一种绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法技术

本发明专利技术公开了一种绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，包括：步骤1，建立绳索牵引并联机器人的完整动力学模型及参数线性化方程；步骤2，根据完整动力学模型设定绳长跟踪误差、绳索的全局协同误差和绳索的耦合误差向量；步骤3，根据耦合误差向量设定绳长滑模向量和动平台位姿滑模向量，根据绳长滑模向量、动平台位姿滑模向量和完整动力学模型确定高精度自适应协同控制律；步骤4，根据绳长滑模向量和动平台位姿滑模向量，设定使高精度自适应协同控制律中动力学参数快速收敛的参数自适应律；步骤5，利用高精度自适应协同控制律协同控制机器人驱动各卷筒的电机。该方法能加快控制过程中动力学参数收敛速度，提升机器人运动控制精度。动控制精度。动控制精度。

A high-precision adaptive cooperative control method for rope traction parallel robot

【技术实现步骤摘要】
一种绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法


[0001]本专利技术涉及绳索牵引并联机器人控制领域，尤其涉及一种绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法。

技术介绍

[0002]不同于传统的并联机器人，绳索牵引并联机器人通过调节各绳索的长度，来控制各绳索连接的动平台沿着设定的期望轨迹进行运动。得益于多绳索牵引的结构，绳索牵引并联机器人具有工作空间大、运动惯量小、环境适应性强等特点。然而，在绳索牵引并联机器人的实际应用场景中，如搬运、装配等，机器人动力学参数的不确定（或实时改变）会严重影响机器人的控制精度。同时，由于动平台的运动是由多根绳索协同进行控制的，多绳索的全局协同特性也在一定程度上决定着机器人的控制精度。因此，考虑到绳索牵引并联机器人的多绳索协同特性和动力学参数不确定性问题，亟需一种能够同时实现绳索全局协同运动和动力学参数快速收敛的机器人控制方法，从而最终改善绳索牵引并联机器人的控制性能。
[0003]目前，通常利用自适应控制的方法来处理绳索牵引并联机器人动力学参数不确定性的问题。然而，现有的绳索牵引并联机器人自适应控制方法在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，包括：步骤1，建立绳索牵引并联机器人的完整动力学模型，并建立所述完整动力学模型的参数线性化方程；步骤2，根据所述完整动力学模型设定所述绳索牵引并联机器人的绳索的绳长跟踪误差向量、绳索的全局协同误差向量和绳索的耦合误差向量；步骤3，根据所述步骤2设定的绳索的耦合误差向量设定绳长滑模向量和动平台位姿滑模向量，根据设定的绳长滑模向量、动平台位姿滑模向量和所述绳索牵引并联机器人的完整动力学模型确定高精度自适应协同控制律；步骤4，根据所述步骤3中设定的绳长滑模向量和动平台位姿滑模向量，设定使所述步骤3中确定的高精度自适应协同控制律中动力学参数快速收敛的参数自适应律，利用参数自适应律对所述高精度自适应协同控制律的动力学参数进行更新，得出使参数快速收敛的高精度自适应协同控制律；步骤5，利用所述使参数快速收敛的高精度自适应协同控制律对所述绳索牵引并联机器人的驱动各卷筒的电机进行协同控制，使各卷筒同步收放缠绕在各卷筒上的对应绳索，驱动各绳索连接的动平台沿着设定的期望轨迹进行运动。2.根据权利要求1所述的绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，所控制的绳索牵引并联机器人通过由m个电机驱动的m个卷筒来收放缠绕在各卷筒上的对应绳索，通过改变m根绳索的长度能控制动平台在工作空间中实现n自由度的运动；其中，m和n为正整数，m大于n。3.根据权利要求2所述的绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，所述步骤1中，按以下方式建立绳索牵引并联机器人的完整动力学模型，包括：将所述绳索牵引并联机器人的动能和势能之差定义为拉格朗日函数，根据所述拉格朗日函数推导出该绳索牵引并联机器人的动平台的动力学模型为：（1）上述式（1）中，表示动平台的质量/惯量矩阵；表示动平台的科氏力矩阵；表示动平台的重力向量；表示动平台在工作空间中的位姿向量；表示动平台在工作空间中的速度向量；表示动平台在工作空间中的加速度向量；表示所述绳索牵引并联机器人的雅可比矩阵；表示所述绳索牵引并联机器人的绳索张力向量；建立所述绳索牵引并联机器人用于缠绕绳索的卷筒的动力学模型为：
ꢀꢀꢀꢀ
（2）上述式（2）中，表示卷筒的惯量矩阵；表示卷筒的摩擦矩阵；表示卷筒的半径；表示电机的控制力矩向量；表示所述绳索牵引并联机器人的绳长速度向量；表示所述绳索牵引并联机器人的绳长加速度向量；将所述动平台的动力学模型与所述卷筒的动力学模型结合，得出所述绳索牵引并联机器人的完整动力学模型为： （3）上述式（3）中，表示所述绳索牵引并联机器人在工作空间中的控制力
矩向量。4.根据权利要求3所述的绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，所述步骤1中，按以下方式建立所述完整动力学模型的参数线性化方程，包括：分离出所述动平台动力学模型中的动平台动力学参数，得出动平台动力学模型的参数线性化表达式为：（4）上述式（4）中，为动平台的动力学参数组成的向量；表示包含动平台位姿变量的回归矩阵；分离出所述卷筒动力学模型中的卷筒动力学参数，得出卷筒动力学模型的参数线性化表达式为：（5）上述式（5）中，为卷筒的动力学参数组成的向量；表示包含绳长变量的回归矩阵；将所述动平台动力学模型的参数线性化表达式与所述卷筒动力学模型的参数线性化表达式结合，得出所述绳索牵引并联机器人的完整动力学模型的参数线性化方程为：（6）上述式（6）中，表示和复合后的完整回归矩阵；表示包含所述绳索牵引并联机器人的所有动力学参数组成的完整动力学参数向量。5.根据权利要求4所述的绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，所述步骤2中，按以下方式根据所述完整动力学模型设定所述绳索牵引并联机器人的绳索的绳长跟踪误差向量、绳索的全局协同误差向量和绳索的耦合误差向量，包括：设定绳索牵引并联机器人的位姿跟踪误差向量为：（7）上述式（7）中，表示期望的动平台位姿向量；表示实际的动平台位姿向量；设定绳索牵引并联机器人的绳长跟踪误差向量为：（8）上述式（8）中，表示期望的绳长向量；表示实际的绳长向量；绳长跟踪误差向量与位姿跟踪误差向量之间的关系为：（9）上述式（9）中，表示绳索牵引并联机器人对应的雅可比矩阵；表示绳长跟踪误差向量对时间的一阶导数；表示位姿跟踪误差向量对时间的一阶导数；根据期望的绳长和实际的绳长，确定绳索牵引并联机器人的最终协同控制目标为：
（i=1,2,
…
,m,j≠i）
ꢀꢀꢀꢀ
（10）上述式（10）中，t表示时间变量；表示t时刻第i根绳索的绳长跟踪误差；表示t时刻第j根绳索的绳长跟踪误差；表示t时刻第i根绳索的实际绳长；表示t时刻第i根绳索的期望绳长；表示t时刻第j根绳索的期望绳长；为绳索的数目；根据式（10）中的最终协同控制目标，设定绳索的全局协同误差向量的第i个元素为：（11）上述式（11）中，为绳索的数目；为大于零的常数；将得出的绳索的绳长跟踪误差向量和绳索的全局协同误差向量相结合，得出设定的耦合误差向量为：（12）上述式（12）中，表示绳长跟踪误差向量；表示m
×
m的正定对角矩阵，为大于零的常数；表示绳索的全局协同误差向量；表示耦合误差向量对时间的一阶导数；表示绳长跟踪误差向量对时间的一阶导数。6.根据权利要求5所述的绳索牵引并联机器人高精度自适应协同控制方法，其特征在于，按以下方式根据期望的绳长和实际的绳长，确定绳索牵引并联机器人的最终协同控制目标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彬，邓槟槟，尚伟伟，丛爽，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：