JPS6326702A - 多自由度マニピユレ−タの制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、多自由度マニピュレータの制御装置に係り、
特に、多自由度マニピュレータの動特性を実時間で同定
できるようにするとともに試行が繰り返されるにしたか
って同定精度が向上するようにした制御装置に関する。

（従来の技術） 多自由度を有するマニピュレータの制御装置には１通常
１次の３つの方式が採用されている。

すなわち、その１つは、第２図に示すように、マニピュ
レータ１の非線形特性や各自由度間の干渉等を全て無視
し、各関節２−１．２−２．・・・２−ｎ毎に閉ループ
制御系を組み、それぞれのループにＰＩＤ制御器３−１
　、３−２　、・・・３−ｎ等を介挿させた制御装置４
を用いる方式である。

しかし、この制御装置４では、マニピュレータ１を高速
運動させようとすると、無視されていた非線形力や各自
由度間の干渉力の影響が大きくなり、制御性能が劣化す
ると言う問題があった。

また、その２つ目は、第３図に示すように、マニピュレ
ータ１の動特性モデルが完全に既知であるとし、各関節
２−１．・・・２−ｎの角度、角速度等を用いて非線形
補償要素５で非線形力および干渉力を計算で算出し、そ
の計算結果を用いて各関節毎に非線形補償を行なう制御
装置６を用いる方式である。

しかし、この制御装置６ではマニピュレータ１の動特性
が既知でなければならないところに問題がある。たとえ
ば、同一構成の多自由度マニピュレータであっても１通
常、それぞれの動特性モデルには多少のばらつきがある
。また、動特性モデルの中のパラメータのなかには経年
変化によって変動するものもある。したがって、この制
御装置６では、各マニピュレータ毎にその制御性能が異
なったり、またパラメータの変動によって制御性能が劣
化するなどの問題があった。

また、その３つ目は、第４図に示すように、マニピュレ
ータ１の望ましい応答特性を持つ規範モデルを内蔵した
モデル部７を設け、このモデル部７とマニピュレータ１
との内部状態の差、マニピュレータ１の各自由度の位置
、速度、加速度等を用いてマニピュレータ１の動特性モ
デルを適応器８でオンラインで同定し、この同定結果を
慣性項ゲイン演算器９．非線形力演算器１０．非干渉用
演算器１１に入力し、これらで非線形補償用の入力を作
り出すようにした制御装置１２を用いる方式である。

しかし、この制御装置１２では、適応器８でパラメータ
同定を行なう際に用いる積分ゲイン、推定パラメータの
初期値の選定によっては制御系が発散し、安定した制御
が行なえない問題があった。

（発明が解決しようとする問題点） 上述の如く、従来の制御装置は、マニピュレータの非線
形力や干渉力の影響を受けたり、あるいは動特性モデル
のモデル誤差などによって制御性能が劣化したり、ある
いはまた適応制御系での最適な適応ゲイン、初期推定値
の選定が困難であった。

そこで本発明は、マニピュレータの非線形力。

干渉力、動特性モデルのモデル誤差等も考慮に入れた適
応学習機能を持ち、常に安定かつ良好な制御性能を発揮
する多自由度マニピュレータの制御装置を提供すること
を目的としている。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 本発明に係る制御装置は、マニピュレータの動特性モデ
ルに現われる未知パラメータを推定して適応的非線形補
償を行なう機能と、その試行における最終値を記憶し、
この記憶値を次の試行での推定パラメータの初期値とし
て使用する学習機能とを備えている。

（作用） 一般に、制御すべきマニピュレータの動特性モデルを正
確に求めることは困難である。たとえば、負荷変動や経
年変化によってもその動特性モデルは変わる。

本発明の制御装置では、制御すべきマニピュレータの動
特性モデルに現われる未知パラメータあるいは変動パラ
メータをオンラインで推定し、その推定パラメータを用
いて非線形補償を行なう。

この適応動作によって制御しようとしているマニピュレ
ータの動特性モデルのモデル誤差、変動が打ち消される
。加えて、学習機能により過渡制御性能が向上する。

（実施例） 以下１本発明の実施例を図面の簡単な説明する。

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。

すなわち１図中２１は制御対象であるｎ自由度のマニピ
ュレータを示し、２２はその制御装置を示している。

マニピュレータ２１は、各自由度にアクチュエータを持
ち１次のような非線形微分方程式で表されるものである
。

（Ｘ１１−　ＸＭＮ　Ｘ２１　＋＋＋　Ｘ２ｎ　）Ｔで
あり、ＸＩはマニピュレータ２１の関節角ベクトル、ｘ
２は角速度ベクトルである。Ｍｌ、ｘ２は計１定可能な
ものであり、Ｕはマニピュレータ２１へ加えられるｎ×
１の入力ベクトルを示し、さらにθ、■はそれぞれｎｘ
ｎの零行列、単位行列を示している。また。

Ｊ　（ｘ）　、　　Ｆ　（ｘ）はそれぞれＨｘｎ、ｎＸ
１の行列で１次のように書き表されるものである。

二こで、ａｋ（１≦に≦ｐ）は物理的な意味を持った未
知パラメータを表し、この未知パラメータａ、は全でそ
の存在範囲が推定可能である。

１ａｋ１　　≦ａｍａｘ　　　（１５に≦ｐ）　　　　
　　　　＝−（４）Ｊｋ　　（Ｘ）、　　ＦＨ（ｘ）は
未知パラメータを含まないｎＸｎ、ｎＸｌのＸに関する
非線形行列を表し、このＪＨ（Ｘ）、Ｆｋ　（Ｘ）の構
造は既知で１次のような性質を持っている。

（ａ）各行列の全成分が区分的に連続な非線形関数であ
る。

（ｂ）　Ｉｙ、　　（ｘ）の全成分は任意のＸに対して
官界となり、そのｉ行ｊ列成分Ｊ’１＜’（ｘ）につい
てはその上下限がわかる。

Ｆｏｒ　　ｖｘ、　　ｊＪ、’　　（ｘ）ｔ　　≦ＦＪ
ＩＪ（１≦ｋ＜ＩＩｌ。

ｌ≦１．ｊ二〇）　　・・・（５） （ｅ）　Ｆｋ　　（Ｘ）の全成分Ｆ　’ｙ　　（ｘ　）
はＸが官界ならば官界となる。

一方、制御装置２２は、大きく別けて、モデル部２３と
、適応同定部２４と、慣性力演算部２５と、非線形力演
算部２６と、安定化器２７と、適応パラメータ記憶部２
８と、加算器２９とで構成されている。

前記モデル部２３は、制御系の設計者が決定した安定な
規範モデルを内蔵している。この規範モデルは次の式で
表されるものである。

・・・（６） ただし、（６）式において、　　Ｘ、　　”　（ＸＭＩ
　、　　ＸＭ２）　−（ＸＭＮ　”’　Ｘｘ＋ｎ　ＸＭ
２１　・”　ＸＭ２ｎ）であり、Ｕは制御系構成後の新
しいｎＸｌの入力ベクトルである。またｋＬ、に２は規
範モデルが安定になるように選ばれた定数である。この
制御装置では上記モデルの初期状態ＸＭ（０）をマニピ
ュレータ２１の初期状態ｘ（０）に一致させである。

前記適応同定部２４は、補償入力決定のために種々の係
数を決定するためのものである。すなわち、この適応同
定部２４は、角度センサ３０．角速度センサ３１．角加
速度センサ３２で検出されたマニピュレータ２１の角度
Ｘｌ、角速度ｘ２＋角加速度交２．減算器３３．３４に
よって検出された規範モデルとマニピュレータ２１との
各自由度の角度誤差信号、角速度誤差信号、前述した非
ｌ」 線形関数Ｊ１．（ｘ）、（１≦ｔ、　ｊｓｎ　、　１≦
ｋｃｍ　）　。

Ｆ　’ｙ　　（ｘ　）　（１＜ｉｃｎ、　１５に５ｐ）
、定数ｋｌ＋に２＋八力Ｕおよび後述する同定パラメー
タ記憶部２８より与えられた１回前の試行終了時の推定
パラメータ金Ｈ（Ｔｒ−＋）ｒ−＋　（ｒを今回の試行
回数、　Ｔｒ−＋をｒ−１回目の試行の終了時間とする
。）を今回の推定パラメータの初期値としたパラメータ
。

ａｋ（ｏ）、−合ｋ（Ｔｒ−＋）ｒ−＋　　　（１≦ｋ
＜ｐ　＞　　　−＝（７）を用いて次のような演算を行
なう。

すなわち、今１行列Ｐ、Ｑが次のような行列方程式を満
たす正定値対称行列であるとする。

ＰＡＭ　＋ＡＭ　Ｐ−−Ｑ　　　　　　　　　　　・・
・（８）Ｂ　　Ｐ−Ｄ　　　　　　　　　　　　　　・
・・（９）・・・（ｌＯ） である。また１行列りは伝達関数 Ｗ（ｓ）　＝Ｄ（ｓ［［−Ａ　　）　Ｂが強正実になル
ヨウニ選ばれている。

この時、以下の計算を行なう。

・・・（１１） 計者が決定する。）・・・（Ｉ３） ｅ　−ＸＭ　−Ｘ　　　　　　　　　　　　−（１４）
ｚ−Ａ　［Ｊ＋（ｘ）　　Ｘ２　　Ｆ＋（Ｘ）　。

＝ｉｍ　（Ｘ）　党−Ｆ（ｎ　　（ｘ）。

−Ｆｍ＋、（ｘ）　、　−−−−Ｆ　ｐ　　（ｘ）　］
　−（１５）前記慣性力演算部２５は、マニピュレータ
２１の慣性項を打ち消すだめの入力Ｕ、を演算するため
のものである。すなわち、この慣性力演算部２５は、前
記センサ３０，３１．３２で検出されたマニピュレータ
２１の関節角度Ｘｉ、角速度Ｘ　２　＋　角加速度交２
．前述した非線形行列１ｋ（ｘ）　、　（Ｌ＜ｋ＜ｍ）
　、および適応同定部２４から与えられた推定パラメー
タａ　ｋ（ｔ）ｒ（ｌ≦に≦ｌｌ１）を用いて次のよう
な演算を行なう。

ただし、　（１８）式において「は試行回数である。

前記非線形力演鼻部２６は、マニピュレータ２１の慣性
力以外の非線形力を打ち消すための入力ＬＩＦ　　を演
算するためのものである。すなわち。

この非線形力演鼻部２６は、前記センサ３０゜３１で検
出されたマニピュレータ２１の関節角度Ｘ　ｌ　ｒ角速
度Ｘ２．前述した非線形ベクトルＦｋ　（ｘ）（１５に
≦ｐ）および前記適応同定部２４から与えられた推定パ
ラメータ令、　（ｔ）ｒ（ｔ≦に≦ｐ）を用いて次のよ
うな演算を行なう。

ただし、　（１９）式においてｒは試行回数である。

前記安定化器２７は、マニピュレータ２１の安定化用入
力ｕ５　　を演算するためのものである。すなわち、こ
の安定化器２７は前記センサ３０゜３１．３２で得られ
たマニピュレータ２１の関節角度Ｘｌ、角速度Ｘ２＋　
角加速度Ｘ２および前記ｋｌ＋　　ｋ２＋　　λ、Ｕを
用いて次のようにしてＬ１２を算出する。

ｕｓ　婁λ　［Ｘ２　　＋に１　ＸＩ　　＋に２　　Ｘ
２　　＋Ｕ］・・・（２０） 前記適応パラメータ記憶部２８は、第「−１回目の試行
の最終時間Ｔｒ−＋での推定パラメータ１’　Ｈ（Ｔｒ
−＋）ｒ−＋を記憶しておき、第１回目の試行時に上記
全Ｈ（Ｔｒ−＋）ｒ−＋を金ｋ　（ｏ汗として適応同定
部２４へ与えるようにしている。

そして、前記入力ＬＩＪ　　、　　ＬＪＦ、　　１１３
は入力Ｕとともに加算器２９に導入され、この加算器２
９の出力かマニピュレータ２１に入力される。

このように、モデル部２３．適応同定部２４゜慣性力演
算部２５および非線形力演鼻部２６を設は適応的に非線
形補償を行なわせるとともに適応パラメータ記憶部２８
を設け、この適応パラメータ記憶部２８に前回の試行時
の最終推定パラメータを記憶させ、この記憶された推定
パラメータを今回の試行時に初期推定パラメータとして
適応同定部２４へ与えるようにしている。したがって。

適応的に非線形補償を行なわせたときに問題となる推定
パラメータの初期値を簡単に、かつ確実に選定できる。

そして、試行を繰り返すにしたがって最適な初期値が自
動的に選定されるので制御性能を向上させることができ
る。

［発明の効果コ 以上述べたように１本発明によれば、多自由度マニピュ
レータの動特性モデルのモデル誤差、動特性変化に対し
適応的に非線形補償が行なえ、しかも学習機能の付加に
よて試行の繰り返しに応じて制御性能が向上する制御装
置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る制御装置のブロック的
構成図、第２図から第４図は従来の制御装置の構成説明
図である。 ２１・・・多自由度マニピュレータ、２２・・・制御装
置。 ２３・・・モデル部、２４・・・適応同定部、２５・・
・慣性力演算部、２６・・・非線形力演鼻部、２７・・
・安定化器、２８・・・適応パラメータ記憶部、２９・
・・加算器。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第２図 第３図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 各自由度にアクチュエータを有する多自由度マニピュレ
   ータを制御する制御装置において、前記マニピュレータ
   の望ましい応答特性を持つ規範モデルを内蔵したモデル
   部と、前記マニピュレータと前記規範モデルとの内部状
   態の差、制御系に加えられた入力、上記マニピュレータ
   の各自由度の角度、角速度、角加速度、上記マニピュレ
   ータの非線形構造および同定すべき未知パラメータの初
   期推定値から上記マニピュレータの未知パラメータを同
   定する適応同定部と、この適応同定部から出力された同
   定パラメータ、前記マニピュレータの非線形構造および
   前記角度、角速度、角加速度から上記マニピュレータの
   慣性項を打消す入力を演算する慣性力演算部と、慣性力
   以外の非線形力を打消す入力を演算する非線形力演算部
   と、前記マニピュレータの線形特性前記規範モデルに合
   わせる入力を演算する安定化器と、この安定化器の出力
   、前記慣性力演算部の出力、前記非線形力演算部の出力
   および前記制御系に加えられた入力を加算して前記マニ
   ピュレータへ入力する手段と、各試行の最終時に得られ
   た未知パラメータの同定結果を記憶し、この記憶値を次
   の試行時に未知パラメータの初期推定値として前記適応
   同定器へ入力する同定パラメータ記憶部とを具備してな
   ることを特徴とする多自由度マニピュレータの制御装置
   。