基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法制造技术

技术编号:29487627 阅读:22 留言:0更新日期:2021-07-30 18:58
本发明专利技术公开一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法,包括如下步骤:(1)设定受控对象的二阶系统的控制律;(2)将式二阶系统的控制律分为子系统1和子系统2,分别计算子系统1和子系统2的控制律;(3)将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律。本算法通过逆向设计,首先根据控制变量设计李雅普诺夫函数,然后根据李雅普诺夫函数推导满足稳定性的控制律。由于存在反推控制律,因此设计的控制律必须是渐近稳定的或全局稳定的,因此,本算法可以应用于机器人的轨迹跟踪中,可为其提供稳定的算法,有助于提高机器人运动轨迹的。

【技术实现步骤摘要】
基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法
本专利技术涉及机器人轨迹跟踪算法
,尤其涉及一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法。
技术介绍
爬壁机器人的轨迹跟踪控制器的设计目标是,在有限的时间内,系统的任何初始状态以及系统的初始状态下,使系统在一定的误差范围内稳定,快速地收敛到所需的轨迹。系统外部存在不确定的干扰。另外,控制器在控制系统收敛过程中应具有良好的鲁棒性。在实际控制中,不是单独执行驱动轮电动机的闭环控制,并且每个驱动轮电动机之间存在很大的耦合。这种强耦合现象使攀岩机器人表现出严重的非线性特性,给机器人的动态控制带来了不便。攀岩机器人的运动控制有两个主要要求。一是如何实现闭环控制误差系统的稳定性,使实际轨迹误差在最短时间内趋于零。二是如何稳定有效地抑制外界干扰,从而将干扰信号对跟踪精度的影响减小到一定范围。跟踪攀岩机器人主要有现代控制理论方法和智能控制方法。从现代控制理论的角度来看,成熟的攀岩机器人的运动控制技术可以分为三类:参数自适应控制,滑模变结构控制和现代鲁棒控制。攀岩机器人的控制技术采用智能控制方法,可分为神经网络控制,模糊控制,专家控制和交叉控制;智能控制理论是针对传统控制理论的缺陷而开发的,它是为复杂的控制任务和目的而开发的,机器人是智能控制的重要应用领域之一,近年来,越来越多的学者开始将智能控制方法引入机器人控制。在此背景下,本设计提出一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,适应现实需要,提供一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法。为了实现本专利技术的目的,本专利技术所采用的技术方案为:公开一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法;包括如下步骤:(1)设定受控对象的二阶系统的控制律;(2)将式二阶系统的控制律分为子系统1和子系统2,分别计算子系统1和子系统2的控制律;(3)将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律。步骤(1)具体为:假设受控对象的二阶系统的控制律为:步骤(2)中子系统1的控制律步骤具体为:(21)设系统错误为z1:z1=x1-zd(式2);其中zd是期望系数,推导式1、式2得z1:(22)子系统1的控制量定义为:(23)辅助控制量定义为:z2=x2-a1(式5);(24)根据backstepping方法原理,子系统1的Lyapunov函数为:(25)通过推导(式2)至(式6)得:(26)将(式4)引入(式7)得:如果Z2=0,则和是半负定的。步骤(3)中子系统2的控制律具体为:(27)令总系统的Lyapunov函数为V0,子系统2的Lyapunov函数为V2,设定:结合(式1)和(式2)得:将(式9)代入(式10)得:步骤(3)中将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律具体为:设定系统的控制律u为:本专利技术的有益效果在于:本算法通过逆向设计,首先根据控制变量设计李雅普诺夫函数,然后根据李雅普诺夫函数推导满足稳定性的控制律。由于存在反推控制律,因此设计的控制律必须是渐近稳定的或全局稳定的,因此,本算法可以应用于机器人的轨迹跟踪中,可为其提供稳定的算法,有助于提高机器人运动轨迹的。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术进一步说明:实施例1:一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法包括如下步骤:(1)设定受控对象的二阶系统的控制律,假设受控对象的二阶系统的控制律为:(2)将式二阶系统的控制律分为子系统1和子系统2,分别计算子系统1和子系统2的控制律。子系统1的控制律步骤具体为:(21)设系统错误为z1:z1=x1-zd(式2);其中zd是期望系数,推导式1、式2得z1:(22)子系统1的控制量定义为:(23)辅助控制量定义为:z2=x2-a1(式5);(24)根据backstepping方法原理,子系统1的Lyapunov函数为:(25)通过推导(式2)至(式6)得:(26)将(式4)引入(式7)得:如果Z2=0,则和是半负定的,根据Lyapunov稳定性准则,该系统是渐近稳定的。子系统2的控制律具体为:(27)令总系统的Lyapunov函数为V0,子系统2的Lyapunov函数为V2,设定:结合(式1)和(式2)得:将(式9)代入(式10)得:(3)将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律,具体为:设定系统的控制律u为:从控制律的计算过程中,我们可以看到本算法是逆向设计,其首先根据控制变量设计李雅普诺夫函数,然后根据李雅普诺夫函数推导满足稳定性的控制律,由于存在反推控制律,因此设计的控制律必须是渐近稳定的或全局稳定的,因此,本算法可以应用于机器人的轨迹跟踪中,可为其提供稳定的算法,有助于提高机器人运动轨迹的。本专利技术的实施例公布的是较佳的实施例,但并不局限于此,本领域的普通技术人员,极易根据上述实施例,领会本专利技术的精神,并做出不同的引申和变化,但只要不脱离本专利技术的精神,都在本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法,;其特征在于:包括如下步骤:/n(1)设定受控对象的二阶系统的控制律;/n(2)将式二阶系统的控制律分为子系统1和子系统2,分别计算子系统1和子系统2的控制律;/n(3)将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法,;其特征在于:包括如下步骤:
(1)设定受控对象的二阶系统的控制律;
(2)将式二阶系统的控制律分为子系统1和子系统2,分别计算子系统1和子系统2的控制律;
(3)将子系统1和子系统2的控制律结合构成系统总体控制律。


2.如权利要求3所述的基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法,其特征在于:步骤(1)具体为:
假设受控对象的二阶系统的控制律为:





3.如权利要求2所述的基于运动学的攀岩机器人轨迹跟踪反推控制算法,其特征在于:步骤(2)中子系统1的控制律步骤具体为:
(21)设系统错误为z1:
z1=x1-zd(式2);
其中zd是期望系数,推导式1、式2得z1:



(22)子系统1的控制量定义为:



(23)辅助控制量定义为:
z2=x2-a...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭建伟
申请(专利权)人:北京哈工时代科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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