CN113305836A - 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统 - Google Patents

一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113305836A
CN113305836A CN202110558345.9A CN202110558345A CN113305836A CN 113305836 A CN113305836 A CN 113305836A CN 202110558345 A CN202110558345 A CN 202110558345A CN 113305836 A CN113305836 A CN 113305836A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
virtual guide
guide path
virtual
path
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
Application number
CN202110558345.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113305836B (zh
Inventor
赵欢
刘家成
何显铭
葛科迪
丁汉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huazhong University of Science and Technology
Original Assignee
Huazhong University of Science and Technology
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huazhong University of Science and Technology filed Critical Huazhong University of Science and Technology
Priority to CN202110558345.9A priority Critical patent/CN113305836B/zh
Publication of CN113305836A publication Critical patent/CN113305836A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113305836B publication Critical patent/CN113305836B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1602Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
    • B25J9/1605Simulation of manipulator lay-out, design, modelling of manipulator

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明属于人机交互技术领域,并具体公开了一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统。所述方法包括构建人‑机器人自由牵引系统,在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,并生成6D虚拟引导路径;根据该约束条件构建人‑机器人自由牵引系统,调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得机器人末端能够被牵引回新的虚拟引导生成的引导路径上。所述系统包括人机交互模块、6D虚拟引导路径构造模块、机器人末端控制模块以及虚拟引导局部迭代修正模块。本发明能够构建对环境和操作者自适应的虚拟引导控制框架,相较传统虚拟引导提高了环境适应性和实用性。

Description

一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统
技术领域
本发明属于人机交互技术领域,更具体地,涉及一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统。
背景技术
虚拟引导是人机协作领域的一种高层次控制算法,被广泛应用在工业、医疗、航空航天等领域,以辅助或改进操作者完成相应人机协作任务,在遥操作、机器人加工、人机协作领域使用虚拟引导可以辅助操作者在工作空间中操作机器人沿着特定的路径移动或朝着特定的目标运动。如手术机器人领域,虚拟引导可以设置禁止区域和引导路径,降低主刀医生操作难度和心理压力。但是在机器人操作过程中可能会出现由于安全问题、扰动、障碍物等突发情况,造成原规划路径的局部特征曲面需要改变,如在医疗机器人末端引导时,面对手术环境、被手术者手术状况等的变化,虚拟引导需要进行构造曲面的局部调整。面对此类虚拟引导局部出现需要根据环境改变构造曲面的情况,如何对该部分进行局部迭代修正以更好地应对环境中突发出现的障碍物或临时改变成为亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统,其中结合复杂曲面自身的特征及其机器人引导示教过程的工艺特点,相应设计了一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统,以机操作力变化率综合的操作者意图表征函数,在操作者意图的作用下,对不符合目标曲面的虚拟引导路径经SCODEF(简单约束对象变形法)
算法进行局部迭代修正,最终同步生成示教路径。本发明能够构建对环境和操作者自适应的虚拟引导控制框架,相较传统虚拟引导提高了环境适应性和实用性。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提出了一种虚拟引导的局部迭代修正方法,包括以下步骤:
S1构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动;
S2在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径;
S3根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统;
S4判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否者,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在步骤S3的约束条件下,机器人末端能够被牵引回新的虚拟引导生成的引导路径上。
作为进一步优选的,步骤S1中,所述导纳控制的计算模型为:
Figure BDA0003078141010000021
其中,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure BDA0003078141010000022
为Δx的一阶导数,
Figure BDA0003078141010000023
为Δx的二阶导数。
作为进一步优选的,步骤2具体包括以下步骤:
S21对复杂曲面进行示教学习,并采集对应的操作路径上曲面关键点,然后根据该曲面关键点构建复杂曲面的几何流形;
S22采用投影方法对所述几何流形的初始点进行投影和测地线路径规划,获取虚拟引导路径离散点;
S23对所述虚拟引导路径离散点进行参数化,并根据位姿距离构建曲线参数集;
S24对曲线参数集分别进行位置部分插值和方向部分插值,生成6D虚拟引导路径。
作为进一步优选的,步骤S24具体包括以下步骤:
S241利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的位置部分进行Akima样条插值,获得虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果;
S242利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的方向部分进行Squad四元数样条插值,获得虚拟引导路径离散点的方向部分插值结果;
S243根据虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果和方向部分插值结果,生成6D虚拟引导路径的几何学模型Ls与运动学模型Js,优选的,
所述6D虚拟引导路径的几何学模型Ls为:
Figure BDA0003078141010000031
其中,R3为三维向量,SO(3)为旋转矩阵群,MDSpline(s)为位置部分插值结果,Squad(s)为方向部分插值结果,XSpline(s)为插值生成的位姿结果;
优选的,所述虚拟引导路径的运动学模型Js为:
Figure BDA0003078141010000041
其中,splinex(s)为对位置部分x进行Akima样条插值获得的曲线,spliney(s)为对位置部分y进行Akima样条插值获得的曲线,splinez(s)为对位置部分z进行Akima样条插值获得的曲线,wx为绕x轴方向的角速度,wy为绕y轴方向的角速度,wz为绕z轴方向的角速度。
作为进一步优选的,步骤3中,所述约束条件的计算模型如下:
Dr=J(JTJ)-1JT
Dt=I-Dr
Figure BDA0003078141010000042
优选的,所述人-机器人自由牵引系统的控制模型为:
Figure BDA0003078141010000043
其中,Dr为理想运动方向矩阵,Dt为禁止运动方向矩阵,J为雅克比矩阵,JT为J的转置,Js为虚拟引导路径的运动学模型,||·||为矩阵二范数,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure BDA0003078141010000044
为Δx的一阶导数,
Figure BDA0003078141010000045
为Δx的二阶导数,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,fe′为fe经所述约束条件后的操作力,kt为虚拟引导的刚柔性系数。
作为进一步优选的,步骤S4中,若新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径不吻合,利用操作者意图表征对所述人-机器人自由牵引系统的控制模型中虚拟引导的刚柔性系数kt进行动态调整,此时调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,以对所述6D虚拟引导路径进行修正,使得在步骤S3的约束条件下,机器人末端能够被牵引回新的虚拟引导生成的引导路径上,优选的,所述操作者意图表征的计算模型为:
γ(η)=η4-2η2+1
式中,γ(η)为操作者意图表征,η为机器人末端力传感器返回的操作力变化率。
作为进一步优选的,对所述6D虚拟引导路径进行修正的步骤包括:
S41将所述6D虚拟引导路径上需要修正的路径点称为约束点,修改后得到新的虚拟引导上路径点称为修正点,计算约束点相对应的修正点之间的位移向量,并根据该位移量确定每个约束点的约束半径大小;
S42以约束点为中心,采用局部修正函数对约束点进行变化后,得到一系列修正后的新路径点,将新路径点经Akima样条插值后得到新的符合目标的虚拟引导路径。
作为进一步优选的,步骤S41中,所述位移向量的计算模型为:
Figure BDA0003078141010000051
所述约束半径大小的计算模型为:
Figure BDA0003078141010000052
步骤S42中,所述局部修正函数的计算模型如下:
Figure BDA0003078141010000053
其中,F(x)=x4-2x2+1,局部修正函数的系数定义为:
Figure BDA0003078141010000061
式中,
Figure BDA0003078141010000062
为位移向量,Xk为约束点,X′k为修正点,r为约束半径,g为比例系数,F( )为局部修正函数,x为自变量,{si}i=0:N-1为Akima样条曲线的曲线参数集,其中,k∈(0,N-1)。
作为进一步优选的,还包括以下步骤:对新的引导路径加入虚拟引导的边界约束,使机器人能够在新的虚拟引导路径上往复运动,此时,新的虚拟引导路径的曲线参数s满足下述模型:
Figure BDA0003078141010000063
其中,smax为由新的虚拟引导路径所确定的曲线参数的上限位,s′为经边界约束后获得的曲线参数。
按照本发明的另一个方面,还提出了一种虚拟引导的局部迭代修正系统,用于实现上述的方法,该系统包括人机交互模块、6D虚拟引导路径构造模块、机器人末端控制模块以及虚拟引导局部迭代修正模块,其中,
所述人机交互模块用于构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动;
所述6D虚拟引导路径构造模块用于在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径;
所述机器人末端控制模块用于根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统;
所述虚拟引导局部迭代修正模块用于判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否则,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在所述约束条件下,机器人末端能够被牵引至新的虚拟引导生成的引导路径上。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,主要具备以下的技术优点:
1.本发明针对示教曲面流形构造的虚拟引导路径尚不能与待加工复杂曲面完全吻合的问题,对虚拟引导路径不符合待加工复杂曲面处,以机操作力变化率综合的操作者意图表征函数,在操作者意图的作用下,对不符合目标曲面的虚拟引导路径经SCODEF算法进行局部迭代修正,最终同步生成示教路径。
2.本发明提出在人机交互过程中虚拟引导面对扰动、障碍物等突发情况时,通过SCODEF法对虚拟引导局部迭代修正,能够构建对环境和操作者自适应的虚拟引导控制框架,相较传统虚拟引导提高了环境适应性和实用性。
3.本发明提出在操作者改变末端状态时使用点变形方法,通过所定义的局部修正函数和Akima样条插值对原虚拟引导的路径完成更新,所规划的新路径平滑流畅,出现障碍物能够规避,符合目标复杂曲面特性
附图说明
图1是按照本发明的优选实施例所构建的机器人虚拟引导局部迭代修正方法流程示意图;
图2是按照本发明的优选实施例所构建的机器人面对障碍物更新虚拟引导的引导路径示意图;
图3是按照本发明的优选实施例所构建的虚拟引导局部迭代修正方法实例示意图;
图4是本发明涉及的虚拟引导路径根据操作者意图迭代修正验证;
图5中的(a)是本发明涉及的虚拟引导的位置辅助示教精度,图5中的(b)是本发明涉及的虚拟引导的方向辅助示教精度;
图6是本发明实施例涉及的虚拟引导路径局部修正过程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1、图2以及图3所示,本发明实施例提供的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,包括以下步骤:
步骤一:构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动。即构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力fh通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动,导纳控制模型为:
Figure BDA0003078141010000081
其中,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure BDA0003078141010000082
为Δx的一阶导数,
Figure BDA0003078141010000083
为Δx的二阶导数。
步骤二,在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径。即首先对复杂曲面进行示教学习,并采集对应的操作路径上曲面关键点,然后根据该曲面关键点构建复杂曲面的几何流形,然后采用投影方法对所述几何流形的初始点进行投影和测地线路径规划,获取虚拟引导路径离散点,接着对所述虚拟引导路径离散点进行参数化,并根据位姿距离构建曲线参数集,最后对曲线参数集分别进行位置部分插值和方向部分插值,生成6D虚拟引导路径。
在本步骤中,导纳控制基础下,操作者通过手把手拖动机器人示教完成操作路径的路点记录,曲面示教数据导入工控机,并进行筛选处理,获得曲面关键点数据集位姿
Figure BDA0003078141010000091
用Akima样条插值算法与Squad算法建立曲线参数集与数据集之间的关系Ls,生成6D虚拟引导路径Ls
更具体的,利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的位姿部分进行Akima样条插值,获得虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果,利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的方向部分进行Squad四元数样条插值,获得虚拟引导路径离散点的方向部分插值结果,根据虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果和方向部分插值结果,生成6D虚拟引导路径的几何学模型Ls与运动学模型Js
示例的,所述6D虚拟引导路径的几何学模型Ls为:
Figure BDA0003078141010000092
其中,R3为三维向量,SO(3)为旋转矩阵群,MDSpline(s)为位置部分插值结果,Squad(s)为方向部分插值结果,XSpline(s)为插值生成的位姿结果;
优选的,所述虚拟引导路径的运动学模型Js为:
Figure BDA0003078141010000101
其中,splinex(s)为对位置部分x进行Akima样条插值获得的曲线,spliney(s)为对位置部分y进行Akima样条插值获得的曲线,splinez(s)为对位置部分z进行Akima样条插值获得的曲线,wx为绕x轴方向的角速度,wy为绕y轴方向的角速度,wz为绕z轴方向的角速度。
步骤三,根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统。
在本步骤中,所述约束条件的计算模型如下:
Dr=J(JTJ)-1JT
Dt=I-Dr
Figure BDA0003078141010000102
优选的,所述人-机器人自由牵引系统的控制模型为:
Figure BDA0003078141010000103
其中,Dr为理想运动方向矩阵,Dt为禁止运动方向矩阵,J为雅克比矩阵,JT为J的转置,Js为虚拟引导路径的运动学模型,||·||为矩阵二范数,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure BDA0003078141010000104
为Δx的一阶导数,
Figure BDA0003078141010000105
为Δx的二阶导数,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,fe′为fe经所述约束条件后的操作力,kt为虚拟引导的刚柔性系数。
步骤四,判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否则,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在步骤三的约束条件下,机器人末端能够被牵引至新的虚拟引导生成的引导路径上。在进行修正时,采用SCODEF的方法进行修正,具体为:变形约束的定义,选择一个引导点并将其分配到一个新的位置,然后对约束的关联函数即局部修正函数进行定义,获得一系列修正后的新路径点,将所有新的路径点经过样条插值以获得新的虚拟引导路径。
本步骤中,如图2所示,当有扰动产生、环境改变或是引导路径上有障碍物等导致虚拟引导与原构造曲面路径不吻合时,利用操作者意图表征γ(η)=η4-2η2+1对虚拟引导的刚柔性系数kt=1-γ(η)进行动态调整。对于环境改变或引导路径有障碍物的情况,操作者此时通过在机器人末端施加力而改变末端运动状态,对构造的虚拟引导与现在现有的曲面路径不吻合之处进行修正。具体的,η为末端力传感器返回的操作力变化率,η=α||f′||,α为设定的系数。(kt直观表现为所构建的虚拟引导强迫力的大小,kt=1表示硬性虚拟引导,不允许进行修正,kt=0表示可以自由拖动机器人末端),使用末端力传感器返回的操作力变化率η所控制的kt=1-γ(η),基于此动态地改变机器人示教过程中末端的新路径,当这个路径和原先构造的虚拟引导之间的距离超过了阈值时,认为此处的引导路径需要进行迭代修正。
对于先验规划路径不吻合实际曲面的部分,经虚拟引导刚柔性自适应调整及操作者修改末端运动状态后,通过SCODEF算法实现虚拟引导的局部迭代修正,如图3所示。具体步骤如下:首先,将所述6D虚拟引导路径上需要修正的路径点称为约束点,修改后得到新的虚拟引导上路径点称为修正点,计算约束点相对应的修正点之间的位移向量,并根据该位移量确定每个约束点的约束半径大小。其次,以约束点为中心,采用局部修正函数对约束点进行变化后,得到一系列修正后的新路径点,将新路径点经Akima样条插值后得到新的符合目标的虚拟引导路径。更具体的:
首先:采用基于点变形方法SCODEF修正原有引导路径上的最近点,以匹配虚拟引导原路径的始末点。当现有虚拟引导不满足目标复杂曲面特性时,将原有虚拟引导路径上需要修正的路径点称为约束点X1与X2,X′1与X′2则分别为修改后的示教路径上的始末位置,也称为修正点,约束点X与修正点X′之间的位移向量
Figure BDA0003078141010000121
定义为:
Figure BDA0003078141010000122
每个约束点的约束半径大小体现虚拟引导的局部修正,改变路径的最终形状,其与位移向量
Figure BDA0003078141010000123
成正比,具体定义为
Figure BDA0003078141010000124
其中,g为比例系数,其数值大小受曲线的形状和位置影响。
其次,插值点X1与X2经局部修正函数F(x)变化后获得新的一系列插值点即修正后的新路径点,包括示教路径始末点X′1与X′2,具体定义为:
以约束点Xk为中心的局部修正函数F(x)定义为:
Figure BDA0003078141010000125
为了使变形具备连续性,因此局部修正函数F(x)必须是一个连续函数。为了获得虚拟引导路径的Akima样条约束点的平滑变形,本发明采用四阶多项式作为局部修正函数,具体定义如下:
F(x)=x4-2x2+1
局部修正函数的系数定义为:
Figure BDA0003078141010000131
其中,{si}i=0:N-1为Akima样条曲线的曲线参数集,N为曲线中插值点的个数。
最后,在局部修正函数的作用下,将得到一系列修正后的新路径点,将新的插值点存储于插值点X1之后和X2之前,X1和X2(分别是起点和终点)则由示教路径点替代,经Akima样条插值得到新的符合目标复杂曲面特性的虚拟引导路径。
在本发明中,当虚拟引导修正完毕后,在原构造的虚拟引导约束下,机器人末端能够被牵引回虚拟引导生成的引导路径上。若所构造的新的虚拟引导仍然无法满足实际环境情况,则重复步骤四,通过虚拟引导刚柔性自适应调整与SCODEF算法实现的局部迭代修正。
当先验虚拟引导吻合原构造的构造曲面路径时,kt值设置为0,此时操作者操作时,机器人只能沿着约束路径运动。
本发明中,对新的引导路径加入虚拟引导的边界约束,使机器人能够在新的虚拟引导路径上往复运动,此时,新的虚拟引导路径的曲线参数s满足下述模型:
Figure BDA0003078141010000132
其中,smax为由新的虚拟引导路径所确定的曲线参数的上限位,s′为经边界约束后获得的曲线参数。
按照本发明的另一个方面,还提供了一种虚拟引导的局部迭代修正系统,该系统包括人机交互模块、6D虚拟引导路径构造模块、机器人末端控制模块以及虚拟引导局部迭代修正模块,其中,所述人机交互模块用于构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动;所述6D虚拟引导路径构造模块用于在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径;所述机器人末端控制模块用于根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统;所述虚拟引导局部迭代修正模块用于判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否者,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在所述约束条件下,机器人末端能够被牵引回新的虚拟引导生成的引导路径上。
实施例1
实验参数选择:基于操作者意图的虚拟引导路径迭代示教中Δfmax=10,Δfmin=2,dmax=0.01,dmin=0.001,δ=0.2,g1=g2=0.5,K=[1000,1000,1000,300,300,300],B=[150,150,150,30,30,30]。实验结果如图4、图5以及图6所示。
图4为模拟在基于操作者意图的虚拟引导控制结构辅助示教过程中突然遇到曲面凸起特征的情况,操作者根据经验对辅助的虚拟引导路径进行自适应修正。如图4所示,当遇到正弦曲面凸起时,在操作者意图的分析下,机器人末端能够顺应目标复杂曲面几何特性,之后又能自动回到原有虚拟引导路径的约束。实验结果表明本章提出的虚拟引导路径控制结构能够根据操作者意图对原有虚拟引导路径自适应调整以更为吻合目标复杂曲面。
由图5中的(a)和(b)可知,基于操作者意图的虚拟引导路径控制结构辅助机器人动觉示教时平均位置轮廓误差(Contour Error)为0.1404mm,平均方向轮廓误差(ContourError)为0.0041rad。上述实验结果表明,本发明提出的虚拟引导控制结构具有高辅助示教精度。
如图6所示,本发明在虚拟引导路径局部修正过程,将示教路径点与原有虚拟引导路径插值点经SCODEF法变形组合,经Akima样条插值获得新的6D虚拟引导路径,方便后续此类型复杂曲面虚拟引导路劲辅助示教。
实验结果表明:所提出的虚拟引导控制结构能够在保证高辅助示教精度的同时,根据操作者意图自适应局部修正虚拟引导路径以更为吻合目标曲面;进一步证明了本发明整体提出的面向复杂曲面加工虚拟引导路径生成和迭代更新的辅助示教编程策略的有效性。
本领域的技术人员容易理解,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作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动;
S2在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径;
S3根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统;
S4判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否则,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在步骤S3的约束条件下,机器人末端能够被牵引至新的虚拟引导生成的引导路径上。
2.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤S1中,所述导纳控制的计算模型为:
Figure FDA0003078141000000013
其中,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure FDA0003078141000000011
为Δx的一阶导数,
Figure FDA0003078141000000012
为Δx的二阶导数。
3.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤2具体包括以下步骤:
S21对复杂曲面进行示教学习,并采集对应的操作路径上曲面关键点,然后根据该曲面关键点构建复杂曲面的几何流形;
S22采用投影方法对所述几何流形的初始点进行投影和测地线路径规划,获取虚拟引导路径离散点;
S23对所述虚拟引导路径离散点进行参数化,并根据位姿距离构建曲线参数集;
S24对曲线参数集分别进行位置部分插值和方向部分插值,生成6D虚拟引导路径。
4.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤S24具体包括以下步骤:
S241利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的位置部分进行Akima样条插值,获得虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果;
S242利用曲线参数集对虚拟引导路径离散点的方向部分进行Squad四元数样条插值,获得虚拟引导路径离散点的方向部分插值结果;
S243根据虚拟引导路径离散点的位置部分插值结果和方向部分插值结果,生成6D虚拟引导路径的几何学模型Ls与运动学模型Js,优选的,
所述6D虚拟引导路径的几何学模型Ls为:
Figure FDA0003078141000000021
其中,R3为三维向量,SO(3)为旋转矩阵群,MDSpline(s)为位置部分插值结果,Squad(s)为方向部分插值结果,XSpline(s)为插值生成的位姿结果;
优选的,所述虚拟引导路径的运动学模型Js为:
Figure FDA0003078141000000031
其中,splinex(s)为对位置部分x进行Akima样条插值获得的曲线,spliney(s)为对位置部分y进行Akima样条插值获得的曲线,splinez(s)为对位置部分z进行Akima样条插值获得的曲线,wx为绕x轴方向的角速度,wy为绕y轴方向的角速度,wz为绕z轴方向的角速度。
5.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤3中,所述约束条件的计算模型如下:
Dr=J(JTJ)-1JT
Dt=I-Dr
Figure FDA0003078141000000032
优选的,所述人-机器人自由牵引系统的控制模型为:
Figure FDA0003078141000000033
其中,Dr为理想运动方向矩阵,Dt为禁止运动方向矩阵,J为雅克比矩阵,JT为J的转置,Js为虚拟引导路径的运动学模型,||·||为矩阵二范数,M为质量矩阵,D为阻尼矩阵,K为刚度矩阵,Δx=xd-xe为机器人末端位姿误差,xd与xd分别为机器人末端期望位姿与实际位姿,
Figure FDA0003078141000000034
为Δx的一阶导数,
Figure FDA0003078141000000035
为Δx的二阶导数,fe是人手操作力fh通过六维力传感器经平滑滤波与机器人末端重力补偿获得的力值,f′e为fe经所述约束条件后的操作力,kt为虚拟引导的刚柔性系数。
6.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤S4中,若新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径不吻合,利用操作者意图表征对所述人-机器人自由牵引系统的控制模型中虚拟引导的刚柔性系数kt进行动态调整,此时调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,以对所述6D虚拟引导路径进行修正,使得在步骤S3的约束条件下,机器人末端能够被牵引至新的虚拟引导生成的引导路径上,优选的,所述操作者意图表征的计算模型为:
γ(η)=η4-2η2+1
式中,γ(η)为操作者意图表征,η为机器人末端力传感器返回的操作力变化率。
7.根据权利要求6所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,对所述6D虚拟引导路径进行修正的步骤包括:
S41将所述6D虚拟引导路径上需要修正的路径点称为约束点,修改后得到新的虚拟引导上路径点称为修正点,计算约束点相对应的修正点之间的位移向量,并根据该位移量确定每个约束点的约束半径大小;
S42以约束点为中心,采用局部修正函数对约束点进行变化后,得到一系列修正后的新路径点,将新路径点经Akima样条插值后得到新的符合目标的虚拟引导路径。
8.根据权利要求7所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,步骤S41中,所述位移向量的计算模型为:
Figure FDA0003078141000000041
所述约束半径大小的计算模型为:
Figure FDA0003078141000000042
步骤S42中,所述局部修正函数的计算模型如下:
Figure FDA0003078141000000051
其中,F(x)=x4-2x2+1,局部修正函数的系数定义为:
Figure FDA0003078141000000052
式中,
Figure FDA0003078141000000053
为位移向量,Xk为约束点,X′k为修正点,r为约束半径,g为比例系数,F( )为局部修正函数,x为自变量,{si}i=0:N-1为Akima样条曲线的曲线参数集,其中,k∈(0,N-1)。
9.根据权利要求1所述的一种虚拟引导的局部迭代修正方法,其特征在于,还包括以下步骤:对新的引导路径加入虚拟引导的边界约束,使机器人能够在新的虚拟引导路径上往复运动,此时,新的虚拟引导路径的曲线参数s满足下述模型:
Figure FDA0003078141000000054
其中,smax为由新的虚拟引导路径所确定的曲线参数的上限位,s′为经边界约束后获得的曲线参数。
10.一种虚拟引导的局部迭代修正系统,其特征在于,用于实现如权利要求1-9任一项所述的方法,该系统包括人机交互模块、6D虚拟引导路径构造模块、机器人末端控制模块以及虚拟引导局部迭代修正模块,其中,
所述人机交互模块用于构建人-机器人自由牵引系统,将人手操作力通过导纳控制转换为机器人位置或速度指令,使机器人完成牵引运动;
所述6D虚拟引导路径构造模块用于在导纳控制过程中,操作者通过手把手拖动机器人按照操作路径进行示教,获取操作路径上曲面关键点数据集位姿,根据曲面关键点位姿生成6D虚拟引导路径;
所述机器人末端控制模块用于根据6D虚拟引导路径构造理想运动方向矩阵与禁止运动方向矩阵的约束条件,并根据该约束条件构建人-机器人自由牵引系统;
所述虚拟引导局部迭代修正模块用于判断新的虚拟引导与所述6D虚拟引导路径是否吻合,若是,则将所述6D虚拟引导路径作为最终虚拟引导路径,否则,根据操作者意图对所述人-机器人自由牵引系统进行动态调整,并调整操作者牵引机器人的操作力从而调整机器人末端运动状态,使得在所述约束条件下,机器人末端能够被牵引至新的虚拟引导生成的引导路径上。
CN202110558345.9A 2021-05-21 2021-05-21 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统 Active CN113305836B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110558345.9A CN113305836B (zh) 2021-05-21 2021-05-21 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110558345.9A CN113305836B (zh) 2021-05-21 2021-05-21 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113305836A true CN113305836A (zh) 2021-08-27
CN113305836B CN113305836B (zh) 2022-09-27

Family

ID=77374141

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110558345.9A Active CN113305836B (zh) 2021-05-21 2021-05-21 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113305836B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104067781A (zh) * 2014-06-16 2014-10-01 华南农业大学 基于虚拟机器人与真实机器人集成的采摘系统及方法
CN109822576A (zh) * 2019-03-29 2019-05-31 华中科技大学 一种机器人加工虚拟夹具的生成方法
CN110181517A (zh) * 2019-06-21 2019-08-30 西北工业大学 一种基于虚拟夹具的双人遥操作训练方法
CN111660306A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 华中科技大学 一种基于操作者舒适度的机器人可变导纳控制方法及系统
CN111660307A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 华中科技大学 一种机器人操作高辅精度的虚拟夹具控制方法及系统
CN111702757A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 华中科技大学 基于操作者意图的控制方法、装置、计算设备及存储介质
CN111709095A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 华中科技大学 一种面向复杂曲面6d虚拟夹具构造方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104067781A (zh) * 2014-06-16 2014-10-01 华南农业大学 基于虚拟机器人与真实机器人集成的采摘系统及方法
CN109822576A (zh) * 2019-03-29 2019-05-31 华中科技大学 一种机器人加工虚拟夹具的生成方法
CN110181517A (zh) * 2019-06-21 2019-08-30 西北工业大学 一种基于虚拟夹具的双人遥操作训练方法
CN111660306A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 华中科技大学 一种基于操作者舒适度的机器人可变导纳控制方法及系统
CN111660307A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 华中科技大学 一种机器人操作高辅精度的虚拟夹具控制方法及系统
CN111702757A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 华中科技大学 基于操作者意图的控制方法、装置、计算设备及存储介质
CN111709095A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 华中科技大学 一种面向复杂曲面6d虚拟夹具构造方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113305836B (zh) 2022-09-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ratliff et al. Riemannian motion policies
Lu et al. Collision-free and smooth joint motion planning for six-axis industrial robots by redundancy optimization
CN106945043B (zh) 一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统
Qi et al. Contour moments based manipulation of composite rigid-deformable objects with finite time model estimation and shape/position control
CN111660307B (zh) 一种机器人操作高辅精度的虚拟夹具控制方法及系统
EP1974869A1 (en) Apparatus and method for generating and controlling the motion of a robot
CN113352322B (zh) 一种基于最优导纳参数的自适应人机协作控制方法
Long et al. Force/vision control for robotic cutting of soft materials
JP5790840B2 (ja) ロボットの制御装置及びロボットの姿勢補間方法
JP2007076807A (ja) パワーアシスト装置とその適応モデル予測制御方法
JP2009053926A (ja) 経路計画装置及び経路計画方法
JP2012135835A (ja) ロボットの制御装置及びロボットの姿勢補間方法
Yu et al. Probabilistic kinematic model of a robotic catheter for 3D position control
CN111702757B (zh) 基于操作者意图的控制方法、装置、计算设备及存储介质
Hu et al. Neural network-based adaptive second-order sliding mode control for uncertain manipulator systems with input saturation
Wen et al. A novel 3D path following control framework for robots performing surface finishing tasks
Verghese et al. Model-free visual control for continuum robot manipulators via orientation adaptation
CN110653821A (zh) 用于机械臂的控制方法、系统、介质及设备
Si et al. Adaptive compliant skill learning for contact-rich manipulation with human in the loop
CN115723137A (zh) 一种基于平面恒定力的柔顺任务控制方法
CN113305836B (zh) 一种虚拟引导的局部迭代修正方法及系统
CN116572258B (zh) 一种焊接机器人动态避障控制方法及计算机可读存储介质
Han et al. Visual servoing control of robotics with a neural network estimator based on spectral adaptive law
Galicki Tracking the kinematically optimal trajectories by mobile manipulators
US20230321831A1 (en) Systems and Methods for Model-free Safety Control in Robotics Platforms

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