一种水下多足机器人系统多足协同控制方法技术方案

一种水下多足机器人系统多足协同控制方法，属于水下多足机器人协同控制技术领域。本发明专利技术是为了解决多足机器人受处理器运算速度和信号传输路径的影响，不同机械足之间存在通讯延迟的问题。本发明专利技术引入一种对数形式的障碍李雅普诺夫函数使得系统的轨迹跟踪误差始终满足设定的误差限制要求；仅要求不同机械足之间的通讯拓扑为有向图，只有部分跟随者可以获得领航者的信息即可，避免了信息全局可知带来的通讯负担；选用输入信号源作为虚拟领航者使得领航者的更改更加灵活，满足机器人对于运动灵活性的要求。本发明专利技术适用于水下多足机器人的协同运动控制。

A Multi-legged Cooperative Control Method for Underwater Multi-legged Robot System

【技术实现步骤摘要】
一种水下多足机器人系统多足协同控制方法
本专利技术属于水下多足机器人协同控制

技术介绍
作为一个海洋大国，近年来，我国大力发展海洋经济，近海的开发利用显得愈发重要。其中，海上钻井平台作为海洋资源开发利用的载体，有关海上钻井平台安全性的研究逐渐深入,海上钻井平台的日常检查维护工作非常重要，但是由于恶劣工作环境，导致人工检修维护十分不便。随着科技的进步，水下机器人的研发工作受到更多的重视，多足机器人相对于传统的滚轮或履带机器人的优势逐渐显现，水下多足机器人的设计已经成为一个热点。多足仿生机器人的协调运动的控制问题的研究吸引了越来越多的专家和学者的注意。水下多足机器人目前所用到的理论是能量最低假设，即通过优化外形结构和控制算法使得多足机器人的运动所消耗的能量达到最低。多体系统动力学是多足机器人研发的重要理论基础，因此，对于水下多足机器人的控制问题可以借鉴多体系统的协调控制的研究成果。目前，对于多体系统协同跟踪问题的研究多采用的是跟随者对领航者跟踪的方式，只需要对领航者的运动轨迹进行精确的规划，其他跟随者在有效的控制算法的作用下利用自己或者邻居的信息实现对领航者的跟踪，多足机器人系统中常采用这种控制方式，达到降低能耗、节约成本的目的。其中，将信号源虚拟为领航者，将水下多足机器人的每一条机械足看作一个具有多自由度的跟随者。但是在实际的工程项目中，往往对于控制精度要求较高，特别是在多足机器人系统当中，如果误差太大，可能会导致多足机器人出现侧翻甚至瘫痪，造成无法挽回的后果。因此有必要对输出误差加以限制，限制控制误差的一个好方法是BLF(障碍李雅普诺夫函数)技术。目前使用非对称的时变BLF(障碍李雅普诺夫函数)构造自适应控制器，应用李雅普诺夫稳定性理论保证输出误差在设定的范围内。但是，多足机器人多采用微型计算机网络进行控制，受处理器运算速度和信号传输路径的影响，常常造成不同机械足之间的通讯延迟。
技术实现思路
本专利技术目的是为了解决多足机器人受处理器运算速度和信号传输路径的影响，不同机械足之间存在通讯延迟的问题，提出了一种水下多足机器人系统多足协同控制方法。本专利技术所述一种水下多足机器人系统多足协同控制方法，该方法的具体步骤包括：步骤一、建立水下多足机器人所有机械足的动力学模型；获得水下多足机器人控制系统；步骤二、建立步骤一所述的水下多足机器人系统中各机械足之间的通讯关系有向拓扑结构图；所述有向拓扑结构图的根节点为领航者，其他每个节点为一个机械足,领航者为控制信号源，一个机械足为一个跟随者；步骤三、利用分布式观测器和步骤二所述的有向拓扑结构图对所有节点获得的领航者状态信息进行估计，获得领航者的状态信息；步骤四、采用障碍李雅普诺夫函数对步骤三获得的领航者的状态信息进行误差约束；将误差变量限定在规定范围内；步骤五、利用神经网络技术对水下多足机器人系统中的非线性不确定性进行处理；实现对未知参数进行估计；步骤六、根据步骤四所述的误差补偿和步骤五所述的非线性不确定性的处理，获得水下多足机器人控制系统的自适应控制律，实现对水下多足机器人系统的多足协同控制。本专利技术综合考虑了多足机器人系统的不同机械足之间存在恒定的通讯延迟、多足机器人动力学模型存在的广义干扰情况，同时引入一种对数形式的障碍李雅普诺夫函数使得系统的轨迹跟踪误差始终满足设定的误差限制要求；仅要求不同机械足之间的通讯拓扑为有向图，只有部分跟随者可以获得领航者的信息即可，避免了信息全局可知带来的通讯负担；选用输入信号源作为虚拟领航者使得领航者的更改更加灵活，满足机器人对于运动灵活性的要求。附图说明图1是本专利技术所述水下多足机器人系统多足协同控制方法的流程图；图2是水下多足机器人机械足示意图；图3是水下多足机器人机械足的通讯拓扑图；图4是机械足的结构示意图；图5是各机械足关节1跟踪领航者关节1的运动轨迹曲线图；图6是各机械足关节2跟踪领航者关节2的运动轨迹曲线图；图7是各机械足关节1与领航者关节1的轨迹跟踪误差曲线图；图8是各机械足关节2与领航者关节2的轨迹跟踪误差曲线图；图9是各机械足关节1处的输入控制力矩曲线图；图10是各机械足关节2处的输入控制力矩曲线图；图11是辅助变量Z11与时变误差限制的关系曲线图；图12是辅助变量Z12与时变误差限制的关系曲线图；图13是辅助变量Z21与时变误差限制的关系曲线图；图14是辅助变量Z22与时变误差限制的关系曲线图；图15是辅助变量Z31与时变误差限制的关系曲线图；图16是辅助变量Z32与时变误差限制的关系曲线图；图17是辅助变量Z41与时变误差限制的关系曲线图；图18是辅助变量Z42与时变误差限制的关系曲线图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述一种水下多足机器人系统多足协同控制方法，该方法的具体步骤包括：步骤一、建立水下多足机器人所有机械足的动力学模型；获得水下多足机器人控制系统；步骤二、建立步骤一所述的水下多足机器人系统中各机械足之间的通讯关系有向拓扑结构图；所述有向拓扑结构图的根节点为领航者，其他每个节点为一个机械足,领航者为控制信号源，一个机械足为一个跟随者；步骤三、利用分布式观测器和步骤二所述的有向拓扑结构图对所有节点获得的领航者状态信息进行估计，获得领航者的状态信息；步骤四、采用障碍李雅普诺夫函数对步骤三获得的领航者的状态信息进行误差约束；将误差变量限定在规定范围内；步骤五、利用神经网络技术对水下多足机器人系统中的非线性不确定性进行处理；实现对未知参数进行估计；步骤六、根据步骤四所述的误差补偿处理和步骤五所述的非线性不确定性的处理，获得水下多足机器人控制系统的自适应控制律，实现对水下多足机器人系统的多足协同控制。本实施方式提出了考虑不同机械足之间通讯延迟的观测器，在误差的限制方面，引入了一种对数形式的障碍李雅普诺夫函数，采用反步法的方法设计了一种分布式自适应控制算法来保证多足机器人的机械足对领航者的轨迹跟踪误差收敛到0附近。本专利技术采用有向图来描述水下多足机器人的各机械足之间的拓扑结构，主要针对水下多足机器人的n条机械足的运动情况进行研究；由于水下多足机器人的每个机械足都可以单独地接收到控制信号，具有运动的独立性，因此可以将其视为单独的个体。水下多足机器人系统可以看作一个多体系统，考虑到欧拉-拉格朗日方程在非线性多体系统中的广泛应用，所以用欧拉-拉格朗日方程对水下多足机器人的机械足的运动情况进行描述。将水下多足机器人的每一条机械足看作一个具有p个自由度的跟随者，跟随者用1,...,n表示。由于水下多足机器人对于运动灵活性的要求较高，通常需要通过增加和布置领航者以实现另加灵活的运动，所以我们将信号源设定为一个虚拟的领航者,领航者用n+1表示。用有向图ζ＝(υ,ε,A)表示1个虚拟领航者与水下多足机器人的n条机械足之间的通讯关系，在有向图中，υ＝{1,2,....,n+1}为所有顶点的集合，表示所有边的集合，A＝{aij}∈R(n+1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水下多足机器人系统的多足协同控制方法，其特征在于，该方法的具体步骤包括：步骤一、建立水下多足机器人所有机械足的动力学模型；获得水下多足机器人控制系统；步骤二、建立步骤一所述的水下多足机器人系统中各机械足之间的通讯关系有向拓扑结构图；所述有向拓扑结构图的根节点为领航者，其他每个节点为一个机械足,领航者为控制信号源，一个机械足为一个跟随者；步骤三、利用分布式观测器和步骤二所述的有向拓扑结构图对所有节点获得的领航者状态信息进行估计，获得领航者的状态信息；步骤四、采用障碍李雅普诺夫函数对步骤三获得的领航者的状态信息进行误差约束；将误差变量限定在规定范围内；步骤五、利用神经网络技术对水下多足机器人系统中的非线性不确定性进行处理；实现对未知参数进行估计；步骤六、根据步骤四所述的误差约束和步骤五所述的非线性不确定性的处理，获得水下多足机器人控制系统的自适应控制律，实现对水下多足机器人系统的多足协同控制。

【技术特征摘要】
1.一种水下多足机器人系统的多足协同控制方法，其特征在于，该方法的具体步骤包括：步骤一、建立水下多足机器人所有机械足的动力学模型；获得水下多足机器人控制系统；步骤二、建立步骤一所述的水下多足机器人系统中各机械足之间的通讯关系有向拓扑结构图；所述有向拓扑结构图的根节点为领航者，其他每个节点为一个机械足,领航者为控制信号源，一个机械足为一个跟随者；步骤三、利用分布式观测器和步骤二所述的有向拓扑结构图对所有节点获得的领航者状态信息进行估计，获得领航者的状态信息；步骤四、采用障碍李雅普诺夫函数对步骤三获得的领航者的状态信息进行误差约束；将误差变量限定在规定范围内；步骤五、利用神经网络技术对水下多足机器人系统中的非线性不确定性进行处理；实现对未知参数进行估计；步骤六、根据步骤四所述的误差约束和步骤五所述的非线性不确定性的处理，获得水下多足机器人控制系统的自适应控制律，实现对水下多足机器人系统的多足协同控制。2.根据权利要求1所述的一种水下多足机器人系统的多足协同控制方法，其特征在于，步骤一中所述的水下多足机器人所有机械足的动力学模型的方法均相同，以第i条机械足的动力学模型为例进行说明，具体为：其中，qi为第i条机械足的关节转动角度，i＝{1,2,....,n}，n为正整数，为第i条机械足的关节转动角速度，为第i条机械足的关节转动角加速度，且Rp是p维实数列向量，τi表示输入第i条机械足的控制力拒，τi∈Rp，Mi(qi)表示对称正定的惯性矩阵，Mi(qi)∈Rp×p，Rp×p是p行p列的实数矩阵,表示第i条机械足的偏心力，gi(qi)表示第i条机械足的重力，gi(qi)∈Rp，ωi表示外部扰动，ωi∈Rp，所述外部扰动包括环境扰动和外部噪声；其中，对称正定的惯性矩阵Mi(qi)、偏心力和重力gi(qi)为未知参数。3.根据权利要求1或2所述的一种水下多足机器人系统的多足协同控制方法，其特征在于，步骤三所述的利用分布式观测器和步骤二所述的有向拓扑结构图对所有节点获得的领航者状态信息进行估计，获得领航者的状态信息的具体方法为：通过公式：qn+1＝Fv(3)获得领航者的广义坐标qn+1，其中，v为领航者的辅助状态变量，v∈Rm，为v的导数，S和F为恒定实数矩阵，S∈Rm×m，F∈Rn×...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦洪德，李晓佳，孙延超，魏彤锦，李凌宇，牛广智，范金龙，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23