[發(fā)明專利]基于動力學(xué)模型參數(shù)辨識的并聯(lián)機器人控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210529196.4
• 申請日: 2012-12-11
• 公開（公告）號: CN103034123A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尚偉偉;叢爽
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器人系統(tǒng)的控制方法，具體涉及基于動力學(xué)模型參數(shù)辨識的并聯(lián)機器人控制方法。

背景技術(shù)

并聯(lián)機器人是指基座和末端執(zhí)行器之間包含多條運動鏈的機器人。由于擁有多條運動鏈，并聯(lián)機器人的機械結(jié)構(gòu)要比傳統(tǒng)的串聯(lián)機器人復(fù)雜得多，這使得并聯(lián)機器人的運動學(xué)和動力學(xué)關(guān)系都非常復(fù)雜，而多條運動鏈對末端執(zhí)行器運動的協(xié)調(diào)操作，更是給并聯(lián)機器人的運動控制提出了挑戰(zhàn)。在對并聯(lián)機器人進行精確的運動控制時，往往要借助精確的動力學(xué)模型進行控制。并聯(lián)機器人的動力學(xué)模型描述了并聯(lián)機器人運動和各個關(guān)節(jié)力矩之間的關(guān)系，它是求解并聯(lián)機器人前向動力學(xué)問題和反向動力學(xué)問題的基礎(chǔ)。并聯(lián)機器人前向動力學(xué)問題是在已知關(guān)節(jié)驅(qū)動力的情況下求解并聯(lián)機器人的運動，而反向動力學(xué)問題則是在已知并聯(lián)機器人運動的情況下求解各個關(guān)節(jié)的驅(qū)動力。由于并聯(lián)機器人的多運動鏈結(jié)構(gòu)和閉鏈約束，推導(dǎo)其動力學(xué)模型是比較復(fù)雜的。并聯(lián)機器人動力學(xué)建模的主要方法歸結(jié)為Newton-Euler法、Lagrange法，以及虛功原理(the?principle?of?virtual?work)三種方法，這三種方法在描述并聯(lián)機器人的動態(tài)特性時是彼此等價的。有關(guān)并聯(lián)機器人動力學(xué)的理論建模研究工作很多，但在理論模型基礎(chǔ)上進一步實現(xiàn)動力學(xué)模型參數(shù)辨識的研究工作卻很少。由于機械機構(gòu)的復(fù)雜性所導(dǎo)致的裝配與加工過程的復(fù)雜性，使得并聯(lián)機器人的名義動力學(xué)模型參數(shù)往往不準(zhǔn)確，特別是在考慮到關(guān)節(jié)摩擦力影響時，則必須通過實驗來辨識并聯(lián)機器人的模型參數(shù)。所謂名義動力學(xué)模型參數(shù)是指并聯(lián)機器人關(guān)節(jié)連桿的質(zhì)量、長度、質(zhì)心、轉(zhuǎn)動慣量的理論設(shè)計參數(shù)。因此，動力學(xué)模型參數(shù)辨識成為獲得并聯(lián)機器人精確動力學(xué)模型的唯一有效方法。

當(dāng)前，人們充分認(rèn)識到實現(xiàn)可靠、精確、有效的動力學(xué)辨識需要特別設(shè)計辨識實驗。在進行辨識實驗時，需要設(shè)計并聯(lián)機器人的激勵軌跡，所謂激勵軌跡是指用于動力學(xué)辨識的并聯(lián)機器人末端執(zhí)行器的運動軌跡。在設(shè)計并聯(lián)機器人的辨識實驗時，當(dāng)出現(xiàn)測量誤差和驅(qū)動器擾動時，激勵軌跡必須充分從而提供精確的參數(shù)估計。因此，為了改善辨識精度，并聯(lián)機器人執(zhí)行的激勵軌跡需要在一定的準(zhǔn)則下進行最優(yōu)設(shè)計。目前，傳統(tǒng)串聯(lián)機器人動力學(xué)辨識的原理比較成熟，相應(yīng)的激勵軌跡設(shè)計方法也相對簡單，這主要是由串聯(lián)機器人的機械結(jié)構(gòu)決定的。串聯(lián)機器人的關(guān)節(jié)坐標(biāo)是獨立的，每一個關(guān)節(jié)的運動軌跡可以預(yù)先自由設(shè)計、互不約束。然而，對于并聯(lián)機器人來說，由于其有效工作空間有限，并且存在多運動鏈構(gòu)成的閉環(huán)約束，因此并聯(lián)機器人的激勵軌跡設(shè)計是一個挑戰(zhàn)性問題，從而導(dǎo)致動力學(xué)模型參數(shù)辨識成為一個難以解決的技術(shù)問題。這個問題的復(fù)雜性主要體現(xiàn)在：首先，動力學(xué)模型方程非常復(fù)雜，難以設(shè)計出合適的參數(shù)辨識方法；其次，動力學(xué)模型參數(shù)的數(shù)值大小差別很大，某些小數(shù)值的參數(shù)的實際辨識結(jié)果不具有物理可實現(xiàn)性；第三，并聯(lián)機器人末端執(zhí)行器的有效工作空間非常小，在狹小的工作空間內(nèi)難以設(shè)計充分激勵軌跡，因此辨識的精度不高。為了實現(xiàn)并聯(lián)機器人的精確動力學(xué)模型參數(shù)辨識，需要考慮其包含閉環(huán)運動鏈約束這一特殊機械結(jié)構(gòu)。由于這種閉環(huán)運動鏈約束，并聯(lián)機器人的關(guān)節(jié)坐標(biāo)是彼此約束且耦合的，這也就是說，并不是所有的關(guān)節(jié)坐標(biāo)都可以預(yù)先自由設(shè)計，因此必須利用廣義坐標(biāo)的獨立性，在任務(wù)空間中進行激勵軌跡的參數(shù)化。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問題

針對并聯(lián)機器人包含多個運動學(xué)鏈的閉環(huán)約束，且末端執(zhí)行器的有效工作空間有限，導(dǎo)致激勵軌跡設(shè)計和動力學(xué)模型參數(shù)辨識非常困難，無法精確辨識全部動力學(xué)模型參數(shù)而導(dǎo)致的并聯(lián)機器人控制精度不高的問題，本發(fā)明提供了一種基于動力學(xué)模型參數(shù)辨識的控制方法實現(xiàn)并聯(lián)機器人的運動控制，該方法中利用的動力學(xué)模型參數(shù)的辨識方法能夠在工作空間中統(tǒng)一地實現(xiàn)激勵軌跡的優(yōu)化和動力學(xué)模型參數(shù)的辨識。

(二)技術(shù)方案

本發(fā)明的并聯(lián)機器人的控制方法用于控制并聯(lián)機器人的運動，包括如下步驟：S1、建立所述并聯(lián)機器人的動力學(xué)模型；S2、根據(jù)所述并聯(lián)機器人的動力學(xué)模型建立用于描述動力學(xué)辨識參數(shù)的最小二乘方程；S3、根據(jù)所述最小二乘方程，建立激勵軌跡的優(yōu)化準(zhǔn)則，并且采用有限傅里葉級數(shù)來描述激勵軌跡的數(shù)學(xué)模型；S4、控制并聯(lián)機器人以最優(yōu)激勵軌跡作為期望運動軌跡，測量并計算實際運動軌跡；S5、利用辨識算法和實際運動軌跡對動力學(xué)模型參數(shù)進行辨識；S6、基于辨識動力學(xué)模型控制并聯(lián)機器人的運動。