CN107972036A - 基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 - Google Patents
基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107972036A CN107972036A CN201711418730.3A CN201711418730A CN107972036A CN 107972036 A CN107972036 A CN 107972036A CN 201711418730 A CN201711418730 A CN 201711418730A CN 107972036 A CN107972036 A CN 107972036A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- joint
- industrial robot
- controller
- server
- control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 235000011034 Rubus glaucus Nutrition 0.000 claims description 6
- 244000235659 Rubus idaeus Species 0.000 claims description 6
- 235000009122 Rubus idaeus Nutrition 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 6
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 claims description 6
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 3
- 241001269238 Data Species 0.000 claims 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法，系统包括：数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机；控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器，由PC服务器进行数据处理并利用tensorflow构建卷积神经网络进行训练优化，根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令，控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。本发明不需要额外去辨识惯性力、离心力、哥氏力、粘摩擦、静摩力等参数，就可以实现机器人的稳定的运动。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法。
背景技术
基于工业机器人动力学模型的控制器---动力学控制器，具体实现方式因系统结构不同而有所不同。传统应用、中小公司、国内公司、大牌公司老型号机器人产品都是位置控制；新兴应用、大牌公司的新型号产品都是力矩控制。四大家族：发那科（Fanuc）、ABB、安川电机（Yaskawa）、库卡（kuka）的机器人伺服驱动器目前都只做纯力矩控制。图1是KUKA公司典型的三闭环控制示意图。除三闭环控制方式外，目前常用的控制方法还有动力学模型的参数辨识法。
作为新兴的小型工业机器人公司要研发出一套能和四大家族机器人公司相媲美的机器人需要投入大量的时间和金钱成本。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法，抛开以往的速度环、位置环、电流环的束缚，也刨去动力学模型参数识别的难点问题，引入机器学习工具---TensorFlow，运用全新的思维设计可准确跟踪路径、性能稳定的动力学控制系统。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统，包括：数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机；
所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信，用于为控制器提供数据来源；
所述显示器通过HDMI接口与控制器连接，用于查看控制系统的运行状态；
所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接，通过有线网络与PC服务器连接；
所述控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器，由PC服务器进行数据处理并利用tensorflow构建卷积神经网络进行训练优化，根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令，控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
进一步地，所述数据采集模块包括：位置传感器、陀螺仪传感器和力矩传感器。
进一步地，所述控制器包括安装有Android things系统的Raspberry Pi3开发板。
进一步地，所述PC服务器安装有Android studio开发平台。
基于上述的工业机器人动力学控制系统的控制方法，包括：
步骤S1：控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器；
步骤S2：PC服务器读入控制器传入的数据进行滤波处理，转换为tensorflow能识别的bin格式数据并保存；
步骤S3：将数据分为训练集和测试集，利用tensorflow搭建卷积神经网络，包括10层卷积计算层conv、1层激励层RELU，5层池化层，1层FC全连接层，初始化参数为神经网络神经元间的连接权值、神经元的偏置和学习率，选择均方差函数作为损失函数；
步骤S4：通过训练集的关节位置、关节速度和期望输出的关节力矩数据来优化训练连接权值和偏置值，通过测试集的数据来验证训练好的连接权值和偏置值是否达到要求，如满足要求，则将训练好的卷积神经网络进行在线应用，实时根据输入的关节位置和关节速度，输出关节力矩控制指令；
步骤S5：控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）本发明开发周期短、投入少；
（2）参数的调整不需要投入太多的精力，控制系统会自动寻优；
（3）系统模型架构调整方便，不需要很复杂的代码，后期维护和扩展方便。
附图说明
图1是KUKA的速度、位置、电流三闭环控制器示意图；
图2是本发明基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统结构图；
图3是本发明卷积神经网络训练流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明内容进行详细说明：
如图2所示，一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统，包括：数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机；
所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信，用于为控制器提供数据来源；
所述显示器通过HDMI接口与控制器连接，用于查看控制系统的运行状态；
所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接，通过有线网络与PC服务器连接；
所述控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器，由PC服务器进行数据处理并利用tensorflow构建卷积神经网络进行训练优化，根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令，控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
动力学模型的标准形式为：
要实现力矩模式控制，且实现精确控制，理论上需要最大可能地识别出惯性力、离心力、哥氏力、粘摩擦、静摩擦、重力及外力，但以上参数的识别一直是工业机器人控制器研究的难点，至今没有一套完全有效的辨识方法。
在本实施例中，所述数据采集模块包括：位置传感器、陀螺仪传感器和力矩传感器。仅检测工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩，而不需要额外去辨识惯性力、离心力、哥氏力、粘摩擦、静摩力等参数，就可以实现机器人的稳定的运动，如准确实现轨迹跟踪控制。
在本实施例中，所述控制器包括安装有Android things系统的Raspberry Pi3开发板。Raspberry Pi 3是 Android Things目前支持的四大开发板之一，兼顾ARM和X86架构，也兼顾32位和64位的系统，更支持支持WIFI和蓝牙。使用该板设计可以缩短开发周期。Android Things不仅仅是一个物联网操作系统，还是一个可以快速做智能硬件开发的平台。它支持多种开发语言：C、C++、java；它支持通过Google Cloud使用Firebase，极大的加快了数据的处理速度；它集成Weave协议，可以方便的实现各种无线协议的连接。
在本实施例中，所述PC服务器安装有Android studio开发平台，它兼容RaspberryPi3开发板上的Android Things系统，可以很方便地实现与Raspberry Pi3开发板硬件系统的通信。
基于上述工业机器人动力学控制系统的控制方法，包括：
步骤S1：控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器；
步骤S2：PC服务器读入控制器传入的数据进行滤波处理，转换为tensorflow能识别的bin格式数据并保存；
步骤S3：如图3所示，将数据分为训练集和测试集，利用tensorflow搭建卷积神经网络，包括10层卷积计算层conv、1层激励层RELU，5层池化层，1层FC全连接层，初始化参数为神经网络神经元间的连接权值、神经元的偏置和学习率，选择均方差函数作为损失函数；
步骤S4：通过训练集的关节位置、关节速度和期望输出的关节力矩数据来优化训练连接权值和偏置值，通过测试集的数据来验证训练好的连接权值和偏置值是否达到要求，如满足要求，则将训练好的卷积神经网络进行在线应用，实时根据输入的关节位置和关节速度，输出关节力矩控制指令；
步骤S5：控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
本发明控制系统在投入运行前，需进行离线操作；投入运行后再进行在线操作。
（1）离线操作
本系统在控制工业机器人之前，应事先采集一批所控制对象----工业机器人的位置数据、速度数据和力矩数据，同时将这些数据处理为本发明控制系统原始的训练集和测试集，并运用这些数据离线运行tensorFlow，训练出合理的模型参数。
（2）在线操作
离线操作完成后，系统配置好相应的软、硬件，使用离线操作的数学模型投入运行。在系统运行过程中，PC服务器实时接收Raspberry Pi3开发板传入的位置数据、速度数据和力矩数据，这些数据实时更新tensorFlow所使用的训练集和测试集，经过卷积神经网络的自学习，tensorflow输出的关节力矩可保证工业机器人的准确、稳定地运行。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明涵盖范围。
Claims (8)
1.一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机；
所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信，用于为控制器提供数据来源；
所述显示器通过HDMI接口与控制器连接，用于查看控制系统的运行状态；
所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接，通过有线网络与PC服务器连接；
所述控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器，由PC服务器进行数据处理并利用TensorFlow构建卷积神经网络进行训练优化，根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令，控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
2.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：位置传感器、陀螺仪传感器和力矩传感器。
3.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统，其特征在于，所述控制器包括安装有Android things系统的Raspberry Pi3开发板。
4.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统，其特征在于，所述PC服务器安装有Android studio开发平台。
5.基于权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统的控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1：控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器；
步骤S2：PC服务器读入控制器传入的数据进行滤波处理，转换为TensorFlow能识别的bin格式数据并保存；
步骤S3：将数据分为训练集和测试集，利用TensorFlow搭建卷积神经网络，包括10层卷积计算层conv、1层激励层RELU，5层池化层，1层FC全连接层，初始化参数为神经网络神经元间的连接权值、神经元的偏置和学习率，选择均方差函数作为损失函数；
步骤S4：通过训练集的关节位置、关节速度和期望输出的关节力矩数据来优化训练连接权值和偏置值，通过测试集的数据来验证训练好的连接权值和偏置值是否达到要求，如满足要求，则将训练好的卷积神经网络进行在线应用，实时根据输入的关节位置和关节速度，输出关节力矩控制指令；
步骤S5：控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块，控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述数据采集模块包括：位置传感器、陀螺仪传感器和力矩传感器。
7.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述控制器包括安装有Androidthings系统的Raspberry Pi3开发板。
8.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述PC服务器安装有Android studio开发平台。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711418730.3A CN107972036B (zh) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | 基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711418730.3A CN107972036B (zh) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | 基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107972036A true CN107972036A (zh) | 2018-05-01 |
| CN107972036B CN107972036B (zh) | 2021-04-27 |
Family
ID=62007654
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711418730.3A Active CN107972036B (zh) | 2017-12-25 | 2017-12-25 | 基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107972036B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109375584A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-22 | 湖南希法工程机械有限公司 | 臂架关节控制方法及系统及包含该系统的工程机械 |
| CN110083719A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于深度学习的工业制品病疵检测方法 |
| CN112809676A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-18 | 达闼机器人有限公司 | 关节执行器及其控制方法、机器人、存储介质及电子设备 |
| CN114174008A (zh) * | 2019-07-30 | 2022-03-11 | 西门子股份公司 | 通过机器人操纵对象的方法和操纵系统 |
| CN114260878A (zh) * | 2021-07-06 | 2022-04-01 | 深圳市越疆科技有限公司 | 机械臂关节的拖动示教限速方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101122777A (zh) * | 2007-09-18 | 2008-02-13 | 湖南大学 | 大型冷凝器水下作业环境下二关节机器人的控制方法 |
| CN106737673A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-31 | 浙江大学 | 一种基于深度学习的端到端的机械臂控制的方法 |
| US20170252922A1 (en) * | 2016-03-03 | 2017-09-07 | Google Inc. | Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping |
-
2017
- 2017-12-25 CN CN201711418730.3A patent/CN107972036B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101122777A (zh) * | 2007-09-18 | 2008-02-13 | 湖南大学 | 大型冷凝器水下作业环境下二关节机器人的控制方法 |
| US20170252922A1 (en) * | 2016-03-03 | 2017-09-07 | Google Inc. | Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping |
| CN106737673A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-31 | 浙江大学 | 一种基于深度学习的端到端的机械臂控制的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 周飞燕等: "卷积神经网络研究综述", 《计算机学报》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109375584A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-22 | 湖南希法工程机械有限公司 | 臂架关节控制方法及系统及包含该系统的工程机械 |
| CN109375584B (zh) * | 2018-09-28 | 2020-08-07 | 湖南希法工程机械有限公司 | 臂架关节控制方法及系统、工程机械及机器可读存储介质 |
| CN110083719A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-02 | 杭州电子科技大学 | 一种基于深度学习的工业制品病疵检测方法 |
| CN114174008A (zh) * | 2019-07-30 | 2022-03-11 | 西门子股份公司 | 通过机器人操纵对象的方法和操纵系统 |
| US12226902B2 (en) | 2019-07-30 | 2025-02-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and manipulation system for manipulation of an object by a robot |
| CN112809676A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-18 | 达闼机器人有限公司 | 关节执行器及其控制方法、机器人、存储介质及电子设备 |
| CN114260878A (zh) * | 2021-07-06 | 2022-04-01 | 深圳市越疆科技有限公司 | 机械臂关节的拖动示教限速方法、装置、电子设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107972036B (zh) | 2021-04-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107972036A (zh) | 基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法 | |
| CN208654640U (zh) | 两轮平衡机器人控制系统 | |
| CN104062935B (zh) | 一种双框架磁悬浮变速控制力矩陀螺集成数字控制系统 | |
| CN111546315A (zh) | 一种基于人机协作的机器人柔顺示教及再现方法 | |
| CN107160390B (zh) | 一种用于协作机器人的驱控一体化控制系统及其制备方法 | |
| CN103644915B (zh) | 一种直驱光纤陀螺稳定平台结构及其控制方法 | |
| CN109240305A (zh) | 基于互补滤波的两轮机器人运动控制系统及方法 | |
| CN104142631B (zh) | 飞行控制系统的快速原型设计与半物理仿真方法及系统 | |
| CN108789408A (zh) | 基于力矩传感器的协作机器人驱控一体化控制系统 | |
| CN107422718A (zh) | 一种工业机器人故障诊断方法 | |
| CN102189550A (zh) | 具有学习控制功能的机器人 | |
| CN104122089B (zh) | 一种涡轴发动机转速扭矩信号模拟装置及模拟方法 | |
| CN103279126B (zh) | 小型无人直升机开发测试平台 | |
| CN103728972A (zh) | 多机械臂同步控制实验平台及实验方法 | |
| CN102566417A (zh) | 一种柔性关节机械臂的动态面控制方法 | |
| CN103279039A (zh) | 一种机器人神经网络式计算力矩控制器训练平台及训练方法 | |
| CN112894821A (zh) | 基于电流法的协作机器人拖动示教控制方法、装置及设备 | |
| Zhang et al. | Cascaded control for balancing an inverted pendulum on a flying quadrotor | |
| CN104267614A (zh) | 一种无人机实时仿真系统及其开发方法 | |
| CN104199460A (zh) | 基于图像识别跟踪的四旋翼飞行器智能侦察系统 | |
| CN105404744A (zh) | 一种空间机械臂全状态动力学半物理仿真系统 | |
| CN115072568B (zh) | 一种塔吊的控制系统及方法 | |
| CN105522578A (zh) | 面向零力控制的模拟转矩控制方法以及系统 | |
| CN108312146A (zh) | 模块化机器人分散控制方法及系统 | |
| CN113190043A (zh) | 基于ros平台的六旋翼无人机mpc控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| OL01 | Intention to license declared | ||
| OL01 | Intention to license declared |