CN110026986B - 多臂协同作业柔顺控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多臂协同作业柔顺控制方法，包括：获取协同作业的各个机械臂的外力观测值与作业对象的外力观测值；根据作业对象的导纳模型与外力观测值确定作业对象的规划位姿；基于各个机械臂之间的位置约束确定各个机械臂之间的运动分解关系，根据运动分解关系及作业对象的规划位姿确定每个机械臂之末端的期望位姿；根据机械臂的导纳模型与外力观测值分别确定每个机械臂之末端的规划位姿；根据每个机械臂之末端的期望位姿与规划位姿逆解确定每个机械臂上各个关节的期望角度，根据关节的当前角度与期望角度确定关节的转动角控制量。该多臂协同作业柔顺控制方法综合考虑多臂之间的运动协同要求，实现于协同作业下的精确柔顺控制。

Description

多臂协同作业柔顺控制方法
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种多臂协同作业柔顺控制方法。
背景技术
机械臂是一种多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统，因其独特的灵活性，在工业领域的应用日益广泛。相较于传统的单臂机器人，双臂机器人可实现不同的空间位姿，协作完成各种复杂作业，在工业生产中逐渐占据主流位置。
随着协作式机器人概念的提出，人机协同作业场景越来越常见。在双臂机器人的各机械臂的协同作业过程，需要保证作业人的安全，对各机械臂的各个关节的位置及作用力提出了严格的双重控制要求。
现有的双臂机器人多由两个相互独立的单臂机器人组成，两个单臂独立进行控制，仅将其中一个单臂作为另一个单臂的位置干扰源纳入考虑，双臂柔顺控制协同性不足而难以满足精确作业，且易发碰撞伤人损物事故，存在严重的安全风险。此外，现有的双臂机器人一般利用力传感器实现柔顺控制，成本较高、精度较低。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种多臂协同作业柔顺控制方法，综合考虑多臂之间的运动协同要求，实现于协同作业下的精确柔顺控制。
本发明提供的多臂协同作业柔顺控制方法，包括：
获取协同作业的各个机械臂的外力观测值与作业对象的外力观测值；
根据所述作业对象的导纳模型与外力观测值确定所述作业对象的规划位姿；
基于所述各个机械臂之间的位置约束确定所述各个机械臂之间的运动分解关系，根据所述运动分解关系及所述作业对象的规划位姿确定每个机械臂之末端的期望位姿；
根据所述机械臂的导纳模型与外力观测值分别确定所述每个机械臂之末端的规划位姿；
根据所述每个机械臂之末端的期望位姿与规划位姿逆解确定所述每个机械臂上各个关节的期望角度，根据所述关节的当前角度与期望角度确定所述关节的转动角控制量。
进一步地，所述机械臂的外力观测值通过第一动量观测器获取，所述第一动量观测器为：
Figure BDA0002072084190000021
式中，Ki为第i个机械臂的增益矩阵；ri为第i个机械臂的外力矩观测值；Pi(t)为第i个机械臂的广义动量；
Figure BDA0002072084190000022
为第i个机械臂的哥氏矩阵；Gi(q)为作用于第i个机械臂各关节的重力矩矢量；τm为给定的关节驱动力矩。
进一步地，所述作业对象的外力观测值通过第二动量观测器获取，所述第二动量观测器为：
Figure BDA0002072084190000023
式中，Kl为所述作业对象的增益矩阵；Pl(t)为所述作业对象的广义动量；Fi为第i个机械臂的外力观测值；Gl为作用于所述作业对象的重力矩矢量。
进一步地，所述作业对象的导纳模型为：
Figure BDA0002072084190000031
式中，ΔXl为所述作业对象的位移，Ml为所述作业对象的质量，Dl为所述作业对象的阻尼，Kl为所述作业对象的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为所述作业对象受到的外力。
进一步地，所述机械臂的导纳模型为：
Figure BDA0002072084190000032
式中，ΔXl为第i个机械臂之末端的位置偏差，Mi为第i个机械臂的质量，Di为第i个机械臂的阻尼，Ki为第i个机械臂的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为第i个机械臂末端与环境的接触力之偏差。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
基于作业对象的导纳模型与外力观测值确定作业对象的规划位姿，基于作业对象的规划位姿及协同作业的各个机械臂之间的运动分解关系确定每个机械臂的期望位姿，基于机械臂的导纳模型与外力观测值分别确定所每个机械臂的规划位姿，最终利用逆解方法确定每个机械臂上各个关节的期望角度，对作业对象的受力情况、各个机械臂之间的协同关系进行综合考虑，贴合实际协同作业的工作条件，实现于协同作业下的精确柔顺控制。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多臂协同作业柔顺控制方法的流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1，本实施例公开了多臂协同作业柔顺控制方法的一种具体步骤，包括：
步骤A：获取协同作业的各个机械臂的外力观测值与作业对象的外力观测值。作业对象为多臂协同作业的对象，例如待装配部件、被切削零件等。该外力观测值为作用于作业对象的外部力矩的观测值。
示范性地，机械臂的外力观测值通过第一动量观测器获取。其中，对应于第i个机械臂的第一动量观测器为：
Figure BDA0002072084190000041
式中，Ki为第i个机械臂的增益矩阵；ri为第i个机械臂的外力矩观测值；Pi(t)为第i个机械臂的广义动量；
Figure BDA0002072084190000042
为第i个机械臂的哥氏矩阵；Gi(q)为作用于第i个机械臂各关节的重力矩矢量；τm为给定的关节驱动力矩。
利用该观测器，可有效地观测作用于各个机械臂之末端的外力/外力矩的变化，进而识别碰撞位置和碰撞力方向，实现碰撞检测，保证协同作业时的人身和财产安全。同时，利用该观测器进行观测，无需使用力传感器，从而降低使用成本并提高观测精度。
示范性地，所述作业对象的外力观测值通过第二动量观测器获取，所述第二动量观测器为：
Figure BDA0002072084190000051
式中，Kl为所述作业对象的增益矩阵；Pl(t)为所述作业对象的广义动量；Fi为第i个机械臂的外力观测值；Gl为作用于所述作业对象的重力矩矢量。
利用该观测器，可有效地观测作用于作业对象的外力/外力矩的变化，进而识别碰撞位置和碰撞力方向，实现碰撞检测，保证协同作业时的人身和财产安全。同时，利用该观测器进行观测，无需使用力传感器，从而降低使用成本并提高观测精度。
步骤B：根据所述作业对象的导纳模型与外力观测值确定所述作业对象的规划位姿。基于作业对象的导纳模型，根据作业对象受到的外力矩，即可对作业对象的位置及姿态进行规划，得到作业对象的规划位姿。
示范性地，所述作业对象的导纳模型为：
Figure BDA0002072084190000052
式中，ΔXl为所述作业对象的位移，Ml为所述作业对象的质量，Dl为所述作业对象的阻尼，Kl为所述作业对象的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为所述作业对象受到的外力。
步骤C：确定协同作业的各个机械臂之间的运动分解关系，根据所述运动分解关系及所述作业对象的规划位姿确定每个机械臂之末端的期望位姿。
于多臂(至少为双臂)机器人而言，由于各机械臂的空间位置保持相对确定，基于实现某一运动目标及各机械臂之间的位置约束，可对各个机械臂进行运动分解，从而确定每个机械臂的运动方式及彼此之间的关系。进而，基于前述的运动分解关系，即可将作业对象的规划位姿分解至各个机械臂，从而得到每个机械臂之末端的期望位姿。
步骤D：根据所述机械臂的导纳模型与外力观测值分别确定所述每个机械臂之末端的规划位姿。该外力观测值为作用于机械臂的外部力的观测值。对于任一机械臂而言，基于该机械臂的导纳模型，根据该机械臂受到的外力矩，即可对该机械臂之末端的位置及姿态进行规划，得到机械臂之末端的规划位姿。
示范性地，所述机械臂的导纳模型为：
Figure BDA0002072084190000061
式中，ΔXl为第i个机械臂之末端的位置偏差，Mi为第i个机械臂的质量，Di为第i个机械臂的阻尼，Ki为第i个机械臂的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为第i个机械臂末端与环境的接触力之偏差。
步骤E：根据所述每个机械臂的期望位姿与规划位姿逆解确定所述每个机械臂上各个关节的期望角度，根据所述关节的当前角度与期望角度确定所述关节的转动角控制量。根据该转动角控制量，即可实现对机械臂的各关节的精确控制，通过对应于该关节的伺服控制器控制该关节转动。所谓逆解，是指根据机械臂的末端位姿求解机械臂上各个关节的角度。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.多臂协同作业柔顺控制方法，其特征在于，包括：
获取协同作业的各个机械臂的外力观测值与作业对象的外力观测值；
根据所述作业对象的导纳模型与外力观测值确定所述作业对象的规划位姿；
基于所述各个机械臂之间的位置约束确定所述各个机械臂之间的运动分解关系，根据所述运动分解关系将所述作业对象的规划位姿分解至各个机械臂，得到每个机械臂之末端的期望位姿；
根据所述机械臂的导纳模型与外力观测值对每个机械臂的位置及姿态进行规划，得到每个机械臂之末端的规划位姿；
根据所述每个机械臂之末端的期望位姿与规划位姿逆解确定所述每个机械臂上各个关节的期望角度，根据所述关节的当前角度与期望角度确定所述关节的转动角控制量。
2.根据权利要求1所述的多臂协同作业柔顺控制方法，其特征在于，所述机械臂的外力观测值通过第一动量观测器获取，所述第一动量观测器为：
Figure FDA0003161032670000011
式中，Ki为第i个机械臂的增益矩阵；ri为第i个机械臂的外力矩观测值；Pi(t)为第i个机械臂的广义动量；
Figure FDA0003161032670000012
为第i个机械臂的哥氏矩阵；Gi(q)为作用于第i个机械臂各关节的重力矩矢量；τm为给定的关节驱动力矩。
3.根据权利要求1所述的多臂协同作业柔顺控制方法，其特征在于，所述作业对象的外力观测值通过第二动量观测器获取，所述第二动量观测器为：
Figure FDA0003161032670000021
式中，Kl为所述作业对象的增益矩阵；Pl(t)为所述作业对象的广义动量；Fi为第i个机械臂的外力观测值；Gl为作用于所述作业对象的重力矩矢量。
4.根据权利要求1所述的多臂协同作业柔顺控制方法，其特征在于，所述作业对象的导纳模型为：
Figure FDA0003161032670000022
式中，ΔXl为所述作业对象的位移，Ml为所述作业对象的质量，Dl为所述作业对象的阻尼，Kl为所述作业对象的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为所述作业对象受到的外力。
5.根据权利要求1所述的多臂协同作业柔顺控制方法，其特征在于，所述机械臂的导纳模型为：
Figure FDA0003161032670000023
式中，ΔXl为第i个机械臂之末端的位置偏差，Mi为第i个机械臂的质量，Di为第i个机械臂的阻尼，Ki为第i个机械臂的刚度，s为拉普拉斯变换，ΔFl为第i个机械臂末端与环境的接触力之偏差。
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