本发明专利技术提供一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法，由上位机、机械臂控制器、反馈控制模块、机械臂和最优轨迹规划模块配合完成，该基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法设计合理，采用非因果建模语言建立机械臂动力学系统模型，由此表达四轴及以上的机械臂系统的微分状态方程，能够实现最优控制方法在四轴及以上的机械臂最优轨迹规划任务中的应用。务中的应用。务中的应用。
【技术实现步骤摘要】
一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法
[0001]本专利技术属于机械臂作业的程序控制
，特别涉及一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法。
技术介绍
[0002]机械臂具有灵活、可拓展性强等特点，在工业自动化的大背景下发展迅速，现已广泛应用于工业生产、医疗辅助与太空探索中。一般机械臂的运动控制仅考虑运动学，能够实现机械臂的基本运动控制。当对机械臂的运动速度有较高的度要求时，仅考虑机械臂运动学的控制方法，无法保证机械臂各关节的理想力矩始终在额定力矩范围内，导致机械臂控制器无法给到理想力矩，而造成轨迹跟踪误差。因此，为满足机械臂运动的高速高精要求，还需要考虑机械臂的动力学系统，现有机械臂最优轨迹规划方法的两点不足：其一，相比于结果为控制律的轨迹规划方法，现有的针对四轴及以上机械臂的结果为轨迹的轨迹规划方法依赖于机械臂的反馈控制系统，在机械臂高速运动的场景下难以保证轨迹跟踪精度；其二，四轴及以上的机械臂的惯性张量矩阵解析表达式冗长，其逆的解析推导更为复杂，难以应用于程序算法，导致最优控制方法无法应用于该类型机械臂的最优轨迹规划问题，本专利技术提出一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法。
技术实现思路
[0003]为了解决现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法，该基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法设计合理，采用非因果建模语言建立机械臂动力学系统模型，由此表达四轴及以上的机械臂系统的微分状态方程，能够实现最优控制方法在四轴及以上的机械臂最优轨迹规划任务中的应用。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法，由上位机、机械臂控制器、反馈控制模块、机械臂和最优轨迹规划模块配合完成，各部分功能如下：
[0005](1)上位机：用于给机械臂控制器下发任务指令，包括但不限于机械臂示教功能，机械臂初始、目标位姿的设置功能，其中示教功能主要包括一般轨迹规划的相关功能，即能通过控制关节空间的各关节的转动角度对机械臂进行控制，或通过控制机械臂末端执行器的笛卡尔空间的位姿，进行逆运动学计算后在关节空间对机械臂进行控制，或控制机械臂抵达设定的初始姿态的功能；
[0006](2)机械臂控制器：该模块通过接收最优轨迹规划模块中结果为控制律的方法输出的前馈控制指令，或是接收反馈控制模块中的反馈控制指令，驱动机械臂各关节电机，使机械臂按理想轨迹进行运动；
[0007](3)反馈控制模块：该模块通过接收上位机下发的一般轨迹信息，或是最优轨迹规划模块中结果为轨迹的方法输出的最优轨迹信息，同时接收通过传感器从被控机械臂对象上采集到的轨迹信息进行反馈控制，其输出的反馈控制指令直接作用于机械臂控制器中；
[0008](5)机械臂：该模块作为被控对象，由机械臂控制器控制进行运动，并安装有相关传感器，能将机械臂的运动信息传递到反馈控制模块中；
[0009](4)最优轨迹规划模块：该模块根据在上位机中给定的机械臂的初始姿态和目标姿态，结合优化目标构建优化问题的一般化描述，包括性能指标的选取、不等式约束的建立、边界条件的给定以及基于模型对机械臂系统的微分状态方程约束的构建，最终，使用最优控制的方法对上述问题进行求解，并将求解结果作为机械臂的前馈输入给到机械臂控制器中，其中，优化问题的各部分描述如下：
[0010]①
性能指标：包括时间最少、能耗最低、冲击最小以及混合最优四类指标；
[0011]②
不等式约束：包括机械臂各关节的最大转动角度约束，各关节电机的最大转动速度约束、最大转动加速度约束以及最大输出转矩/电流约束；
[0012]③
边界条件：包括在上位机中给定的初始时刻与终止时刻所对应的机械臂各关节在关节空间的转动角度信息，以及上述时刻对应的机械臂各关节的角速度、角加速度信息；
[0013]④
微分状态方程：基于模型的方法，用一个黑箱函数简化机械臂的微分状态方程的表达，实现最优控制方法在四轴及以上机械臂的最优轨迹规划问题上的应用，微分状态方程的输入输出分别为u,x0,t,x,y，上述变量代表的含义以及与机械臂系统的对应关系如下：
[0014]①
u——微分状态方程黑箱函数的输入，对应于机械臂系统中各关节电机的输出转矩/电流(τ/i)；
[0015]②
x0——微分状态方程黑箱函数的初始状态，对应于机械臂系统中各关节在初始时刻的转动角度值(q0)；
[0016]③
t——以系统初始状态作为初始时刻的系统运行时间；
[0017]④
x——微分状态方程黑箱函数的状态变量，对应于机械臂系统中各关节随时间变化的转动角度值、转动角速度值
[0018]⑤
——微分状态方程黑箱函数的状态变量的微分，对应于机械臂系统中各关节随时间变化的转动角速度值、转动角加速度值
[0019]⑥
y——微分状态方程黑箱函数的输出，可以定义为系统中的任意变量，此处设置其对应于机械臂系统中各关节随时间变化的转矩/电流(τ/i)；
[0020]综上所述，基于模型的方式，将机械臂系统的动力学方程简写作：
[0021][0022]机械臂系统的微分状态方程可以写作：
[0023][0024]最优控制方法求解技术路线如下：
[0025](1)初始化机械臂系统；
[0026]包括输入机械臂的初始姿态与目标姿态，并操作机械臂到达初始姿态；
[0027](2)描述最优控制问题；
[0028]包括性能指标的选取、不等式约束的建立、边界条件的给定以及基于模型对机械臂系统的微分状态方程约束的构建；
[0029](3)使用转录法离散化最优控制问题；
[0030]包括使用配点法和打靶法将最优控制问题转化为非线性规划问题；
[0031](4)使用非线性规划求解器对上述非线性规划问题进行求解。
[0032]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述最优轨迹规划模块的
④
中，微分状态方程指系统动力学方程在微分状态空间的表达形式，对于复杂系统的动力学方程，其微分状态空间的表达形式难以解析推导，因此使用基于模型的方法。
[0033]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述最优轨迹规划模块的
①
中，时间最少、能耗最低、冲击最小以及混合最有四类指标，前三类指标分别对应于提高机械臂的工作效率、减少机械臂的能量消耗和抑制由机械臂控制量突变引起的振动冲击，混合最优指标指通过综合考虑前述指标的效果对机械臂的运动性能进行优化。
[0034]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述最优轨迹规划模块的
①
中，混合最优四类指标为同时考虑时间最少、能耗最低、冲击最小三类指标中的任意两类及以上指标。
[0035]本专利技术的有益效果：
[0036]1、此基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模型的多自由度机械臂的最优轨迹规划方法，其特征在于，由上位机、机械臂控制器、反馈控制模块、机械臂和最优轨迹规划模块配合完成，各部分功能如下：(1)上位机：用于给机械臂控制器下发任务指令，包括但不限于机械臂示教功能，机械臂初始、目标位姿的设置功能，其中示教功能主要包括一般轨迹规划的相关功能，即能通过控制关节空间的各关节的转动角度对机械臂进行控制，或通过控制机械臂末端执行器的笛卡尔空间的位姿，进行逆运动学计算后在关节空间对机械臂进行控制，或控制机械臂抵达设定的初始姿态的功能；(2)机械臂控制器：该模块通过接收最优轨迹规划模块中结果为控制律的方法输出的前馈控制指令，或是接收反馈控制模块中的反馈控制指令，驱动机械臂各关节电机，使机械臂按理想轨迹进行运动；(3)反馈控制模块：该模块通过接收上位机下发的一般轨迹信息，或是最优轨迹规划模块中结果为轨迹的方法输出的最优轨迹信息，同时接收通过传感器从被控机械臂对象上采集到的轨迹信息进行反馈控制，其输出的反馈控制指令直接作用于机械臂控制器中；(5)机械臂：该模块作为被控对象，由机械臂控制器控制进行运动，并安装有相关传感器，能将机械臂的运动信息传递到反馈控制模块中；(4)最优轨迹规划模块：该模块根据在上位机中给定的机械臂的初始姿态和目标姿态，结合优化目标构建优化问题的一般化描述，包括性能指标的选取、不等式约束的建立、边界条件的给定以及基于模型对机械臂系统的微分状态方程约束的构建，最终，使用最优控制的方法对上述问题进行求解，并将求解结果作为机械臂的前馈输入给到机械臂控制器中，其中，优化问题的各部分描述如下：
①
性能指标：包括时间最少、能耗最低、冲击最小以及混合最优四类指标；
②
不等式约束：包括机械臂各关节的最大转动角度约束，各关节电机的最大转动速度约束、最大转动加速度约束以及最大输出转矩/电流约束；
③
边界条件：包括在上位机中给定的初始时刻与终止时刻所对应的机械臂各关节在关节空间的转动角度信息，以及上述时刻对应的机械臂各关节的角速度、角加速度信息；
④
微分状态方程：基于模型的方法，用一个黑箱函数简化机械臂的微分状态方程的表达，实现最优控制方法在四轴及以上机械臂的最优轨迹规划问题上的应用，微分状态方程的输入输出分别为u,x0,t,x,y，上述变量代表的含义以及与机械臂系统的对应关系如下：
①
...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊孜尧，袁浩然，张良，
申请(专利权)人：武汉鼎元同立科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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