机械臂轨迹修正方法、系统、计算机及可读存储介质与流程

1.本发明涉及机械臂技术领域，特别涉及一种机械臂轨迹修正方法、系统、计算机及可读存储介质。


背景技术：

2.随着科技的进步以及生产力的快速发展，在目前的工业生产中，工业机械臂已经得到了广泛的应用。现有机械臂的控制系统是一个非线性的开环控制系统，在机械臂实际控制的过程中会受到参数不确定性和非线性干扰的影响，从而导致机械臂的轨迹精度下降。现有技术为了提高机械臂的轨迹精度，一方面会利用多层神经网络的自学习能力以及鲁棒滑模技术削弱控制系统中的模型不确定性对控制精度的影响；另一方面还会通过融合传感器算法对机械臂模型进行标定，以提高机械臂模型的参数精度，从而提高机械臂的控制精度。
3.然而，上述方式都需要在机械臂运动前对机械臂模型进行参数修改，且每次修改之后都需要对机械臂模型进行重新标定，从而大幅缩短了机械臂的使用时间，降低了机械臂的工作效率。


技术实现要素：

4.基于此，本发明的目的是提供一种机械臂轨迹修正方法、系统、计算机及可读存储介质，以减少机械臂在变负载运行时提高轨迹精度所需的时间。
5.本发明实施例第一方面提出了一种机械臂轨迹修正方法，应用于机械臂中，所述机械臂包括底座以及与所述底座连接的执行器，所述底座与所述执行器之间设有若干关节以及伺服控制器，所述执行器内设有惯性传感器，所述方法包括：
6.通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径，所述理论运动路径包括若干路径点；
7.通过预设函数分别计算出每两个所述路径点之间各个所述关节的理论运动轨迹，并获取所述执行器在所述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；
8.将所述理论运动路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器依次按照各个所述路径点进行运动；
9.通过所述惯性传感器分别采集所述执行器经过每一所述路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出所述实际线加速度、所述实际旋转角与所述理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；
10.通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动。
11.本发明的有益效果是：通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径；再通过预设函数分别计算出每两个路径点之间各个关节的理论运动轨迹，并获
取执行器在理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；进一步的，将理论运动路径下发至伺服控制器，以使伺服控制器控制执行器依次按照各个路径点进行运动；然后通过惯性传感器分别采集执行器经过每一路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出实际线加速度、实际旋转角与理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；最后只需通过上述路径规划算法根据误差值重新规划出执行器的执行路径，并将执行路径下发至伺服控制器，以使伺服控制器控制执行器按照执行路径进行运动。通过上述方式能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
12.优选的，所述通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径的步骤包括：
13.基于所述底座构建出空间坐标系，并在所述空间坐标系中计算出所述执行器的位置变量以及姿态变量，其中，所述位置变量用笛卡尔坐标表示：[x,y,z]，所述姿态变量用rpy角表示：[α，β，γ]；
[0014]
基于所述路径规划算法根据所述位置变量以及所述姿态变量分别假定出若干所述路径点，其中，第i个所述路径点表示为：pi＝[x
i y
i z
i α
i β
i γi]
t
；
[0015]
其中，pi表示列向量，t表示转置。
[0016]
优选的，所述通过所述惯性传感器分别采集所述执行器经过每一所述路径点产生的实际线加速度和实际旋转角的步骤包括：
[0017]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于所述底座的旋转角，并根据所述旋转角计算出旋转矩阵r，以根据所述旋转矩阵r获取到所述执行器的实际旋转角；
[0018]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于x轴、y轴以及z轴的平移加速度并根据所述平移加速度获取到所述执行器的实际线加速度。
[0019]
优选的，所述惯性传感器包括磁力计、两个陀螺仪以及加速度计，所述磁力计、两个所述陀螺仪以及所述加速度计分别固设于所述执行器的表面。
[0020]
优选的，所述通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动的步骤之后，所述方法还包括：
[0021]
当所述执行器运动完成时，将所述执行路径发送至控制平台，并通过所述控制平台计算出所述执行路径与所述理论运动路径之间的重合率。
[0022]
本发明实施例第二方面提出了一种机械臂轨迹修正系统，应用于机械臂中，所述机械臂包括底座以及与所述底座连接的执行器，所述底座与所述执行器之间设有若干关节以及伺服控制器，所述执行器内设有惯性传感器，所述系统包括：
[0023]
模拟模块，用于通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径，所述理论运动路径包括若干路径点；
[0024]
第一计算模块，用于通过预设函数分别计算出每两个所述路径点之间各个所述关
节的理论运动轨迹，并获取所述执行器在所述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；
[0025]
第一执行模块，用于将所述理论运动路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器依次按照各个所述路径点进行运动；
[0026]
第二计算模块，用于通过所述惯性传感器分别采集所述执行器经过每一所述路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出所述实际线加速度、所述实际旋转角与所述理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；
[0027]
第二执行模块，用于通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动。
[0028]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述模拟模块具体用于：
[0029]
基于所述底座构建出空间坐标系，并在所述空间坐标系中计算出所述执行器的位置变量以及姿态变量，其中，所述位置变量用笛卡尔坐标表示：[x，y，z]，所述姿态变量用rpy角表示：[α，β，γ]；
[0030]
基于所述路径规划算法根据所述位置变量以及所述姿态变量分别假定出若干所述路径点，其中，第i个所述路径点表示为：pi＝[x
i y
i z
i α
i β
i γi]
t
；
[0031]
其中，pi表示列向量，t表示转置。
[0032]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述第二计算模块具体用于：
[0033]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于所述底座的旋转角，并根据所述旋转角计算出旋转矩阵r，以根据所述旋转矩阵r获取到所述执行器的实际旋转角；
[0034]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于x轴、y轴以及z轴的平移加速度并根据所述平移加速度获取到所述执行器的实际线加速度。
[0035]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述惯性传感器包括磁力计、两个陀螺仪以及加速度计，所述磁力计、两个所述陀螺仪以及所述加速度计分别固设于所述执行器的表面。
[0036]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述机械臂轨迹修正系统还包括传输模块，所述传输模块具体用于：
[0037]
当所述执行器运动完成时，将所述执行路径发送至控制平台，并通过所述控制平台计算出所述执行路径与所述理论运动路径之间的重合率。
[0038]
本发明实施例第三方面提出了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的机械臂轨迹修正方法。
[0039]
本发明实施例第四方面提出了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上面所述的机械臂轨迹修正方法。
[0040]
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0041]
图1为本发明第一实施例提供的机械臂轨迹修正方法的流程图；
[0042]
图2为本发明第三实施例提供的机械臂轨迹修正系统的结构框图。
[0043]
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
[0044]
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
[0045]
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
[0046]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0047]
现有技术都需要在机械臂运动前对机械臂模型进行参数修改，且每次修改之后都需要对机械臂模型进行重新标定，从而大幅缩短了机械臂的使用时间，降低了机械臂的工作效率。
[0048]
请参阅图1，所示为本发明第一实施例提供的机械臂轨迹修正方法，本实施例提供的机械臂轨迹修正方法能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
[0049]
具体的，本实施例提供的机械臂轨迹修正方法应用于机械臂中，该机械臂包括底座以及与所述底座连接的执行器，所述底座与所述执行器之间设有若干关节以及伺服控制器，所述执行器内设有惯性传感器，该方法具体包括以下步骤：
[0050]
步骤s10，通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径，所述理论运动路径包括若干路径点；
[0051]
具体的，在本实施例中，首先需要说明的是，本实施例提供的机械臂的内部预设有控制器，该控制器的内部预先写入有路径规划算法，其中，当机械臂启动时，其内部的控制器能够启用该路径规划算法。
[0052]
因此，在本步骤中，当机械臂启动时，当前机械臂内部的控制器会立即启用内部写入好的路径规划算法，与此同时，该控制器通过上述路径规划算法预先模拟出当前机械臂中的执行器将要经过的理论运动路径，其中，该理论运动路径包括若干路径点。
[0053]
步骤s20，通过预设函数分别计算出每两个所述路径点之间各个所述关节的理论运动轨迹，并获取所述执行器在所述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；
[0054]
进一步的，在本步骤中，需要指出的是，在当前机械臂内部的控制器中还预先写入有多项式插值算法，在具体实施时，上述控制器会通过上述多项式插值算法分别计算出每两个路径点之间各个关节的理论运动轨迹，并获取执行器在理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角。
[0055]
步骤s30，将所述理论运动路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器依次按照各个所述路径点进行运动；
[0056]
在通过上述步骤模拟出当前机械臂的理论线加速度和理论旋转角之后，本步骤会通过上述控制器将其模拟出的理论运动路径下发至各个关节之间的伺服控制器，从而能够使各个伺服控制器控制各个关节进行运动，以最终带动执行器按照上述各个路径点进行运动。
[0057]
步骤s40，通过所述惯性传感器分别采集所述执行器经过每一所述路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出所述实际线加速度、所述实际旋转角与所述理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；
[0058]
进一步的，在本步骤中，需要指出的是，当通过上述步骤s30控制执行器开始实际运动之后，与此同时，本步骤会启用安装在该执行器表面的惯性传感器，具体的，在执行器运动的过程中，该惯性传感器能够分别采集到当期执行器经过每一个路径点时产生的实际线加速度和实际旋转角，更进一步的，该惯性传感器会将采集到的实际线加速度和实际旋转角传输至上述控制器内，以使该控制器计算出当前实际线加速度、实际旋转角与模拟出的理论线加速度、理论旋转角之间的误差值。
[0059]
步骤s50，通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动。
[0060]
最后，在本步骤中，需要说明的是，在通过上述步骤获取到误差值之后，当前机械臂中的控制器会再次启用其内部的路径规划算法，并再次通过该路径规划算法根据计算出的误差值重新规划出上述执行器的执行路径，并将重新规划出的执行路径下发至上述伺服控制器，以使各个伺服控制器控制上述执行器按照重新规划出的执行路径进行运动，从而能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹。
[0061]
使用时，通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径；再通过预设函数分别计算出每两个路径点之间各个关节的理论运动轨迹，并获取执行器在理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；进一步的，将理论运动路径下发至伺服控制器，以使伺服控制器控制执行器依次按照各个路径点进行运动；然后通过惯性传感器分别采集执行器经过每一路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出实际线加速度、实际旋转角与理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；最后只需通过上述路径规划算法根据误差值重新规划出执行器的执行路径，并将执行路径下发至伺服控制器，以使伺服控制器控制执行器按照执行路径进行运动。通过上述方式能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结
果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
[0062]
需要说明的是，上述的实施过程只是为了说明本技术的可实施性，但这并不代表本技术的机械臂轨迹修正方法只有上述唯一一种实施流程，相反的，只要能够将本技术的机械臂轨迹修正方法实施起来，都可以被纳入本技术的可行实施方案。
[0063]
综上，本发明上述实施例当提供的机械臂轨迹修正方法能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
[0064]
本发明第二实施例也提供了一种机械臂轨迹修正方法，本实施例提供的机械臂轨迹修正方法具体包括以下步骤：
[0065]
步骤s11，基于所述底座构建出空间坐标系，并在所述空间坐标系中计算出所述执行器的位置变量以及姿态变量，其中，所述位置变量用笛卡尔坐标表示：[x，y，z]，所述姿态变量用rpy角表示：[α，β，γ]；基于所述路径规划算法根据所述位置变量以及所述姿态变量分别假定出若干所述路径点，其中，第i个所述路径点表示为：pi＝[x
i y
i z
i α
i β
i γi]
t
；其中，pi表示列向量，t表示转置。
[0066]
具体的，在本实施例中，首先需要说明的是，在机械臂技术领域，其中，在机械臂的操作空间中，位于机械臂末端的执行器的运动轨迹上的每个点均包含三个位置变量与三个姿态变量。
[0067]
因此，在本实施例中，为了便于模拟出当前机械臂的理论运动路径，本实施例会基于当前机械臂的底座构建出空间坐标系，并在构建出的空间坐标系中计算出当前执行器的位置变量以及姿态变量，其中，所述位置变量用笛卡尔坐标表示：[x，y，z]，所述姿态变量用rpy角表示：[α，β，γ]。
[0068]
进一步的，在本步骤中，上述控制器会基于上述路径规划算法根据构建出的位置变量以及所述姿态变量分别假定出若干所述路径点，从而能够模拟出当前机械臂将要运动的理论运动路径，同时构建出对应的路径点。其中，第i个所述路径点表示为：pi＝[x
i y
i z
i α
i β
i γi]
t
；其中，pi表示列向量，t表示转置。
[0069]
步骤s21，通过预设函数分别计算出每两个所述路径点之间各个所述关节的理论运动轨迹，并获取所述执行器在所述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；
[0070]
进一步的，在本步骤中，需要说明的是，当前机械臂中的控制器会通过预先设置好的多项式插值算法分别计算出每两个路径点之间各个关节的理论运动轨迹，具体的，本步骤会根据当前机械臂的约束条件(如执行器的速度、加速度、插补时间等)，在每两个路径点之间使用多项式插值算法保证机械臂运动的平稳性，并将求解出的关节变量发送给伺服控制器。
[0071]
另外，在执行器运动的过程中，还能够实时获取到当前执行器在上述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角。
[0072]
步骤s31，将所述理论运动路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器依次按照各个所述路径点进行运动；
[0073]
可以理解的是，在本步骤中，当控制器通过上述步骤获取到当前机械臂的理论运
动路径之后，该控制器会将当前理论运动路径下发至各个关节之间的伺服控制器，以使各个伺服控制器控制各个关节运动，与此同时，带动执行器按照当前理论运动路径中的各个路径点进行运动。
[0074]
步骤s41，通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于所述底座的旋转角，并根据所述旋转角计算出旋转矩阵r，以根据所述旋转矩阵r获取到所述执行器的实际旋转角；通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于x轴、y轴以及z轴的平移加速度并根据所述平移加速度获取到所述执行器的实际线加速度。
[0075]
进一步的，在本实施例中，需要说明的是，本实施例提供的惯性传感器包括磁力计、两个陀螺仪以及加速度计，安装时，所述磁力计、两个所述陀螺仪以及所述加速度计分别固设于所述执行器的表面。
[0076]
具体的，本步骤会通过该惯性传感器在上述空间坐标系中采集当前执行器相对于底座的旋转角，并根据该旋转角计算出旋转矩阵r，以最终根据该旋转矩阵r获取到当前执行器的实际旋转角。
[0077]
进一步的，本步骤还会通过该惯性传感器在上述空间坐标系中采集当前执行器相对于x轴、y轴以及z轴的平移加速度并根据获取到的平移加速度获取到当前执行器的实际线加速度。
[0078]
步骤s51，计算出所述实际线加速度、所述实际旋转角与所述理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；
[0079]
具体的，在本步骤中，假设在第k个路径点时，上述惯性传感器的旋转角的测量值为[α
k β
k γk]
t
，相对于底座的空间坐标系的平移加速度值为更具体的，以在x轴方向为例，在第k个路径点时，执行器的速度为从而实际值与理论值的误差为同理可以求出δy和而旋转角的误差值可直接利用实际值与理论值相减求出，从而求出执行器位姿的误差值δp。
[0080]
步骤s61，通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动；
[0081]
进一步的，在本步骤中，当需要规划出第k+1个路径点时，本步骤会使用多项式插值算法来求解p
k+1-δp和p
k+2
的关节变量后再下发给伺服控制器，从而能够根据上述误差值重新规划出当前执行器的执行路径，并将该执行路径下发至伺服控制器，以使伺服控制器控制执行器按照上述执行路径进行运动。
[0082]
另外，在本实施例中，需要指出的是，上述通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动的步骤之后，该方法还包括：
[0083]
步骤s71，当所述执行器运动完成时，将所述执行路径发送至控制平台，并通过所述控制平台计算出所述执行路径与所述理论运动路径之间的重合率。
[0084]
最后，在本步骤中，需要说明的是，当机械臂的执行器运动完成时，当前机械臂内部的控制器会将当前执行器最终执行的执行路径发送至控制平台，并进一步通过该控制平台计算出当前执行路径与刚开始模拟出的理论运动路径之间的重合率，以更加直观的观察到当前机械臂的行动误差大小。
[0085]
需要指出的是，本发明第二实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例提供相应内容。
[0086]
综上，本发明上述实施例当提供的机械臂轨迹修正方法能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
[0087]
请参阅图2，所示为本发明第三实施例提供的机械臂轨迹修正系统，应用于机械臂中，所述机械臂包括底座以及与所述底座连接的执行器，所述底座与所述执行器之间设有若干关节以及伺服控制器，所述执行器内设有惯性传感器，所述系统包括：
[0088]
模拟模块12，用于通过路径规划算法预先模拟出所述执行器将要经过的理论运动路径，所述理论运动路径包括若干路径点；
[0089]
第一计算模块22，用于通过预设函数分别计算出每两个所述路径点之间各个所述关节的理论运动轨迹，并获取所述执行器在所述理论运动轨迹中生成的理论线加速度和理论旋转角；
[0090]
第一执行模块32，用于将所述理论运动路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器依次按照各个所述路径点进行运动；
[0091]
第二计算模块42，用于通过所述惯性传感器分别采集所述执行器经过每一所述路径点产生的实际线加速度和实际旋转角，并计算出所述实际线加速度、所述实际旋转角与所述理论线加速度、理论旋转角之间的误差值；
[0092]
第二执行模块52，用于通过所述路径规划算法根据所述误差值重新规划出所述执行器的执行路径，并将所述执行路径下发至所述伺服控制器，以使所述伺服控制器控制所述执行器按照所述执行路径进行运动。
[0093]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述模拟模块12具体用于：
[0094]
基于所述底座构建出空间坐标系，并在所述空间坐标系中计算出所述执行器的位置变量以及姿态变量，其中，所述位置变量用笛卡尔坐标表示：[x，y，z]，所述姿态变量用rpy角表示：[α，β，γ]；
[0095]
基于所述路径规划算法根据所述位置变量以及所述姿态变量分别假定出若干所述路径点，其中，第i个所述路径点表示为：pi＝[x
i y
i z
i α
i β
i γi]
t
；
[0096]
其中，pi表示列向量，t表示转置。
[0097]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述第二计算模块42具体用于：
[0098]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于所述底座的旋转角，并根据所述旋转角计算出旋转矩阵r，以根据所述旋转矩阵r获取到所述执行器的实际旋转角；
[0099]
通过所述惯性传感器在所述空间坐标系中采集所述执行器相对于x轴、y轴以及z轴的平移加速度并根据所述平移加速度获取到所述执行器的实际线加速度。
[0100]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述惯性传感器包括磁力计、两个陀螺仪以及加速度计，所述磁力计、两个所述陀螺仪以及所述加速度计分别固设于所述执行器的表面。
[0101]
其中，上述机械臂轨迹修正系统中，所述机械臂轨迹修正系统还包括传输模块62，所述传输模块62具体用于：
[0102]
当所述执行器运动完成时，将所述执行路径发送至控制平台，并通过所述控制平台计算出所述执行路径与所述理论运动路径之间的重合率。
[0103]
本发明第四实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一实施例或者第二实施例提供的机械臂轨迹修正方法。
[0104]
本发明第五实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一实施例或者第二实施例提供的机械臂轨迹修正方法。
[0105]
综上所述，本发明上述实施例当提供的机械臂轨迹修正方法、系统、计算机及可读存储介质能够在机械臂运动的过程中实时获取到当前机械臂的误差值，以实时纠正当前机械臂的执行轨迹，与此同时，通过惯性传感器能够实时求解当前机械臂运行时的轨迹误差，从而提高了机械臂的轨迹精度，并且该惯性传感器的成本低、精度高，使得基于惯性传感器的机械臂在运行过程中的轨迹修正的结果也会越来越精确，具有广阔的发展前景，适用于大范围的推广与使用。
[0106]
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
[0107]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0108]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0109]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件
或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0110]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0111]
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。