CN104647379A - 一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法，包括：轨迹生成模块输出机器人的期望运动轨迹；期望运动轨迹和实际运动轨迹相减产生误差信号；将误差信号输入双机器人控制器，产生控制力矩信号；光滑死区逆模块修正控制力矩信号。将修正后的控制力矩信号输入双臂机器人系统，控制机械臂操作物体运动；读取双臂机器人系统的数据。本发明还公开了一种不确定输入死区条件下双臂机器人抓取物体运动的控制装置。采用本发明实例，可以对双臂机器人控制力矩信号进行修正，提高双臂机器人的控制精度。

Description

一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法

技术领域

本发明涉及机器人领域，特别涉及一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法和装置。

背景技术

随着机器人技术的发展，双臂和多臂机器人协调操作任务已经成为机器人发展的重要方向。当双臂机器人两臂同时抓取物体时，机械臂会和物体相互作用，并在两臂末端执行器和物体之间产生内力。由于机械臂的相互作用和存在的内力，双臂机器人控制器设计的难度要高于单机械臂。在双臂机器人协调控制器的设计方案中，分散式协调控制较为常见的双臂机器人控制器设计方案。这种方案对各个机械臂独立设计控制器，通过控制器之间的相互通信使各机械臂协作控制目标，分散式控制器具有设计简便、方式灵活、计算量小等特点。

双臂机器人一般采用伺服电机驱动，伺服电机系统中存在死区非线性现象，是由于存在干摩擦、编码器不连续等因素的影响，在伺服电机存在的一定的不灵敏度，其表现为输入信号在零点附近的一定范围内对应的输出为零。死区的宽度可以表征其不灵敏的程度，宽度过大，会使得控制信号无法正常驱动机器人系统，严重影响控制精度，降低控制器性能，甚至导致系统的不稳定。

在实际系统中，死区的参数存在不确定性，很难直接测量，现有的机器人控制系统一般把这类输入死区当做外部扰动处理，较少在控制器中考虑消除输入死区影响的方法。而输入死区的存在会影响控制器对伺服电机的控制，减低双臂机器人的控制精度，使得机器人难以精确控制物体的位置。在对精度要求较高的操作中，甚至会造成被操作物体的变形和损坏，影响双臂机器人系统的稳定性。因此，如何减少双臂机器人中输入死区的影响，对双臂机器人的实际应用具有重要意义。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是：针对现有技术的不足，提出一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法和装置，在不确定输入死区条件下，能够修正控制信号，以减少输入死区带来的的影响，从而提高双臂机器人的控制精度。

技术方案

为实现以上目的，本发明公开一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制装置，包括：轨迹生成模块、双臂机器人控制器模块、光滑死区逆模块、双臂机器人抓取物体单元和 数据读取模块。所述双臂机器人具有左右两个机械臂，机械臂各关节由伺服电机驱动，机械臂末端与物体相连，通过机械臂操作物体运动。所述轨迹生成模块，作用是根据预设的运动目标，生成机器人各关节运动轨迹。其中，所述关节运动轨迹是指关节角度和关节角速度与时间对应的曲线。双臂机器人控制模块，由模糊逻辑系统控制器，自适应参数控制器，鲁棒控制器组成，作用是根据输入的误差信号，生成双臂机器人各关节力矩的控制信号。所述光滑死区逆模块，包含死区斜率参数自适应修正控制器和死区宽度参数自适应修正控制器，用来调整控制信号，以减低输入死区对控制信号的影响。其中，死区宽度是指输入在零点附近使得输出为零的输入信号宽度，死区斜率是指死区宽度以外输出与输入的比值。所述双臂机器人抓取物体单元，由左机械臂，右机械臂，以及与两机械臂相连的物体组成，输入控制力矩信号驱动机械臂中的伺服电机，控制机械臂操作物体运动。其中。机械臂伺服电机中存在输入死区现象。所述数据读取模块用来获取双臂机器人中的数据，包括关节角度，关节速度，物体位置，物体速度，抓取内力。其中，抓取内力是指双臂机器人在抓取物体时和物体接触挤压形成的相互作用力。

进一步的，本发明公开一种带有驱动器非线性的双臂机器人的优化运动控制方法，作用是降低双臂机器人中输入死区的影响，提高机器人控制精度，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1 机器人轨迹生成模块输出机器人目标位置信号。根据预设的物体运动期望位置的物体期望速度，机器人轨迹生成模块计算出相应的关节角度和关节速度，以生成机器人的物体运动轨迹，包括物体期望位置，物体期望速度，期望关节角度，期望关节速度，期望内力信号。

步骤2 将产生的物体期望位置，物体期望速度，期望关节角度，期望关节速度，期望内力信号与数据读取模块中相应信号做差，产生误差信号。

步骤3 根据输入的误差信号，双臂机器人控制器输出机器人各关节的控制力矩信号。

步骤4 光滑死区逆模块对控制力矩信号进行修正，输出修正后的控制力矩信号。

所述第i个机械臂的第j个关节的光滑死区逆模块为：

$v_{\mathrm{ij}}=\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{r_{\mathrm{ij}}}{b}_{r_{\mathrm{ij}}}}{m_{r_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)+\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{l_{\mathrm{ij}}}{b}_{l_{\mathrm{ij}}}}{m_{l_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),$

其中为控制力矩信号，v_ij为修正后的控制力矩信号， 为死区斜率估计参数， 为死区宽度估计参数， 为光滑的连续函数 ${\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)=\frac{1}{2}-\frac{\arctan \left(g{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)}{\mathrm{\π}},$ 其中，g为可调整参数。

步骤5根据输入的误差信号，自适应修正光滑死区逆模块中的死区斜率估计参数和死区宽度估计参数。

将所述死区的估计参数写成向量形式：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ij}}={[m_{r_{\mathrm{ij}}},m_{r_{\mathrm{ij}}}{b}_{r_{\mathrm{ij}}},m_{l_{\mathrm{ij}}},m_{l_{\mathrm{ij}}}{b}_{l_{\mathrm{ij}}}]}^T,{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ij}}={[{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),-{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)]}^T$

所述自适应修正算法为，其中，γ_ij是设计参数，s_ij是误差信号。

步骤6 将修正后控制力矩信号输入各关节伺服电机，伺服电机驱动双臂机器人机械臂，操作物体移动。

步骤7 数据读取模块读取双臂机器人系统中物体位置、物体速度、抓取内力、机器人关节角度、关节速度数据。

步骤8 将所述读取数据传输到控制回路，并与轨迹生成模块输出的信号做差，更新误差信号，所述双臂机器人控制器根据更新的误差信号输出控制力矩信号。

本发明的有益之处在于：

本发明实例所述方法，用于对双臂机器人的控制系统，其特点在于使用光滑死区逆模块对控制力矩信号进行修正，可以减少伺服电机中存在的死区非线性对双臂机器人控制信号的影响，从而提高双臂机器人的控制精度。引入自适应算法修正死区逆模块的中的参数，可以增强修正算法的效果，使得双臂机器人能更精确的操控物体。

附图说明

图1是本发明实例的带有驱动器非线性的双臂机器人控制方法示意图

图2是本发明所应用的双臂机器人示意图。

图3是本发明实例的系统控制框图

图4是光滑死区逆模块抵消死区非线性效果示意图

图5是双臂机器人跟踪圆轨迹仿真效果图

图6是双臂机器人跟踪直线仿真效果图

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实例，并参照附图，对本发明实例进行详细说明。

如图2所示，为一种双臂机器人抓取物体的示意图。双臂机器人具有左右两个机械臂，两个机械臂具有相同的结构，每个机械臂有3个自由度。机械臂末端具有抓取装置，与物体相连，可以在一个平面上操作物体，控制物体的坐标和姿态。所述物体为密度均匀的刚性物体。本实例中假设物体和机械臂抓取装置紧密相连，不发生相对移动。双臂机器人以机械臂1的底座为机器人的基坐标，以物体的中心为物体坐标。

如图3所示，为一种带有驱动器非线性的双臂机器人的运动控制系统，包括：

轨迹生成单元、双臂机器人控制器单元、光滑死区逆模块单元、双臂机器人单元和数据读取单元。所述双臂机器人各关节装有伺服电机，机械臂末端与物体相连，机器人控制器发出控制力矩信号，控制电机转动，从而控制机械臂操作物体运动。具体步骤包括：

(1)轨迹生成单元生成运动轨迹。根据物体的运动目标，规划物体的运动轨迹和运动速度和抓取物体内力。将运动轨迹和运动速度输入逆运动学模块，逆运动学模块的作用是将位置和速度信息转换成机器人各关节的角度和速度信号，从而产生期望关节角度和期望关节速度。(2)将生成的物体期望位置、物体期望速度、期望抓取内力、期望关节角度、期望关节速度分别与对应实际物体位置，实际物体速度、实际抓取内力、实际关节角度、实际关节速度相减，生成物体位置误差、物体速度误差、抓取内力误差、关节角度误差、关节速度误差信号，并输入双臂人控制器，自适应参数控制器，鲁棒控制器，死区逆模块斜率自适应控制器，死区逆模块宽度自适应控制器。

(3)双臂机器人控制单元输出控制力矩信号。双臂机器人控制器由模糊逻辑系统控制器，自适应参数控制器，鲁棒控制器组成。所述第i个机械臂控制器可表述为：

其中为双臂机器人模糊逻辑系统，为误差增益，s_i为误差信号，为物体中心到机械臂末端的雅克比矩阵，K_i，为参数，R_i为鲁棒控制器， 为自适应修正参数，的修正算法为Δ_i为正定参数矩阵。

(4)光滑死区逆单元修正控制力矩信号。光滑死区逆单元对控制力矩信号进行修正，输出修正后的控制力矩信号。

所述第i个机械臂的第j个关节的光滑死区逆模块为：

$v_{\mathrm{ij}}=\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{r_{\mathrm{ij}}}{b}_{r_{\mathrm{ij}}}}{m_{r_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)+\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{l_{\mathrm{ij}}}{b}_{l_{\mathrm{ij}}}}{m_{l_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),$

其中为控制力矩信号，v_ij为修正后的控制力矩信号， 为死区斜率估计参数， 为死区宽度估计参数， 为光滑的连续函数， ${\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)=\frac{1}{2}-\frac{\arctan \left(g{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)}{\mathrm{\π}},$ 其中，g为可调整参数。

根据输入的误差信号，自适应修正光滑死区逆模块中的死区斜率估计参数和死区宽度估计参数。

将所述死区的估计参数写成向量形式：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ij}}={[m_{r_{\mathrm{ij}}},m_{r_{\mathrm{ij}}}{b}_{r_{\mathrm{ij}}},m_{l_{\mathrm{ij}}},m_{l_{\mathrm{ij}}}{b}_{l_{\mathrm{ij}}}]}^T,$

${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ij}}=\mathrm{\ω}{[{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),-{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)]}^T$

所述自适应修正算法为：其中，γ_ij是设计参数，s_ij是误差信号。

(5)将修正后控制力矩信号输入各关节伺服电机的运动控制器，控制电机转动，从而驱动双臂机器人操作物体移动。

(6)机器人各关节装有角度传感器，速度传感器，机械臂末端装有压力传感器，数据读取单元从双臂机器人系统读取抓取内力、机器人关节角度、关节速度数据，并根据关节角度、关节速度数据计算出物体位置、物体速度数据。

(7)将所述读取数据传输到控制回路，并与轨迹生成单元输出的信号做差，更新误差信号，双臂机器人控制器更新控制力矩信号，使得误差减小到零，操作物体到达期望位置和姿态。本发明实例按照本发明所述方法实施，所应理解的是，本发明实例并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种驱动器非线性条件下的双臂机器人运动控制方法；所述双臂机器人具有两个机械臂，每个机械臂具有多个关节，机械臂各关节装有伺服电机；双臂机器人装由控制器对各机械臂伺服电机进行控制；机械臂末端与抓取物体相连，通过机械臂操作物体运动。

2.根据权利要求1所述双臂机器人控制方法，其特征在于，包括：轨迹生成模块、双臂机器人控制器模块、光滑死区逆模块、双臂机器人抓取物体单元和数据读取模块；包括如下步骤：机器人轨迹生成模块输出机器人运动轨迹信号；将产生的运动轨迹信号与机器人实际运动轨迹信号相减，产生误差信号；将误差信号输入双臂机器人控制器，控制器输出机器人各关节的控制力矩信号；光滑死区逆模块对控制力矩信号进行修正，输出修正后的控制力矩信号；将修正后控制力矩信号输入各关节伺服电机，伺服电机驱动双臂机器人机械臂，操作物体移动。

3.根据权利要求2所述光滑死区逆模块，其特征在于：

所述光滑死区逆模块为一个光滑连续函数，第i个机械臂的第j个关节的光滑死区逆模块表达式为： $v_{\mathrm{ij}}=\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{r_{\mathrm{ij}}}{b}_{r_{\mathrm{ij}}}}{m_{r_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)+\frac{{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}+m_{l_{\mathrm{ij}}}{b}_{l_{\mathrm{ij}}}}{m_{l_{\mathrm{ij}}}}{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),(i=1,2,j=\mathrm{1,2},\·\·\·,n)$

式中，为控制力矩信号，v_ij为修正后的控制力矩信号，为死区斜率估计参数， 为死区宽度估计参数，为光滑的连续函数， ${\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)=\frac{1}{2}+\frac{\arctan \left(g{\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)}{\mathrm{\π}},$ 其中，g为正实数，可调整光滑函数的形状。

4.根据权利要求2所述光滑死区逆模块，其特征在于，光滑死区逆模块的参数可以通过误差信号自适应修正，修正算法为式中， ${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ij}}={[{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_r\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right),-{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right){\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}},{\mathrm{\φ}}_l\left({\mathrm{\τ}}_{d_{\mathrm{ij}}}\right)]}^T,$ γ_ij是设计参数，s_ij是误差信号。

5.根据权利要求1所述双臂机器人控制器，其特征在于，包含模糊逻辑系统，自适应参数控制器，鲁棒控制器组成。

6.根据权利要求2所述光所述数据读取模块，其特征在于，数据读取模块从双臂机器人系统读取物体位置、物体速度、抓取内力、机器人关节角度、关节速度数据；将所述读取数据传输到控制回路，与轨迹生成模块输出更新的信号做差，双臂机器人控制器输出更新的控制力矩信号。