，使机器人沿复现轨迹移动。
2.根据权利要求1所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，使机器人工作在零力控制模式的方法包括如下方法步骤：
3.根据权利要求2所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，补偿力矩通过机器人的简化动力学方程计算得到的方法包括如下方法步骤：
4.根据权利要求1所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，对机器人移动轨迹进行采样记录时，采样周期为0.5～2秒。
5.根据权利要求1所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，对机器人移动轨迹进行采样记录时，改变采样周期，沿设定轨迹重复采样。
6.根据权利要求1所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，设置神经网络，将采样记录的数据编制成训练样本，对神经网络进行训练，使用完成训练的神经网络预测复现轨迹中各点的补偿力矩。
7.根据权利要求1所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法，其特征在于，得到复现轨迹后，将复现轨迹划分为若干段，得到复现轨迹上的多个分割点；使机器人移动时经过分割点，运行点到点位移功能。
8.一种三自由度高速并联机器人拖动示教方法的设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法步骤。
9.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的三自由度高速并联机器人拖动示教方法步骤。
