The invention relates to a dynamic control system and method of industrial robot based on TensorFlow, which includes data acquisition module, controller, PC server, display, motor drive module and servo motor. The controller takes the joint position, joint speed and joint force of the industrial robot to be collected by the data acquisition module. The moment is sent to the PC server, the data processing is carried out by the PC server and the convolution neural network is built with tensorflow to train and optimize. The joint torque control instruction is output according to the real-time joint position and joint speed. The controller sends the joint torque control instructions through the GPIO interface to the motor drive module. Control servo motor to realize joint control of industrial robot. The invention does not need to identify additional parameters such as inertia force, centrifugal force, Coriolis force, sticky friction, static force and so on, and can realize the stable movement of the robot.
【技术实现步骤摘要】
基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法
本专利技术涉及机器人
,具体涉及一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法。
技术介绍
基于工业机器人动力学模型的控制器---动力学控制器,具体实现方式因系统结构不同而有所不同。传统应用、中小公司、国内公司、大牌公司老型号机器人产品都是位置控制;新兴应用、大牌公司的新型号产品都是力矩控制。四大家族:发那科(Fanuc)、ABB、安川电机(Yaskawa)、库卡(kuka)的机器人伺服驱动器目前都只做纯力矩控制。图1是KUKA公司典型的三闭环控制示意图。除三闭环控制方式外,目前常用的控制方法还有动力学模型的参数辨识法。作为新兴的小型工业机器人公司要研发出一套能和四大家族机器人公司相媲美的机器人需要投入大量的时间和金钱成本。
技术实现思路
针对现有技术的不足,本专利技术提供一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统及方法,抛开以往的速度环、位置环、电流环的束缚,也刨去动力学模型参数识别的难点问题,引入机器学习工具---TensorFlow,运用全新的思维设计可准确跟踪路径、性能稳定的动力学控制系统。为实现上述目的,本专利技术的技术方案是:一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统,包括:数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机;所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信,用于为控制器提供数据来源;所述显示器通过HDMI接口与控制器连接,用于查看控制系统的运行状态;所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接,通过有线网络与PC服务器连接;所述 ...
【技术保护点】
一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统,其特征在于,包括:数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机;所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信,用于为控制器提供数据来源;所述显示器通过HDMI接口与控制器连接,用于查看控制系统的运行状态;所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接,通过有线网络与PC服务器连接;所述控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器,由PC服务器进行数据处理并利用TensorFlow构建卷积神经网络进行训练优化,根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令,控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块,控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。
【技术特征摘要】
1.一种基于TensorFlow的工业机器人动力学控制系统,其特征在于,包括:数据采集模块、控制器、PC服务器、显示器、电机驱动模块和伺服电机;所述数据采集模块通过I2C与控制单元通信,用于为控制器提供数据来源;所述显示器通过HDMI接口与控制器连接,用于查看控制系统的运行状态;所述控制器通过电机驱动模块与伺服电机连接,通过有线网络与PC服务器连接;所述控制器将数据采集模块采集到的工业机器人的关节位置、关节速度和关节力矩发送给PC服务器,由PC服务器进行数据处理并利用TensorFlow构建卷积神经网络进行训练优化,根据实时的关节位置和关节速度输出工业机器人的关节力矩控制指令,控制器将关节力矩控制指令通过GPIO接口发送至电机驱动模块,控制伺服电机实现工业机器人的关节控制。2.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统,其特征在于,所述数据采集模块包括:位置传感器、陀螺仪传感器和力矩传感器。3.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统,其特征在于,所述控制器包括安装有Androidthings系统的RaspberryPi3开发板。4.根据权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统,其特征在于,所述PC服务器安装有Androidstudio开发平台。5.基于权利要求1所述的工业机器人动力学控制系统的控制方法,其特征在于,包括:步骤S...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘萍,周牡丹,高凤强,郭娟,王海玲,吴晓敏,刘哲浩,
申请(专利权)人:厦门大学嘉庚学院,
类型:发明
国别省市:福建,35
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。