[發(fā)明專利]模型預(yù)測相互作用控制

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011193892.3
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112743538A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 托比亞斯·戈爾德;安德烈亞斯·弗爾茨;克努特·格賴興;約阿希姆·施萊歇;羅曼·克雷奇曼
• 申請（專利權(quán)）人: 皮爾茨公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;G05B13/04
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 高巖;侯艷超

公開了模型預(yù)測相互作用控制。一種用于在與機器人(12)的環(huán)境(20)相互作用期間控制機器人的方法(10)，該方法通過求解優(yōu)化問題(40)來計算最優(yōu)控制變量作為機器人控制器的輸入(18)。優(yōu)化問題(40)不僅基于機器人動力學(xué)(26)，而且還基于相互作用動力學(xué)(36)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及用于控制機器人的方法和裝置。

背景技術(shù)

機器人——尤其是工業(yè)機器人——不再孤立地使用，而是越來越多地在它們必須與人或其他機器人協(xié)作的環(huán)境中使用。這使得控制機器人越來越困難。

控制復(fù)雜和多變量過程的一種方式是所謂的模型預(yù)測控制(MPC)。在MPC中，要控制的過程的動態(tài)模型用于根據(jù)輸入信號和當(dāng)前測量值計算過程的未來行為。這允許計算最優(yōu)輸入信號，從而得出最優(yōu)輸出信號。可以同時考慮輸入、輸出和狀態(tài)限制。預(yù)測(預(yù)計)直至一定時間范圍T_hor的模型行為，但是通常僅使用到下一個時間步長的輸入信號，然后基于實現(xiàn)的狀態(tài)重復(fù)進(jìn)行優(yōu)化。由于該反饋，MPC是閉環(huán)控制，而不是最優(yōu)控制。

DE 10 2017 129 665示出了使用模型預(yù)測控制的機器人控制的示例。此處，控制系統(tǒng)的目的(控制目標(biāo))是找到無碰撞移動路徑，使得機器人可以從空間中的一個位置移動到另一位置而不會與靜態(tài)或動態(tài)障礙物發(fā)生碰撞。

對于真實的人機協(xié)作，避免碰撞是不夠的。而是，機器人必須能夠直接與人協(xié)作，觸摸人或由人引導(dǎo)。因此，人與機器人之間的接觸是不可避免的。

發(fā)明內(nèi)容

因此，本發(fā)明的一個目的是指定使得在與機器人的環(huán)境相互作用期間能夠控制機器人的方法和設(shè)備。特別地，本發(fā)明的目的是指定允許人與機器人之間的協(xié)作盡可能自然的控制過程。此外，本發(fā)明的目的是指定可以容易且廉價地實現(xiàn)并且可以靈活地適應(yīng)于不同的應(yīng)用的控制器。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種用于在與機器人的環(huán)境相互作用期間控制機器人的方法，該方法通過求解優(yōu)化問題來計算最優(yōu)控制變量作為機器人控制器的輸入，其中，優(yōu)化問題考慮相互作用動力學(xué)和機器人動力學(xué)。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種用于在與機器人的環(huán)境相互作用期間控制機器人的裝置，該裝置具有控制變量確定單元，該控制變量確定單元被配置成通過求解優(yōu)化問題來計算最優(yōu)控制變量作為機器人控制器的輸入，其中，優(yōu)化問題考慮相互作用動力學(xué)和機器人動力學(xué)。

因此，本公開內(nèi)容的構(gòu)思是在模型預(yù)測控制中不僅考慮機器人動力學(xué)而且還考慮相互作用動力學(xué)。換言之，優(yōu)化問題不僅考慮機器人動力學(xué)，而且還考慮隨著時間發(fā)生的相互作用力。

相互作用力是由于與機器人的環(huán)境的相互作用而作用在機器人上的力，例如由與人或物體的接觸而引起的力或由人對機器人的有意識引導(dǎo)而引起的力。因此，除了自然力(慣性力、向心力和科里奧利力)和重力之外，相互作用力實質(zhì)上是作用在機器人上的接觸力。

通過考慮相互作用力，可以直接實現(xiàn)機器人的力和順從性控制。直接意味著基于相互作用力的控制已集成到模型預(yù)測控制中。因此，可以采用統(tǒng)一的方法，其中可以將不同的力和順從性控制用于不同的應(yīng)用，而無需使用不同的控制方法。這意味著，由于機器人動力學(xué)保持相同，因此可以在不改變控制器類型的情況下實現(xiàn)不同的應(yīng)用。因此，考慮機器人與其環(huán)境的相互作用不僅可以容易地實現(xiàn)，而且還可以靈活地適應(yīng)于不同的任務(wù)。

MPC，即基于優(yōu)化的方法，也可以通過考慮狀態(tài)和控制變量相關(guān)的等式和不等式約束來可變地擴展。因此，可以用統(tǒng)一的方法來實現(xiàn)機器人的基本控制任務(wù)，其中可以考慮各個控制的控制任務(wù)之間的依賴性。以這種方式，由于可以在不中斷方法的情況下實現(xiàn)控制任務(wù)，因此可以實現(xiàn)機器人的更自然的行為。因此，該方法提供用于順從性控制、力控制和運動控制以及它們的混合形式的統(tǒng)一的控制方法。因此，完全實現(xiàn)了以上提及的目的。