刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法技术

本发明专利技术公开了一种刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，包括以下步骤：S1：机器人控制器采集六维力传感器的信息，首先对采集到的信息进行滤波处理，然后进行重力补偿，最后得到与期望力或者期望力矩值的偏差量数据；S2：根据阻抗模型将力的偏差量数据或者力矩值的偏差量数据转变为机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度；S3：求得对应的位置函数、速度函数、加速度函数和加加速度函数；S4：根据逆运动学进而求得关节空间中的关节角度函数；S5：将关节角度函数进行关节空间的等时同步插补后通过控制器的总线发送至伺服驱动器，进而控制机器人的动作。本发明专利技术可以实现实时的力跟踪效果，且机器人跟随时运动平滑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业机器人领域，特别是涉及刚性条件下基于阻抗模型的高精度牵引示教机器人的速度控制方法。
技术介绍
多机器人协作系统相比于单机器人而言，在协同作业能力、适应复杂任务和适应复杂环境等方面体现出优势，并且也是共融机器人中的一个非常重要的环节，是智能群体实现的基础。以多机器人协作焊接为例，多机器人协作焊接中较为核心的关键科学问题是：双臂(两台搬运机器人)间的位置力协调问题，目前的难点体现在双臂间的内力难控、现有控制算法实现难度大等。传统的解决双臂间位置力协调的三种直观解决方案是：1)建立双机器人闭链下的动力学模型：建立双臂及被操作对象的耦合动力学模型，并尝试从理论上解决系统建模误差和外界干扰等问题；2)混合位置/力控制：对机器人末端的接触力和位置进行正交控制，在某一方向进行力控制，其他方向进行位置控制。3)建立机械臂与被操作物体之间的内阻抗，解决机器人间的内力问题；建立被操作物体与环境之间的外阻抗，解决物体与环境的外力问题；内阻抗与外阻抗融合控制。然而，这三种方案存在以下缺点：①针对方案1和方案3，目前大部分研究停留在理论分析阶段，实验也停留在简单地双臂协作夹持工件进行简单的运动。②针对方案2，混合位置/力控制只适用于非严格紧协调下某个方向受到力约束的情况，如协作搬运、抓取和装配等任务，并不适合严格紧协调下六维度均受到力约束的工业应用场合，如多机器人协作焊接工件。③针对方案3，未解决实际控制中严格紧协调下双臂实时性较差和内力难控的问题。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法。技术方案：为达到此目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术所述的刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，包括以下步骤：S1：机器人控制器采集六维力传感器的信息，首先对采集到的信息进行滤波处理，然后进行重力补偿，最后得到与期望力或者期望力矩值的偏差量数据；S2：根据阻抗模型将力的偏差量数据或者力矩值的偏差量数据转变为机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度；S3：根据变形的S型速度控制曲线对运动进行平滑插补，求得对应的位置函数、速度函数、加速度函数和加加速度函数；S4：根据逆运动学进而求得关节空间中的关节角度函数；S5：将关节角度函数进行关节空间的等时同步插补后通过控制器的总线发送至伺服驱动器，进而控制机器人的动作。进一步，所述步骤S1中，机器人控制器采集六维力传感器的信息是在指定力控周期通过UDP通讯口读取六维力传感器的力和力矩信息。进一步，所述步骤S2中，机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度组成的矩阵用ai表示，ai为6*1的矩阵，矩阵ai中前三行是机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度，后三行是机器人末端在笛卡尔空间中绕轴旋转的角加速度，ai为：式(1)中，Fzmax表示能够承受的最大六维力和力矩信息，amax表示机器人末端允许的最大加速度，Fd表示期望跟踪的六维力，f为一个单调函数，S表示对角线函数为0或1的对角矩阵。进一步，所述步骤S3包括以下步骤：S3.1：根据式(2)求得位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)：式(2)中，θi为初始位置，vi为初始速度，ai为初始加速度，ai+1为期望的终点速度，t为归一化的时间，T为机器人控制器与伺服驱动器的通讯周期；S3.2：判断ai+1与ai之差的绝对值是否超过amax，vi的绝对值是否超过Vmax，amax表示允许的机器人末端最大的加速度，Vmax表示允许的机器人末端最大的速度：如果ai+1与ai之差的绝对值超过amax，vi的绝对值没有超过Vmax，则进行步骤S3.3；如果ai+1与ai之差的绝对值超过amax，vi的绝对值也超过Vmax，则进行步骤S3.4；S3.3：判断ai+1与ai的大小：如果ai＞ai+1，则根据式(3)重新计算位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)；如果ai＜ai+1，则根据式(4)重新计算位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)；S3.4：根据式(5)重新计算位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)；进一步，所述步骤S5中，控制器的总线为EtherCAT总线。进一步，所述机器人控制器从上到下分为六个层次，即用户层、六维力信号采集和处理层、阻抗控制层、加速度控制层、关节插补层和EtherCAT总线通讯层；其中，用户层、六维力信号采集和处理层、阻抗控制层对外开放，加速度控制层、关节插补层和EtherCAT总线通讯层不对外开发。进一步，所述用户层提供用户二次开发的用户交互接口，六维力信号采集和处理层提供用户二次开发的六维力采集和处理接口，阻抗控制层提供用户二次开发的阻抗控制接口。有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：1)解决实际工业问题：剖析现在实际工业现场存在的问题，分析其本质特点，提出对应的解决方法，并非只停留在理论分析阶段和简单的双臂搬运应用；2)方法通用性：相比于传统的混合位置力协调方法只适用于非严格紧协调(仅某个方向或某几个方向受到力的约束)任务，所提的方案更具有通用性，同时为非严格紧协调任务和严格紧协调任务(六个维度均受到力约束)两种情况提供解决方案；3)改善协调的实时跟随效果和解决内力不可控问题。相比于传统的力控方案而言，本专利技术可以实现实时的力跟踪效果，且机器人跟随时运动平滑，并有效地解决双臂间的内力难控问题；4)提供开放式的二次开发接口。为用户开放的接口包括：任务层的用户交互接口、阻抗层的模型接口，用户可根据需求自己修改柔性参数和修改阻抗模型。附图说明图1为本专利技术具体实施方式的方法针对的双臂协调控制系统的示意图；图2为本专利技术具体实施方式的加速度控制架构图；图3为本专利技术具体实施方式的刚性条件下双臂协调的单位力控周期的流程图；图4为本专利技术具体实施方式的阻抗控制的框图；图5为本专利技术具体实施方式的基于阻抗模型的F与a的对应关系图；图6为本专利技术具体实施方式的基于变形S型曲线的速度控制示意图；图7为本专利技术具体实施方式的基于速度控制曲线的位置、速度、加速度和加加速度的示意图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术的技术方案作进一步的介绍。本具体实施方式公开了一种刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，包括以下步骤：S1：机器人控制器采集六维力传感器的信息，首先对采集到的信息进行滤波处理，然后进行重力补偿，最后得到与期望力或者期望力矩值的偏差量数据；S2：根据阻抗模型将力的偏差量数据或者力矩值的偏差量数据转变为机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度；S3：根据变形的S型速度控制曲线对运动进行平滑插补，求得对应的位置函数、速度函数、加速度函数和加加速度函数；S4：根据逆运动学进而求得关节空间中的关节角度函数；S5：将关节角度函数进行关节空间的等时同步插补后通过控制器的总线发送至伺服驱动器，进而控制机器人的动作。图1为双臂协调控制系统的结构示意图。定义其中一台机器人为主导机器人，夹持被操作对象的一部分，并主导运动的轨迹；另外一本文档来自技高网...

【技术保护点】
刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：机器人控制器采集六维力传感器的信息，首先对采集到的信息进行滤波处理，然后进行重力补偿，最后得到与期望力或者期望力矩值的偏差量数据；S2：根据阻抗模型将力的偏差量数据或者力矩值的偏差量数据转变为机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度；S3：根据变形的S型速度控制曲线对运动进行平滑插补，求得对应的位置函数、速度函数、加速度函数和加加速度函数；S4：根据逆运动学进而求得关节空间中的关节角度函数；S5：将关节角度函数进行关节空间的等时同步插补后通过控制器的总线发送至伺服驱动器，进而控制机器人的动作。

【技术特征摘要】
1.刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：机器人控制器采集六维力传感器的信息，首先对采集到的信息进行滤波处理，然后进行重力补偿，最后得到与期望力或者期望力矩值的偏差量数据；S2：根据阻抗模型将力的偏差量数据或者力矩值的偏差量数据转变为机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度；S3：根据变形的S型速度控制曲线对运动进行平滑插补，求得对应的位置函数、速度函数、加速度函数和加加速度函数；S4：根据逆运动学进而求得关节空间中的关节角度函数；S5：将关节角度函数进行关节空间的等时同步插补后通过控制器的总线发送至伺服驱动器，进而控制机器人的动作。2.根据权利要求1所述的刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，机器人控制器采集六维力传感器的信息是在指定力控周期通过UDP通讯口读取六维力传感器的力和力矩信息。3.根据权利要求1所述的刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度和绕轴旋转的角加速度组成的矩阵用ai表示，ai为6*1的矩阵，矩阵ai中前三行是机器人末端在笛卡尔空间中移动的加速度，后三行是机器人末端在笛卡尔空间中绕轴旋转的角加速度，ai为：ai=S·f(amax·(F-Fd)Fzmax)---(1)]]>式(1)中，Fzmax表示能够承受的最大六维力和力矩信息，amax表示机器人末端允许的最大加速度，Fd表示期望跟踪的六维力，f为一个单调函数，S表示对角线函数为0或1的对角矩阵。4.根据权利要求1所述的刚性条件下基于阻抗模型的双臂协调的加速度控制方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下步骤：S3.1：根据式(2)求得位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)：θ(t)=θi+vi·t+ai2·t+ai+1-ai4·T2·t4-ai+1-ai10·T3·t5v(t)=vi+ai·t+ai+1-aiT2·t3-ai+1-ai2·T3·t4a(t)=ai+3·ai+1-aiT2·t2-2·ai+1-aiT3·t3j(t)=6·ai+1-aiT2·t-6·ai+1-aiT3·t2---(2)]]>式(2)中，θi为初始位置，vi为初始速度，ai为初始加速度，ai+1为期望的终点速度，t为归一化的时间，T为机器人控制器与伺服驱动器的通讯周期；S3.2：判断ai+1与ai之差的绝对值是否超过amax，vi的绝对值是否超过Vmax，amax表示允许的机器人末端最大的加速度，Vmax表示允许的机器人末端最大的速度：如果ai+1与ai之差的绝对值超过amax，vi的绝对值没有超过Vmax，则进行步骤S3.3；如果ai+1与ai之差的绝对值超过amax，vi的绝对值也超过Vmax，则进行步骤S3.4；S3.3：判断ai+1与ai的大小：如果ai＞ai+1，则根据式(3)重新计算位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)；如果ai＜ai+1，则根据式(4)重新计算位置函数θ(t)、速度函数v(t)、加速度函数a(t)和加加速度函数j(t)；θ(t)=θi+vi·t+ai2·t+ai...

【专利技术属性】
技术研发人员：段晋军，甘亚辉，戴先中，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32