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在人-机器人协作过程中，通过灵活方便的方式对常用的串联型旋转关节构型的协作机器人进行实时位姿捕捉具有重要意义。虽然大部分机器人本体都配备有编码器系统，用于测量各关节的旋转角度，但通常要求编码器安装在关节中心处，在一些机械结构受限制的应用中难以实现。对于传感系统不开放的机器人，用户无法通过应用程序接口获取机器人关节角和位置信息，难以实现与其他系统的集成。此时，惯性-磁传感器设备可以提供一种灵活方便的机器人位姿测量技术。对于经济型机器人，该方式可以提供一种低成本的关节转角和位置测量技术。此外，惯性-磁传感器设备不仅可以作为一套辅助测量系统，与机器人本体的高精度编码器既完全独立又相互补充，确保关节旋转角度测量的可靠性，而且有助于为机器人故障诊断提供必要信息，及时发现机器人在工作过程中存在的问题。本文主要研究内容与所取得的成果有以下几方面:
基于单个惯性-磁传感器测量单元的姿态估计算法研究。该研究内容是机器人关节转角和位置估计研究的基础，在不同的应用场景中具有不同的性能要求。本文针对姿态估计精度低、复杂度高、实时性差等问题，运用传感器信息融合技术，对姿态估计方法和技术开展深入研究。提出了一种基于决策树的多模型无迹卡尔曼滤波姿态估计方法，建立了传感器可靠性判断标准，并定义了四种不同的滤波器模型，生成了自动切换滤波器模型的决策树策略，实现了将当前时刻最可靠的传感器数据用于数据融合;设计了一种直接补偿四元数的滤波器结构，利用基于梯度下降的姿态优化方法，实现了直接补偿由积分陀螺仪数据获得的姿态;提出了加速度计和磁力计的解耦方法，首先融合加速度计和陀螺仪数据获得非航向姿态信息，然后融合磁力计和陀螺仪获得航向姿态估计，最后将航向姿态与非航向姿态融合获得最终的姿态估计，实现了磁力计仅用于确定航向姿态，而对横滚和俯仰姿态不产生影响。
基于惯性-磁传感器测量单元的单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态估计算法研究。串联型旋转关节机器人的运动由多个关节的单轴旋转运动复合形成，该部分的研究将为实现机器人关节转角和位置估计奠定基础。本文提出了一种增量式四元数算法，根据增量四元数与轴角对的关系，建立了单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态的估计模型，实现了在转轴姿态未知的情况下，估计被测目标做单轴旋转运动时的旋转角度与旋转轴姿态。实验结果表明，不论被测对象做动态旋转运动或静态旋转运动，本文所提出的方法均能准确追踪该单轴旋转运动的转轴姿态和旋转角度。
串联型旋转关节机器人关节转角和位置估计研究。在单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态研究的基础上，对串联型旋转关节构型的多自由度协作机器人位姿捕捉方法和技术开展了系统性研究。在机械臂的各个关节或与其连接的连杆上，固定一个惯性.磁传感器测量单元，用于测量该关节在运动过程中的姿态变化。首先分析了机械臂在运动过程中各个关节的运动规律。通过分解机械臂的复合运动，将惯性.磁传感器测量单元所测量的复合姿态分解为各个关节独立旋转运动过程中的姿态改变，进而解析出各个关节的转角信息，结合机械臂的连杆参数可以进一步实现位置估计。该方法在估计机械臂关节旋转角度和位置的过程中，完全独立于编码器系统，并且对惯性.磁传感器测量单元的安装位置和姿态没有要求，简化了串联型旋转关节协作机械臂关节转角和位置估计的流程与方法，可推广至多自由度串联型旋转关节构型的机器人。
协作机器人位姿捕捉系统设计。本文自主设计了一套惯性-磁传感器测量单元，并利用本文在单个惯性-磁传感器测量单元的姿态估计和串联型旋转关节机械臂位姿估计方面的部分研究成果，开发了一套协作机器人运动捕捉软件系统，实现了协作机器人的实时位姿监控和运动控制等功能。机械臂位姿捕捉实验验证了利用惯性.磁传感器设备进行机器人关节转角和位置测量的可行性，进而也证明了本文所提出的关节转角和位置估计相关算法的正确性。
基于单个惯性-磁传感器测量单元的姿态估计算法研究。该研究内容是机器人关节转角和位置估计研究的基础，在不同的应用场景中具有不同的性能要求。本文针对姿态估计精度低、复杂度高、实时性差等问题，运用传感器信息融合技术，对姿态估计方法和技术开展深入研究。提出了一种基于决策树的多模型无迹卡尔曼滤波姿态估计方法，建立了传感器可靠性判断标准，并定义了四种不同的滤波器模型，生成了自动切换滤波器模型的决策树策略，实现了将当前时刻最可靠的传感器数据用于数据融合;设计了一种直接补偿四元数的滤波器结构，利用基于梯度下降的姿态优化方法，实现了直接补偿由积分陀螺仪数据获得的姿态;提出了加速度计和磁力计的解耦方法，首先融合加速度计和陀螺仪数据获得非航向姿态信息，然后融合磁力计和陀螺仪获得航向姿态估计，最后将航向姿态与非航向姿态融合获得最终的姿态估计，实现了磁力计仅用于确定航向姿态，而对横滚和俯仰姿态不产生影响。
基于惯性-磁传感器测量单元的单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态估计算法研究。串联型旋转关节机器人的运动由多个关节的单轴旋转运动复合形成，该部分的研究将为实现机器人关节转角和位置估计奠定基础。本文提出了一种增量式四元数算法，根据增量四元数与轴角对的关系，建立了单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态的估计模型，实现了在转轴姿态未知的情况下，估计被测目标做单轴旋转运动时的旋转角度与旋转轴姿态。实验结果表明，不论被测对象做动态旋转运动或静态旋转运动，本文所提出的方法均能准确追踪该单轴旋转运动的转轴姿态和旋转角度。
串联型旋转关节机器人关节转角和位置估计研究。在单轴旋转运动的旋转角度和旋转轴姿态研究的基础上，对串联型旋转关节构型的多自由度协作机器人位姿捕捉方法和技术开展了系统性研究。在机械臂的各个关节或与其连接的连杆上，固定一个惯性.磁传感器测量单元，用于测量该关节在运动过程中的姿态变化。首先分析了机械臂在运动过程中各个关节的运动规律。通过分解机械臂的复合运动，将惯性.磁传感器测量单元所测量的复合姿态分解为各个关节独立旋转运动过程中的姿态改变，进而解析出各个关节的转角信息，结合机械臂的连杆参数可以进一步实现位置估计。该方法在估计机械臂关节旋转角度和位置的过程中，完全独立于编码器系统，并且对惯性.磁传感器测量单元的安装位置和姿态没有要求，简化了串联型旋转关节协作机械臂关节转角和位置估计的流程与方法，可推广至多自由度串联型旋转关节构型的机器人。
协作机器人位姿捕捉系统设计。本文自主设计了一套惯性-磁传感器测量单元，并利用本文在单个惯性-磁传感器测量单元的姿态估计和串联型旋转关节机械臂位姿估计方面的部分研究成果，开发了一套协作机器人运动捕捉软件系统，实现了协作机器人的实时位姿监控和运动控制等功能。机械臂位姿捕捉实验验证了利用惯性.磁传感器设备进行机器人关节转角和位置测量的可行性，进而也证明了本文所提出的关节转角和位置估计相关算法的正确性。