【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，尤其涉及一种仿生机械手臂的控制方法和系统。
技术介绍
1、随着自动化技术的快速发展，智能工厂应运而生，机械臂是智能工厂的重要组成部分，通过控制器调整机械臂的移动轨迹，躲避障碍物，完成指定任务实现工业生产。目前，电力塔架、通讯塔架等高塔的维修、安装等作业还由人工完成，人在高空作业存在极大的危险，尤其是电塔还存在高压危险。国内外许多机构开展了对高空作业机器人的研究，现有高空作业机器人多为电脑控制其动作，机器人的动作不能完全达到操作人员的预期效果。随着工业生产精度要求不断提高，传统的反馈式机械臂控制模式已经无法满足工业发展需求，实现机械臂智能化控制成为研究热点。
2、现有技术，通常采用正逆运动学计算方法和构建数字孪生仿生空间法输出完成任务时机械臂的无碰撞的关节路径点，实现机械臂的移动轨迹规划；也有基于采样方法实现机械臂的移动轨迹规划，利用较小的计算量实现高维空间规划。
3、例如公开号为：cn108279620a的专利技术专利公开申请的基于脑电波结合肢体动作的仿生手臂控制装置及控制方法，包括：脑电波传感器和运动感测传感器与控制模块通过无线网络连接；语音播报模块与控制模块通过导线连接；控制模块与仿生手臂通过无线网络连接。
4、例如公告号为：cn110413107b的专利技术专利公告的基于肌电信号模式识别和粒子群优化的仿生机械手交互控制方法，包括：首先建立基于表面肌电信号的模式识别系统进行预学习，通过多通道肌电仪获取表面肌电信号，经过巴特沃斯滤波以及梳状滤波器的软件滤波之后，进行多
5、但本申请在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，仿生机械臂控制系统可以使仿生机械臂达到指定位置，但该控制过程耗时长，耗能大，控制效率较低，存在对仿生机械臂移动轨迹规划效率低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种仿生机械臂控制方法和系统，解决了现有技术中仿生机械臂移动轨迹规划效率低的问题，实现了仿生机械臂移动轨迹规划效率的提高。
2、本申请实施例提供了一种仿生机械臂控制方法，包括以下步骤：s1,构建自动控制系统，所述自动控制系统用于根据环境信息及仿生机械臂的位姿信息来确定仿生机械臂的下一个位置和动作，所述自动控制系统包括感知器和单片机仿生空间，所述感知器包括位置传感器和速度传感器，所述单片机仿生空间用于对感知器所收集的信息进行处理和分析，所述仿生机械臂用于执行预设任务；s2，基于pid控制算法训练仿生机械臂的抓取精度得到训练数据并记录仿生机械臂训练次数，根据得到的训练数据获取仿生控制参数，再判断获取的仿生控制参数是否达到参考仿生控制参数，如果达到参考仿生控制参数，则将感知器所收集的信息输入单片机仿生空间，否则重新进行训练，所述抓取精度包括抓取速度和抓取力度；s3，将s2中达到参考仿生控制参数的对应数据输入到感知器后对仿生机械臂进行实物抓取训练，获取实物训练数据，并根据获取的实物训练数据判断所述仿生机械臂的抓取精度是否等于对应的参考抓取精度，若等于，则执行s4，否则返回s2；s4，根据得到的仿生控制参数结合单片机仿生空间得到单位阶跃响应函数，并根据得到的单位阶跃响应函数获取pid控制模型，通过获取的pid控制模型控制仿生机械臂的运行轨迹，所述单位阶跃响应函数用于描述不同时间段内仿生机械臂运行轨迹的误差程度；s5，在预设时间段内对所述仿生机械臂进行实物抓取测试，获取仿生机械臂的抓取精度误差，并判断获取的抓取精度误差是否小于对应的预设精度误差，若小于预设精度误差，则表明仿生机械臂的抓取精度达到了预设要求，否则返回s1，所述抓取精度误差包括抓取速度误差和抓取力度误差。
3、进一步的，所述pid控制算法用于对仿生机械臂进行抓取精度控制获取抓取精度控制参数，对获取的抓取精度控制参数进行分析得到对应的仿生控制参数；所述抓取精度控制包括比例控制、积分控制和微分控制；所述抓取精度控制参数包括比例参数、积分参数和微分参数，分别通过比例控制、积分控制和微分控制得到；所述比例参数和积分参数用于结合自动控制系统确定仿生机械臂的下一个位置和动作时产生的误差生成控制信号。
4、进一步的，所述仿生机械臂的抓取精度误差采用以下公式进行计算：式中，i为仿生机械臂训练次数的编号，i＝1,2,....,n，n为仿生机械臂训练总次数，ξi表示第i次仿生机械臂训练的抓取速度误差，ψi表示第i次仿生机械臂训练的抓取力度误差，kpi表示第i次仿生机械臂训练的比例参数，ki表示第i次仿生机械臂训练的积分参数，kdi表示第i次仿生机械臂训练的微分参数，α1表示仿生机械臂的参考抓取速度，α2表示仿生机械臂的参考抓取力度，αi表示第i次仿生机械臂训练的实际抓取速度，βi表示第i次仿生机械臂训练的实际抓取力度。
5、进一步的，所述环境信息包括双目相机参数、障碍物参数和目标物体参数；所述位姿信息用于描述仿生机械臂的位置、速度和姿态信息，具体包括双目相机位姿信息、障碍物位姿信息和目标物体位姿信息。
6、进一步的，所述误差程度用于描述单位阶跃响应函数的震荡程度；如果误差变化等于0，则根据单位阶跃响应函数获取对应的控制参数；如果误差变化不等于0，则返回s2。
7、进一步的，所述仿生机械臂的抓取精度的具体训练方法如下：s21,对所述pid控制算法进行初始化，获取初始仿生控制参数，并由初始仿生控制参数构建pid控制模型；s22,获取仿生机械臂的位姿信息，根据所述仿生机械臂的位姿信息以及pid控制模型获取仿生机械臂的抓取路径信息，再基于获取的抓取路径信息对仿生机械臂进行抓取精度训练并获取对应的抓取精度；s23,判断获取的抓取精度是否等于参考抓取精度；若不等于，则返回s21；若等于，则获取对应的仿生控制参数。
8、进一步的，所述仿生控制参数的具体计算公式如下：式中，i为仿生机械臂训练次数的编号，i＝1,2,....,n，n为仿生机械臂训练总次数，e为自然常数，θi表示第i次仿生机械臂训练的仿生控制参数，ξi表示第i次仿生机械臂训练的抓取速度误差，ψi表示第i次仿生机械臂训练的抓取力度误差，kdi表示第i次仿生机械臂训练的微分参数，α1表示仿生机械臂的参考抓取速度，α2表示仿生机械臂的参考抓取力度，αi表示第i次仿生机械臂训练的实际抓取速度，βi表示第i次仿生机械臂训练的实际抓取力度。
9、进一步的，所述pid控制模型的具体构建方法如下：通过初始化pid控制算法，获取状态信息；根据pid控制算法，并结合获取的状态信息得到pid仿生控制函数，所述pid仿生控制函数用于获取抓取精度误差和对应的抓本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种仿生机械臂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述PID控制算法用于对仿生机械臂进行抓取精度控制获取抓取精度控制参数，对获取的抓取精度控制参数进行分析得到对应的仿生控制参数；
3.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于，所述仿生机械臂的抓取精度误差采用以下公式进行计算：
4.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述环境信息包括双目相机参数、障碍物参数和目标物体参数；
5.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述误差程度用于描述单位阶跃响应函数的震荡程度；
6.如权利要求2所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述仿生机械臂的抓取精度的具体训练方法如下：
7.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于，所述仿生控制参数的具体计算公式如下：
8.如权利要求6所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述PID控制模型的具体构建方法如下：
9.根据权利要求8所述一种仿生机械臂
10.一种仿生机械臂控制系统，其特征在于：所述仿生机械臂控制系统包括：仿生空间构建模块、抓取精度训练模块、实物抓取训练模块、PID控制模型获取模块和仿生测试模块；
...【技术特征摘要】
1.一种仿生机械臂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述pid控制算法用于对仿生机械臂进行抓取精度控制获取抓取精度控制参数，对获取的抓取精度控制参数进行分析得到对应的仿生控制参数；
3.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于，所述仿生机械臂的抓取精度误差采用以下公式进行计算：
4.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述环境信息包括双目相机参数、障碍物参数和目标物体参数；
5.如权利要求1所述一种仿生机械臂控制方法，其特征在于：所述误差程度用于描述单位阶跃响应函数的震荡程度；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁文峰，刘朋鑫，
申请(专利权)人：北京中科工匠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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