基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置制造方法及图纸

技术编号:19109917 阅读:87 留言:0更新日期:2018-10-09 23:52
本发明专利技术涉及一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置,其中方法包括设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述;基于机械臂关节角度位置描述结合动力学模型,得到力矩关于时间的连续函数;建立以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,并结合机械臂关节角度位置描述、力矩关于时间的连续函数以及摩擦力能耗求解目标函数的能量消耗;基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。与现有技术相比,本发明专利技术无需大量复杂的计算,具有较好的实时性、消耗能量最少。

Control method and device for energy optimal trajectory planning of robot arm based on model constraint

The invention relates to a model-constrained optimal trajectory planning control method and a device for manipulator energy, wherein the method includes setting initial conditions and calculating the position description of the time-dependent manipulator joints by cubic spline interpolation algorithm, and combining the angle position description of the manipulator joints with the dynamic model. A nonlinear constrained programming model with the objective of optimizing the energy consumption of the manipulator motion is established, and the energy consumption of the objective function is solved by combining the angle position description of the manipulator joint, the continuous function of the torque with respect to time and the friction energy consumption. In the nonlinear constrained programming model, the sequential quadratic programming algorithm is used to iteratively solve the minimum trajectory of the Energy-optimal trajectory planning, and the optimal trajectory of the manipulator is obtained. Compared with the prior art, the invention does not need a large number of complicated calculations, has better real-time performance and consumes least energy.

【技术实现步骤摘要】
基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置
本专利技术涉及一种机械臂控制技术,尤其是涉及一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置。
技术介绍
随着工业机器人的发展,其生产技术逐步提高,成本也相对降低,这让像“人”一样的仿生机器人(例如机械臂)进入人们生活中的门槛越来越低。人们对未来智能化机器人充满期待,不仅期待机器人可以与人类互动,越来越像人类手臂的外观,而且希望体积越来越小,性能越来越好功能。但通常的电机额定扭矩有限,尽管有三倍的瞬间扭矩过载能力,仍不能充分发挥电机的性能,而且对电机也有很大的损耗。随着伺服电机技术的发展,促使使用越来越小体积的电机,从而达到机器人关节小的目的,电机扭矩随着转速的增加而降低,充分发挥电机性能提高机械臂运动速度、降低能量消耗等方面成为学者们研究的热点。在实际应用中,能量最优是一个非常重要的性能指标,因为,以能量为优化目标不仅能够规划出一条光滑的轨迹,而且还能提高轨迹跟踪的精度,同时还能减少机器人执行器和操作臂上的应力,能够使有限性能关节的机器人发挥其更大的作用,在能源紧张或者有限的情况下节省能量(例如太空中机器人以及潜海勘探机器人等)。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法,包括:设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述;基于机械臂关节角度位置描述结合动力学模型,得到力矩关于时间的连续函数;建立以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,并结合机械臂关节角度位置描述、力矩关于时间的连续函数以及摩擦力能耗求解目标函数的能量消耗;基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。所述设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述,包括:获取机械臂运动轨迹的关键参数变量;设计离散网格并将离散的点通过三次样条插值算法获取关节连续的运动轨迹;对运动轨迹进行微分分别得到速度、加速度、加速度变化率的描述。所述动力学模型为:其中:τ为关节力矩,M(θ)为n*n的正定对称矩阵,为n*1的离心力和科式力矢量,为关节角加速度,为关节角速度,g(θ)为n*1的重力矢量,θ为关节角度,n为机械臂关节个数。所述非线性约束规划模型的目标函数为:其中:E为约束模型的总能耗,Pdynamics,j为关节j的关节力矩所消耗的功率,Pfriction,j为关节速度和力矩的乘积,n为机械臂关节数。所述基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹,具体为:基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,通过输入运动轨迹的起点、途径点和终点位置,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制装置,包括:运动轨迹求解模块,用于设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述;力矩-时间函数求解模块,与运动轨迹求解模块连接,用于基于机械臂关节角度位置描述结合动力学模型,得到力矩关于时间的连续函数;目标函数求解模块,分别与运动轨迹求解模块和力矩-时间函数求解模块连接,用于建立以机械臂运动能耗为优化目标的目标函数,并结合机械臂关节角度位置描述、力矩关于时间的连续函数以及摩擦力能耗求解目标函数的能量消耗;非线性规划算法的规划求解模块,与目标函数求解模块连接,用于基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。所述运动轨迹求解模块包括用于获取机械臂运动轨迹的关键参数变量的第一单元;用于设计离散网格并将离散的点通过三次样条插值算法获取关节连续的运动轨迹的第二单元,与第一单元连接;用于对运动轨迹进行微分分别得到速度、加速度、加速度变化率的描述的第三单元,与第二单元连接。所述动力学模型为:其中:τ为关节力矩,M(θ)为n*n的正定对称矩阵,为n*1的离心力和科式力矢量,为关节角加速度,为关节角速度,g(θ)为n*1的重力矢量,θ为关节角度,n为机械臂关节个数。所述非线性约束规划模型的目标函数为:其中:E为约束模型的总能耗,Pdynamics,j为关节j的关节力矩所消耗的功率,Pfriction,j为关节速度和力矩的乘积,n为机械臂关节数。所述非线性规划算法的规划求解模块具体用于基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,通过输入运动轨迹的起点、途径点和终点位置,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:1)所涉及的能量最优轨迹规划算法简单,无需大量复杂的计算,具有较好的实时性、消耗能量最少。2)通过设计连散网格可以将离散的运动轨迹拟合成比较精确的连续函数,能够更加有效的研究机械臂的运动轨迹;3)本专利技术充分发挥伺服关节电机的性能,为机器人关节体积设计越来越小,性能越来越好功能提供方法。4)本专利技术能够充分水平多关节机械臂电机性能,具有较强的鲁棒性,提高机器人的工作效率和使用寿命;。附图说明图1为方法的流程示意图;图2为本专利技术的控制流程示意图;图3为三次样条曲线获取运动轨迹示意图;图4(a)为无摩擦力时机械臂的运动轨迹示意图;图4(b)为无摩擦力时机械臂的运动状态示意图;图5(a)为有摩擦力时机械臂的运动轨迹示意图;图5(b)为有摩擦力时机械臂的运动状态示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。本专利技术提出基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置,以机械臂关节力矩所消耗的能量与摩擦力的能耗总和为能量优化目标的非线性约束规划问题,以达到充分发挥有限性能伺服关节的机械臂作用。并设计离散网格对各个关节角度位移进行描述,进而再利用微分和动力学模型分别获取相关参数。如图1和图2所示,本专利技术提供一种基于模型约束的能量最优轨迹规划控制方法,包括以下步骤:1)为充分发挥有限性能伺服电机关节机械臂作用,将机械臂关节摩擦力的能耗和力矩所消耗的能量总和作为能量优化目标,定义能量消耗最优控制的目标函数为:2)3)其中:E为约束模型的总能耗,Pdynamics,j为关节j的关节力矩所消耗的功率,Pfriction,j为关节速度和力矩的乘积,n为机械臂关节数。4)获取机械臂运动轨迹的关键参数变量,设计离散网格将离散的点通过三次样条插值算法获取关节连续的运动轨迹。如图3所示,定义轨迹运行时间为tn,假设该时间被平均分为n段t1,t2,...,tn,其中di=ti+1-ti=1/(n-1),t1=0,则取θ1,θ2,...,θn为关节空间中的关键点,选取网格点上的n个变量θj(t=t1),θj(t=t2),...,θj(t=tn)为第j关节变本文档来自技高网...
基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法及装置

【技术保护点】
1.一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,包括:设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述;基于机械臂关节角度位置描述结合动力学模型,得到力矩关于时间的连续函数;建立以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,并结合机械臂关节角度位置描述、力矩关于时间的连续函数以及摩擦力能耗求解目标函数的能量消耗;基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,包括:设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述;基于机械臂关节角度位置描述结合动力学模型,得到力矩关于时间的连续函数;建立以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,并结合机械臂关节角度位置描述、力矩关于时间的连续函数以及摩擦力能耗求解目标函数的能量消耗;基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。2.根据权利要求1所述的一种基于模型约束的能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,所述设置初始条件并通过三次样条插值算法计算得到关于时间的机械臂关节角度位置描述,包括:获取机械臂运动轨迹的关键参数变量;设计离散网格并将离散的点通过三次样条插值算法获取关节连续的运动轨迹;对运动轨迹进行微分分别得到速度、加速度、加速度变化率的描述。3.根据权利要求1所述的一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,所述动力学模型为:其中:τ为关节力矩,M(θ)为n*n的正定对称矩阵,为n*1的离心力和科式力矢量,为关节角加速度,为关节角速度,g(θ)为n*1的重力矢量,θ为关节角度,n为机械臂关节个数。4.根据权利要求1所述的一种基于模型约束的能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,所述非线性约束规划模型的目标函数为:其中:E为约束模型的总能耗,Pdynamics,j为关节j的关节力矩所消耗的功率,Pfriction,j为关节速度和力矩的乘积,n为机械臂关节个数。5.根据权利要求1所述的一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制方法,其特征在于,所述基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹,具体为:基于以机械臂运动能耗为优化目标的非线性约束规划模型,通过输入运动轨迹的起点、途径点和终点位置,采用序列二次规划算法迭代求解能量最优的轨迹规划的最小值,获得机械臂最优轨迹。6.一种基于模型约束的机械臂能量最优轨迹规划控制装置,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:安康方厚招王丽慧周华徐颖
申请(专利权)人:上海师范大学
类型:发明
国别省市:上海,31

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