CN114800496B - 空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 - Google Patents
空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114800496B CN114800496B CN202210404736.XA CN202210404736A CN114800496B CN 114800496 B CN114800496 B CN 114800496B CN 202210404736 A CN202210404736 A CN 202210404736A CN 114800496 B CN114800496 B CN 114800496B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- space robot
- contact
- base
- contact collision
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 46
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 29
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 14
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 12
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 12
- 206010034719 Personality change Diseases 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 8
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 6
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 6
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 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
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
- B25J9/1666—Avoiding collision or forbidden zones
-
- 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
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/163—Programme controls characterised by the control loop learning, adaptive, model based, rule based expert control
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Abstract
本发明涉及空间机器人接触碰撞动力学领域，尤其涉及空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备。该方法包括：步骤1，输入模块获取空间机器人的风险判断参数；步骤2，风险评估模块基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；步骤3，输出模块基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。通过本发明能够达到通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法更具有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵资源浪费情况的效果。
Description
技术领域
本发明涉及空间机器人接触碰撞动力学领域，尤其涉及空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备。
背景技术
空间机器人在轨执行接触性操作任务时，主要关注最大接触碰撞力和基座姿态扰动两个指标。由于传感器误差以及目标飞行器在轨速度的影响，采用零相对速度的软接触在实际工程中很难实现，接触操作不可避免的会产生接触碰撞力，过大接触力可能会对目标物或者机器人造成结构损伤导致任务失败；针对基座惯量较小的空间机器人系统，接触碰撞会引起基座姿态较大的扰动，而基座姿态往往与空间机器人对地通信和能量获取密切相关。因此，空间机器人在轨执行接触性操作任务时，很有必要对上述两个指标同时进行关注，并根据分析结果对潜在风险预警。现有的研究主要针对空间机器人接触碰撞力和基座姿态扰动单一目标进行优化，优化目标以“尽可能小”等定性语句阐述，然而由于这两个重要指标不具有一致性甚至空间机器人某些构型下存在相反的可能，即一种指标得到优化另外一种指标可能会变差，这种定性的优化不能确保通过优化一种指标使得两种指标同时满足要求。本发明提出一种自由漂浮空间机器人接触操作风险评估方法，基于两种指标形成风险预判区域，可客观定量描述空间机器人接触操作风险程度，同时可为风险指标优化提供直观定量的参考目标。
目前在机器人碰撞风险评估方面，主要有基于轨迹预测的风险评估方法、基于传感器的风险评估方法和基于障碍物运动姿态信息的风险评估方法，此类机器人碰撞风险评估方法旨在避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，其核心均为避免接触。而针对空间机器人系统，接触是其执行在轨操作的前提和基础，因此上述风险评估方法并不适用。经过广泛的调研目前尚未见到针对空间机器人接触操作风险评估的方法，大多数学者致力于对空间机器人最大接触碰撞力(接触碰撞脉冲)和基座姿态扰动等单个风险指标进行推导和优化，优化目标以“尽可能小”等定性语句阐述，然而由于这两个重要指标不具有一致性甚至空间机器人某些构型下存在相反的可能，即一种指标得到优化另外一种指标可能会变差，这种定性的优化不能确保通过优化一种指标使得两种指标同时满足要求。此外，当某些指标本就在安全区域内时，没有必要浪费太空中宝贵的资源对其进行优化。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种空间机器人接触操作的风险判定方法，包括：
步骤1，输入模块获取空间机器人的风险判断参数；
步骤2，风险评估模块基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
步骤3，输出模块基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
本发明的有益效果是：通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，步骤2具体包括：
风险评估模块根据接触碰撞力F的计算公式对所述风险判断参数进行计算得到最大接触碰撞力，根据姿态变化量计算公式对所述风险判断参数进行计算得到基座姿态扰动二范数；
其中，所述接触碰撞力F的计算公式的建立过程具体为：
风险评估模块基于所述空间机器人的关节角度以及基座位姿构建动力学模型，基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型，基于接触碰撞力模型以及所述改进等效质量模型构建接触碰撞力F的计算公式；
所述姿态变化量计算公式的建立过程具体为：
基于所述动力学模型，得出姿态变化量计算公式。
进一步，所述动力学模型具体为：
其中，为所述空间机器人的基座的线加速度，/>为所述空间机器人的基座的角加速度，/>为所有关节角的角加速度，(·)T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表所述空间机器人的基座和所述空间机器人的机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为所述机械臂所有关节的输出力矩；Fe代表施加在机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵。
进一步，所述基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型具体为：
风险评估模块构建空间机器人的机械臂末端的速度计算公式，基于所述速度计算公式以及所述动力学模型构建改进等效质量模型，所述改进等效质量模型具体为：
其中，u代表所述机械臂末端施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表空间机器人系统线速度增广雅克比矩阵。
进一步，所述F计算公式具体为：
其中，为机械臂末端与目标物接接触碰撞初始时刻相对速度，cr为接触环境恢复系数，K为接触环境刚度系数，δ为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩量，α为常量，λ为接触环境磁滞阻尼系数，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩速度。
进一步，所述步骤3具体为：
输出模块基于所述最大接触碰撞力、所述基座姿态扰动二范数以及风险阈值进行风险等级判定；
其中，所述风险阈值通过机械设计标准以及任务需求设计划分得出。
进一步，所述风险判断参数包括：
空间机器人的基座位姿、关节角度、机械臂末端速度，目标物的质量以及速度，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种空间机器人接触操作的风险判定系统，包括：
输入模块，用于获取空间机器人的风险判断参数；
风险评估模块，用于基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
输出模块，用于基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
本发明的有益效果是：通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
进一步，风险评估模块具体用于：
根据接触碰撞力F的计算公式对所述风险判断参数进行计算得到最大接触碰撞力，根据姿态变化量计算公式对所述风险判断参数进行计算得到基座姿态扰动二范数；
其中，所述接触碰撞力F的计算公式的建立过程具体为：
风险评估模块基于所述空间机器人的关节角度以及基座位姿构建动力学模型，基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型，基于接触碰撞力模型以及所述改进等效质量模型构建接触碰撞力F的计算公式；
所述姿态变化量计算公式的建立过程具体为：
基于所述动力学模型，得出姿态变化量计算公式。
进一步，所述动力学模型具体为：
其中，为所述空间机器人的基座的线加速度，/>为所述空间机器人的基座的角加速度，/>为所有关节角的角加速度，(·)T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表所述空间机器人的基座和所述空间机器人的机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为所述机械臂所有关节的输出力矩；Fe代表施加在机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵。
进一步，所述基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型具体为：
风险评估模块构建空间机器人的机械臂末端的速度计算公式，基于所述速度计算公式以及所述动力学模型构建改进等效质量模型，所述改进等效质量模型具体为：
其中，u代表所述机械臂末端施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表空间机器人系统线速度增广雅克比矩阵。
进一步，所述F计算公式具体为：
其中，为机械臂末端与目标物接接触碰撞初始时刻相对速度，cr为接触环境恢复系数，K为接触环境刚度系数，δ为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩量，α为常量，λ为接触环境磁滞阻尼系数，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩速度。
进一步，输出模块具体用于：
基于所述最大接触碰撞力、所述基座姿态扰动二范数以及风险阈值进行风险等级判定；
其中，所述风险阈值通过机械设计标准以及任务需求设计划分得出。
进一步，所述风险判断参数包括：
空间机器人的基座位姿、关节角度、机械臂末端速度，目标物的质量以及速度，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一项所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法。
本发明的有益效果是：通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种电子设备，包括上述存储介质、执行上述存储介质内的指令的处理器。
本发明的有益效果是：通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
附图说明
图1为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定方法的实施例提供的流程示意图；
图2为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定系统的实施例提供的主体结构框图；
图3为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定方法的实施例提供的完整结构示意图；
图4为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定方法的实施例提供的二维风险评估空间示意图；
图5为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定方法的实施例提供的三自由度自由漂浮空间机器人结构示意图；
图6为本发明一种空间机器人接触操作的风险判定方法的实施例提供的风险评估结果示意图。
具体实施方式
以下对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种空间机器人接触操作的风险判定方法，包括：
步骤1，输入模块100获取空间机器人的风险判断参数；
步骤2，风险评估模块200基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
步骤3，输出模块300基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
在一些可能的实施方式中，通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
需要说明的是，该风险评估方法由三个模块组成：输入模块100、风险评估模块200和输出模块300，如图3所示。输入模块100包括空间机器人运动学和动力学参数、基座位姿和关节角度、机械臂末端速度，目标物质量和速度(假设目标物为单体，且仅发生对心碰撞)，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向；风险评估模块200包括最大接触碰撞力和基座姿态扰动两种风险评估指标，依据机械设计标准和任务需求设计的可允许最大接触碰撞力和可允许基座姿态扰动；输出模块300包括：风险等级和操作建议，其中风险等级包括四种情况：绝对安全、次安全、接近危险以及危险，根据风险等级的不同也会发出不同的警报，如声音或警报文件等，操作建议包括四种情况，直接操作无需优化、操作且注意观察某些风险指标、可操作性但某些风险指标建议进行优化以及停止操作但必须进行风险指标优化直至退出危险区域。
其中，输入模块100包括的内容为风险判断参数，将上述参数输入至风险评估模块200中进行风险评估，评估中所利用到的公式或模型等均是预先建立好的，该部分可参考实施例1进行辅助理解。经过风险评估模块200的计算后得出两个参数，即最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数，输出模块300基于风险评估模块200计算的结果进一步进行判断，得出风险等级以及该风险等级对应的操作建议。
实施例1，对于空间机器人的动力学模型部分，
采用拉格朗日方法建立以关节角度和基座位姿为变量的动力学模型：
其中，为基座的线加速度，/>为基座的角加速度，/>为关节角加速度，(])T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表基座和机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为机械臂关节输出力矩；Fe代表施加在基座和机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵，H为空间机器人系统的惯性矩阵。该动力学模型为描述空间机器人的动力学模型，用以反应空间机器人系统的动力学特性，其中，关节角度是指机械臂各个臂杆的转动角度，具体见图5所标注；基座位姿是指基座的位置和姿态。a为基座质心到第一个关节的距离，b,c,d分别为机械臂臂杆1,2,3的长度，θ1,θ2,θ3分别为关节1，关节2和关节3的转角。以上均为空间机器人运动学参数，在计算动力学模型、改进等效质量、基座姿态扰动二范数都会用到，同时也是输入模块里的参数。
对于风险指标1：最大接触碰撞力，
由空间机器人速度级运动学知识可以建立：
其中，为空间机器人的机械臂末端的速度，/>v0为基座的线速度，ω0为基座的角速度，/>为关节角加速度。
由于矩阵H可逆，在公式(1)两边同时乘以Jb_mH-1并结合公式(2)可得：
其中，为/>的广义逆矩阵，/>通常用来代表广义逆，或者伪逆。
基于公式(3)，建立针对空间机器人的改进等效质量模型：
其中，u代表施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表线速度增广雅克比矩阵，me为机械臂末端改进等效质量。
两物体之间连续型接触碰撞动力学经典模型为：
其中，K为刚度系数，为阻尼力项，δ为碰撞压缩量，α为常量一般取值为1.5，λ为磁滞阻尼系数可采用Zhang et al模型如下：
其中，为接触碰撞初始时刻相对速度，cr为恢复系数。
结合公式(4)可得：
其中，mt为目标物的质量，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩加速度。
根据公式(7)进行进一步推导可得：
其中，t为整个接触碰过程持续时间。
结合公式(5)、(6)、(8)、(9)可得：
至此，可以得到空间机器人整个接触碰撞过程数据，通过对比可获得最大接触碰撞力。通过接触碰撞力公式(8)求取在整个接触碰撞过程中的不同位置力值进行比较获得的最大接触碰撞力数值解。
对于风险指标2：最大基座姿态扰动
将公式(1)拆分可得：
其中，M为空间机器人系统总质量，E为单位矩阵，Hbmν和Hbmω分别为空间机器人系统的线速度相关和空间机器人系统的角速度相关耦合惯性矩阵，Hm为机械臂惯性矩阵，Hω为空间机器人的基座角速度相关惯性矩阵，r0g为从空间机器人的基座质心到空间机器人系统质心向量，r0g ×为r0g的反对称矩阵，cbν和cbω分别为空间机器人的基座线速度相关和角速度相关的非线性项，Jbν和Jbω分别为空间机器人的基座线速度和角速度雅克比矩阵，为所有关节角的角加速度，Jm为机械臂雅克比矩阵。/>n代表关节总个数。
由公式(11)消除和/>可得：
其中，
针对自由漂浮空间机器人，由于基座不受外力和外力矩的作用，则fb＝[0,0,0]T,τb＝[0,0,0]T，对公式(12)在整个接触碰撞过程进行积分可得基座由接触碰撞引起的姿态变化量：
其中，t0为接触碰撞初始时刻，Δt为接触碰撞持续时间，为基座角速度相关惯性矩阵。
其中，机械设计标准和任务需求设计的可允许最大接触碰撞力和可允许基座姿态扰动均为认为定义的外界输入条件。
实施例2，以最大接触碰撞力和基座姿态扰动形成的二维风险评估空间，x轴代表基座姿态扰动因子，y轴代表最大接触碰撞力因子，Fmax为最大接触碰撞力，||δω0||为基座姿态扰动二范数，S1是末端可允许的最大接触碰撞力，S2是可允许的最大基座扰动的二范数，故Fmax/S1∈[0,1]且||δω0||/S2∈[0,1]是确保接触操作任务安全的必要条件。η1,η2和η′1,η′2是根据机械设计标准和具体任务需求而预先设定的风险阈值，据此可以分为以下四个风险等级。S1以及S2均为人为设定的数据。
风险等级I：Fmax/S1∈[0,η1]且||δω0||/S2∈[0,η′1]；
对于大多数操作任务，Fmax/S1和||δω0||/S2两个指标都是期望越小越好，因此，风险等级I意味着绝对安全，操作建议是直接操作无需优化。
风险等级II：Fmax/S1∈(η1,η2]且||δω0||/S2∈[0,η′2]或者Fmax/S1∈[0,η2]且||δω0||/S2∈(η′1,η′2]；
次安全区域，优化建议是操作，但需关注超出绝对安全区域的风险指标变化。
风险等级III：Fmax/S1∈(η2,1]且||δω0||/S2∈[0,1]或者Fmax/S1∈[0,1]且||δω0||/S2∈(η′2,1]；
当Fmax/S1→1或者||δω0||/S2→1时，意味着Fmax或者||δω0||已经趋近于其极限值了。因此，风险等级III意味着接近风险，操作建议是可操作，但某些风险指标建议进行优化。
风险等级IV：Fmax/S1∈(1,+∞)或者||δω0||/S2∈(1,+∞)；
在此种条件下，Fmax或者||δω0||已经超出了其可允许范围，因此，风险等级IV意味着危险，操作建议是停止操作，必须进行风险指标优化直至退出危险区域。
根据具体的任务需要，风险等级和风险指标还可以进行细分，形成更高维度的操作风险评估空间。
优选地，在上述任意实施例中，步骤2具体包括：
风险评估模块200根据接触碰撞力F的计算公式对所述风险判断参数进行计算得到最大接触碰撞力，根据姿态变化量计算公式对所述风险判断参数进行计算得到基座姿态扰动二范数；
其中，所述接触碰撞力F的计算公式的建立过程具体为：
风险评估模块200基于所述空间机器人的关节角度以及基座位姿构建动力学模型，基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型，基于接触碰撞力模型以及所述改进等效质量模型构建接触碰撞力F的计算公式；
所述姿态变化量计算公式的建立过程具体为：
基于所述动力学模型，得出姿态变化量计算公式。
优选地，在上述任意实施例中，所述动力学模型具体为：
其中，为所述空间机器人的基座的线加速度，/>为所述空间机器人的基座的角加速度，/>为所有关节角的角加速度，(·)T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表所述空间机器人的基座和所述空间机器人的机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为所述机械臂所有关节的输出力矩；Fe代表施加在机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵。
需要说明的是，n代表关节总个数，空间机器人系统为包含一条n自由度的串联机械臂和一个自由漂浮状态的基座组成的。
优选地，在上述任意实施例中，所述基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型具体为：
风险评估模块200建空间机器人的机械臂末端的速度计算公式，基于所述速度计算公式以及所述动力学模型构建改进等效质量模型，所述改进等效质量模型具体为：
其中，u代表所述机械臂末端施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表空间机器人系统线速度增广雅克比矩阵。
优选地，在上述任意实施例中，所述接触碰撞力F的计算公式具体为：
其中，为机械臂末端与目标物接接触碰撞初始时刻相对速度，cr为接触环境恢复系数，K为接触环境刚度系数，δ为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩量，α为常量，λ为接触环境磁滞阻尼系数，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩速度。
优选地，在上述任意实施例中，所述步骤3具体为：
输出模块300基于所述最大接触碰撞力、所述基座姿态扰动二范数以及风险阈值进行风险等级判定；
其中，所述风险阈值通过机械设计标准以及任务需求设计划分得出。
优选地，在上述任意实施例中，所述风险判断参数包括：
空间机器人的基座位姿、关节角度、机械臂末端速度，目标物的质量以及速度，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向。
如图2所示，一种空间机器人接触操作的风险判定系统，包括：
输入模块100，用于获取空间机器人的风险判断参数；
风险评估模块200，用于基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
输出模块300，用于基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
在一些可能的实施方式中，通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
优选地，在上述任意实施例中，风险评估模块200具体用于：
根据接触碰撞力F的计算公式对所述风险判断参数进行计算得到最大接触碰撞力，根据姿态变化量计算公式对所述风险判断参数进行计算得到基座姿态扰动二范数；
其中，所述接触碰撞力F的计算公式的建立过程具体为：
风险评估模块200基于所述空间机器人的关节角度以及基座位姿构建动力学模型，基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型，基于接触碰撞力模型以及所述改进等效质量模型构建接触碰撞力F的计算公式；
所述姿态变化量计算公式的建立过程具体为：
基于所述动力学模型，得出姿态变化量计算公式。
优选地，在上述任意实施例中，所述动力学模型具体为：
其中，为所述空间机器人的基座的线加速度，/>为所述空间机器人的基座的角加速度，/>为所有关节角的角加速度，(·)T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表所述空间机器人的基座和所述空间机器人的机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为所述机械臂所有关节的输出力矩；Fe代表施加在机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵。
优选地，在上述任意实施例中，所述基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型具体为：
风险评估模块200构建空间机器人的机械臂末端的速度计算公式，基于所述速度计算公式以及所述动力学模型构建改进等效质量模型，所述改进等效质量模型具体为：
其中，u代表所述机械臂末端施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表空间机器人系统线速度增广雅克比矩阵。
优选地，在上述任意实施例中，所述接触碰撞力F的计算公式具体为：
其中，为机械臂末端与目标物接接触碰撞初始时刻相对速度，cr为接触环境恢复系数，K为接触环境刚度系数，δ为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩量，α为常量，λ为接触环境磁滞阻尼系数，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩速度。
优选地，在上述任意实施例中，输出模块300具体用于：
基于所述最大接触碰撞力、所述基座姿态扰动二范数以及风险阈值进行风险等级判定；
其中，所述风险阈值通过机械设计标准以及任务需求设计划分得出。
优选地，在上述任意实施例中，所述风险判断参数包括：
空间机器人的基座位姿、关节角度、机械臂末端速度，目标物的质量以及速度，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向。
需要说明的是，目标物为太空中的待操作物体，包括目标飞行器、失效卫星、空间碎片等。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一项所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法。
在一些可能的实施方式中，通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种电子设备，包括上述存储介质、执行上述存储介质内的指令的处理器。
在一些可能的实施方式中，通过最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数的获取可以避免机器人与目标物发生不当接触碰撞而产生风险，且，本申请结合了上述两个条件，相较于现有技术中仅针对一种条件进行风险评估的判断方法根据有准确性，另外还可以有效减少太空中宝贵的资源的浪费情况。
实施例3，根据本发明提供的一种自由漂浮空间机器人接触操作风险评估方法，以如附图3所示的三自由度自由漂浮空间机器人为例进行说明，其中a＝0.6m,b＝1.3m,c＝1.5m,d＝0.5m，动力学参数见表1，从与基座固连的连杆到机械臂末端连杆依次编号为连杆1，连杆2和连杆3。
表1动力学参数
假设接触环境刚度参数为K＝109N/m1.5，恢复系数为cr＝0.8，初始接触速度为[0,0,-0.1]m/s，机器人捕获构型为θ＝[60,235.68,154.32]deg，经风险评估模型计算接触操作风险指标：最大接触碰撞力为1000.88N，基座姿态扰动量的二范数为1.45×10-2deg/s。根据机械结构要求和任务需求，设置η1＝0.3,η′1＝0.5,η2＝0.7,η′2＝0.8，则共存在四个风险等级如附图6所示。当S1＝5000N,S2＝0.4deg/s时，风险落点为P1在绝对安全区域内，则此次接触操作任务可直接执行无需优化；当S1＝2000N,S2＝0.2deg/s时，风险落点为P2在次安全区域内，则此次接触性操作任务可执行，但需关注风险指标基座姿态扰动；当S1＝1200N,S2＝0.4deg/s时，风险落点为P3在接近危险区域内，任务可执行但建议对最大接触碰撞力进行优化；当S1＝5000N,S2＝0.1deg/s时，风险落点为P4在危险区域内，则必须停止操作，优化基座姿态扰动直到使风险落点落在安全区域内。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，例如，步骤的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个步骤可以结合或者可以集成到另一个步骤，或一些特征可以忽略，或不执行。
上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，包括：
步骤1，输入模块获取空间机器人的风险判断参数；
步骤2，风险评估模块基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
步骤3，输出模块基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
2.根据权利要求1所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，步骤2具体包括：
所述风险评估模块根据接触碰撞力F的计算公式对所述风险判断参数进行计算得到最大接触碰撞力，根据姿态变化量计算公式对所述风险判断参数进行计算得到基座姿态扰动二范数；
其中，所述接触碰撞力F的计算公式的建立过程具体为：
所述风险评估模块基于所述空间机器人的关节角度以及基座位姿构建动力学模型，基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型，基于接触碰撞力模型以及所述改进等效质量模型构建接触碰撞力F的计算公式；
所述姿态变化量计算公式的建立过程具体为：
基于所述动力学模型，得出姿态变化量计算公式。
3.根据权利要求2所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，
所述动力学模型具体为：
其中， 为所述空间机器人的基座的线加速度，/>为所述空间机器人的基座的角加速度，/>为所有关节角的角加速度，(·)T代表矩阵的转置；C＝[cb,cm]T，cb和cm分别代表所述空间机器人的基座和所述空间机器人的机械臂相关的非线性速度依赖项；Fb_m＝[Fb T,τm T]T，Fb＝[fb T,τb T]T，fb和τb分别为基座所受外力和外力矩，τm为所述机械臂所有关节的输出力矩；Fe代表施加在机械臂末端的力或力矩；Jb_m代表空间机器人系统增广雅克比矩阵；H为空间机器人系统的惯性矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，所述基于所述动力学模型构建所述空间机器人的改进等效质量模型具体为：
风险评估模块构建空间机器人的机械臂末端的速度计算公式，基于所述速度计算公式以及所述动力学模型构建改进等效质量模型，所述改进等效质量模型具体为：
其中，u代表所述机械臂末端施加力的单位方向矢量，Jb_mv代表空间机器人系统线速度增广雅克比矩阵；H为空间机器人系统的惯性矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，接触碰撞力F的计算公式具体为：
其中，为机械臂末端与目标物接接触碰撞初始时刻相对速度，cr为接触环境恢复系数，K为接触环境刚度系数，δ为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩量，α为常量，/>为机械臂末端与目标物接触碰撞压缩速度。
6.根据权利要求1所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
输出模块基于所述最大接触碰撞力、所述基座姿态扰动二范数以及风险阈值进行风险等级判定；
其中，所述风险阈值通过机械设计标准以及任务需求设计划分得出。
7.根据权利要求1所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法，其特征在于，所述风险判断参数包括：
空间机器人的基座位姿、关节角度、机械臂末端速度，目标物的质量以及速度，接触环境的杨氏模量和泊松比、接触点处曲率半径和接触碰撞力方向。
8.一种空间机器人接触操作的风险判定系统，其特征在于，包括：
输入模块，用于获取空间机器人的风险判断参数；
风险评估模块，用于基于所述风险判断参数计算最大接触碰撞力以及基座姿态扰动二范数；
输出模块，用于基于所述最大接触碰撞力以及所述基座姿态扰动二范数得出风险等级判定结果。
9.一种介质，其特征在于，所述介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的一种空间机器人接触操作的风险判定方法。
10.一种设备，其特征在于，包括权利要求9所述的介质、执行所述介质内的指令的处理器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210404736.XA CN114800496B (zh) | 2022-04-18 | 2022-04-18 | 空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210404736.XA CN114800496B (zh) | 2022-04-18 | 2022-04-18 | 空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114800496A CN114800496A (zh) | 2022-07-29 |
| CN114800496B true CN114800496B (zh) | 2023-11-03 |
Family
ID=82536427
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210404736.XA Active CN114800496B (zh) | 2022-04-18 | 2022-04-18 | 空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114800496B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101371399B1 (ko) * | 2012-12-18 | 2014-03-10 | 한국항공우주연구원 | 인공위성의 우주파편 충돌회피기동 계획 시스템 및 방법 |
| CN104526695A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-04-22 | 北京邮电大学 | 一种最小化基座碰撞扰动的空间机械臂轨迹规划方法 |
| CN106055522A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-10-26 | 大连大学 | 冗余空间机械臂最小基座姿态扰动的轨迹规划方法 |
| CN110104216A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-08-09 | 西北工业大学深圳研究院 | 一种针对运动学冗余双臂空间机器人的协同路径规划方法 |
| CN110488819A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-22 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种基于模糊逻辑的机器人碰撞风险评价方法 |
| CN111098299A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-05 | 上海航天控制技术研究所 | 一种空间机器人扰动补偿的方法 |
| WO2020222392A1 (ko) * | 2019-04-29 | 2020-11-05 | 경희대학교산학협력단 | 그래픽 정보를 이용한 실시간 로봇 충돌 위험도 모니터링이 가능한 충돌 물리력 빅데이터 기반 로봇 안전성 평가 방법 |
| CN114012734A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-02-08 | 西安交通大学 | 一种参数自适应的机器人碰撞检测方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210122045A1 (en) * | 2019-10-24 | 2021-04-29 | Nvidia Corporation | In-hand object pose tracking |
-
2022
- 2022-04-18 CN CN202210404736.XA patent/CN114800496B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101371399B1 (ko) * | 2012-12-18 | 2014-03-10 | 한국항공우주연구원 | 인공위성의 우주파편 충돌회피기동 계획 시스템 및 방법 |
| CN104526695A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-04-22 | 北京邮电大学 | 一种最小化基座碰撞扰动的空间机械臂轨迹规划方法 |
| CN106055522A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-10-26 | 大连大学 | 冗余空间机械臂最小基座姿态扰动的轨迹规划方法 |
| CN110104216A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-08-09 | 西北工业大学深圳研究院 | 一种针对运动学冗余双臂空间机器人的协同路径规划方法 |
| WO2020222392A1 (ko) * | 2019-04-29 | 2020-11-05 | 경희대학교산학협력단 | 그래픽 정보를 이용한 실시간 로봇 충돌 위험도 모니터링이 가능한 충돌 물리력 빅데이터 기반 로봇 안전성 평가 방법 |
| CN110488819A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-22 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种基于模糊逻辑的机器人碰撞风险评价方法 |
| CN111098299A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-05 | 上海航天控制技术研究所 | 一种空间机器人扰动补偿的方法 |
| CN114012734A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-02-08 | 西安交通大学 | 一种参数自适应的机器人碰撞检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 空间圈套式绳索捕获动力学建模及接触碰撞分析;张龙;《振动与冲击》;第38卷(第10期);第71-78页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114800496A (zh) | 2022-07-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Cannon Jr et al. | Initial experiments on the end-point control of a flexible one-link robot | |
| CN108772838A (zh) | 一种基于外力观测器的机械臂安全碰撞策略 | |
| KR102003216B1 (ko) | 로봇을 위한 모터 제어 및/또는 조정 | |
| WO2020017092A1 (ja) | パラメータ同定装置、方法、及びプログラム | |
| Lu et al. | Real-time simulation system for UAV based on Matlab/Simulink | |
| CN113119100B (zh) | 冗余机械臂控制方法、装置、可读存储介质及设备 | |
| Shafei et al. | Considering link flexibility in the dynamic synthesis of closed-loop mechanisms: A general approach | |
| Guo et al. | Tip-over stability analysis for a wheeled mobile manipulator | |
| Song et al. | Modeling and control of inherently safe robots with variable stiffness links | |
| Hancer et al. | Designing 3-DOF hardware-in-the-loop test platform controlling multirotor vehicles | |
| Jing et al. | A review on kinematic analysis and dynamic stable control of space flexible manipulators | |
| Zhu et al. | Parallel image-based visual servoing/force control of a collaborative delta robot | |
| Oh et al. | A dual-stage planar cable robot: dynamic modeling and design of a robust controller with positive inputs | |
| CN114800496B (zh) | 空间机器人接触操作的风险判定方法、系统、介质及设备 | |
| Krauss et al. | Transfer matrix modeling of systems with noncollocated feedback | |
| Calogero et al. | Tuning of a rigid-body dynamics model of a flapping wing structure with compliant joints | |
| JP5569953B2 (ja) | 高速高精度な接触作業に適用するロボット制御システム、ロボット制御方法、ロボット制御装置、およびプログラム | |
| Suarez et al. | Vision-based deflection estimation in an anthropomorphic, compliant and lightweight dual arm | |
| CN113927603B (zh) | 机械臂拖动控制方法、装置、计算机设备以及存储介质 | |
| He et al. | Active compliance control of a position-controlled industrial robot for simulating space operations | |
| Jeanneau et al. | A Reduced Mass-Spring-Mass-Model of Compliant Robots Dedicated to the Evaluation of Impact Forces | |
| CN112045687B (zh) | 用于操作机械臂的动力学计算方法及机械臂的中央控制方法和系统 | |
| Atay et al. | Dynamic Modeling for Bi-Modal, Rotary Wing, Rolling-Flying Vehicles | |
| Jeanneau et al. | Experimental safety analysis of r-min, an underactuated parallel robot | |
| Liu et al. | A ground experiment system of a free-floating robot for fine manipulation |
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 |