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人碰撞檢測中由于關節扭矩常數的識別不準確面的動力學基參數集χWLS和碰撞檢測閾值δ；i=Hχ,i表示工業機器人的關節電流，xe"iu,采集k時刻關節電流ik，計算k時刻動力學基參數集χWLS對應的回歸矩陣2S1、輸入工業機器人關節的非線性摩擦向量系數α、電流層面的動力學基參4.根據權利要求2所述的工業機器人碰撞檢測方法，其特征在5.根據權利要求1所述的工業機器人碰撞檢測方法，其特征在于，通過加權最小二乘其中，協方差矩陣為Ee,通過更新∑,電流殘差向量3度的數量，r表示χ中元素的維數；方差矩陣∑的初始值為初始電流殘差向量，χOLS為通最小二乘得到的χ的估計值。算機程序被執行時實現如權利要求1至7任一所述工業9.一種工業機器人碰撞檢測裝置，包括存儲設備、處4的線性關系來估計測量的接頭扭矩的方法通常存在10％的[0004]針對機器人碰撞檢測中由于關節扭矩常數的識別不準確而導致的扭矩級動態識[0006]S1、輸入工業機器人關節的非線性摩擦向量系數α、電流層面的動力學基參數集5χWLS和碰撞檢測閾值δ;[0007]i＝Hχ,i表示工業機器人的關節電流，是電流層面設置的基參數集，He[0008]S2、給定k時刻的關節命令信號：qd、ju和采集k時刻關節電流ik，再結合qd、ju、ju和關節的非線性摩擦向量系數α,計算k時刻動力學基參數集χWLS對應的回歸矩陣[0014]優化變量第j個關節的非線性摩擦向量系數αj的初始值為1，kejew,n表示機器人自由度的數量，N表示收集的[0017]i=i-h-xmwii=i-ixms,i=WOT,i=WF,we?為數據權重向量，We中每列為W；6過測量的電流和通過識別的電流水平逆動態計算的預測電流之間的顯著變化來監測外部的扭矩級動態識別的誤差累積，最終增強了沒有關節扭矩傳感器的機器人的碰撞檢測性[0036]本實施方式的工業機器人碰撞檢測方法將測量到的關節電流直接用于機器人動7ga)e是連桿的重力向量，是關節摩擦力矩向量，是關節力矩向量。[0047]在上式中，是基本參數集，其中p是元素數目。相應的滿秩回歸矩陣為[0048]基于確定的扭矩級動態參數p,工業上用于機器人碰撞檢測的一種常見且有效的i,Ck，gk和τf,k。8j集χWLS和碰撞檢測閾值δ;和關節的非線性摩擦向量系數α,計算k時刻動力學基參數集χWLS對應的回歸矩陣[0070]本實施方式中利用測量的關節電流與由電流層面動態參數計算的預測關節電流之間的差異，可以使用測量的關節電流而不是估計的關節扭矩來識別電流水平的逆動態。9[0072]一般情況下，電流層面參數集χ可以通過普通最小二乘法(OLS)來識別，即[0073]由采樣噪聲或動態模型不確定性引起的離群數據會影響線性回歸和非線性擬合[0074]i=woiFχWLS為電流層面動態參數的WLS解。協方差矩陣為可以通過更新。電流殘差向量可以計算為i=i-xms.協方差矩陣的初始值可以通過[0084]其中估計的摩擦電流為χWLS中的慣性部i通過機械臂末端的六維力傳感

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