CN115113592A - 一种异构无人系统协同控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种异构无人系统协同控制方法,包括异构无人协同控制系统和以下步骤:为了使多个机器人相互协作来共同完成复杂任务,首先,需要在自动加工生产线配置两台FANUC Robot M-20iA搬运系统机器人,使用FANUC伺服电动机αiF12/3000控制,通过精密减速机、齿轮及齿条进行传动,重复精度高。该异构无人系统协同控制方法,通过双闭环控制算法提高了减速机后端关节末端位置的定位精度,使机器人在靠近异物时能够快速停止运行,然后根据指令进行变换,防止发生碰撞避免延误工作进程,同时,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等极大的提升了系统获得最优伺服性能。
Description
技术领域
本发明涉及无人系统技术领域,具体为一种异构无人系统协同控制方法。
背景技术
异构无人系统是控制不同种类的无人机器的控制系统,所谓的异构是指无人系统中被控对象的状态的维度或者状态值不同。由于异构无人系统的协同控制具有成本低、性能好、鲁棒性强等优点,在越来越多的领域得到应用。
为了降低人工使用成本,现在工厂内的数控中心往往需要配合机器人来进行协同控制,最大化利用无人机器的优点,加快任务完成的效率和效果,然而,现有的无人系统均采用闭环的形式来使机器人进行协同,若发生碰撞或物品跌落时,不仅会改变机器人的行程,使其无法正常进行运转,而且还需工作人员后期重新编程并发送指令方可进行运转,极大的延误了工作的进程。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种异构无人系统协同控制方法,具备可避免发生碰撞且运行平稳、快速等优点,解决了发生碰撞或物品跌落时,不仅会改变机器人的行程,使其无法正常进行运转,而且还需工作人员后期重新编程并发送指令方可进行运转,极大的延误了工作进程的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:包括以下步骤和异构无人协同控制系统:
为了使多个机器人相互协作来共同完成复杂任务,首先,需要在自动加工生产线配置两台FANUC Robot M-20iA搬运系统机器人,使用FANUC伺服电动机αiF12/3000控制,通过精密减速机、齿轮及齿条进行传动,重复精度高,其中一台机器人R1,主要用于毛坯工件的抓取、机床上料、加工工序间工件抓取以及加工成品卸除并运送到传输带上,另一台固定机器人R2结合FANUC独有的智能机器人技术,用于下料,在料筐里码放加工成品。
其中,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等可以提升系统获得最优伺服性能,此外,使用带特殊位置分组增益的简单、高级的系统辨识方法进行多轴系统辨识可以消除不同轴之间的交叉影响。最终目标是获得最高带宽、最快的响应时间,同时保证机器人运行稳定、平滑,并且具有很高的裕度。
系统里的每个轴采用双闭环控制算法来提高减速机后端关节末端位置的定位精度,增量式编码器和Hall元件作为速度环反馈置于减速箱前端,19位高分辨率绝对值编码器作为负载末端位置反馈,这样的用法只是Elmo金线系列驱动器的一个标准用法,双闭环控制算法可以提升伺服电机性能达到最优状态。
其运行行径为:
机器人R1在a点启动运行的条件为机器人R2达c点;
机器人R1在b点启动运行的条件为机器人R2到达f点;
机器人R2在f点启动运行的条件为机器人R1到达d点;
机器人R2在c点启动运行的条件为机器人R1到达e点。
大致的运行效果为:机器人R2缓慢地旋转并朝c移动,当机器人R2到达c点时并向f点移动,机器人R1从a点启动到达b点,当机器人R1到达f点时,机器人R1从b点启动,依次经过从c、d两点,到达目标点e,在这个过程中,当机器人R1到达d点时,机器人R2从f点启动朝c点运行,当机器人R1到达e点时,机器人R2从c点启动朝d点运行,最终到达目标点d。
优选的,异构无人协同控制系统包括协同控制平台,所述协同控制平台的输出端与通信模块电连接,所述通信模块的输出端与协同移动模块的输入端信号连接,所述协同移动模块的输出端与机器人群组的输入端信号连接。
优选的,所述机器人群组的输入端与碰撞传感器的输出端信号连接,所述机器人群组的输入端与跌落传感器的输出端信号连接,所述机器人群组的输入端与超声波传感器的输出端电连接。
优选的,所述通信模块的输出端与任务调配模块的输入端信号连接,所述任务调配模块的输出端与定位模块的输入端信号连接,所述任务调配模块的输出端与任务分配的输入端信号连接。
优选的,所述协同控制平台的输出端与监视模块的输入端电连接,所述监视模块与摄像头双向信号连接,所述监视模块的输出端与显示屏的输入端电连接。
优选的,所述协同控制平台的输入端与单片机的输出端电连接,所述单片机与电机控制器双向电连接,所述电机控制器的输出端与电机的输入端电连接。
优选的,所述单片机与分析模块双向电连接,所述单片机与储存模块双向电连接。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了一种异构无人系统协同控制方法,具备以下有益效果:
该异构无人系统协同控制方法,通过双闭环控制算法提高了减速机后端关节末端位置的定位精度,使机器人在靠近异物时能够快速停止运行,然后根据指令进行变换,防止发生碰撞,无需工作人员后期重新对其进行调整,避免延误工作进程,同时,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等极大的提升了系统获得最优伺服性能,使得机器人能够最快的响应时间,同时保证机器人运行稳定、平滑,并且具有很高的裕度。
附图说明
图1为本发明提出的一种异构无人系统协同控制方法结构示意图。
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。
请参阅图1,一种异构无人系统协同控制方法,包括以下步骤和异构无人协同控制系统:
为了使多个机器人相互协作来共同完成复杂任务,首先,需要在自动加工生产线配置两台FANUC Robot M-20iA搬运系统机器人,使用FANUC伺服电动机αiF12/3000控制,通过精密减速机、齿轮及齿条进行传动,重复精度高,其中一台机器人R1,主要用于毛坯工件的抓取、机床上料、加工工序间工件抓取以及加工成品卸除并运送到传输带上,另一台固定机器人R2结合FANUC独有的智能机器人技术,用于下料,在料筐里码放加工成品。
其中,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等可以提升系统获得最优伺服性能,此外,使用带特殊位置分组增益的简单、高级的系统辨识方法进行多轴系统辨识可以消除不同轴之间的交叉影响。最终目标是获得最高带宽、最快的响应时间,同时保证机器人运行稳定、平滑,并且具有很高的裕度。
系统里的每个轴采用双闭环控制算法来提高减速机后端关节末端位置的定位精度,增量式编码器和Hall元件作为速度环反馈置于减速箱前端,19位高分辨率绝对值编码器作为负载末端位置反馈,这样的用法只是Elmo金线系列驱动器的一个标准用法,双闭环控制算法可以提升伺服电机性能达到最优状态。
其运行行径为:
机器人R1在a点启动运行的条件为机器人R2达c点;
机器人R1在b点启动运行的条件为机器人R2到达f点;
机器人R2在f点启动运行的条件为机器人R1到达d点;
机器人R2在c点启动运行的条件为机器人R1到达e点。
大致的运行效果为:机器人R2缓慢地旋转并朝c移动,当机器人R2到达c点时并向f点移动,机器人R1从a点启动到达b点,当机器人R1到达f点时,机器人R1从b点启动,依次经过从c、d两点,到达目标点e,在这个过程中,当机器人R1到达d点时,机器人R2从f点启动朝c点运行,当机器人R1到达e点时,机器人R2从c点启动朝d点运行,最终到达目标点d。
异构无人协同控制系统包括协同控制平台,协同控制平台的输出端与通信模块电连接,通信模块的输出端与协同移动模块的输入端信号连接,协同移动模块的输出端与机器人群组的输入端信号连接,机器人群组的输入端与碰撞传感器的输出端信号连接,机器人群组的输入端与跌落传感器的输出端信号连接,机器人群组的输入端与超声波传感器的输出端电连接,通信模块的输出端与任务调配模块的输入端信号连接,任务调配模块的输出端与定位模块的输入端信号连接,任务调配模块的输出端与任务分配的输入端信号连接,协同控制平台的输出端与监视模块的输入端电连接,监视模块与摄像头双向信号连接,监视模块的输出端与显示屏的输入端电连接,协同控制平台的输入端与单片机的输出端电连接,单片机与电机控制器双向电连接,电机控制器的输出端与电机的输入端电连接,单片机与分析模块双向电连接,单片机与储存模块双向电连接。
综上所述,该异构无人系统协同控制方法,通过双闭环控制算法提高了减速机后端关节末端位置的定位精度,使机器人在靠近异物时能够快速停止运行,然后根据指令进行变换,防止发生碰撞,无需工作人员后期重新对其进行调整,避免延误工作进程,同时,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等极大的提升了系统获得最优伺服性能,使得机器人能够最快的响应时间,同时保证机器人运行稳定、平滑,并且具有很高的裕度。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于,包括以下步骤和异构无人协同控制系统:
为了使多个机器人相互协作来共同完成复杂任务,首先,需要在自动加工生产线配置两台FANUC Robot M-20iA搬运系统机器人,使用FANUC伺服电动机αiF12/3000控制,通过精密减速机、齿轮及齿条进行传动,重复精度高,其中一台机器人R1,主要用于毛坯工件的抓取、机床上料、加工工序间工件抓取以及加工成品卸除并运送到传输带上,另一台固定机器人R2结合FANUC独有的智能机器人技术,用于下料,在料筐里码放加工成品;
其中,由于系统辨识高、合适的控制器设计、使用高阶滤波器克服机械系统缺陷等可以提升系统获得最优伺服性能,此外,使用带特殊位置分组增益的简单、高级的系统辨识方法进行多轴系统辨识可以消除不同轴之间的交叉影响。最终目标是获得最高带宽、最快的响应时间,同时保证机器人运行稳定、平滑,并且具有很高的裕度;
系统里的每个轴采用双闭环控制算法来提高减速机后端关节末端位置的定位精度,增量式编码器和Hall元件作为速度环反馈置于减速箱前端,19位高分辨率绝对值编码器作为负载末端位置反馈,这样的用法只是Elmo金线系列驱动器的一个标准用法,双闭环控制算法可以提升伺服电机性能达到最优状态;
其运行行径为:
机器人R1在a点启动运行的条件为机器人R2达c点;
机器人R1在b点启动运行的条件为机器人R2到达f点;
机器人R2在f点启动运行的条件为机器人R1到达d点;
机器人R2在c点启动运行的条件为机器人R1到达e点;
其运行效果为:机器人R2缓慢地旋转并朝c移动,当机器人R2到达c点时并向f点移动,机器人R1从a点启动到达b点,当机器人R1到达f点时,机器人R1从b点启动,依次经过从c、d两点,到达目标点e,在这个过程中,当机器人R1到达d点时,机器人R2从f点启动朝c点运行,当机器人R1到达e点时,机器人R2从c点启动朝d点运行,最终到达目标点d。
2.根据权利要求1所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:异构无人协同控制系统包括协同控制平台,所述协同控制平台的输出端与通信模块电连接,所述通信模块的输出端与协同移动模块的输入端信号连接,所述协同移动模块的输出端与机器人群组的输入端信号连接。
3.根据权利要求2所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:所述机器人群组的输入端与碰撞传感器的输出端信号连接,所述机器人群组的输入端与跌落传感器的输出端信号连接,所述机器人群组的输入端与超声波传感器的输出端电连接。
4.根据权利要求2所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:所述通信模块的输出端与任务调配模块的输入端信号连接,所述任务调配模块的输出端与定位模块的输入端信号连接,所述任务调配模块的输出端与任务分配的输入端信号连接。
5.根据权利要求2所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:所述协同控制平台的输出端与监视模块的输入端电连接,所述监视模块与摄像头双向信号连接,所述监视模块的输出端与显示屏的输入端电连接。
6.根据权利要求2所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:所述协同控制平台的输入端与单片机的输出端电连接,所述单片机与电机控制器双向电连接,所述电机控制器的输出端与电机的输入端电连接。
7.根据权利要求6所述的一种异构无人系统协同控制方法,其特征在于:所述单片机与分析模块双向电连接,所述单片机与储存模块双向电连接。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120072019A1 (en) * | 2010-09-22 | 2012-03-22 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Concurrent path planning with one or more humanoid robots |
CN112388627A (zh) * | 2019-08-19 | 2021-02-23 | 维布络有限公司 | 在动态异构机器人环境内执行任务的方法和系统 |
WO2021114888A1 (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | 南京航空航天大学 | 一种双agv协同运载控制系统及方法 |
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Patent Citations (3)
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---|---|---|---|---|
US20120072019A1 (en) * | 2010-09-22 | 2012-03-22 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Concurrent path planning with one or more humanoid robots |
CN112388627A (zh) * | 2019-08-19 | 2021-02-23 | 维布络有限公司 | 在动态异构机器人环境内执行任务的方法和系统 |
WO2021114888A1 (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | 南京航空航天大学 | 一种双agv协同运载控制系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
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解永刚: "虚拟环境下的六自由度主从异构操作机器人控制系统设计", CNKI硕士学位论文, 15 April 2022 (2022-04-15) * |
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