CN114211478B - 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统 - Google Patents

一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114211478B
CN114211478B CN202210003586.1A CN202210003586A CN114211478B CN 114211478 B CN114211478 B CN 114211478B CN 202210003586 A CN202210003586 A CN 202210003586A CN 114211478 B CN114211478 B CN 114211478B
Authority
CN
China
Prior art keywords
subsystem
optimal
expression
performance index
index function
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.)
Active
Application number
CN202210003586.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114211478A (zh
Inventor
张振国
安天骄
董博
马冰
朱新野
郭阳
刘克平
李元春
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.)
Changchun University of Technology
Original Assignee
Changchun University of 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 Changchun University of Technology filed Critical Changchun University of Technology
Priority to CN202210003586.1A priority Critical patent/CN114211478B/zh
Publication of CN114211478A publication Critical patent/CN114211478A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114211478B publication Critical patent/CN114211478B/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
    • B25J9/08Programme-controlled manipulators characterised by modular constructions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00Controls for manipulators
    • B25J13/08Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B25J13/085Force or torque sensors
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J18/00Arms
    • 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
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1679Programme controls characterised by the tasks executed

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明涉及一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统。所述方法包括:根据性能指标函数得到最优性能指标函数和最优控制律表达式;根据最优性能指标函数和最优控制律表达式得到耦合哈密顿‑雅克比方程;根据最优控制律表达式和耦合哈密顿‑雅克比方程得到控制律表达式;根据最优性能指标函数得到性能指标函数;采用值迭代算法对性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;根据最优性能指标函数对和控制律表达式得到最优控制律表达式对;根据动力学模型得到分散控制器表达式;根据最优控制律表达式对和分散控制器表达式得到最优控制器表达式。本发明可以解决现有技术中对于多个子系统不能保证整体能耗最优的协调操作问题。

Description

一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域,特别是涉及一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统。
背景技术
模块化机械臂是一类具有标准模块与接口,可根据不同的任务需求对自身构形进行重新组合与配置的机械臂,相比于传统的工业机械臂,模块化机械臂更适用于在轨维护、空间探测、行星表面采样返回等一系列任务,然而这些任务时刻都存在着协调操作。此外,模块化机械臂的一个重要的特性是机械臂模块可以添加、移除、代替不需要重新调整其他模块的增益以及参数,由于这种特性,研究模块化机械臂协调操作任务下的分散控制十分必要。
根据模块化机械臂的“模块化”与“可重构”的设计理念,模块化机械臂的每个关节模块均包含了通讯、传感、驱动、控制等单元,通过对这些模块进行重新配置可以使机械臂呈现多种装配构形来完成不同的工作任务,从而表现出传统机械臂所不具有的优势。在模块化机械臂的使用过程中,不仅要考虑其稳定性、精确性、鲁棒性等指标,还需要考虑其节能性,因此,选取一个合适的控制策略是十分必要的。
最优控制由于不仅考虑了系统的准确性还考虑了节能性,因此被广泛应用于非线性系统。近似动态规划理论作为一种有效解决最优控制问题的维数灾问题,在连续时间系统、离散时间系统、数据驱动系统等都有广泛的应用。对于模块化机械臂系统,要获取其最优控制策略则需求解耦合的哈密顿-雅克比方程,而该方程是一类偏微分方程,难以用解析方法求得最优解,无法保证整体能耗最优,因此如何能够保证最优控制方法可以使整体能耗最优是需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统,可以解决现有技术中对于多个子系统不能保证整体能耗最优的协调操作问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,包括:
构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数;
对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式;
根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程;
根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式;
根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数;
采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;
根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式;
根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制。
可选的,所述根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式,具体包括:
根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程;
根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数;
根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
可选的,所述根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式,具体包括:
根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式;
根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型;
根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型;
根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
可选的,所述根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,具体包括:
将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式;
将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
一种模块化机械臂协调操作最优控制系统,包括:
构建模块,用于构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数;
最优表达式确定模块,用于对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式;
耦合哈密顿-雅克比方程确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程;
控制律表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式;
性能指标函数确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数;
值迭代模块,用于采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;
最优控制律表达式对确定模块,用于根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
分散控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式;
最优控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制。
可选的,所述最优表达式确定模块,具体包括:
哈密顿方程确定单元,用于根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程;
最优性能指标函数确定单元,用于根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数;
最优控制律表达式确定单元,用于根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
可选的,所述分散控制器表达式确定模块,具体包括:
状态空间表达式确定单元,用于根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式;
扩张单元,用于根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型;
分散动力学模型确定单元,用于根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型;
分散控制器表达式确定单元,用于根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
可选的,所述最优控制器表达式确定模块,具体包括:
最终最优控制律表达式确定单元,用于将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式;
最优控制器表达式确定单元,用于将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明提供的模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统,方法包括:构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数;对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式;根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程;根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式;根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数;采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式;根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制,采用值迭代算法得到最优性能指标函数对,根据最优性能指标函数对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据在近似动态规划系统中的值迭代算法,来近似性能指标函数并估计耦合的哈密顿-雅克比方程的解,然后设计分散控制器最终得到系统的最优控制律,可以解决现有技术中对于多个子系统不能保证整体能耗最优的协调操作问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种模块化机械臂协调操作最优控制方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例提供了一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,具体是一种基于值迭代分散非零和博弈的模块化机械臂协调操作最优控制方法,如图1所示,所述协调操作最优控制方法包括:
步骤101:构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数。
步骤102:对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式。
步骤103:根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程。
步骤104:根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式。
步骤105:根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数。
步骤106:采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对。
步骤107:根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对。
步骤108:根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式。
步骤109:根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制。
在实际应用中,步骤102具体包括:
根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程。
根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数。
根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
在实际应用中,步骤108具体包括:
根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式。
根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型。
根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型。
根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
在实际应用中,步骤109具体包括:
将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式。
将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
本发明实施例还提供了一种与上述方法对应的模块化机械臂协调操作最优控制系统,包括:
构建模块,用于构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数。
最优表达式确定模块,用于对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式。
耦合哈密顿-雅克比方程确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程。
控制律表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式。
性能指标函数确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数。
值迭代模块,用于采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对。
最优控制律表达式对确定模块,用于根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对。
分散控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式。
最优控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制。
可选的,所述最优表达式确定模块,具体包括:
哈密顿方程确定单元,用于根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程。
最优性能指标函数确定单元,用于根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数。
最优控制律表达式确定单元,用于根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
可选的,所述分散控制器表达式确定模块,具体包括:
状态空间表达式确定单元,用于根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式。
扩张单元,用于根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型。
分散动力学模型确定单元,用于根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型。
分散控制器表达式确定单元,用于根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
可选的,所述最优控制器表达式确定模块,具体包括:
最终最优控制律表达式确定单元,用于将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式。
最优控制器表达式确定单元,用于将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
在实际应用中,模块化机械臂系统的第i个子系统的动力学模型为:
Figure BDA0003455693790000081
其中Iim表示第i个子系统的转动惯量;γi代表第i个子系统的减速比,
Figure BDA0003455693790000091
是第i个子系统的关节摩擦;
Figure BDA0003455693790000092
代表第i个子系统的交联耦合项;
Figure BDA0003455693790000093
代表第i个子系统的位置、速度、加速度向量;τis代表第i个子系统力矩传感器测量得到的数据;τi代表第i个子系统的控制力矩;di(qi)代表第i个子系统受到的不确定性干扰;f代表机械臂与物体接触之间产生的内应力,
Figure BDA0003455693790000094
代表雅克比矩阵。
在实际应用中,根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式,具体为:
根据第i个子系统的动力学模型,定义第i个子系统的状态向量
Figure BDA0003455693790000095
其中xi1为第i个子系统的位置状态向量,xi2为第i个子系统的速度状态向量,
Figure BDA0003455693790000096
分别表示机器人第i个子系统的实际位置和速度,R为实数集。
根据状态向量和第i个子系统的控制器ui=τi∈R1×1可以得到第i个子系统的状态空间表达式为:
Figure BDA0003455693790000097
其中,
Figure BDA0003455693790000098
表示第i个子系统的实际速度,
Figure BDA0003455693790000099
表示第i个子系统的实际加速度,gi=(Iimγi)-1∈R+是控制输入矩阵,
Figure BDA00034556937900000910
为系统的漂移动力学,
Figure BDA00034556937900000911
为系统的不确定扰动,x表示机械臂系统的全局向量。
在实际应用中,第i个子系统的扩张动力学模型为:
Figure BDA00034556937900000912
其中x1=[x11,...,xi1,...,xn1]T,x2=[x12,...,xi2,...,xn2]T,
Figure BDA00034556937900001010
别为机械臂系统的位置、速度、漂移动力学、控制输入矩阵,um是第m个子系统的控制输入,x1为全局位置向量,x2为全局速度向量,x1和x2上面有点含义为全局位置向量与速度向量的导数:f(x)表示全局漂移动力学,Gm表示全局控制输入矩阵。
在实际应用中,第i个子系统的性能指标函数为:
Figure BDA0003455693790000101
其中位置误差定义为e=[e1,e2,…,en]T=x1-xd,en表示第n个子系统的位置误差,上角标T表示转置,xd为机械臂系统期望的位置向量,速度误差定义为
Figure BDA0003455693790000102
xd为机械臂系统期望的速度向量,Qi,Rim是正定的已知常数矩阵,
Figure BDA0003455693790000103
代表第i个子系统的效用函数。
在实际应用中,根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程,具体包括:
对子系统的性能指标函数取极值,可以定义第i个子系统的哈密顿方程如下:
Figure BDA0003455693790000104
其中,
Figure BDA0003455693790000105
是期望的加速度,
Figure BDA0003455693790000106
为性能指标函数
Figure BDA0003455693790000107
的梯度。
在实际应用中,所述子系统的最优性能指标函数具体为:
Figure BDA0003455693790000108
在实际应用中,根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式具体为:
基于非线性系统最优控制设计理论下,易知
Figure BDA0003455693790000109
满足如下耦合的哈密顿-雅克比方程:
Figure BDA0003455693790000111
Figure BDA0003455693790000112
存在并且连续可微分,则模块化机械臂系统的最优控制律为:
Figure BDA0003455693790000113
其中Rii是第i个子系统输入矩阵,Gi为第i个子系统扩张的控制输入矩阵,
Figure BDA0003455693790000114
表示最优性能指标函数的梯度。
在实际应用中,根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程,具体为:
在实际应用中,将子系统的最优性能指标函数代入子系统的最优控制律表达式,可以得到改进的子系统的耦合哈密顿-雅克比方程为:
Figure BDA0003455693790000115
其中
Figure BDA0003455693790000116
为第m个子系统的最优性能指标函数,Rmm为第m个子系统的输入矩阵,Rim为第i个和第m个子系统之间耦合的输入矩阵。
在实际应用中,根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对,并根据子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式,具体为:
由于子系统的最优控制律表达式中的最优控制律难以直接获得,因此使用值迭代方法来得到控制律的表达形式。
第i个子系统的控制律表达式为:
Figure BDA0003455693790000117
其中
Figure BDA0003455693790000118
为第i个子系统在第k次设计的最优控制律,T为时间间隔,
Figure BDA0003455693790000121
为第i个子系统在t+T时刻第k次设计的性能指标函数;
Figure BDA0003455693790000122
为第i个子系统在第k次设计的性能指标函数的梯度。
第i个子系统的性能指标函数具体为:
Figure BDA0003455693790000123
其中
Figure BDA0003455693790000124
为第i个子系统在第k+1次设计的性能指标函数。
当k从0增长到无穷大的时刻,公式(10)和(11)之间进行迭代,控制策略对:
Figure BDA0003455693790000125
以及对应的性能指标函数对:
Figure BDA0003455693790000126
可以分别收敛到其相应的最优值,先对公式(11)进行迭代求解得到性能指标函数对,将每次迭代得到的性能指标函数对输入公式(10)得到对应的控制策略对,多次迭代选取最优的控制策略对,得到最终最优控制律表达式。
在实际应用中,模块化机械臂的一个重要的特性是机械臂模块可以添加、移除、代替不需要重新调整其他模块的增益以及参数,由于这种特性,研究模块化机械臂协调操作任务下的分散控制十分必要,所以根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型,具体为:
为了能够实施分散控制方法,将子系统的扩张动力学模型中的f(x)改写为如下的形式:
f(x)=fi(xi,xmd)+Δfi(x,xmd), (12)
其中xmd为第m个子系统期望的状态,fi(x,xmd)表示部分已知的子系统漂移动力学,Δfi(x,xmd)为替代误差,满足如下的形式:
Figure BDA0003455693790000127
其中dim是一个未知的常数,Em=||xm-xmd||,为函数逼近误差,xm表示第m个子系统的位置。
在实际应用中,根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式,具体为:根据(12)和(13),可以得到第m个子系统的控制输入(分散控制器表达式):
Figure BDA0003455693790000131
其中
Figure BDA0003455693790000132
为第m个子系统期望的加速度,fm(xd)为第m个子系统期望的漂移动力学。
子系统i的最优控制器表达式为:
Figure BDA0003455693790000133
为了验证上述实施例所提出的基于值迭代分散非零和博弈的模块化机械臂协调操作最优控制的有效性,本实施例建立一个六自由度模块化机械臂模型进行实验验证,其中包括增量式编码器、直流电机、谐波减速器、绝对式编码器以及关节力矩传感器。直流电机的型号是Maxon公司的218014、额定电压为48V、额定力矩为190mNm、减速比为100:1。电机侧的位置变量是由Maxon公司的500线增量式编码器测量的,连杆侧的位置变量是由Netzer公司的19位编码器测量的。关节力矩传感器的额定力矩为20Nm被嵌在关节模块末端。采用Quanser公司生产的线性功率放大器驱动关节模块的电动机和QPIDe数据采集卡采集各传感器的数据。
通过实验结果表明,所提出的基于值迭代分散非零和博弈协调操作最优控制为模块化机械臂提供稳定性和精确性,以满足各种任务的要求。
本发明有以下技术效果:
在协调操作任务方面,本发明采用了基于值迭代的非零和博弈的方法,可以提高系统的跟踪精度以及响应速度。
在控制力矩方面,本发明的控制力矩更加连续和平滑,不仅可以保持跟踪误差一致最终有界,而且可以降低每个关节的能量损耗。
本发明解决了现有协调操作技术中存在控制精度低以及跟踪速度慢的问题,为模块化机械臂提供稳定性和精确性,并且可以满足各种任务的需求
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,其特征在于,包括:
构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数;
所述子系统的动力学模型为:
Figure FDA0003812675130000011
其中,Iim表示第i个子系统的转动惯量;γi表示第i个子系统的减速比,
Figure FDA0003812675130000012
是第i个子系统的关节摩擦;
Figure FDA0003812675130000013
表示第i个子系统的交联耦合项;qi,
Figure FDA0003812675130000014
分别表示第i个子系统的位置向量、速度向量和加速度向量;τis表示第i个子系统力矩传感器测量得到的数据;τi表示第i个子系统的控制力矩;di(qi)表示第i个子系统受到的不确定性干扰;f表示机械臂与物体接触之间产生的内应力,
Figure FDA0003812675130000015
表示雅克比矩阵;
所述子系统的性能指标函数为:
Figure FDA0003812675130000016
其中,
Figure FDA0003812675130000017
表示第i个子系统的效用函数;
对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式;
所述子系统的最优性能指标函数为
Figure FDA0003812675130000018
其中,ui表示第i个子系统的控制器;
所述子系统的最优控制律表达式
Figure FDA0003812675130000021
其中,Rii是第i个子系统输入矩阵,Gi为第i个子系统扩张的控制输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000022
表示最优性能指标函数的梯度;
根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程;
所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程为
Figure FDA0003812675130000023
其中,
Figure FDA0003812675130000024
表示速度误差,Qi表示第一常数矩阵,f(x)表示全局漂移动力学,Gm表示全局控制输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000025
是期望的加速度,Rmm为第m个子系统的输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000026
为第m个子系统的最优性能指标函数,Rim为第i个和第m个子系统之间耦合的输入矩阵;
根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式;
所述子系统的控制律表达式为:
Figure FDA0003812675130000027
其中,
Figure FDA0003812675130000028
为第i个子系统在第k次设计的最优控制律;
Figure FDA0003812675130000029
为第i个子系统在第k次设计的性能指标函数的梯度;
根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数;
采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;
采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对具体包括:
对公式
Figure FDA0003812675130000031
进行值迭代求解得到每次迭代的最优性能指标函数对,其中,
Figure FDA0003812675130000032
为第i个子系统在t+T时刻第k次设计的性能指标函数;
根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
所述根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对,具体包括:
将每次迭代的最优性能指标函数对输入所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式;
所述子系统的分散控制器表达式为
Figure FDA0003812675130000033
其中,um是第m个子系统的控制输入,
Figure FDA0003812675130000034
为第m个子系统期望的加速度,fm(xd)为第m个子系统期望的漂移动力学;
根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制;
所述子系统的最优控制器表达式为:
Figure FDA0003812675130000041
2.根据权利要求1所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,其特征在于,所述根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式,具体包括:
根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程;
所述子系统的哈密顿方程为:
Figure FDA0003812675130000042
其中,
Figure FDA0003812675130000043
为第i各子系统的性能指标函数的梯度;
根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数;
根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
3.根据权利要求2所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,其特征在于,所述根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式,具体包括:
根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式;
所述子系统的状态空间表达式为:
Figure FDA0003812675130000044
其中,
Figure FDA0003812675130000045
表示第i个子系统的实际速度,
Figure FDA0003812675130000046
表示第i个子系统的实际加速度,gi是第i个子系统的控制输入矩阵,fi(x)为第i个子系统的漂移动力学,
Figure FDA0003812675130000051
为第i个子系统的不确定扰动;
根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型;
所述子系统的扩张动力学模型为:
Figure FDA0003812675130000052
其中,
Figure FDA0003812675130000053
为全局位置向量的导数,
Figure FDA0003812675130000054
表示速度向量的导数,x2为全局速度向量;
根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型;
所述子系统的分散动力学模型,具体为:
f(x)=fi(xi,xmd)+Δfi(x,xmd),
Figure FDA0003812675130000055
其中,fi(x,xmd)表示已知的子系统漂移动力学,Δfi(x,xmd)为替代误差,dim是一个未知的常数,Em为函数逼近误差;
根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
4.根据权利要求1所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制方法,其特征在于,所述根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,具体包括:
将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式;
将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
5.一种模块化机械臂协调操作最优控制系统,其特征在于,包括:
构建模块,用于构建模块化机械臂系统的各子系统的动力学模型和各所述子系统的性能指标函数;
所述子系统的动力学模型为:
Figure FDA0003812675130000061
其中,Iim表示第i个子系统的转动惯量;γi表示第i个子系统的减速比,
Figure FDA0003812675130000062
是第i个子系统的关节摩擦;
Figure FDA0003812675130000063
表示第i个子系统的交联耦合项;qi,
Figure FDA0003812675130000064
分别表示第i个子系统的位置向量、速度向量和加速度向量;τis表示第i个子系统力矩传感器测量得到的数据;τi表示第i个子系统的控制力矩;di(qi)表示第i个子系统受到的不确定性干扰;f表示机械臂与物体接触之间产生的内应力,
Figure FDA0003812675130000065
表示雅克比矩阵;
所述子系统的性能指标函数为:
Figure FDA0003812675130000066
其中,
Figure FDA0003812675130000067
表示第i个子系统的效用函数;
最优表达式确定模块,用于对于任意一个子系统,根据所述子系统的性能指标函数得到所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式;
所述子系统的最优性能指标函数为
Figure FDA0003812675130000071
第i个子系统的控制器;
所述子系统的最优控制律表达式
Figure FDA0003812675130000072
其中,Rii是第i个子系统输入矩阵,Gi为第i个子系统扩张的控制输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000073
表示最优性能指标函数的梯度;
耦合哈密顿-雅克比方程确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数和所述子系统的最优控制律表达式得到所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程;
所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程为
Figure FDA0003812675130000074
其中,
Figure FDA0003812675130000075
表示速度误差,Qi表示第一常数矩阵,f(x)表示全局漂移动力学,Gm表示全局控制输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000076
是期望的加速度,Rmm为第m个子系统的输入矩阵,
Figure FDA0003812675130000077
为第m个子系统的最优性能指标函数,Rim为第i个和第m个子系统之间耦合的输入矩阵;
控制律表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式和所述子系统的耦合哈密顿-雅克比方程得到所述子系统的控制律表达式;
所述子系统的控制律表达式为:
Figure FDA0003812675130000078
其中,
Figure FDA0003812675130000079
为第i个子系统在第k次设计的最优控制律;
Figure FDA00038126751300000710
为第i个子系统在第k次设计的性能指标函数的梯度;
性能指标函数确定模块,用于根据所述子系统的最优性能指标函数得到所述子系统的性能指标函数;
值迭代模块,用于采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对;
采用值迭代算法对所述子系统的性能指标函数进行值迭代求解得到最优性能指标函数对具体包括:
对公式
Figure FDA0003812675130000081
进行值迭代求解得到每次迭代的最优性能指标函数对,其中,
Figure FDA0003812675130000082
为第i个子系统在t+T时刻第k次设计的性能指标函数;
最优控制律表达式对确定模块,用于根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
所述根据最优性能指标函数对和所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对,具体包括:
将每次迭代的最优性能指标函数对输入所述子系统的控制律表达式得到所述子系统的最优控制律表达式对;
分散控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的动力学模型得到所述子系统的分散控制器表达式;
所述子系统的分散控制器表达式为
Figure FDA0003812675130000083
其中,um是第m个子系统的控制输入,
Figure FDA0003812675130000084
为第m个子系统期望的加速度,fm(xd)为第m个子系统期望的漂移动力学;
最优控制器表达式确定模块,用于根据所述子系统的最优控制律表达式对和所述子系统的分散控制器表达式得到所述子系统的最优控制器表达式,根据各所述子系统的最优控制器表达式对各所述子系统进行控制;
所述子系统的最优控制器表达式为:
Figure FDA0003812675130000091
6.根据权利要求5所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制系统,其特征在于,所述最优表达式确定模块,具体包括:
哈密顿方程确定单元,用于根据所述子系统的性能指标函数确定所述子系统的哈密顿方程;
所述子系统的哈密顿方程为:
Figure FDA0003812675130000092
其中,
Figure FDA0003812675130000093
为第i各子系统的性能指标函数的梯度;
最优性能指标函数确定单元,用于根据所述子系统的哈密顿方程确定所述子系统的最优性能指标函数;
最优控制律表达式确定单元,用于根据所述子系统的最优性能指标函数确定所述子系统的最优控制律表达式。
7.根据权利要求6所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制系统,其特征在于,所述分散控制器表达式确定模块,具体包括:
状态空间表达式确定单元,用于根据所述子系统的动力学模型确定所述子系统的状态空间表达式;
所述子系统的状态空间表达式为:
Figure FDA0003812675130000101
其中,
Figure FDA0003812675130000102
表示第i个子系统的实际速度,
Figure FDA0003812675130000103
表示第i个子系统的实际加速度,gi是第i个子系统的控制输入矩阵,fi(x)为第i个子系统的漂移动力学,
Figure FDA0003812675130000104
为第i个子系统的不确定扰动;
扩张单元,用于根据所述子系统的状态空间表达式对所述子系统的动力学模型进行扩张得到所述子系统的扩张动力学模型;
所述子系统的扩张动力学模型为:
Figure FDA0003812675130000105
其中,
Figure FDA0003812675130000106
为全局位置向量的导数,
Figure FDA0003812675130000107
表示速度向量的导数,x2为全局速度向量;
分散动力学模型确定单元,用于根据所述子系统的扩张动力学模型得到所述子系统的分散动力学模型;
所述子系统的分散动力学模型,具体为:
f(x)=fi(xi,xmd)+Δfi(x,xmd),
Figure FDA0003812675130000108
其中,fi(x,xmd)表示已知的子系统漂移动力学,Δfi(x,xmd)为替代误差,dim是一个未知的常数,Em为函数逼近误差;
分散控制器表达式确定单元,用于根据所述子系统的分散动力学模型确定所述子系统的分散控制器表达式。
8.根据权利要求5所述的一种模块化机械臂协调操作最优控制系统,其特征在于,所述最优控制器表达式确定模块,具体包括:
最终最优控制律表达式确定单元,用于将所述子系统的最优控制律表达式对中最优的控制律表达式确定为最终最优控制律表达式;
最优控制器表达式确定单元,用于将所述最终最优控制律表达式与所述子系统的分散控制器表达式相加确定为所述子系统的最优控制器表达式。
CN202210003586.1A 2022-01-05 2022-01-05 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统 Active CN114211478B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210003586.1A CN114211478B (zh) 2022-01-05 2022-01-05 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210003586.1A CN114211478B (zh) 2022-01-05 2022-01-05 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114211478A CN114211478A (zh) 2022-03-22
CN114211478B true CN114211478B (zh) 2022-09-30

Family

ID=80707777

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210003586.1A Active CN114211478B (zh) 2022-01-05 2022-01-05 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114211478B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116339154A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 湖南工商大学 空间机器人捕获卫星操作的智能容错控制方法及设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107544261A (zh) * 2017-10-26 2018-01-05 长春工业大学 不确定环境接触下的可重构机器人分散学习最优控制方法
CN110170992A (zh) * 2019-04-02 2019-08-27 长春工业大学 一种基于动态规划的模块化机械臂多故障容错控制方法
CN113093538A (zh) * 2021-03-18 2021-07-09 长春工业大学 一种模块化机器人系统的非零和博弈神经-最优控制方法
CN113103237A (zh) * 2021-04-25 2021-07-13 长春工业大学 一种面向未知环境约束的可重构机械臂控制方法及系统
CN113733117A (zh) * 2021-09-09 2021-12-03 长春工业大学 一种可重构机器人人类意图辨识最优控制方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9592603B2 (en) * 2014-12-01 2017-03-14 Spin Master Ltd. Reconfigurable robotic system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107544261A (zh) * 2017-10-26 2018-01-05 长春工业大学 不确定环境接触下的可重构机器人分散学习最优控制方法
CN110170992A (zh) * 2019-04-02 2019-08-27 长春工业大学 一种基于动态规划的模块化机械臂多故障容错控制方法
CN113093538A (zh) * 2021-03-18 2021-07-09 长春工业大学 一种模块化机器人系统的非零和博弈神经-最优控制方法
CN113103237A (zh) * 2021-04-25 2021-07-13 长春工业大学 一种面向未知环境约束的可重构机械臂控制方法及系统
CN113733117A (zh) * 2021-09-09 2021-12-03 长春工业大学 一种可重构机器人人类意图辨识最优控制方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
动态约束下可重构模块机器人分散强化学习最优控制;董博等;《吉林大学学报(工学版)》;20160517(第5期);正文1375-1384 *
变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构;宗群等;《哈尔滨工业大学学报》;20200326(第03期);正文147-155 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114211478A (zh) 2022-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107561935B (zh) 基于多层神经网络的电机位置伺服系统摩擦补偿控制方法
CN109927032A (zh) 一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法
CN108803324A (zh) 多关节工业机械臂反步有限时间滑模控制方法
CN113146640A (zh) 一种考虑执行器故障的机械臂分散最优容错控制方法
Sun Kinematics model identification and motion control of robot based on fast learning neural network
Huang et al. Prescribed performance fuzzy back-stepping control of a flexible air-breathing hypersonic vehicle subject to input constraints
Cortesão On Kalman active observers
CN108762088B (zh) 一种迟滞非线性伺服电机系统滑模控制方法
Zhang et al. Design and implementation of novel fractional-order controllers for stabilized platforms
CN114211478B (zh) 一种模块化机械臂协调操作最优控制方法及系统
Andrievsky et al. Disturbance observers: methods and applications. II. Applications
Huynh et al. Comparative application of model predictive control strategies to a wheeled mobile robot
Wu et al. A study on tracking error based on mechatronics model of a 5-DOF hybrid spray-painting robot
CN114310911A (zh) 基于神经网络的驱动关节动态误差预测与补偿系统及方法
Shi et al. Fractional‐Order Active Disturbance Rejection Controller for Motion Control of a Novel 6‐DOF Parallel Robot
Sai et al. Adaptive nonsingular fast terminal sliding mode impedance control for uncertainty robotic manipulators
CN111673742A (zh) 一种工业机器人轨迹跟踪控制算法
Li et al. Event-triggered-based cooperative game optimal tracking control for modular robot manipulator with constrained input
CN113733117B (zh) 一种可重构机器人人类意图辨识控制方法及装置
CN113370208A (zh) 一种可重构机械臂子系统的控制方法及系统
CN109648566B (zh) 电机参数未知的全方位移动机器人的轨迹跟踪控制方法
CN115933647B (zh) 基于复合控制算法的omr轨迹跟踪控制方法及存储介质
Liang et al. State-observer-based asymptotic tracking control for electro-hydraulic actuator systems with uncertainties and unmeasurable velocity
Lara-Molina et al. Robust generalized predictive control of Stewart-Gough platform
Yang et al. Nonsingular terminal sliding-mode control for nonlinear robot manipulators with uncertain parameters

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