【技术实现步骤摘要】
机器人控制方法、计算装置和存储介质
本申请涉及工业机器人控制
，特别涉及一种机器人控制方法、计算装置和存储介质。
技术介绍
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，是靠自身动力和控制能力自动执行工作来实现各种功能的一种机器。工业机器人可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。力控制问题一直是很多机器人研究学者普遍关注问题，当机器人跟外部环境不产生互动作用力时，位置控制便可以满足通用控制需求。当机器人跟外部环境接触时，比如说打磨和康复等，力位控制显得尤为重要。目前，机器人控制策略被分为两类，混合力位控制和混合阻抗控制。其中，混合力位控制策略通常是将工作空间分解为力控制和位置控制两个子空间。混合阻抗控制则通过力反馈系统调整控制器的惯性参数、摩擦参数等，以保证其动态特性，但这种方法多数以位置控制为主，而不是真正的力位混合控制策略。现有方案在阻抗控制的稳定性、有效性、精确性方法还存储诸多不足。因此，如何改进机器人控制方案，仍为机器人控制领域亟需解决的技...
【技术保护点】
1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取所述机器人的位置参数和力参数；/n基于所获取的位置参数和所述力参数，以及预先为所述机器人设计的混合自适应阻抗控制算法，得到混合自适应阻抗控制率，其中，所述混合自适应控制算法是基于动力学模型以及李亚普诺夫方程设计的，且所述混合自适应阻抗控制率包括对应于所述机器人的位置控制子空间的内环自适应阻抗控制率和对应于所述机器人的力控制子空间的外环自适应阻抗控制率；/n基于所述混合自适应阻抗控制率动力学逆解转换得到的控制指令自适应控制所述机器人的运动。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述机器人的位置参数和力参数；
基于所获取的位置参数和所述力参数，以及预先为所述机器人设计的混合自适应阻抗控制算法，得到混合自适应阻抗控制率，其中，所述混合自适应控制算法是基于动力学模型以及李亚普诺夫方程设计的，且所述混合自适应阻抗控制率包括对应于所述机器人的位置控制子空间的内环自适应阻抗控制率和对应于所述机器人的力控制子空间的外环自适应阻抗控制率；
基于所述混合自适应阻抗控制率动力学逆解转换得到的控制指令自适应控制所述机器人的运动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述李亚普诺夫方程是关于所述机器人的状态变量以及自适应阻抗控制率的正定标量函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述李亚普诺夫方程为：
其中，t为控制过程中的时间变量，X为所述机器人的状态变量，XT为X的转置，为自适应阻抗控制率，为的转置，Γ为正定矩阵，P为正定对称矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动力学模型为：
其中，x、分别为所述机器人实际的角位移、角速度、角加速度，Fu为控制所述机器人运动所需的力矩，Fe为机器人与外部环境的相互作用力，H(x)为惯性矩阵系数，为哥白尼矩阵系数，G(x)为重力矩阵系数；
所述动力学模型线性化的模型参数的动力学方程表示为：
其中，x、分别为所述机器人实际的角位移、角速度、角加速度，α为控制率；为惯性矩阵系数H(x)的回归值，Y表示动力学输出，为动力学模型参数矩阵，
其中，所述动力学方程用于以所得到的混合自适应阻抗控制率作为控制率输入来进行动力学逆解，并以逆解的输出转换得到所述控制指令。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述位置控制子空间内，所述机器人的力和位置的动态方程为：
其中，xd、分别为设定的角位移、角速度、角加速度，Hd、Cd、Kd分别为设定的惯性矩阵系数、哥白尼矩阵系数和位置系数，Fe为机器人与外部环境的相互作用力；
基于所述动...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕燕，潘炳伟，蒋劲峰，陈忠，
申请(专利权)人：上海电气集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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