本发明涉及工业机器人，具体为一种工业机器人的自动化性能测试方法及系统。
背景技术：
1、工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被广泛应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中。
2、随着计算机控制技术的不断进步，工业机器人将逐渐能够明白人类的语言，同时工业机器人可以完成产品的组件，这样就可以让工人免除复杂的操作。工业生产中焊接机器人系统不仅能实现空间焊缝的自动实时跟踪，而且还能实现焊接参数的在线调整和焊缝质量的实时控制，可以满足技术产品复杂的焊接工艺及其焊接质量、效率的迫切要求。另外随着人类探索空间的扩展，在极端环境如太空、深水以及核环境下，工业机器人也能利用其智能将任务顺利完成。
3、机器人流程自动化测试主要包括几个关键步骤：规划测试案例、环境设置、执行测试、验证测试结果、监控与维护。在这些步骤中，执行测试是核心环节，因为它直接涉及到自动化脚本的运行以及它们与业务流程的交互是否正确无误。
4、具体来说，在执行测试阶段，应当密切监控自动化脚本在模拟真实业务操作时的每一步骤，确保每一个逻辑分支都能正常工作，同时还要对异常情况进行处理，包括异常捕获、日志记录和错误通知。此外，也需要注意测试数据的配置，以及测试过程的时间效率和资源消耗。通过细致的测试执行，可以保证rpa部署时的成功率和业务流程的顺畅性。
5、对于工业机器人的测试主要对位置的移动精准进行测试，便于提高工业机器人的稳定性运行，使得工业机器人能够便于稳定性的运行使用。
6、在申请公布号为cn112356071a的中国发明专利中，公开了一种工业机器人的自动化性能测试方法，通过软件自动生成机器人的可达空间域，进而确定空间立方体的位置和边长，自动生成被测点的位置，然后自动生成机器人性能测试点位程序，其中性能测试运行程序包含交互通信的功能；借助于leica公司的激光跟踪仪和自动化跟踪控制探测器完整采集机器人末端的x、y、z坐标值和姿态角rx、ry、rz；通过上位机软件自动精准计算性能结果，并最终输出上述工业机器人共14项性能测试报告。本发明具有精度高、适应性强的优点，各种结构与各种不同dh参数值的工业机器人均可进行自动化性能测试。
7、但是结合现有技术和以上申请，现有技术中依旧存在有一些问题，比如，无法对采集的各项数据信进行处理，以及不便于对工业机器人的位姿坐标和姿态角参数进行计算处理，以及不便于对工业机器人的运行状态进行判定是否精准等问题。
8、为此，本发明提供了一种工业机器人的自动化性能测试方法及系统。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种工业机器人的自动化性能测试方法及系统，通过对工业机器人的运行状态进行检测，并且根据多次的运行状态，获取工业机器人的位姿坐标和姿态角参数，并且结合设定了的位姿坐标和姿态角参数进行计算分析处理，得到工业机器人的运行状态是否精准等优点，从而解决了背景技术记载的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
5、一种工业机器人的自动化性能测试方法，包括有以下步骤：
6、s1、设定测试各项参数：在进行测试工业机器人的时候，先设定各项参数，便于后续测量参数的时候进行计算对比，设定的各项参数包括有三轴位置参数和三轴的姿态角；
7、三轴位置参数分别为xc、yc、zc是指令位姿坐标，三轴的姿态角参数ac、bc、cc是指令位姿的姿态角；
8、s2、工业机器人运行测定参数：控制工业机器人进行运行，使得工业机器人移动到合适的位置，并且通过激光测距仪进行测量机器人的移动三轴参数，获取的三轴参数分别为x、y、z的位姿坐标，以及获取三轴的姿态角参数a、b、c；
9、s3、对采集的参数进行分析：根据采集的数据信息进行滤波处理，提高数据信息的精准度，以及进行异常数据筛查，用于将数据信息中的异常数据进行剔除，并且将数据信息进行归一化处理，使得数据信息映射在[0,1]内；
10、s4、位姿准确度计算：通过采集的位姿坐标和姿态角参数与设定的位姿坐标和位姿的姿态角进行计算分析处理；
11、根据采集的持续性检测数据进行计算x轴位姿坐标数据：
12、计算y轴位姿坐标数据：
13、计算z轴位姿坐标数据：
14、x轴的偏差位姿坐标数据：
15、y轴的偏差位姿坐标数据：
16、z轴的偏差位姿坐标数据：
17、则三轴位姿坐标偏差的位置计算：
18、根据采集的持续性检测数据进行计算x轴姿态角数据：
19、计算y轴姿态角数据：
20、计算z轴姿态角数据：
21、x轴的偏差姿态角数据：
22、y轴的偏差位姿态角数据：
23、z轴的偏差位姿态角数据：
24、则三轴姿态角偏差的位置计算：
25、s5、分析各项参数计算：计算分析通过以下公式进行计算处理：
26、g＝w1q1+w2q2+…+wnqn＝wtq+b，
27、其中qn表示工业机器人的各项检测计算，g由lasso线性回归模型得到，取值范围[0，1]，即g的代表工业机器人的运行精准度，在输出值为0的时候，表示工业机器人运行不精准，输出值为1的时候，表示工业机器人运行精准，且b为运算偏差，且设定值为0.05。
28、进一步的，所述测试工业机器人装配完毕，并可全面操作，并且必要的校平操作、调整步骤及功能试验均应圆满完成；除位姿特性的漂移试验应由冷态开始外，其余的试验在试验前机器人应进行适当的预热，若机器人具有由用户使用的、会影响被测特性的设备，或如果只能用特殊函数来记录特性的设备，则试验中的状态必须在试验报告中说明，并且每次试验中均应保持不变。
29、进一步的，所述测试工业机器人的测试环境条件包括有温度、相对湿度、电磁场和静电场、射频干扰、大气污染和海拔高度极限；
30、测试的环境温度应为25℃，试验温度应保持在±2℃范围内，为使机器人和测量仪器在试验前处于热稳定状态下，需置于试验环境中足够长的时间，并且试验环境保存时长为24h，防止通风和外部热辐射；
31、相对湿度为25％-60％，并且严禁电磁场和静电场、射频干扰、大气污染的干扰，海拔高度极限设置在1000m以下。
32、进一步的，所述s2中的工业机器人通过持续性的运行测量，采集工业机器人的运行各项参数，并且每一次在采集各项参数的时候，进行存储记录，并且将各项参数记录在存储模块中，并且对于先采集的数据信息进行缓存，在多次采集后，对采集的各项数据信息进行滤波处理，在滤波处理后的各项数据信息进行存储计算。
33、进一步的，所述s3中的参数进行分析包括有对采集的各项参数进行获取处理、模数转换、滤波处理和放大处理；
34、所述获取处理用于接收各种仪器的检测数据数据信息，所述模数转换用于对接收的数据进行ad转换处理，便于数据信息进行后续的计算处理，所述滤波处理用于对采集的各项数据进行滤波处理，消除采集的各项数据信息中的噪声，所述放大处理用于对采集的数据信息进行放大处理，防止数据信息丢失。
35、进一步的，所述滤波处理采用均值滤波器进行计算，所述均值滤波器的计算公式如下所示：
36、
37、其中，标识均值滤波后的输出的数据集，m表示窗口的大小，v(n)j表示输入数据集中的第j个数据信息；
38、均值滤波器是指定一个长度大小为奇数的窗口，使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值，然后平移窗口，平移步长为1，继续重复上述操作，直至滑动到时序数据的末尾。
39、进一步的，所述异常数据筛查采用聚类算法进行计算处理，所述聚类算法的计算公式如下所示：
40、将采集的各项数据信息划分为z个簇，
41、
42、其中，f为离群因子，d为机器人设定的各项数据信息，|zj|为第j个聚类群体样本数量，d(p,zj)为样本p与第j个聚类中心的距离，zj为第j个聚类中心，对于远离聚类中心的数据信息判定为异常数据信息，并且进行剔除。
43、进一步的，所述异常数据筛查在对异常异常数据信息进行剔除后，通过平均算法对剔除后位置的数据信息进行补充；
44、假设剔除的数据信息为xj，则两侧的数据信息分别为xj-1和xj+1，则平均值的计算如下：
45、
46、其中，即为需要插入到剔除数据信息位置的平均值，且为通过剔除数据信息两侧的数据信息求平均值得到。
47、进一步的，所述归一化处理对位姿坐标及姿态角参数做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间[0,1]内；
48、即计算公式如下：
49、
50、其中g为高斯函数计算的权值归一化处理的结果，且输出范围在0-1之间，g为高斯函数计算的权值，若数据输出权值在0-1之间，则表示数据正常，若数据输出权值在0-1之外，则表示数据不正常，gmin为高斯函数计算的权值中最小值，gmax为高斯函数计算的权值中最大值，通过归一化处理，将数据信息进行降维，并且能够对异常数据信息进行检测。
51、一种工业机器人的自动化性能测试系统，包括有：
52、控制系统，用于对工业机器人的检测系统进行控制，并且对工业机器人进行运行控制，使得工业机器人能够稳定的运行，并且检测系统能够实现实时的采集各项检测信息；
53、检测模块，用于检测工业机器人的运行位置，实现对位姿坐标及姿态角参数进行采集，并且将采集的各项数据信息进行传输，便于对工业机器人的运行进行性能进行测定；
54、处理模块，用于对工业机器人的各项数据信息进行处理，包括有获取处理、模数转换、滤波处理和放大处理；所述获取处理用于接收各种仪器的检测数据数据信息，所述模数转换用于对接收的数据进行ad转换处理，便于数据信息进行后续的计算处理，所述滤波处理用于对采集的各项数据进行滤波处理，消除采集的各项数据信息中的噪声，所述放大处理用于对采集的数据信息进行放大处理，防止数据信息丢失；
55、计算处理：对采集的数据信息进行计算处理，包括有对数据信息进行异常检测、剔除异常数据、替换异常数据和归一化处理，并且根据处理分析后的数据信息进行计算位姿坐标和姿态角参数的偏差，便于数据信息进行计算分析处理；
56、模型计算分析：通过lasso线性回归模型计算工业机器人的各项检测计算，并且在输出值为0的时候，表示工业机器人运行不精准，输出值为1的时候，表示工业机器人运行精准。
57、(三)有益效果
58、本发明提供了一种工业机器人的自动化性能测试方法及系统，具备以下有益效果：
59、本发明通过对工业机器人的运行状态进行检测，并且根据多次的运行状态，获取工业机器人的位姿坐标和姿态角参数，并且结合设定了的位姿坐标和姿态角参数进行计算分析处理，得到工业机器人的运行状态是否精准；
60、即通过设定三轴位置参数分别为xc、yc、zc，三轴的姿态角参数ac、bc、cc，并且结合激光测距仪获取的三轴参数分别为x、y、z的位姿坐标，以及获取三轴的姿态角参数a、b、c，进行计算分析处理，并且在进行分析处理之前，先对数据信息进行分析处理，提高数据信息的精准度，以及通过采集的位姿坐标和姿态角参数与设定的位姿坐标和位姿的姿态角进行计算分析处理，然后根据分析各项参数，计算得到工业机器人的运行是否精准；
61、并且对数据信息的计算处理分析，可以提高数据信息的精准度，便于对工业机器人的运行进行分析计算，提高数据信息的精准度。
1.一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于，包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
9.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动化性能测试方法，其特征在于：
10.一种工业机器人的自动化性能测试系统，其特征在于，包括有：
