[發(fā)明專利]一種柔性多關節(jié)機器人振動抑制方法及控制系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710520076.0 | 申請日: | 2017-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN109202884A | 公開(公告)日: | 2019-01-15 |
| 發(fā)明(設計)人: | 鄒風山;徐方;楊奇峰;孫若懷;劉曉帆;梁亮 | 申請(專利權(quán))人: | 沈陽新松機器人自動化股份有限公司 |
| 主分類號: | B25J9/16 | 分類號: | B25J9/16 |
| 代理公司: | 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002 | 代理人: | 許宗富 |
| 地址: | 110168 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 關節(jié)力矩 振動抑制 機器人 多關節(jié)機器人 動力學方程 機器人本體 關節(jié)驅(qū)動 運動數(shù)據(jù) 關節(jié) 優(yōu)化 機器人技術(shù)領域 機器人末端 柔性機器人 關節(jié)變形 軌跡跟蹤 控制系統(tǒng) 逆動力學 期望軌跡 柔性變形 柔性振動 實時采集 阻尼矩陣 求解 剛體 采集 期望 | ||
1.一種柔性多關節(jié)機器人振動抑制方法,其特征在于,包括以下步驟:
實時采集柔性機器人各個關節(jié)的運動數(shù)據(jù);
根據(jù)所采集的各個關節(jié)的運動數(shù)據(jù),建立機器人剛體、關節(jié)變形的動力學方程及機器人末端期望軌跡的動力學方程,通過求解逆動力學計算得到控制關節(jié)所需的力矩;
根據(jù)機器人本體柔性的期望阻尼矩陣,進行關節(jié)驅(qū)動力矩優(yōu)化,得到優(yōu)化的關節(jié)力矩值;
根據(jù)所優(yōu)化的關節(jié)驅(qū)動力矩值,進行關節(jié)力矩控制,從而對機器人柔性變形振動抑制。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性多關節(jié)機器人振動抑制方法,其特征在于,采集柔性機器人各個關節(jié)的運動數(shù)據(jù)的步驟具體為:通過柔性機器人的總控系統(tǒng)進行各個關節(jié)運動數(shù)據(jù)的采集。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性多關節(jié)機器人振動抑制方法,其特征在于,根據(jù)所采集的各個關節(jié)的運動數(shù)據(jù),建立機器人剛體、關節(jié)變形的動力學方程及機器人末端期望軌跡的動力學方程,通過求解逆動力學計算得到所需的關節(jié)力矩激勵,具體步驟為:
令n、nr、nf(n=nr+nf)分別為機器人的總自由度數(shù)、剛性自由度數(shù)和柔性自由度數(shù),則柔性機器人的動力學方程為:
其中,M為n階廣義質(zhì)量矩陣、D為n階阻尼矩陣、K為n階剛度矩陣;矩陣Q為n維列向量,是包括重力、哥氏力與離心力的合力;n行r列的矩陣τ用來表示關節(jié)的控制力矩;矩陣B為nf行nr列的矩陣用于表征機器人柔性關節(jié)連桿根部的彎曲斜率;
通過對矩陣M、D、K進行分塊處理可將動力學方程分解為:
計算關節(jié)轉(zhuǎn)角的期望加速度的動力學方程為:
定義柔性變形激勵力:
其中fe為柔性變形激勵力,Mfr為質(zhì)量矩陣,為剛性部件的雅克比矩陣的最小二乘廣義逆,表示操作空間末端期望軌跡,為關節(jié)角速度,Zε表示冗余機器人的自運動可行解,Qf表示重力、哥氏力和離心力的合力在柔性部分的分量;
通過機器人本體柔性的期望阻尼矩陣,進一步優(yōu)化機器人的動力學方程:
通過上述方程求解關節(jié)力矩τ。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柔性多關節(jié)機器人振動抑制方法,其特征在于,進行關節(jié)驅(qū)動力矩優(yōu)化,得到優(yōu)化的關節(jié)力矩值的具體步驟為:
機器人的最小關節(jié)驅(qū)動力矩可由其上限和下限來推算,
令τ+∈Rnr和τ-∈Rnr分別為機器人關節(jié)驅(qū)動力矩的上限和下限,則力矩允許的中值為:
則最優(yōu)力矩為
其中τ為控制關節(jié)所需力矩,λ為拉格朗日乘子,Z為冗余機器人的自運動,Jr、Jf為雅克比矩陣的兩個分量分別代表剛性和柔性部分,q表示柔性變形的廣義坐標陣列;
通過復模態(tài)變換求解上述動力學方程組可以最小化柔性振動的激勵力,即可達到振動抑制的效果;
D=A-1JrT(JrA-1JrT)-1
其中,VRHL為左模態(tài)矩陣的實數(shù)部分,Mrr、Mfr、Mrf和Mff為廣義質(zhì)量矩陣M的右下分塊,fe為柔性變形運動的激勵力,A、B、D為便于計算的中間變量,為機器人末端期望軌跡。
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