一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，该方法通过构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式，然后输入理想力至灵巧手求出灵巧手上对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差；随后基于PID控制器，加入DNN神经网络构建灵巧手手指末端操作器的力控制模型，并将力矩之差输入力控制模型求出第一力矩；接着计算灵巧手中关节变化导致的腱长度变化与末端操作器中执行器的自身变化速率之和；并根据灵巧手的关节力矩阵求得第二力矩；最后将计算得到的第一力矩和第二力矩传给构建的灵巧手动力学模型，得到灵巧手的实际输出力和关节角，实现对灵巧手的力位混合控制；本发明专利技术灵巧手控制系统的控制性能稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法
本专利技术属于机器人灵巧手的力位混合控制领域，尤其涉及一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法。
技术介绍
多指灵巧手的研制和开发，正日益受到各国机器人学者的关注和重视。鉴于它能实现较多的人手功能如细微操作等，与工业机器人手臂配合可扩大机器人的作业范围，改变了现有工业机器人单一的作业模式，所以有着广阔的应用前景。考虑到机器人灵巧手的动力学是非线性的，机器人操纵器在实际应用中面临各种不确定性，例如负载参数，内部摩擦和外部干扰等；所以人们考虑解决方案以实现对机器人操纵器的精确跟踪控制。现有技术中通过使用神经网络对此进行调节，传统的神经网络采用的是输入层、输出层和一个隐含层；输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果，但是这种结构对于复杂的函数则显得无能为力；而当灵巧手指在负载变化和扰动存在时，其系统参数是时变的，即为时变、复杂的非线性系统；现有中通过设计出固定参数的线性PID控制器往往难以得到最优的控制效果。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，该方法在原有的PID控制器上加入DNN神经网络，根据跟踪力误差及误差的变化率，在线调节以达到最优控制的目的，具体技术方案如下：一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，应用于机器人控制，所述方法包括步骤：构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式并输入理想力Fd至所述灵巧手，理想力Fd经过机器人雅克比矩阵，转换为对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差e(k)；基于PID控制器，加入DNN神经网络构建所述灵巧手手指末端操作器的力控制模型，并将e(k)作为所述力控制模型的输入，求出第一力矩τf；由公式计算灵巧手中关节变化导致的腱长度l变化与末端操作器中执行器的自身变化速率之和，并对公式求积分得到公式x＝RTq+Δl，其中，Δl表示所述灵巧手的弹性拉伸；令灵巧手中所有腱的刚度为kt，根据腱张力f与弹性拉伸Δl成比例，求得腱张力f表达公式为f＝ktΔl，并结合公式x＝RTq+Δl求得腱张力与位置之间的表达公式f＝kt(x-RTq)，并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τ＝Rf；构建灵巧手动力学模型将计算得到的τf和τ传给灵巧手动力学模型得到灵巧手的实际输出力和关节角，实现对灵巧手的力位混合控制。作为优选，所述公式中，是灵巧手指的关节角度矢量，角速度矢量以及角加速度矢量，M(q)∈Rn×n为灵巧手正定惯量矩阵；为离心力和科氏力矢量；τ∈Rn×1为关节输入力或者力矩矢量。作为优选，所述力控制模型包括网络输入层、隐含层和网络输出层；其中，网络输入层的输入为e(k)和隐含层的输入由公式表示，输出由公式表示，式中，表示隐含层的加权系数，f表示活化函数；网络输出层由公式表示，式中，表示网络输出层的加权系数，g(x)表示线性函数；作为优选，所述方法还包括步骤，将所述网络输出层得到的结果与预设定的理想值进行比较并更新参数。作为优选，所述网络输出层中包含参数kp、ki和kd，其中，本专利技术采用上述技术方案，具有以下有益效果：(1)本方法改善了原有PID下kp，ki，kd三个参数固定的情况，通过DNN网络来调节PID参数，实现了在线调整达到最优控制的目的。(2)本方法将DNN神经网络和PID控制相结合，不仅具有PID控制精度高的特点，还具备DNN网络对控制参数进行在线整定，能够更好地近似非线性对象的优势，使得控制模型具有更强的适应性。(3)采用DNN神经网络，改进了之前单层隐含层神经网络，训练效果差，适应能力差的缺点；DNN神经网络通过更多的神经元，直接增强模型的能力，能够更加准确地逼近理想值。附图说明图1为本专利技术所述基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法的流程图示意；图2为本专利技术所述基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法的控制框图；图3为本专利技术所述腱驱动灵巧手手指结构图示意。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。参阅图1，在本专利技术实施例中，提供了一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，应用于机器人控制，所述方法包括步骤：首先，构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式式中，是灵巧手指的关节角度矢量，角速度矢量以及角加速度矢量，M(q)∈Rn×n为灵巧手正定惯量矩阵；为离心力和科氏力矢量；τ∈Rn×1为关节输入力或者力矩矢量；并输入理想力Fd至所述灵巧手，理想力Fd经过机器人雅克比矩阵，转换为对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差e(k)；然后，基于PID控制器，加入DNN神经网络构建所述灵巧手手指末端操作器的力控制模型，并将e(k)作为力控制模型的输入，求出第一力矩τf；接着根据公式计算灵巧手中关节变化导致的腱长度l变化与末端操作器中执行器的自身变化速率之和，并对公式求积分得到公式x＝RTq+Δl，其中，Δl表示灵巧手的弹性拉伸；并令灵巧手中所有腱的刚度为kt，根据腱张力f与弹性拉伸Δl成比例，求得腱张力f表达公式为f＝ktΔl，并结合公式x＝RTq+Δl求得腱张力与位置之间的表达公式f＝kt(x-RTq)，并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τ＝Rf；最后构建灵巧手动力学模型将计算得到的τf和τ传给灵巧手动力学模型得到灵巧手的实际输出力和关节角，实现对灵巧手的力位混合控制。结合图3，图示为腱驱动灵巧手手指结构示意图，从中可知，通过腱绳t1和t2来调节灵巧手手指的运动和速度，实现操纵手指实现相应运动；具体的，当食指基关节上腱绳t1和t2的速度方向相反时，能实现基关节的弯曲、伸直；当t1和t2的绳端速度方向相反，且中关节上t3和t4的绳端速度方向也相反时，可以同时实现手指的侧摆和弯曲。参阅图2，在本专利技术实施例中，基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法包括力控制过程和位置控制过程，其中，力控制过程具体过程为：首先输入理想力Fd，经过机器人雅克比变换矩阵JT，转化为理想力矩τd，然后与手指动力学模型输出的实际力矩τe之差，从而得到力矩之差e(k)＝τd(k)-τ(k)，并作为力控制模型的输入，经过DNN网络预测训练得到kp,ki,kd；最后通过PID控制器的调节，得到输出第一力矩传给灵巧手动力学模型；位置控制的具体过程为：首先输入理想腱位置Xd，与实际腱位置Xf＝RTq之差，式中，RT代表腱空间转换矩阵，q代表关节位置；然后经过腱刚度系数kt相乘，得到腱张力f；最后通过腱映射矩阵R转化为关节力矩τ，即第二力矩，和力控制模型的力矩之和传给灵巧手动力学模型，实现对力和位置的混合控制。在具体实施例中，力控制模型包括网络输入层、隐含层和网络输出层；其中，网络输入层的输入为e(k)和隐含层的输入由公式表示，输出由公式表示，式中，表示隐含层的加权系数，f表示活化函数；网络输出层由公式表示，式中，表示网络输出层的加权系数，g(x)表示线性函数；并将网络输出层得到的结果与预设定的理想值进行比较并更新参数；优选的，在网络输出层中包含参数kp、ki和kd，其中，本专利技术采用上述技术方案，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，应用于机器人控制，其特征在于，所述方法包括步骤：构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式

【技术特征摘要】
1.一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法，应用于机器人控制，其特征在于，所述方法包括步骤：构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式并输入理想力Fd至所述灵巧手，理想力Fd经过机器人雅克比矩阵，转换为对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差e(k)；基于PID控制器，加入DNN神经网络构建所述灵巧手手指末端操作器的力控制模型，并将e(k)作为所述力控制模型的输入，求出第一力矩τf；由公式计算灵巧手中关节变化导致的腱长度l变化与末端操作器中执行器的自身变化速率之和，并对公式求积分得到公式x＝RTq+Δl，其中，Δl表示所述灵巧手的弹性拉伸；令灵巧手中所有腱的刚度为kt，根据腱张力f与弹性拉伸Δl成比例，求得腱张力f表达公式为f＝ktΔl，并结合公式x＝RTq+Δl求得腱张力与位置之间的表达公式f＝kt(x-RTq)，并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τ＝Rf；构建灵巧手动力学模型将计算得到的τf和τ传给灵巧手动力学模型得到灵巧手的实际输出力和关节角，实现对灵巧...

【专利技术属性】
技术研发人员：王刑波，葛胜，孟敏锐，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32