一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置。整个系统采用模型未知的冗余度机械臂的自适应雅可比矩阵来协助计算。通过对雅可比矩阵进行自适应估计；确定接收期望信息的冗余度机械臂；获取冗余度机械臂的相关信息；根据相关信息构建自适应雅可比矩阵等式；根据标准二次规划方法确定冗余度机械臂的控制信号；根据控制信号来控制冗余度机械臂。本方法一方面克服了因机械臂模型不确定性对生产带来的影响，提高了工作精度。另一方面躲避了机械臂的各种物理约束，有效地扩大了冗余度机械臂可操作性优化运动规划的应用空间。利用机械臂间进行有限通信的分布式设计，也在很大程度上减少了系统的计算负担。

【技术实现步骤摘要】
一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置
本专利技术涉及机械臂控制
，具体涉及一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置。
技术介绍
机械臂广泛地应用于工业制造、医疗手术、3D打印等国民经济生产的各领域中，它们为人们的生活和工作带来了极大便利，与此同时，在实际应用中，人们对机械臂的灵活性、精准性和可靠性也提出了更高的要求。具体来说，冗余度机械臂拥有比任务空间所需最少自由度更多的自由度，该机械臂在无故障时具有良好的灵活性，因此可以比较轻松地完成复杂的子任务。然而如果当机械臂的可操作性非常小时，其在特定方向的运动将显著受限，从而会导致任务完成的失败。此外，机械臂在工作中也会由于关节磨损、负重压力变化和零件松弛等因素引起机械臂运动学参数的变化，从而导致机械臂的实际值与标称值出现差异进而影响工作精度。因此如何对受影响机械臂的雅可比矩阵进行重新估计以及如何提高冗余度机械臂的可操作性已成为提高当前工业生产精准性和稳定性的进阶课题。在医疗手术、汽车装配和产品包装等应用领域中，通常需要对多个冗余度机械臂组成的多冗余度机械臂系统进行协同控制。此外，随着工业生产逐具规模化，在更广阔的操作环境中对机械臂进行协同控制必然成为一种趋势。然而对于多冗余度机械臂系统而言，由于系统中各个冗余度机械臂之间受间隔距离、通信负载以及计算负载的限制，通常不具有全局通信的能力。而在大规模工作环境中，倘若采用了全局通信的通信拓扑结构，该系统可能会因为冗余度机械臂数量较多造成通信负载过大从而致使通信系统崩溃，最终导致整个冗余度机械臂系统协同任务的失败。而采用分布式通信拓扑结构的冗余度机械臂只需与其临近冗余度机械臂进行通信，即使出现某些代理通信失败，整个多冗余度机械臂系统也能正常工作。
技术实现思路
本专利技术提出一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，旨在解决在通信受限的情况下实现模型未知的多冗余度机械臂的分布式协同运动控制，并使系统内所有冗余度机械臂的可操作性均达到最优化。本专利技术实施例第一方面提供了一种雅可比矩阵的自适应估计方法；所述雅可比矩阵的自适应估计方法包括：获取所述模型未知的多冗余度机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息；对雅可比矩阵进行自适应估计。所述自适应雅可比矩阵迭代等式为：其中，为机械臂的自适应雅可比矩阵；为的时间导数；r(t)为冗余度机械臂末端执行器的位置；为r(t)的时间导数；为的时间导数；为冗余度机械臂的关节速度向量；为的时间导数；为的伪逆；ρ1＞0和ρ2＞0为控制算法收敛速度的设计参数。本专利技术实施例第二方面提供了一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法，所述多冗余度机械臂系统包括两个或两个以上的冗余度机械臂，所述两个或两个以上的冗余度机械臂在通信拓扑图中连通；所述控制方法包括：确定所述两个或两个以上的冗余度机械臂中任意一个或多个冗余度机械臂为接收期望信息的冗余度机械臂；获取所述接收期望信息的冗余度机械臂的位置信息和关节速度信息；获取与所述接收期望信息的冗余度机械臂临近的冗余度机械臂的位置信息和关节速度信息，所述临近冗余度机械臂与接收期望信息的冗余度机械臂在通信拓扑图中相邻连接；获取所述接收期望信息的冗余度机械臂的参考点轨迹信息，所述参考点轨迹信息由预设的目标参考点和所述目标参考点的期望轨迹确定；根据所述位置信息、关节速度信息、参考点轨迹信息和机械臂的自适应雅可比矩阵，按照预设的规则构建所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的自适应雅可比矩阵等式；在所述自适应雅可比矩阵等式的约束下，根据二次型优化和标准二次规划方法确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的控制信号；根据所述控制信号控制所述接收期望信息的冗余度机械臂，实现多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制。本专利技术实施例第三方面提供了一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制装置，所述多冗余度机械臂系统包括两个或两个以上的冗余度机械臂，所述多冗余度机械臂系统内的冗余度机械臂在通信拓扑图中连通；所述控制装置包括：冗余度机械臂信息获取模块，用于获取所述模型未知的冗余度机械臂的位置、速度、加速度信息和关节位置、关节速度、关节加速度信息；自适应雅可比矩阵构建模块，用于根据所述速度信息、加速度信息、关节速度和关节加速度信息对雅可比矩阵进行自适应估计；接收期望信息的冗余度机械臂确定模块，用于确定所述两个或两个以上的冗佘度机械臂中任意一个或多个冗余度机械臂为接收期望信息的冗余度机械臂；临近冗余度机械臂信息获取模块，用于获取与所述接收期望信息的冗余度机械臂临近的冗余度机械臂的位置信息和关节速度信息。所述临近冗余度机械臂与所述接收期望信息的冗余度机械臂在通信拓扑图中相邻连接；参考点轨迹信息获取模块，用于获取所述接收期望信息的冗余度机械臂的参考点轨迹信息。所述参考点轨迹信息由预设的目标参考点和所述目标参考点的期望轨迹确定；等式构建模块，用于根据所述位置信息、关节速度信息和参考点轨迹信息，按照预设的规则构建所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的自适应雅可比矩阵等式；控制信号确定模块，在所述自适应雅可比矩阵等式的约束下，根据二次型优化和标准二次规划方法确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的控制信号；机械臂控制模块，用于根据所述控制信号控制所述接收期望信息的冗余度机械臂，实现多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制。利用本专利技术实施例提出的一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法，接收期望信息的冗余度机械臂只需与较少数量的临近冗余度机械臂进行通信，因而大大减小了整个多冗余度机械臂系统的通信负载和计算负担，从而在通信受限的情况下实现模型未知的多冗余度机械臂分布式协同运动控制，并使系统内所有冗余度机械臂的可操作性均达到最优化。附图说明图1为本专利技术实施例中一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法的一个实施例的流程图；图2为图1中步骤105的一个实施例的具体流程图；图3为图2中步骤1052的一个实施例的具体流程图；图4为图1中步骤106的一个实施例的具体流程图；图5为本专利技术实施例中一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制装置一个实施例的结构图；具体实施方式本专利技术提出一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，旨在解决在通信受限的情况下实现模型未知的多冗余度机械臂的分布式协同运动控制，并使系统内所有冗佘度机械臂的可操作性均达到最优化。在整个多冗余度机械臂系统协同控制的过程中，我们均使用机械臂的自适应雅可比矩阵来协助完成多冗余度机械臂系统的协同控制任务。所述雅可比矩阵的自适应估计方法包括：获取所述模型未知的多冗余度机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息；对雅可比矩阵进行自适应估计。所述自适应雅可比矩阵迭代等式为：其中，为机械臂的自适应雅可比矩阵；为的时间导数；r(t)为冗余度机械臂末端执行器的位置和方向向量；为r(t)的时间导数；为的时间导数；为冗余度机械臂的关节速度向量；为的时间导数；为的伪逆；ρ1＞0和ρ2＞0为控制算法收敛速度的设计参数。根据上述对雅可比矩阵的自适应估计，下面将结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，根据所述模型未知的机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息对所述雅可比矩阵进行自适应估计；所述雅可比矩阵的自适应估计方法包括：获取所述模型未知的机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息；对雅可比矩阵进行自适应估计；所述自适应雅可比矩阵迭代等式为：

【技术特征摘要】
1.一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，根据所述模型未知的机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息对所述雅可比矩阵进行自适应估计；所述雅可比矩阵的自适应估计方法包括：获取所述模型未知的机械臂的速度信息、加速度信息、关节速度信息和关节加速度信息；对雅可比矩阵进行自适应估计；所述自适应雅可比矩阵迭代等式为：其中，为机械臂的自适应雅可比矩阵；为的时间导数；r(t)为冗余度机械臂末端执行器的位置；为r(t)的时间导数；为的时间导数；为冗余度机械臂的关节速度向量；为的时间导数；为的伪逆；ρ1＞0和ρ2＞0为控制算法收敛速度的设计参数。2.根据权利要求1所述的一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，所述多冗余度机械臂系统至少包括两个或两个以上的冗余度机械臂，所述多冗余度机械臂系统内的冗余度机械臂在通信拓扑图中连通；所述控制方法包括如下步骤：确定所述两个或两个以上的冗余度机械臂中任意一个或多个冗余度机械臂为接收期望信息的冗余度机械臂；获取所述接收期望信息的冗余度机械臂的位置信息和关节速度信息；获取与所述接收期望信息的冗余度机械臂临近的冗余度机械臂的位置信息和关节速度信息，所述临近冗余度机械臂与所述接收期望信息的冗余度机械臂在通信拓扑图中相邻连接；获取所述接收期望信息的冗余度机械臂的参考点轨迹信息，所述参考点轨迹信息由预设的目标参考点和所述目标参考点的期望轨迹确定；根据所述接收期望信息的冗余度机械臂的位置信息、关节速度信息、参考点轨迹信息和机械臂的自适应雅可比矩阵，按照预设的规则构建所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的自适应雅可比矩阵等式；在所述自适应雅可比矩阵等式的约束下，根据二次型优化和标准二次规划方法确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的控制信号；根据所述控制信号控制接收期望信息的冗余度机械臂，实现多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制。3.根据权利要求2所述的一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的自适应雅可比矩阵等式构建步骤为：构建所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的权重矩阵；所述权重矩阵中的各个元素分别对应所述接收期望信息的冗余度机械臂与所述多冗余度机械臂系统中各个机械臂之间的第一连通权值；根据所述参考点轨迹信息的获取状态确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的第二连通权值；根据所述位置信息、速度信息、参考点轨迹信息、权重矩阵和第二连通权值构建所述接收期望信息的冗余度机械臂对应的自适应雅可比矩阵等式。4.根据权利要求3所述的一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，所述第一连通权值通过以下步骤确定：将所述接收期望信息的冗余度机械臂与其自身之间的第一连通权值设置为1；将所述接收期望信息的冗余度机械臂与所述临近冗余度机械臂之间的第一连通权值设置为1；将所述接收期望信息的冗余度机械臂与所述多冗余度机械臂系统中既非自身又非相邻的机械臂之间的第一连通权值设置为0；根据所述参考点轨迹信息的获取状态确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的第二连通权值具体包括：判断所述接收期望信息的冗余度机械臂是否获取到所述参考点轨迹信息；若所述接收期望信息的冗余度机械臂获取到所述参考点轨迹信息，则将所述第二连通权值设置为1；若所述接收期望信息的冗余度机械臂未获取到所述参考点轨迹信息，则将所述第二连通权值设置为0；所述自适应雅可比矩阵的通用表达式为：其中，表示与接收期望信息的冗余度机械臂i之间的第一连通权值为1的冗余度机械臂的编号；Dij表示接收期望信息的冗余度机械臂i的权重矩阵，所述权重矩阵中的各个元素为接收期望信息的冗余度机械臂i与冗余度机械臂j之间的第一连通权值；为接收期望信息的冗余度机械臂i的自适应雅可比矩阵；为接收期望信息的冗余度机械臂i的关节速度向量；κi表示接收期望信息的冗余度机械臂i的第二连通权值；xi＝ri-rcp为所述位置信息，ri为接收期望信息的冗余度机械臂i的末端执行器位置，rcp为预设的接收期望信息的冗余度机械臂i的末端执行器相对于所述目标参考点的距离向量；rd为所述目标参考点的期望位置；为所述目标参考点的期望速度；p＞0为控制算法收敛速度的设计参数，其值越大则代表收敛速度越快。5.根据权利要求1至4中任一项所述的协同控制方法，其特征在于，根据所述机械臂的自适应雅可比矩阵和所述自适应雅可比矩阵等式约束，利用二次型优化和标准二次规划方法确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的控制信号具体包括：设置最优化性能指标为冗余度机械臂的可操作性，通过对雅可比矩阵进行自适应估计并根据所述自适应雅可比矩阵等式的约束确定二次型优化结果；将所述二次型优化结果转换为标准二次规划；对所述标准二次规划进行求解，得到求解结果；根据所述求解结果确定所述接收期望信息的冗余度机械臂的控制信号。6.根据权利要求5所述的一种多冗余度机械臂自适应可操纵性最优化的分布式协同控制方法与装置，其特征在于，所述优化方案可以制定为：对雅可比矩阵进行自适应估计，在第一约束条件下使得第一式子最小化；对雅可比矩阵进行自适应估计；所述第一约束条件包括：自适应雅可比矩阵等式约束条件所述第一式子为其中M表示冗余度机械臂的可操作度；为M的时间导数，通过最大化可使M沿其数值增加的方向快速地增大；为机械臂的关节速度范数，用以调节系统运动能量的消耗；det(·)表示求一个方阵的行列式；上标T表示矩阵或向量的转置；q为冗余度机械臂的关节向量；qk为冗余度机械臂的第k个关节；为qk的时间导数；vec(·)为矩阵向量化操作；Dk为的简写；值得注意的是，现有的可操作性最优化方案都不可避免地涉及雅可比矩阵的求逆运算；当冗余度机械臂接近奇异但还未出现奇异时...

【专利技术属性】
技术研发人员：金龙，张嘉政，李红信，张继良，刘梅，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62