本发明专利技术公开了一种多关节机械臂智能控制方法、装置及系统。其中，多关节机械臂智能控制方法包括：接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量；基于所述机械臂末端的速度矢量，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测；基于多关节机械臂的运动约束和轨迹预测的结果，确定最优规划解；根据所述最优规划解，确定各个节臂的油缸驱动量；根据所述油缸驱动量及执行机构的比例特性，确定驱动电流，所述驱动电流用于驱动多关节臂架及转塔的回转。本发明专利技术可以进一步提高多关节机械臂的控制精度，很好的确保臂架的平稳运动，并且降低操控的复杂度。
【技术实现步骤摘要】
多关节机械臂智能控制方法、装置及系统
本专利技术涉及工程机械领域，特别涉及一种多关节机械臂智能控制方法、装置及系统。
技术介绍
多关节超长臂架属于非线性耦合系统，随着臂架长度的增长及关节的增多，其操控难度逐步加大，很难进行精确控制。如何降低多关节超长臂架劳动强度及操控复杂度，成为本领域技术人员亟需解决的控制难题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种多关节机械臂智能控制方法、装置及系统，以进一步提高多关节机械臂的控制精度，降低操控的复杂度。第一方面，本专利技术公开了一种多关节机械臂智能控制方法，包括如下步骤:步骤S11，接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量；步骤S12，基于所述机械臂末端的速度矢量和当前机械臂的状态，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测；若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果；步骤S13，基于多关节机械臂的运动约束和轨迹预测的结果，确定最优规划解；步骤S14，根据所述最优规划解，确定各个节臂的油缸驱动量；步骤S51，根据所述油缸驱动量及执行机构的比例特性，确定驱动电流，所述驱动电流用于驱动多关节臂架及转塔的回转。进一步地，上述多关节机械臂智能控制方法中，所述步骤S13中，所述运动约束为液压系统流量极值约束，所述最优规划解为系统流量代价最小的规划解。进一步地，上述多关节机械臂智能控制方法中，在步骤S15后，还包括步骤S16，检测被驱动后的多关节臂架的状态参数，并将所述多关节臂架的状态参数反馈至步骤S12，所述轨迹预测的结果根据输入的机械臂末端的速度矢量和多关节臂架的状态参数共同确定。进一步地，上述多关节机械臂智能控制方法中，所述步骤S16还包括如下子步骤:对获取的所述多关节臂架的状态参数进行信号滤波以及形变补偿，并将获取的结果反馈至所述步骤S12。本专利技术多关节机械臂智能控制方法工作原理如下:基于输出至控制器的机械臂末端速度和各关节臂的当前姿态进行臂架的轨迹预测。基于预测结果和约束，确定最优规划解，进而，确定各个关节臂的驱动量AL;最后，根据驱动量AL与电流i比例特性，精确确定驱动臂架所需的电流，进而实现多关节机械臂的高精度控制。并且，由于在进行轨迹预测的时候，若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果。因此，这种基于运动趋势的预测，在小振幅运动情况下可以确保臂架的运动状态不发生突变，即，可以很好的确保臂架的平稳运动。此外，对于本专利技术而言，操控者只需要通过速度输入装置输入机械臂末端的速度，该速度为操控者对臂架末端的控制意愿，即可通过完成上述各个步骤而实现对臂架动作的控制，因此，简单易行，极大地降低了操控的复杂度。第二方面，本专利技术还公开了一种多关节机械臂智能控制装置，包括:速度矢量接收单元、轨迹预测单元、最优规划解确定单元、油缸驱动量计算单元以及驱动电流计算单元。其中，速度矢量接收单元用于接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量；轨迹预测单元用于基于所述机械臂末端的速度矢量和当前机械臂的状态，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测，若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果；最优规划解确定单元用于基于多关节机械臂的运动约束和轨迹预测的结果，确定最优规划解；油缸驱动量计算单元用于根据所述最优规划解，确定各个节臂的油缸驱动量；驱动电流计算单元用于根据所述油缸驱动量及执行机构的比例特性，确定驱动电流，所述驱动电流用于驱动多关节臂架及转塔的回转。进一步地，上述多关节机械臂智能控制装置中，所述最优规划解确定单元中，所述运动约束为液压系统流量极值约束，所述最优规划解为系统流量代价最小的规划解。进一步地,上述多关节机械臂智能控制装置中还包括反馈单元,该反馈单元用于检测被驱动后的多关节臂架的状态参数，并将所述多关节臂架的状态参数反馈至所述轨迹预测单元，所述轨迹预测单元进一步根据输入的机械臂末端的速度矢量和所述多关节臂架的状态参数共同确定预测结果。进一步地，上述多关节机械臂智能控制装置的所述反馈单元还包括信号滤波及形变补偿子单元，用于对获取的所述多关节臂架的状态参数进行信号滤波以及形变补偿。本专利技术多关节机械臂智能控制装置工作原理如下:基于输出至控制器的机械臂末端速度和各关节臂的当前姿态进行臂架的轨迹预测。基于预测结果和约束，确定最优规划解，进而，确定各个关节臂的驱动量AL;最后，根据驱动量AL与电流i比例特性，精确确定驱动臂架所需的电流，进而实现多关节机械臂的高精度控制。并且，由于在进行轨迹预测的时候，若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果。因此，这种基于运动趋势的预测，在小振幅运动情况下可以确保臂架的运动状态不发生突变，即，可以很好的确保臂架的平稳运动。此外，对于本专利技术而言，操控者只需要通过速度输入装置输入机械臂末端的速度，该速度为操控者对臂架末端的控制意愿，即可通过完成上述各个步骤而实现对臂架动作的控制，因此，简单易行，极大地降低了操控的复杂度。第三方面，本专利技术还公开了一种多关节机械臂智能控制系统，包括上述的多关节机械臂智能控制装置，以及与所述多关节机械臂智能控制装置相配合的操控器，所述操控器用于输入所述机械臂末端的速度矢量。进一步地，上述多关节机械臂智能控制系统中，所述操控器为万向手柄。由于多关节机械臂智能控制系统包括上述的多关节机械臂智能控制装置，因此，多关节机械臂智能控制系统也具有多关节机械臂智能控制装置的技术效果。由于多关节机械臂智能控制装置的结构和效果已经做了说明，因此，本专利技术在此不再赘述。【附图说明】构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中:图1为本专利技术多关节机械臂智能控制方法第二实施例的步骤流程图；图2为本专利技术多关节机械臂智能控制装置实施例的结构框图；图3为本专利技术多关节机械臂智能控制装置优选实施例的结构框图；图4为本专利技术多关节机械臂智能控制系统实施例的结构框图。【具体实施方式】需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。本专利技术多关节机械臂智能控制方法第一实施例包括如下六个步骤:步骤S11，接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量。对于泵车而言，臂架末端是指最后一节臂架的末端，即泵车的输送软管端。操控器可以采用带万向手柄的操控器，该操控器的输入直接反映操控者对臂架末端的控制意愿，即，希望臂架末端达到的速度大小和方向。步骤S12，基于机械臂末端的速度矢量和当前臂架的状态，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测；若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果。这里，“突变”的含义是臂架动作的不连贯，或者说，臂架动作“反复”，突然从一个状态跨越到另一个状态，而不是渐进的的变化。当前臂架的状态，主要是指各个关节臂的角度参数。轨迹预测依据的主要是臂架末端在下一时刻要达到的速度V以及当前时刻的状态，或者称臂架的姿态Θ。根据速度V和姿态Θ进行轨迹预测，获取轨迹预测的结果，对于本领域的技术人员来说是习知的，有很多方法，不同方法实现的代价不同。本专利技术的核心不在于本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种多关节机械臂智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S11，接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量；步骤S12，基于所述机械臂末端的速度矢量和当前机械臂的状态，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测；若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果；步骤S13，基于多关节机械臂的运动约束和轨迹预测的结果，确定最优规划解；步骤S14，根据所述最优规划解，确定各个节臂的油缸驱动量；步骤S15，根据所述油缸驱动量及执行机构的比例特性，确定驱动电流，所述驱动电流用于驱动多关节臂架及转塔的回转。
【技术特征摘要】
1.一种多关节机械臂智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤S11，接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量； 步骤S12，基于所述机械臂末端的速度矢量和当前机械臂的状态，对多关节机械臂的各个节臂进行轨迹预测；若预测所得的下一时刻的运动轨迹相对于当前时刻发生突变，则放弃该轨迹预测的结果； 步骤S13，基于多关节机械臂的运动约束和轨迹预测的结果，确定最优规划解； 步骤S14，根据所述最优规划解，确定各个节臂的油缸驱动量； 步骤S15，根据所述油缸驱动量及执行机构的比例特性，确定驱动电流，所述驱动电流用于驱动多关节臂架及转塔的回转。2.根据权利要求1所述的多关节机械臂智能控制方法，其特征在于， 所述步骤S13中，所述运动约束为液压系统流量极值约束，所述最优规划解为系统流量代价最小的规划解。3.根据权利要2所述的多关节机械臂智能控制方法，其特征在于，在步骤S15后，还包括: 步骤S16，检测被驱动后的多关节臂架的状态参数，并将所述多关节臂架的状态参数反馈至步骤S12，所述轨迹预测的结果根据输入的机械臂末端的速度矢量和多关节臂架的状态参数共同确定。4.根据权利要3所述的多关节机械臂智能控制方法，其特征在于， 所述步骤S16还包括如下子步骤: 对获取的所述多关节臂架的状态参数进行信号滤波以及形变补偿，并将获取的结果反馈至所述步骤S12。5.一种多关节机械臂智能控制装置，其特征在于，包括: 速度矢量接收单元，用于接收由操控器输入的机械臂末端的速度矢量； 轨迹预测单元，用于基于所述机械臂末端的速度矢...
【专利技术属性】
技术研发人员：代晴华，谭凌群，蒲东亮，武利冲，
申请(专利权)人：三一汽车制造有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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