CN106003049B - 人-机协作系统的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种人‑机协作系统的控制方法，包括肢体、机器臂以及控制系统，机器臂包括端部受动器以及力传感手柄，所述力传感手柄设置在所述受动器并用于测量肢体向所述臂施加的力，控制系统根据力传感手柄所获得的力的大小对机器臂产生控制输入，并驱动端部受动器达到预定的目的地；控制方法包括：S1，通过力传感手柄测量肢体向机器臂施加力的大小及方向，并将其定义为肢体模型中预定轨迹和真实轨迹之间的误差；S2，将步骤S1所测量的力进行积分作为控制系统中所需的反馈信号，以区分外界干扰和肢体主动施加的力；S3，将步骤S2中得到的反馈信号反馈给控制系统，控制系统根据阻抗模型控制对反馈信号进行最小化处理实现机器臂自主跟随肢体运动。

Description

人-机协作系统的控制方法

技术领域

本发明涉及一种人-机协作系统的控制方法。

背景技术

随着科技的发展，人-机协作的需求越来越广泛。人-机协作不仅可以降低人类的工作负荷、成本以及疲劳风险，还可以提高生产效率。在工业化生产中，很多新兴的生产作业工作一方面由于复杂程度高而难以自动化生产，另一方面由于太繁重而难以进行人工操作，这就需要器械和人工共同完成。

然而在人-机协作中，难以使机器了解人类的运动意图，从而无法使机器实现自主工作。

发明内容

本发明解决的技术问题在于克服上述现有技术中存在不足而提供一种人-机协作系统的控制方法。

一种人-机协作系统的控制方法，所述人-机协作系统包括肢体、机器臂以及控制系统，所述机器臂包括端部受动器以及力传感手柄，所述力传感手柄设置在所述端部受动器并用于测量肢体向所述机器臂施加的力，所述控制系统根据所述力传感手柄所获得的力的大小对所述机器臂产生控制输入，并驱动所述端部受动器达到预定的目的地；所述控制方法包括以下步骤：

S1，通过力传感手柄测量肢体向所述机器臂施加力的大小及方向，并将其定义为肢体模型中预定轨迹和真实轨迹之间的误差；

S2，将步骤S1所测量的力进行积分作为控制系统中所需的反馈信号，以区分外界干扰和肢体主动施加的力；

S3，将步骤S2中得到的反馈信号反馈给所述控制系统，所述控制系统根据阻抗控制对该反馈信号进行最小化处理从而实现所述机器臂自主跟随肢体运动。

进一步的，所述肢体模型表示为：

f(t)＝K(x-x_d)

其中，f(t)为力传感手柄测量的力，K为肢体的阻抗系数，x为机器臂端部的实际位置，x_d为肢体的预定轨迹。

进一步的，所述阻抗模型为：

其中，x_r为机器臂的目标位置；F为反馈信号，且通过将f(t)对时间积分获得；M_d，C_d，G_d分别为理想的质量、阻尼以及弹性矩阵。

进一步的，在步骤S3中，所述控制系统根据阻抗模型控制对该反馈信号进行最小化处理从而实现所述机器臂自主跟随肢体运动的步骤包括：

通过公式(7)对反馈信号F最小化获得机器臂的目标位置x_r；

将所述目标位置x_r转换为所述机器臂的输入控制信号u；

其中，输入控制信号u满足：且，

M(q)∈R^n×n为对称有界的正定惯性矩阵，表示科里奥利以及离心力，为重力，为控制输入向量，J(q)∈R^n×n为Jacobian矩阵，q为所述机器臂关节的角度。

所述基于力反馈的自适应控制系统可以和阻抗控制结合，从而实现机器臂主动跟随肢体运动。

附图说明

图1是本发明提供的人-机协作系统的结构示意图。

图2是本发明提供的人-机协作系统的控制方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步详细的阐述。

请参照图1-2，一种人-机协作系统的控制方法，所述人-机协作系统包括肢体20、机器臂10以及控制系统，所述机器臂10包括端部受动器12以及力传感手柄11，所述力传感手柄11设置在所述端部受动器12并用于测量肢体20向所述机器臂10施加的力，所述控制系统根据所述力传感手柄11所获得的力的大小，对所述机器臂10产生控制输入，并驱动所述端部受动器12达到预定的目的地。所述端部受动器12可以根据物体的尺寸和形状灵活地挑选并放置。在整套系统中，人通过施加力给所述力传感手柄11，从而使机器臂10将物体传输到目标位置。

所述控制方法以下步骤：

S1，通过力传感手柄11测量肢体20向所述机器臂10施加力的大小及方向，并将其定义为肢体模型中预定轨迹和真实轨迹之间的误差；

S2，将步骤S1所测量的力进行积分作为控制系统中所需的反馈信号，以区分外界干扰和肢体主动施加的力；

S3，将步骤S2中得到的反馈信号反馈给所述控制系统，所述控制系统根据阻抗控制对该反馈信号进行最小化处理从而实现所述机器臂10自主跟随肢体20运动。

在步骤S1中，所述肢体模型表示为：

f(t)＝K(x-x_d)

其中，f(t)为力传感手柄测量的力，K为肢体的阻抗系数，x为机器臂端部的实际位置，x_d为肢体的预定轨迹。该肢体模型表明，当测量的力f(t)被最小化时，实际位置x和预定轨迹x_d之间的误差也可以被最小化，这样意味着机器臂运动到了人的目标位置。

通过对所测量的力进行积分，可以区分由于测量误差或者外界扰动带来的干扰力和人的肢体主动施加在机器臂上的力。假设干扰力具有类似于白噪声的特点，则它在一段时间内的数学期望为0，意味着它的积分对机器臂的运动不造成影响。对应于干扰力来说，人的肢体所施加的力具有连续性，所以它的积分可以反映人的运动意图。

测量力的积分最小化甚至为0，驱动机器臂运动到人想要到达的位置。在此过程中，人的肢体运动起到导向的作用但实际驱动机器臂运动的力来自于控制系统的输出，因此人所做的功被减少并且工作效率可以提高。

所述物体30被看做是所述机器臂10的一部分。

所述机器臂10的运动可以通过方程(1)定义：

x(t)＝ψ(q) (1)

其中，x(t)∈Rⁿ以及q∈Rⁿ分别为操作空间的方位以及关节空间的坐标。

方程(1)关于时间的微分为：

其中，J(q)∈R^n×n为Jacobian矩阵。进一步的，公式(2)关于时间的微分：

假定所述Jacobian矩阵J(q)在有限的工作空间中为已知的非奇异矩阵。

所述机器臂10在关节空间可以描述为：

其中，M(q)∈R^n×n为对称有界的正定惯性矩阵，表示科里奥利以及离心力，为重力，为控制输入向量，代表肢体20的力。

将公式(1)-(3)带入(4)中，得到公式(5)：

其中，

且u为所述机器臂10的控制输入信号。

所述机器臂10运动符合目标阻抗模型的描述：

其中，x_r为机器臂10的目标位置；F为反馈信号，且通过f(t)积分获得；M_d，C_d，G_d分别为理想的质量、阻尼以及弹性矩阵。基于阻抗模型(7)对反馈信号F最小化可以获得所述机器臂10的目标位置x_r。将所述目标位置x_r转换为所述机器臂10的输入控制信号u，从而实现所述机器臂10自主跟随肢体20运动。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (4)

1.一种人-机协作系统的控制方法，所述人-机协作系统包括肢体、机器臂以及控制系统，所述机器臂包括端部受动器以及力传感手柄，所述力传感手柄设置在所述端部受动器并用于测量肢体向所述机器臂施加的力，所述控制系统根据所述力传感手柄所获得的力的大小对所述机器臂产生控制输入，并驱动所述端部受动器达到预定的目的地；所述控制方法包括以下步骤：

S1，通过力传感手柄测量肢体向所述机器臂施加力的大小及方向，并将其定义为肢体模型中预定轨迹和真实轨迹之间的误差；

S2，将步骤S1所测量的力进行积分作为控制系统中所需的反馈信号，以区分外界干扰和肢体主动施加的力；

S3，将步骤S2中得到的反馈信号反馈给所述控制系统，所述控制系统根据阻抗模型控制对该反馈信号进行最小化处理从而实现所述机器臂自主跟随肢体运动。

2.根据权利要求1所述的人-机协作系统的控制方法，其特征在于，所述肢体模型表示为：

f(t)＝K(x-x_d)

其中，f(t)为力传感手柄测量的力，K为肢体的阻抗系数，x为机器臂端部的实际位置，x_d为肢体的预定轨迹。

3.根据权利要求2所述的人-机协作系统的控制方法，其特征在于，所述阻抗模型为：

其中，x_r为机器臂的目标位置；F为反馈信号，且通过将f(t)对时间积分获得；M_d，C_d，G_d分别为理想的质量、阻尼以及弹性矩阵。

4.根据权利要求3所述的人-机协作系统的控制方法，其特征在于，在步骤S3中，所述控制系统根据阻抗模型控制对该反馈信号进行最小化处理从而实现所述机器臂自主跟随肢体运动的步骤包括：

通过公式(7)对反馈信号F进行最小化处理获得机器臂的目标位置x_r；

将所述目标位置x_r转换为所述机器臂的输入控制信号u；

其中，输入控制信号u满足：且，

M(q)∈R^n×n为对称有界的正定惯性矩阵，表示科里奥利以及离心力，为重力，为控制输入向量，J(q)∈R^n×n为Jacobian矩阵，q为所述机器臂关节的角度。