一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法，实施本发明专利技术的有益效果是，首先，将二部一致性控制推广到了网络化机器人系统，主要应用于网络化机器人系统的编队、避障等实际问题；其次，本发明专利技术考虑了机器人之间的量化通信交互(同时考虑对数量化和均匀量化)，以减少机器人之间的通讯成本，并对信息起到一定的保密作用；最后，机器人动力学模型中设置了输入扰动和不确定控制参数，模拟网络化机器人系统在实际场景中控制所受到的干扰，使控制效果更具实用性。

A two part consistent quantitative control method for networked robot system

【技术实现步骤摘要】
一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法
本专利技术涉及机器人智能控制领域，更具体地说，涉及一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法。
技术介绍
网络化机器人系统的一致性控制因其在不同领域都具有广泛的应用一直是研究者关注的重点，比如在工程与计算机科学中的分布式计算、传感网络、无人机车辆的编队控制等。一致性控制使得各机器人能通过协作进行通信从而实现共同的状态，例如使汽车达到相同的速度，飞行器追踪到同一个目标等等。在网络化的机器人系统中，对机械臂的动力学建模时考虑带有输入扰动和参数不确定性的欧拉格朗日系统。单个机械臂的运动学与动力学特性可以由相应机械参数表示的数学模型表达出来。然而，在实际的工况条件下，机械臂的具体机械参数常受到外部扰动以及工况条件的影响，相应机械参数往往难以精确测出。为满足实际需要，考虑带有输入扰动和参数不确定性的动力学模型更具有实用性。在现实的网络化系统中，机器人之间的联系往往既有竞争也有协作。在这种情况下考虑的多机器人实现一致性即为二部一致性控制。因此，考虑将二部一致性控制算法推广到网络化机器人系统拓宽了实际的应用范围。在各机器人信息交互的过程中，由于通信带宽的限制，并不能将信息都准确地发送。因此本专利考虑了在通信过程中将信息均匀和对数量化后再交互，更具有实际应用价值。因此，结合上诉的工业实际应用上的需求，设计一种网络化机器人系统的二部一致性量化控制算法具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术导致信息传输不准确的缺陷，提供一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法，包括以下步骤：S1、基于网络化机器人系统包括的若干个子机器人进行分组，并构建动力学建模：其中，Mi(qi)表示正定质量矩阵，表示科里奥利矩阵和离心项，gi(qi)表示引力矩阵，di(t)表示输入扰动，τi表示控制输入；qi、和分别表示关节空间中的位置、速度和加速度；S2、建立有向拓扑图G＝{V,E,A}来描述机器人之间的信息交互，其中V＝{ν1,....,νN}表示顶点集，即机器人的数目；表示连接任意两个机器人的边的集合；A＝[aij]表示带有邻接元素的权重矩阵，若第j个机器人与第i个机器人之间有连接，则aij≠0，否则，aij＝0；且第i个机器人本身不存在自循环连接，即aii＝0；S3、基于步骤S2建立的有向拓扑图，设计分布式控制器；所述分布式控制器包括控制层和估计层；所述估计层用于使第i个机器人根据与其相邻的机器人所处位置及运动速度，得到所述第i个机器人的关节位置的估计值，其中，所述估计值将进一步输入到控制层；所述控制层用于根据接收到的估计值，控制所述第i个机器人的实际所处位置及运动速度，使得机器人的实际关节位置收敛到所述估计值；S4、结合步骤S1构建的动力学建模模型，以及步骤S3建立的分布式控制器，构建闭环系统；对所述闭环系统进行稳定性分析，通过对滑膜变量进行收敛性分析以及变换处理，控制使得机器人的实际关节位置qi能够稳定收敛到估计层输出的估计值即实现网络化机器人系统的二部一致性控制。在本专利技术所述的一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法中，通过设计分布式控制器，定义了一个估计层和控制层，在考虑到机器人之间的信息交互中量化通信的问题，设计了估计层，所述估计层用于简化数据通讯，设计了控制层，在估计层和控制层联合作用的情况下，对相应的机械参数进行精准测量，并通过稳定性分析，进一步提高了测准精度，减少了多机器人系统的控制成本，提升了工作效率。实施本专利技术的一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法具有以下有益效果：1、考虑了机器人模型中存在不确定参数和输入扰动等实际问题，研究成果是控制的实用性更强；2、在机器人之间的信息交互中考虑了量化通信，同时考虑了对数量化和均匀量化，使本专利技术的量化控制方法具有普遍的适用性；3、所设计的控制算法包含两层控制，减少了多机器人系统的控制成本，并提升了工作效率。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术提出的控制方法的控制流程图；图2是本专利技术所涉及的网络化机器人系统的有向拓扑网络；图3是本专利技术所考虑的机器人物理结构简易模型。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。请参考图1，其为本专利技术提出的控制方法的控制流程图，当前的控制流程主要分为了以下步骤：S1、基于网络化机器人系统包括的若干个子机器人进行分组，并构建动力学建模：其中，Mi(qi)表示正定质量矩阵，表示科里奥利矩阵和离心项，gi(qi)表示引力矩阵，di(t)表示输入扰动，τi表示控制输入；qi、和分别表示关节空间中的位置、速度和加速度；当前控制目标是存在不确定参数、输入扰动和量化数据交互的情况下，为了实现网络机器人系统的二部一致性，定义最终实现二部一致性的目标为：即在满足上述目标的情况下，即可完成网络机器人系统的二部一致性控制；其中，qi、qj表示机器人i和机器人j的关节空间中的位置；所述二部一致性控制即为目标一致性的控制，基于当前设计的控制器，使得机器人的实际关节位置与控制器为了实现所述目标一致性的控制，而优化得到的控制参数保持一致。S2、建立有向拓扑图G＝{V,E,A}来描述机器人之间的信息交互，其中V＝{ν1,....,νN}表示顶点集，即机器人的数目；表示连接任意两个机器人的边的集合；A＝[aij]表示带有邻接元素的权重矩阵，若第j个机器人与第i个机器人之间有连接，则aij≠0，否则，aij＝0；且第i个机器人本身不存在自循环连接，即aii＝0；其中：所述有向拓扑图的网络结果请参考图2；在所述有向拓扑图中，信息可以直接从第j个机器人传输到第i个机器人时，则说明边eij∈E；当前针对8个机器人之间的信息交互，即图中所示的数字标记“1-8”，图中所示的箭头方向即为信息传递的方向，图中，在对8个机器人进行分组后，有编号为1和7的机器人划分为第一组，编号为2-8的机器人划分为第二组，举例说明：在说明机器人1和机器人2之间的信息交互时，当前的信息传输方向，是由机器人1传递到机器人2，且两者之间的权重值为-2，在当前的有向图中，任意两个节点，比如节点1和节点2之间存在一条有向路径时，则说明所述有向图是强连通的，即为有向图的强连通性，在有向图中的顶点都互相可达时，则这幅图是强连通的。而在一条有向路径的起点和终点均为同一节点时，如果这条路径上含有奇数个负权值，则定义该循环为负循环，相反则为正循环，当有向图中任意循环均为正循环时，有向图达到结构平衡。S3、基于步骤S2建立的有向拓扑图，设计分布式控制器，所述分布式控制器包括控制层本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、基于网络化机器人系统包括的若干个子机器人进行分组，并构建动力学建模模型：/n

【技术特征摘要】
1.一种适用于网络化机器人系统的二部一致性量化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于网络化机器人系统包括的若干个子机器人进行分组，并构建动力学建模模型：



其中，Mi(qi)表示正定质量矩阵，表示科里奥利矩阵和离心项，gi(qi)表示引力矩阵，di(t)表示输入扰动，τi表示控制输入；qi、和分别表示关节空间中的位置、速度和加速度；t表示时间，i表示机器人的索引标记即指代的第i个机器人；
S2、建立有向拓扑图G＝{V,E,A}来描述机器人之间的信息交互，其中V＝{ν1,....,νN}表示顶点集，N为机器人的数目，v表示顶点即机器人；表示连接任意两个机器人的边的集合；A＝[aij]表示带有邻接元素的权重矩阵，若第j个机器人与第i个机器人之间有连接，则aij≠0，否则，aij＝0；且第i个机器人本身不存在自循环连接，即aii＝0；
S3、基于步骤S2建立的有向拓扑图，建立分布式控制器；所述分布式控制器包括控制层和估计层；所述估计层用于使第i个机器人根据与其相邻的机器人所处位置及运动速度，得到所述第i个机器人的关节位置的估计值其中，所述估计值将进一步输入到控制层；所述控制层用于根据接收到的估计值控制所述第i个机器人的实际所处位置及运动速度，使得机器人的实际关节位置收敛到所述估计值
S4、结合步骤S1构建的动力学建模模型，以及步骤S3建立的分布式控制器，构建闭环系统；对所述闭环系统进行稳定性分析，其中，通过对滑膜变量进行收敛性分析以及变换处理，定义优化目标为：



其中，qi、qj表示机器人i和机器人j的关节空间中的位置；在满足上述优化目标的情况下，定义参数误差在控制使得机器人的实际关节位置qi能够稳定收敛到估计层输出的估计值即时，实现网络化机器人系统的二部一致性控制。


2.根据权利要求1所述的二部一致性量化控制方法，其特征在于，步骤S3中，所述控制层的数学形式为：



其中，表示设计的关节位置辅助变量，表示关节位置的估计值，Λi是一个正定对角矩阵，qi表示关节空间中的关节角位置；Yi表示线性回归矩阵；为对不确定参数θi的估计量，为对不确定参数θi的估计误差；ki、ksi均为预定义的控制增益正定矩阵；结合关节辅助变量设计滑膜变量为Γi表示的是正定常数矩阵；参数i表示机器人的索引标记，即针对第i个机器人进行的相关计算；sign()为符号函数，T表示转置，表示对估计误差的求导结...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴奕德，苏鹏，丁腾飞，葛明峰，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42