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龙图腾网获悉山东新松工业软件研究院股份有限公司申请的专利一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116330259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111577040.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法是由邹风山;赵彬;梁亮;刘世昌;郭东旭;秦伟洋设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于协作机器人自动化控制领域，具体说是一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法。包括以下步骤：针对机器人，构建运动学模型；对运动学模型进行奇异点分析，去除机器人处在奇异点时的情况；根据运动学重力补偿理论，得到机器人的理论力矩；使用机器人驱动器数据以及机器人的理论力矩对决策树模型进行训练；将实时机器人驱动器数据和理论力矩输入到训练好的决策树模型中，得到当前时刻机器人是否发生碰撞。本发明基于决策树的机器学习算法以速度、加速度、实时力矩、理论力矩、实时力矩的导数作为判断依据，数据考虑更全面，更准确。

本发明授权一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树的协作机器人碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对机器人，构建运动学模型； 对运动学模型进行奇异点分析，去除机器人处在奇异点时的情况； 根据运动学重力补偿理论，得到机器人的理论力矩； 使用机器人驱动器数据以及机器人的理论力矩对决策树模型进行训练； 将实时机器人驱动器数据和理论力矩输入到训练好的决策树模型中，得到当前时刻机器人是否发生碰撞； 所述构建运动学模型，具体为：所述机器人具有包括肩转、肩摆、肘转、肘摆、肘转和手摆的6个自由度，根据MDH坐标传递矩阵，建立各个运动轴坐标间的转换关系： ； 其运动学总体解为： ； ； ； ； 其中，表示关节传递矩阵，i=1～6表示机器人关节序号；，，表示机器人姿态N的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；，，表示机器人姿态O的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；，，表示机器人姿态A的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；，，表示机器人位置的坐标，上角标表示基坐标，下角标表示机器人末端坐标；tcp表示工具末端；c表示cos，s表示sin，后面数字表示第i个关节；D表示连杆长度，后面数字表示第i个连杆； 所述对运动学模型进行奇异点分析，具体为： 1肩部奇异位置表达式：当时，此时末端参考点位于轴线第一关节的z轴和第二个关节x轴构成的平面内，无法求解，导致机器人失控； 2肘部奇异位置表达式：当时，无法求出，导致机器失控，轴线共面；其中: ； 3腕部奇异位置表达式：当，即或时，轴线和平行，无法求出，导致机器失控； 所述根据运动学重力补偿理论包括向外迭代和向内迭代两部分，向外迭代是对每个连杆应用牛顿-欧拉方程，从连杆1到连杆n向外迭代计算连杆的速度和加速度；向内迭代是从连杆n到连杆1向内迭代计算连杆间的相互作用力和力矩以及关节驱动力矩； 所述驱动器数据包括：机器人速度、加速度、实时力矩，均由机器人驱动器得到； 所述使用机器人驱动器数据以及机器人的理论力矩对决策树模型进行训练，具体为： 将机器人驱动器得到的机器人速度、加速度、实时力矩，运动学重力补偿得到的机器人的理论力矩，以及实时力矩的导数作为决策树模型的输入，其对应时刻是否发生碰撞的结果作为决策树模型的输出，对决策树模型进行训练。

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