The invention discloses a modified control algorithm for mobile robot trajectory, which comprises the following steps: Calculation of the robot by the IMU module is arranged on the robot's attitude angle; will change the attitude angle into the velocity vectors; calculate velocity; calculate the velocity under the action when before and all the remaining target position trajectory correction; the output has been modified. Modified control algorithm of mobile robot trajectory described in the invention, by using a spring posture change and inertial device module sensing robot body, the magnitude and direction of force judgment, resulting in active movement on the basis of real-time adjustment according to the trajectory of people applied in robot motion force.
【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人轨迹修正控制算法
本专利技术属于机器人人机协作控制领域,尤其是涉及一种移动机器人轨迹修正控制算法。
技术介绍
自传统工业机器人诞生以来,机器人技术在短短的60年内便取得了显著的进步。如今,机器人已经不再受限于工业应用,它的研究重点和发展方向更趋向于日常生活的应用,如餐饮、迎宾、娱乐、陪伴等。同时,机器人技术的发展也对人机协作的主动性要求也越来越高,也就是说,机器人不仅能够根据人的施力情况而被动运动,而且能根据预先学习的知识与人协调作业,即主动协调控制。当前市场上绝大多数的移动机器人,在运动过程中并不能感受外力作用,也不能在主动运动过程中向人力做出妥协,这在很大程度上增加了机器人的危险性,使机器人无法与人安全共处。而且当前现有的人机协作机器人控制系统中,大多采用多维力传感器来感受外力的大小和方向,以此作为控制算法的输入。尽管这种控制系统对外力的感知简便、准确,但是价格十分昂贵。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术旨在提出一种移动机器人轨迹修正控制算法,该方法在主动运动的基础上,根据外力大小和方向修正运动轨迹。为达到上述目的,本专利技术的技术方案是这样实现的:一种移动机器人轨迹修正控制算法,包括以下步骤:(101)利用设于机器人上的IMU模块计算机器人的姿态角;(102)将姿态角的变化转换为运动速度矢量;(103)计算出合速度;(104)计算出合速度作用下当前及剩余全部目标点修正位置;(105)输出已修正的运动轨迹。进一步的,所述步骤101中,姿态角的计算采用卡尔曼滤波融合算法,(201)系统观测方程:其中,α为机器人姿态角,β为系统稳态误差,T为采 ...
【技术保护点】
一种移动机器人轨迹修正控制算法,其特征在于:包括以下步骤:(101)利用设于机器人上的IMU模块计算机器人的姿态角;(102)将姿态角的变化转换为运动速度矢量;(103)计算出合速度;(104)计算出合速度作用下当前及剩余全部目标点修正位置;(105)输出已修正的运动轨迹。
【技术特征摘要】
1.一种移动机器人轨迹修正控制算法,其特征在于:包括以下步骤:(101)利用设于机器人上的IMU模块计算机器人的姿态角;(102)将姿态角的变化转换为运动速度矢量;(103)计算出合速度;(104)计算出合速度作用下当前及剩余全部目标点修正位置;(105)输出已修正的运动轨迹。2.根据权利要求1所述的一种移动机器人轨迹修正控制算法,其特征在于:所述步骤101中,姿态角的计算采用卡尔曼滤波融合算法,(201)系统观测方程:其中,α为机器人姿态角,β为系统稳态误差,T为采样周期,uk-1为k-1时刻陀螺仪角度测量量;(202)系统状态方程:X(k)=AX(k-1)+Buk-1其中,X(k)为k时刻预测的结果,X(k-1)为k-1时刻的最优结果;(203)由上一次的误差协方差P(k-1)和过程噪声预测新的误差P(k):P(k)=AP(k-1)AT+Q其中,Q是系统过程的协方差矩阵,且Q_acce为加速度计的协方差,Q_gyro为陀螺仪测量协方差;(204)计算卡尔曼增益:Kg(k)=P(k)HT(HP(k)HT+R)-1其中,H为系统观测矩阵;(205)进行校正更新,得到状态K的最优估算值X(k):X(k)=X(k-1)+Kg(k)(V(...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘召,宋立滨,于涛,陈恳,刘莉,陈洪安,
申请(专利权)人:清研华宇智能机器人天津有限责任公司,
类型:发明
国别省市:天津,12
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