CN108638015A - 基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，包括如下步骤：S1、分别设置主机械臂和从机械臂的运动模式；S2、分别获取主机械臂和从机械臂关节的位置信息和速度信息；S3、对获取的相关信息通过概率量化器进行量化处理，得出量化信息；S4、将量化信息送入控制器，对从机械臂的控制力矩进行控制；S5、控制器对从机械臂发送控制指令，从机械臂完成相应操作，随即完成一个同步跟随控制周期；S6、重复S1‑S5，完成对主机械臂的跟随控制。本发明通过量化通信的原理，完成了对远距离、大数量机械臂的同步跟踪控制，有效实现了对机械臂的统一化控制与高精度协调应用。

Description

基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法

技术领域

本发明涉及一种控制方法，尤其涉及一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，属于机械臂同步控制技术领域。

背景技术

随着科技的不断进步，工业生产的自动化程度越来越高，各种不同类型的工业机器人在工业生产中也得到了广泛地应用。其中，机械臂作为一种技术相对成熟，操作速度、精度均较高的工业机器人，在提高生产效率，确保生产质量、减低生产成本上的作用尤为突出，因而也被越来越多的工业生产企业选择使用。

在机械臂同步控制技术领域中，多机械臂同步跟踪控制是近年来的研究热点之一。通过多机械臂同步跟踪控制，能够有效地完成远距离、大数量机械臂的同步跟随运动，对于机械臂的统一化控制与高精度协调场合应用具有较大的意义。

但是在实际的应用过程中，人们发现，由于信道有带宽或传输数据精度的限制，从而使得系统内个体之间的信息交换很难实现完全精确，也正因如此，会对从机械臂的跟踪控制产生较大的影响。

综上所述，人们亟待一种能够确保主从机械臂同步跟踪控制效果、且易于实现的同步跟踪控制方法，以满足实际的使用需要。

发明内容

鉴于现有技术存在上述缺陷，本发明的目的是提出一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法。

一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，用于控制多机械臂系统，所述多机械臂系统包括主机械臂和从机械臂，方法包括如下步骤：

S1、分别设置主机械臂和从机械臂的运动模式；

S2、分别获取主机械臂和从机械臂关节的位置信息和速度信息；

S3、对获取的相关信息通过概率量化器进行量化处理，得出量化信息；

S4、将量化信息送入控制器，对从机械臂的控制力矩进行控制；

S5、控制器对从机械臂发送控制指令，从机械臂完成相应操作，随即完成一个同步跟随控制周期；

S6、重复S1-S5，完成对主机械臂的跟随控制。

优选地，S1中包括如下步骤：将从机械臂的运动模式设置为跟随模式。

优选地，所述主机械臂与所述从机械臂关节数量相同，均有m个关节，S1中对主机械臂和从机械臂的运动模式设置遵循如下表达式：

i表示对机械臂编号，

当i＝0时表达式表示对主机械臂的运动模式设置，

当i＝1,...,n时表达式表示对从机械臂的运动模式设置，

其中，q_i表示机械臂的位置，表示机械臂的速度，表示机械臂的加速度，M(·)表示对称正定惯性矩阵，M(·)∈R^m×m，C(·)表示哥氏力和向心力矩阵，C(·)∈R^m×m，G(·)表示重力矢量，G(·)∈R^m，τ_i表示关节处的转矩矢量，τ_i∈R^m，R表示实数。

优选地，S3中所述通过概率量化器进行量化处理，所述概率量化器的量化准则为：

对于任意的σ∈[kΔ,(k+1)Δ]，量化结果Q[·]满足以下等式，

其中，Δ代表量化间距，k表示采样时间序列。

优选地，S4中所述控制器为：

其中，Q(·)表示经过量化处理的信息，K,L是反馈增益强度，a_i0表示机械臂之间连通图的邻接矩阵的元素。

与现有技术相比，本发明的优点主要体现在以下几个方面：

本发明通过量化通信的原理，完成了对远距离、大数量机械臂的同步跟踪控制，有效实现了对机械臂的统一化控制与高精度协调应用。同时，本发明对主机械臂的关节角度变化无限制性要求，对于冗余机械臂，也不需要保证关节角同步就能够实现轨迹同步，在保证了控制效果的前提下，充分简化了同步控制的实现方式，提高了本发明的适用性。与同类控制方法相比，本发明对系统硬件的要求较低，基于本发明原理的控制系统具备结构简单、易于实现、使用效果良好等优点，这也为本发明的推广使用奠定了基础。

综上所述，本发明提出了一种可有效实现对远距离、大数量机械臂的同步跟踪控制的同步跟踪控制方法，具有很高的使用及推广价值。

以下便结合实施例附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详述，以使本发明技术方案更易于理解、掌握。

附图说明

图1是本发明的硬件结构简略示意图；

图2是本发明的主、从2-连杆机械臂的平面示意图；

图3是本发明实施例中主机械臂1杆与从机械臂1杆位置的同步轨迹图；

图4是本发明实施例中主机械臂1杆与从机械臂1杆位置的速度轨迹图；

图5是本发明实施例中主机械臂2杆与从机械臂2杆位置的同步轨迹图；

图6是本发明实施例中主机械臂2杆与从机械臂2杆位置的速度轨迹图。

具体实施方式

如图所示，本发明揭示了一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法。

具体而言，本发明用于控制多机械臂系统，所述多机械臂系统包括主机械臂和从机械臂，在本实施例中，所述多机械臂系统包括一个主机械臂和一个从机械臂，机械臂的末端轨迹全状态可观测，本实例中以2个同型号的2个自由度机械臂为测试对象，任意选择一个机械臂为主机械臂，另一个机械臂为从机械臂，具体系统结构参见图1所示。

本发明的基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，包括如下步骤：

S1、分别设置主机械臂和从机械臂的运动模式；

S2、分别获取主机械臂和从机械臂关节的位置信息和速度信息；

S3、对获取的相关信息通过概率量化器进行量化处理，得出量化信息；

S4、将量化信息送入控制器，对从机械臂的控制力矩进行控制；

S5、控制器对从机械臂发送控制指令，从机械臂完成相应操作，随即完成一个同步跟随控制周期；

S6、重复S1-S5，完成对主机械臂的跟随控制。

S1中包括如下步骤：将从机械臂的运动模式设置为跟随模式。此处需要说明的是，在本发明中，对主机械臂的运动模式、关节电机运动模式均无限制要求，操作者可以将其设置为任意模式。

考虑常用的运动模式为位置控制模式，容易实现，为了突出对主机械臂关节角度变化无限制要求，本实施例中选择较少使用的力矩控制模式，设置主机械臂测试关节电机运动模式均为力矩控制模式。将从机械臂运动模式设置为相对跟随模式、关节电机运动模式设置为力矩控制模式。

所述主机械臂与所述从机械臂关节数量相同，均有m个关节，S1中对主机械臂和从机械臂的运动模式设置遵循如下表达式：

i表示对机械臂编号，

当i＝0时表达式表示对主机械臂的运动模式设置，

当i＝1,...,n时表达式表示对从机械臂的运动模式设置，

其中，q_i表示机械臂的位置，表示机械臂的速度，表示机械臂的加速度，M(·)表示对称正定惯性矩阵，M(·)∈R^m×m，C(·)表示哥氏力和向心力矩阵，C(·)∈R^m×m，G(·)表示重力矢量，G(·)∈R^m，τ_i表示关节处的转矩矢量，τ_i∈R^m，R表示实数。

在本实施例中，主、从机械臂的参数设置相同，均取2-连杆机械臂，对主机械臂设置τ₀＝[1；1]，两连杆均为单位长度，m1＝4kg，m2＝2kg，分别为1、2杆的重量，g＝9.8，则

S2中所述分别获取主机械臂和从机械臂关节的位置信息和速度信息，具体而言，分别设置主机械臂1杆和2杆的初始位置分别为q₀₁＝pi/2，q₀₂＝-pi/3，初始速度分别为从机械臂1杆和2杆的初始位置分别为q₁₁＝pi，q₁₂＝pi/3，初始速度分别为

S3中所述通过概率量化器进行量化处理，所述概率量化器的量化准则为：

对于任意的σ∈[kΔ,(k+1)Δ]，量化结果Q[·]满足以下等式，

其中，Δ代表量化区间，k表示采样时间序列。

S4中所述控制器为：

其中，Q(·)表示经过量化处理的信息，K,L是反馈增益强度，a_i0表示机械臂之间连通图的邻接矩阵的元素。

本发明通过量化通信的原理，完成了对远距离、大数量机械臂的同步跟踪控制，有效实现了对机械臂的统一化控制与高精度协调应用。同时，本发明对主机械臂的关节角度变化无限制性要求，对于冗余机械臂，也不需要保证关节角同步就能够实现轨迹同步，在保证了控制效果的前提下，充分简化了同步控制的实现方式，提高了本发明的适用性。与同类控制方法相比，本发明对系统硬件的要求较低，基于本发明原理的控制系统具备结构简单、易于实现、使用效果良好等优点，这也为本发明的推广使用奠定了基础。

综上所述，本发明提出了一种可有效实现对远距离、大数量机械臂的同步跟踪控制的同步跟踪控制方法，具有很高的使用及推广价值。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神和基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，用于控制多机械臂系统，所述多机械臂系统包括主机械臂和从机械臂，其特征在于，方法包括如下步骤：

S1、分别设置主机械臂和从机械臂的运动模式；

S2、分别获取主机械臂和从机械臂关节的位置信息和速度信息；

S3、对获取的相关信息通过概率量化器进行量化处理，得出量化信息；

S4、将量化信息送入控制器，对从机械臂的控制力矩进行控制；

S5、控制器对从机械臂发送控制指令，从机械臂完成相应操作，随即完成一个同步跟随控制周期；

S6、重复S1-S5，完成对主机械臂的跟随控制。

2.根据权利要求1所述的基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，其特征在于，S1中包括如下步骤：将从机械臂的运动模式设置为跟随模式。

3.根据权利要求1所述的基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，其特征在于，所述主机械臂与所述从机械臂关节数量相同，均有m个关节，S1中对主机械臂和从机械臂的运动模式设置遵循如下表达式：

i表示对机械臂的编号，

当i＝0时表达式表示对主机械臂的运动模式设置，

当i＝1,...,n时表达式表示对从机械臂的运动模式设置，

其中，q_i表示机械臂的位置，表示机械臂的速度，表示机械臂的加速度，q_i,M(·)表示对称正定惯性矩阵，M(·)∈R^m×m，C(·)表示哥氏力和向心力矩阵，C(·)∈R^m×m，G(·)表示重力矢量，G(·)∈R^m，τ_i表示关节处的转矩矢量，τ_i∈R^m，R表示实数。

4.根据权利要求1所述的基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，其特征在于，S3中所述通过概率量化器进行量化处理，所述概率量化器的量化准则为：

对于任意的σ∈[kΔ,(k+1)Δ]，量化结果Q[·]满足以下等式，

其中，Δ代表量化间距，k表示采样时间序列。

5.根据权利要求1所述的基于量化通信的主从机械臂同步跟踪控制方法，其特征在于，S4中所述控制器为：

其中，Q(·)表示经过量化处理的信息，K,L是反馈增益强度，a_i0表示机械臂之间连通图的邻接矩阵的元素。