一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法技术

一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，涉及到服务机器人的自适应控制技术领域，解决现有的轮式服务机器人存在稳态误差大，难以满足控制精度较高的应用场景，采用如下步骤：1）建立服务机器人的动力学方程和非完整约束方程；2）建立服务机器人的数学模型；3）根据角度误差和角速度误差，结合机器人系统质量，计算参数特征量；4）根据参数特征量，结合控制率，控制器输出量控制机器人的驱动电机力矩。采用一种专家PID自适应控制方法，根据误差和误差的变化率及时调整控制参数，使控制系统始终运行在最佳状态，从而提高服务机器人的工作效率，改善服务机器人的运动稳定性，改善系统的精度和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到服务机器人的自适应控制
，尤其是涉及到轮式服务机器人在参数摄动和受外部扰动时，特别是在工作过程中，负载变化情况下，服务机器人的电机控制策略与双轮差速控制方法。
技术介绍
服务机器人作为机器人领域的一个重要分支，形形色色不同种类的服务机器人正被研制用来满足家庭、商业、军事、国防、反恐救灾、医疗娱乐等国民经济及国防建设各项领域的需求。按照移动方式分，服务机器人可以分为轮式、腿式、轮腿混合式等多种类型。轮式移动机器人由于在结构化环境中，效率较高，被广泛应用于服务机器人产品中。轮式服务机器人是一种非完整约束系统，在工作过程中，由于地面、湿度、温度、机械磨损、工况改变等因素影响，造成被控对象模型不够精确，外部扰动不可预测等问题，使得传统的控制方法在实际的服务机器人系统中的实时性、鲁棒性和可行性都面临着强有力的挑战。目前，许多科研人员在轮式移动机器人的运动控制方面取得了一些成果。传统的机器人运动控制常采用PID控制器，该方法发展成熟，简单实用。有人利用模糊整定的比例微分控制算法，对轮式机器人的运动进行控制。对于双轮差分控制的轮式移动机器人，有人提出了基于模糊逻辑的控制算法。有人将传统PID控制与模糊控制相结合，通过PID控制实现控制的准确性，利用模糊控制提高控制的快速性。模糊逻辑控制有较强的鲁棒性和快速性，虽然优于常规的PID控制，但是系统导致轮式服务机器人难以满足控制精度较高的应用场景。
技术实现思路
综上所述，现有的轮式服务机器人存在稳态误差大，难以满足控制精度较高的应用场景，而提出一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法。为解决本专利技术所提出的技术问题，采用的技术方案为：一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，其特征在于所述方法采用如下步骤：1)建立服务机器人的动力学方程和非完整约束方程；2)建立服务机器人的数学模型；3)根据角度误差和角速度误差，结合机器人系统质量，计算参数特征量；4)根据参数特征量，结合控制率，控制器输出量控制机器人的驱动电机力矩。所述的动力学模型方程如下：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ]]>其中，q＝(xr,yr,θr)T为广义坐标；M(q)为对称正定惯量矩阵；为离心力与哥氏力矩阵；G(q)为重力影响矩阵；B(q)为输入转换矩阵；Γ为力矩矩阵；所述的非完整约束方程如下：A(q)q·=0]]>其中，A(q)＝[-sin(θr),cos(θr),0]，为与非完整性约束相关的矩阵。引入Lagrange算子λ，所述的数学模型表示为：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ+AT(q)λ]]>参数特征辨识为：e(k)=(q-q‾)/me·(k)=(q·-q·‾)/m]]>其中，m为包括负载在内的机器人整体质量；根据参数特征辨识，自适应控制器为：1)当|e(k)|>De1，说明误差的绝对值已经很大，无论误差变化趋势如何，都应该考虑让控制器作最大输出，以迅速调整误差，使误差绝对值以最大的速度减小，控制率为：u(k)＝Γmax；2)当时，说明误差在朝绝对值增大的方向变化，或误差为某常值，未发生变化。此时，控制率为：u(k)=u(k-1)+kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)];]]>3)或e(k)＝0时，说明误差绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平衡状态。此时，控制率为：u(k)＝u(k-1)；4)当时，说明误差处于极值状态。此时，控制率为：u(k)＝u(k-1)+kpe(k)；综合以上四种情况，自适应控制器的控制率为：u(k)=k1·u(k-1)+k2·kp[e(k)-e(k-1)]+k3·kie(k)+k3·kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]+k4·Γmax.]]>本专利技术的有益效果为：本专利技术相比传统服务机器人控制策略，针对服务机器人参数摄动，或外部扰动，特别是变负载的情况，对误差和误差的变化率进行特征辨识，采用一种专家PID自适应控制方法，参数整定则由专家系统实现，控制策略由PID控制器给出。专家系统在线跟踪和调整控制器过程，根据误差和误差的变化率及时调整控制参数，使控制系统始终运行在最佳状态，从而提高服务机器人的工作效率，改善服务机器人的运动稳定性，改善系统的精度和灵活性。附图说明图1为本专利技术服务机器人轮式结构图；图2为本专利技术服务机器人控制结构框图。具体实施方式以下结合附图和本专利技术优选的具体实施例本专利技术的结构作进一步地说明。本
技术实现思路
包括服务机器人数学模型，参数特征辨识，自适应控制器三部分。服务机器人动力学模型包括非完整约束方程，包括负载的机器人整体质量，电机力矩，机器人位置、速度、加速度等运动参数和力学参数。服务机器人动力学模型方程如下：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ]]>其中，q＝(xr,yr,θr)T为广义坐标；M(q)为对称正定惯量矩阵；为离心力与哥氏力矩阵；G(q)为重力影响矩阵；B(q)为输入转换矩阵；Γ为力矩矩阵。其非完整性约束为：轮式服务机器人的非完整约束方程如下：A(q)q·=0]]>其中，A(q)＝[-sin(θr),cos(θr),0]，为与非完整性约束相关的矩阵。引入Lagrange算子λ，轮式服务机器人的数学模型可以表示为：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ+AT(q)λ]]>参数特征辨识为：e(k)=(q-q‾)/me·(k)=(q·-q·‾)/m]]>其中，m为包括负载在内的机器人整体质量。根据参数特征辨识，自适应控制器为：1)当|e(k)|>De1，说明误差的绝对值已经很大，无论误差变化趋势如何，都应该考虑让控制器作最大输出，以迅速调整误差，使误差绝对值以最大的速度减小，控制率为：u(k)＝Γmax；2)当时，说明误差在朝绝对值增大的方向变化，或误差为某常值，未发生变化。此时，控制率为：u(k)=u(k-1)+kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)];]]>3)或e(k)＝0时，说明误差绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平衡状态。此时，控制率为：u(k)＝u(k-1)；4本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，其特征在于所述方法采用如下步骤：1)建立服务机器人的动力学方程和非完整约束方程；2)建立服务机器人的数学模型；3)根据角度误差和角速度误差，结合机器人系统质量，计算参数特征量；4)根据参数特征量，结合控制率，控制器输出量控制机器人的驱动电机力矩。

【技术特征摘要】
1.一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，其特征在于所述方法采用如下步骤：1)建立服务机器人的动力学方程和非完整约束方程；2)建立服务机器人的数学模型；3)根据角度误差和角速度误差，结合机器人系统质量，计算参数特征量；4)根据参数特征量，结合控制率，控制器输出量控制机器人的驱动电机力矩。2.根据权利要求1所述的一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，其特征在于：所述的动力学模型方程如下：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ]]>其中，q＝(xr,yr,θr)T为广义坐标；M(q)为对称正定惯量矩阵；为离心力与哥氏力矩阵；G(q)为重力影响矩阵；B(q)为输入转换矩阵；Γ为力矩矩阵；所述的非完整约束方程如下：A(q)q·=0]]>其中，A(q)＝[-sin(θr),cos(θr),0]，为与非完整性约束相关的矩阵。3.根据权利要求1或2所述的一种基于变负载的服务机器人自适应控制方法，其特征在于：引入Lagrange算子λ，所述的数学模型表示为：M(q)q··+V(q,q·)q·+G(q)=B(q)Γ+AT(q)λ]]>参数特征辨识为：e(k)=(q-q&O...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾毓敏，
申请(专利权)人：上海派毅智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31