优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法技术

技术编号:18669111 阅读:20 留言:0更新日期:2018-08-14 20:51
本发明专利技术公开了优化能量和操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法,能够进行能量与操作度的同时优化,并采用凸优化的方式获得使能量最优与操作度最大的控制量。具体方案为:建立单移动机械手运动学模型。针对单移动机械手运动学模型,建立优化目标和约束条件。优化目标为:使得单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小。约束条件为:采用分布式的领导者‑跟随者方式,在多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者,每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息,对多个单移动机械手的末端进行分布式编队。针对优化目标和约束条件求解得到单移动机械手的控制量,采用控制量对单移动机械手进行控制。

Distributed multi mobile manipulator cooperative transportation method with optimized energy and operation degree

The invention discloses a distributed multi-mobile manipulator cooperative handling method for optimizing energy and maneuverability, which can simultaneously optimize energy and maneuverability, and obtains a control quantity for maximizing energy optimum and maneuverability by convex optimization. The specific plan is: establish a single mobile manipulator kinematics model. Aiming at the kinematics model of single mobile manipulator, the optimization objective and constraint condition are established. The optimization objective is to minimize the sum of motion energy and joint motion energy of the mobile platform of a single mobile manipulator and subtract the maneuverability. The constraints are as follows: using the distributed leader-follower approach, one of the multiple single-mobile manipulators is selected as the virtual leader, and each single-mobile manipulator is distributed in formation at the end of the multiple single-mobile manipulators according to the information of the neighbor single-mobile manipulator. The control variables of the single mobile manipulator are obtained by solving the optimization objectives and constraints. The control variables are used to control the single mobile manipulator.

【技术实现步骤摘要】
优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法
本专利技术涉及多智能体控制
,具体涉及优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法。
技术介绍
在目前自动化工业、物流以及军用场合,固定机械手越来越无法满足大范围工作空间的需要,将固定机械手安装在移动平台上的移动机械手越来越受到各领域的广泛关注。移动机械手能够利用移动平台更大的活动范围以及机械手灵活的操作能力适应复杂多变的任务。然而,当遇到的任务更加复杂时,例如,搬运大体积大重量的物体、搭建空间站等,一个单移动机械手无法完成时,就需要多个移动机械手协同配合完成。由于移动机械手具有很强的冗余性,多个单移动机械手协同将会产生更多冗余的自由度,则为了实现一个相同的目标,会产生多种实现方式,如何设定指标,在无穷解中找出最优解成了一个研究难点。在实际的应用中,移动机械手的通讯范围以及通讯能力将会受到通讯设备的制约,无法实现整个系统共享状态信息。并且集中式将会给中心节点带来巨大的计算负担,鲁棒性较差,很容易因为一个节点的故障导致整个系统崩溃。因此分布化的系统具有通讯负担小、计算复杂度小、鲁棒性强等特点,常常在实际工程中使用。操作度是当前状态机械手能够到达任意位置或任意方向的能力一种度量。其能够表示当前状态的机械手的应用潜力,当机械手在运动学的奇异位形时,对应的雅克比矩阵将是不满秩的,常称为病态的(ill-conditioned)。在实际系统中,也希望能避免机械手奇异位形的出现,在奇异位形处,机械手想要到达一个期望的位置或方向,其关节角速度或角加速度将会无限大,从而损坏机械手。目前,对于固定机械手逆运动学的求解问题,可以采用凸优化的方式解决,采用凸优化的方法可以将系统能量以及机械手操作度指标引入目标方程,来寻找使能量最优与操作度最大的控制率。但是这种凸优化的求解方式对于分布式多移动机械手协同控制的应用较少。目前针对分布式多移动机械手的优化问题,分为三个层面,位置层面,速度层面,加速度层面,每个层面能够优化的指标不同,得到的控制量也不同。如何将各个层面的控制指标进行转化也是一个难点。因此对于分布式移动机械手的控制问题,如何进行能量与操作度的同时优化,并采用凸优化的方式进行优化求解,是亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术提供了优化能量和操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法,能够进行能量与操作度的同时优化,并采用凸优化的方式进行优化求解,从而获得使能量最优与操作度最大的控制量。本专利技术实施例提供了优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法,该方法针对由多个单移动机械手以及移动平台组成的多移动机械手系统进行协同搬运控制,搬运目标为待搬运物体,其中多移动机械手系统中,相邻单移动机械手之间可以进行通信,包括如下步骤:对单移动机械手的关节空间到任务空间的非线性映射求导,得到关节角度到单移动机械手的末端速度的线性映射,将单移动机械手的运动学模型与移动平台运动学模型结合,得到单移动机械手运动学模型。针对单移动机械手运动学模型,建立优化目标和约束条件。优化目标为:使得单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小。约束条件为:采用分布式的领导者-跟随者方式,在多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者,每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息,对多个单移动机械手的末端进行分布式编队。针对优化目标和约束条件求解得到单移动机械手的控制量,采用控制量对单移动机械手进行控制。进一步地,多移动机械手系统包括n个单移动机械手,单移动机械手在k维任务空间工作,且具有m个关节角;则第i个单移动机械手的运动学模型为:其中ui为第i个单移动机械手的末端速度,xi为第i个单移动机械手末端在k维任务空间的坐标,为k维实数空间。ωi为第i个单移动机械手关节角速度,为m维实数空间。θi为第i个单移动机械手m个关节的角度。r为移动平台在k维任务空间的坐标。Ji为第i个单移动机械手的雅克比矩阵,是关于θi函数。进一步地,优化目标和约束条件分别为:优化目标为:其中v为实际物理系统的单移动机械手的末端速度的范围;Ω为实际物理系统的单移动机械手的关节角速度的范围。ci1为第i个单移动机械手的关节运动能量的系数。ci2为第i个单移动机械手中移动平台运动能量的系数。ci3为第i个单移动机械手的操作度的系数。为k×m维实数空间。运算符Ik为k维单位矩阵。vec((JJT)-1)表示将(JJT)-1压缩成为列向量的形式。优化条件为:其中,Ni为第i个单移动机械手的邻居节点的集合。An为多移动机械手系统的邻接矩阵,为n×n维实数空间;其中对于第i个单移动机械手,若j∈Ni,则aij>0,若则aij=0。di为待搬运物体的形心到第i个单移动机械手末端抓取位置的偏移向量。dj为待搬运物体的形心到第j个单移动机械手末端抓取位置的偏移向量。xj为第j个单移动机械手末端在k维任务空间的坐标。进一步地,针对优化目标和约束条件求解得到单移动机械手的控制量,具体为:设计神经网络求解优化目标和约束条件,根据KKT条件获得单移动机械手的控制量。进一步地,神经网络的动力学形式为:其中λi为拉格朗日乘子;PΩ为对ωi的投影算子;Pv为对ui的投影算子;为对*求导。有益效果:1、本专利技术提供的方法能够在多移动机械手协同搬运系统中同时优化能量和操作度,目前已有的方式在操作度提高的同时会造成额外的能量消耗,本专利技术能够进行能量和操作度的权衡,实现提高操作度的同时降低系统能量消耗;由于机械手在任务过程中可能会出现奇异位形,在奇异位形处,机械手的运动空间受限且可能出现无限大的控制速度而损毁系统。本专利技术通过引入操作度优化,可以实现奇异位形的避免,提高机械手的响应能力。同时本专利技术可以采用凸优化的方式进行优化求解,从而获得使能量最优与操作度最大的控制量。2、本专利技术将实际的工程问题通过建模转化为一个优化问题来实现多移动机械手分布式协同搬运,将位置层面的编队与操作度优化转化到速度层面,在速度层面实现编队控制、系统能量优化、机械手操作度优化。本专利技术提出了一个神经网络实时求解该优化问题并证明该网络的收敛性。3、本专利技术在速度层面实现了多移动机械手末端编队。由于速度层面能够直接进行能量优化,优化问题解能够直接用于控制,可以将期望速度引入控制减小动态跟踪误差等优点,本专利技术将位置层面的编队进行了转化,使其能够在速度层面进行位置的协同。4、本专利技术为分布式结构,每个移动机械手仅需知道自己邻居节点的状态信息,不需要进行全局直接的信息交互,减少了系统通讯负担。每个移动机械手在本地进行计算控制,不需要集中式的中心节点进行整个系统的计算规划,降低了系统的计算负担,提高了系统实时响应能力。分布式结构相对集中式结构具有更强的抗毁性与鲁棒性。5、本专利技术设计循环神经网络在线求解优化问题。由于优化问题的解存在耦合与非线性项,且求解矩阵的逆的运算复杂度高,直接求解比较耗时,因此采用循环神经网络在线求解的方式。并证明设计的神经网络收敛到优化问题的解。附图说明图1为本专利技术实施例提供的优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法的流程图;图2(a)表示本专利技术实施例2中待待搬运物体队形中心与物体形心x轴对应的误差图;图2(b)表示本专利技术实施例2本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法,其特征在于,该方法针对由多个单移动机械手以及移动平台组成的多移动机械手系统进行协同搬运控制,搬运目标为待搬运物体,其中所述多移动机械手系统中,相邻单移动机械手之间可以进行通信,包括如下步骤:对所述单移动机械手的关节空间到任务空间的非线性映射求导,得到关节角度到单移动机械手的末端速度的线性映射,将单移动机械手的运动学模型与移动平台运动学模型结合,得到单移动机械手运动学模型;针对所述单移动机械手运动学模型,建立优化目标和约束条件;所述优化目标为:使得所述单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小;所述约束条件为:采用分布式的领导者‑跟随者方式,在所述多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者,每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息,对多个单移动机械手的末端进行分布式编队;针对所述优化目标和所述约束条件求解得到所述单移动机械手的控制量,采用所述控制量对所述单移动机械手进行控制。

【技术特征摘要】
1.优化能量与操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法,其特征在于,该方法针对由多个单移动机械手以及移动平台组成的多移动机械手系统进行协同搬运控制,搬运目标为待搬运物体,其中所述多移动机械手系统中,相邻单移动机械手之间可以进行通信,包括如下步骤:对所述单移动机械手的关节空间到任务空间的非线性映射求导,得到关节角度到单移动机械手的末端速度的线性映射,将单移动机械手的运动学模型与移动平台运动学模型结合,得到单移动机械手运动学模型;针对所述单移动机械手运动学模型,建立优化目标和约束条件;所述优化目标为:使得所述单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小;所述约束条件为:采用分布式的领导者-跟随者方式,在所述多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者,每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息,对多个单移动机械手的末端进行分布式编队;针对所述优化目标和所述约束条件求解得到所述单移动机械手的控制量,采用所述控制量对所述单移动机械手进行控制。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多移动机械手系统包括n个单移动机械手,所述单移动机械手在k维任务空间工作,且具有m个关节角;则第i个单移动机械手的运动学模型为:其中ui为所述第i个单移动机械手的末端速度,xi为第i个单移动机械手末端在k维任务空间的坐标,为k维实数空间;ωi为第i个单移动机械手关节角速度,为m维实数空间;θi为第i个单移动机械手m个关节的角度;r为移动平台在k...

【专利技术属性】
技术研发人员:方浩开昰雄陈杰吴楚罗明
申请(专利权)人:北京理工大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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