一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法技术

本发明专利技术公开了一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法，可以实现空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化，同时满足参数辨识的PE条件和机械臂关节运动约束，提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。自由漂浮空间机器人的非完整特性决定了参数辨识模型回归矩阵A(k)不仅含有与机械臂关节运动轨迹相关的关节位置和关节速度，还含有与待辨识动力学参数间接相关的基座位置、姿态、速度和角速度，而这些量必须根据系统的动力学模型进行求解，因此在激励轨迹离线优化时需要用到待辨识动力学参数的先验信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于空间机器人领域，涉及一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法。
技术介绍
空间机器人完成在轨服务任务时一般采用基于模型的控制方法，这类方法的控制精度与空间机器人动力学参数的准确程度紧密相关。在进行空间机器人设计和加工时能够通过CAD软件计算其动力学参数，也能够通过地面测试得到其各个部件精确的动力学参数。然而空间机器人在轨捕获目标后整个系统的动力学参数会发生相应改变，为了保证后续操作中控制系统的稳定性并提高控制精度，需要对捕获目标后的空间机器人动力学参数进行辨识并利用辨识得到的动力学参数更新控制器的相关参数。动力学参数辨识的准确性和快速性不仅和选用的参数辨识模型以及估计方法有关，也与参数辨识的激励轨迹有很大关系。为了加快参数辨识的收敛速度并提高参数估计的准确性，需要合理选择空间机器人参数辨识的激励轨迹，以保证用于辨识的测量数据满足持续激励(PE)条件。地面工业机器人一般是通过离线设计激励轨迹来满足动力学参数辨识所需的PE条件，但自由漂浮空间机器人由于其非完整约束特性，导致动力学参数辨识模型的回归矩阵中含有和待辨识动力学参数相关的状态量(基座的位置、姿态、速度和角速度)，这些状态量与关节运动轨迹相关，无法预先单独设计，需要根据系统的动力学模型进行解算。因此不同于地面工业机器人，空间机器人的激励轨迹优化需要用到待辨识参数的先验信息。虽然一些空间机器人动力学参数辨识方面的文献提到了激励轨迹需要满足PE条件，但多数文献仅是在完成参数辨识后验证参数辨识模型回归矩阵的条件数是否足够小，目前已发表的文献中只有很少几篇涉及空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化问题。文献“Modeling and experimental design for the on-orbit inertial parameter identification of free-flying space robots”中采用机械臂运动对空间机器人基座的扰动幅度来衡量激励轨迹的激励程度并根据该指标优化激励轨迹，然而该指标的提出更多是出于一种直观感觉，缺乏准确的理论支撑。文献“Parameter identification methods for free-floating space robots with direct torque sensing”采用B样条参数化表示空间机器人的机械臂运动轨迹并根据设计的优化准则优化激励轨迹，然而其轨迹优化的目的是为了更好地激励空间机器人的柔性模态来研究空间机器人的柔性附件和燃料晃动对参数辨识的影响，而并非通过优化使激励轨迹满足参数辨识所需的PE条件。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对自由漂浮空间机器人动力学参数辨识问题，提供一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法，用于在机械臂关节运动约束范围内提高空间机器人动力学参数辨识的收敛速度和准确性，保证用于参数辨识的测量信息满足持续激励(PE)条件且不违背机械臂的关节运动约束。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法，包括以下步骤：1)建立自由漂浮空间机器人的参数辨识模型空间机器人由一个串联机械臂和一个作为基座的航天器平台组成，其中机械臂由n个旋转关节连接而成，所有构件均视为刚体；基座航天器上安装有测量基座位置、姿态、线速度和角速度的敏感器，机械臂各关节都安装有测量关节位置和角速度的敏感器；空间机器人末端执行器的线速度和角速度用矩阵形式统一表示为： v e ω e = J s v 0 ω 0 + J m φ · - - - ( 1 ) ]]>式中： J s = E - p ~ 0 e O E ∈ R 6 × 6 , p 0 e = p e - r 0 - - - ( 2 ) ]]> J m = k 1 × ( p e - p 1 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立自由漂浮空间机器人的参数辨识模型空间机器人由一个串联机械臂和一个作为基座的航天器平台组成，其中机械臂由n个旋转关节连接而成，所有构件均视为刚体；基座航天器上安装有测量基座位置、姿态、线速度和角速度的敏感器，机械臂各关节都安装有测量关节位置和角速度的敏感器；空间机器人末端执行器的线速度和角速度用矩阵形式统一表示为：veωe=Jsv0ω0+Jmφ·---(1)]]>式中：Js=E-p~0eOE∈R6×6,p0e=pe-r0---(2)]]>Jm=k1×(pe-p1)k2×(pe-p2)...kn×(pe-pn)k1k2...kn∈R6×n---(3)]]>空间机器人的线动量P和角动量L用矩阵形式统一表示为：PL=MEMr~0gTOHωv0ω0+JTωHωφφ·+Org×P---(4)]]>式中：Hω=Σi=1n(Ii+mir~giTr~0i)+I0∈R3×3---(5)]]>Hωφ=Σk=1n(IiJRi+mir~giJTi)∈R3×n---(6)]]>JTω=Σi=1nmiJTi---(7)]]>JTi＝[k1×(ri‑p1),k2×(ri‑p2),…,ki×(ri‑pi),0,…,0]   (8)JRi＝[k1,k2,…,ki,0,…,0]      (9)r0g＝rg‑r0,rgi＝ri‑rg,r0i＝ri‑r0    (10)设系统初始动量为零，从式(4)中分离出待辨识的动力学参数，化简整理得到：式中：in＝[Ixx,‑Ixy,‑Ixz,Iyy,‑Iyz,Izz]TΩn=RnIωnnxωnnyωnnz0000ωnnx0ωnnyωnnz000ωnnx0ωnnyωnnz]]>u=Σi=0n-1mir·i]]>q=Σi=0n-1(Iiωi+ri×mir·i)+u×pn]]>构造一个以为未知量的线性回归方程组进行求解；假设在每个采样点获取一组测量值，当完成第k次采样后，线性回归方程组能够表示如下：A(k)x＝Y(k)       (12)式中：A(k)=A1A2...Ak,Y(k)=y1y2...yk---(13)]]>Ai=uω~0RnI+Σj=1nk~jφ·jRnIOOu~RnIΩni,i=1,2,...,k---(14)]]>yi=-v0+ω0×(pn-r0)+Σj=1n(kj×(pn-pj))φ·jqi,i=1,2,...,k---(15)]]>待辨识的动力学参数x可采用最小二乘算法进行估计：x^=(AT(k)A(k))-1AT(k)Y(k)---(16)]]>2)确定激励轨迹优化准则选用回归矩阵A(k)的谱条件数作为激励轨迹的优化准则，如下所示：J=cond2(A(k))=σmax(A(k))σmin(A(k))---(17)]]>式中：σmax(A(k))表示矩阵A(k)的最大奇异值，σmin(A(k))表示矩阵A(k)的最小奇异值；3)空间机器人关节轨迹参数化空间机器人机械臂第i个关节的关节位置使用有限傅里叶级数表示如下：φi(t)=Σl=1N(aliωflsin(ωflt)-bliωflcos(ωflt))+φi0---(18)]]>式中：ωf为傅立叶级数的基频，φi0为关节位置偏移量；机械臂各关节采用相同的基频来保证激励轨迹的周期性，空间机器人每个关节的参数化运动轨迹含有2N+1个待定系数；对式(18)关于时间求一阶导数和二阶导数能够得到关节i的角速度和角加速度如下所示：φ·i(t)=Σl=1N(alicos(ωflt)+blisin(ωflt))---(19)]]>φ··i(t)=ωf&S...

【技术特征摘要】
1.一种空间机器人动力学参数辨识的激励轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立自由漂浮空间机器人的参数辨识模型空间机器人由一个串联机械臂和一个作为基座的航天器平台组成，其中机械臂由n个旋转关节连接而成，所有构件均视为刚体；基座航天器上安装有测量基座位置、姿态、线速度和角速度的敏感器，机械臂各关节都安装有测量关节位置和角速度的敏感器；空间机器人末端执行器的线速度和角速度用矩阵形式统一表示为： v e ω e = J s v 0 ω 0 + J m φ · - - - ( 1 ) ]]>式中： J s = E - p ~ 0 e O E ∈ R 6 × 6 , p 0 e = p e - r 0 - - - ( 2 ) ]]> J m = k 1 × ( p e - p 1 ) k 2 × ( p e - p 2 ) ... k n × ( p e - p n ) k 1 k 2 ... k n ∈ R 6 × n - - - ( 3 ) ]]>空间机器人的线动量P和角动量L用矩阵形式统一表示为： P L = M E M r ~ 0 g T O H ω v 0 ω 0 + J T ω H ω φ φ · + O r g × P - - - ( 4 ) ]]>式中： H ω = Σ i = 1 n ( I i + m i r ~ g i T r ~ 0 i ) + I 0 ∈ R 3 × 3 - - - ( 5 ) ]]> H ω φ = Σ k = 1 n ( I i J R i + m i r ~ g i J T i ) ∈ R 3 × n - - - ( 6 ) ]]> J T ω = Σ i = 1 n m i J T i - - - ( 7 ) ]]>JTi＝[k1×(ri-p1),k2×(ri-p2),…,ki×(ri-pi),0,…,0] (8)JRi＝[k1,k2,…,ki,0,…,0] (9)r0g＝rg-r0,rgi＝ri-rg,r0i＝ri-r0 (10)设系统初始动量为零，从式(4)中分离出待辨识的动力学参数，化简整理得到：式中：in＝[Ixx,-Ixy,-Ixz,Iyy,-Iyz,Izz]T Ω n = R n I ω n n x ω n n y ω n n z 0 0 0 0 ω n n x 0 ω n n y ω n n z 0 0 0 ω n n x 0 ω n n y ω n n z ]]> u = Σ i = 0 n - 1 m i r · i ]]> q = Σ i = 0 n - 1 ( I i ω i + r i × m i r · i ) + u × p n ]]>构造一个以为未知量的线性回归方程组进行求解；假设在每个采样点获取一组测量值，当完成第k次采样后，线性回归方程组能够表示如下：A(k)x＝Y(k) (12)式中： A ( k ) = A 1 A 2 . . . A k , Y ( k ) = y 1 y 2 . . . y k - - - ( 13 ) ]]> A i = u ω ~ 0 R n I + ...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗建军，薛爽爽，袁建平，朱战霞，马卫华，王明明，方群，唐歌实，胡松杰，王保丰，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61