[發明專利]一種基于動力學迭代學習的柔性機器人控制方法及裝置

有效

• 申請號: 202110293857.7
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN112936287B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 彭鍵清;吳皓軒;韓瑜
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 高冰

1.一種基于動力學迭代學習的柔性機器人控制裝置，具有柔性機器人，其特征在于，所述裝置包括：

操作空間軌跡生成模塊：用于根據給定柔性機器人末端的期望位姿點，通過樣條插值，在操作空間下實時生成柔性機器人平滑的期望運動軌跡；

實時迭代學習控制模塊：用于根據柔性機器人當前操作空間的位姿偏差以及所記錄的過去時刻的位姿誤差，并對它們進行加權相加，計算獲得當前時刻的控制輸入；通過重復柔性機器人執行相同軌跡，逐步減小其操作空間的位姿誤差；

序列二次規劃優化模塊：用于求解驅動繩索拉力優化模型；根據繩索拉力及關節角度限制，通過序列二次規劃方法求解得到滿足條件的繩索拉力。

2.一種根據權利要求1所述的基于動力學迭代學習的柔性機器人控制裝置的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步驟：

S1建立柔性機器人的運動學及動力學模型，構建柔性機器人的“繩索-關節-末端”映射關系，以描述驅動繩索與末端的運動學關系，同時通過牛頓-歐拉法，對柔性機器人的慣性力、離心力/科氏力、重力及繩索拉力進行建模；

S2建立迭代學習控制模型，通過柔性機器人當前時刻狀態偏差量及過去時刻狀態偏差量，建立迭代學習控制模型；

S3建立繩索拉力優化模型，以滿足繩索拉力及關節角度限制條件；

S4構建基于動力學的迭代學習控制框架，結合所建立的動力學模型、操作空間的軌跡生成方法、迭代學習控制模型以及序列二次規劃優化方法，構建柔性機器人的迭代學習框架。

3.根據權利要求2所述的基于動力學迭代學習的柔性機器人控制裝置的控制方法，其特征在于，所述繩索拉力包括：驅動繩索拉力與聯動繩索拉力，并根據旋轉關節的轉動半徑與給定的繩索截面積、楊氏模量得到關節驅動扭矩模型。

4.根據權利要求2所述的基于動力學迭代學習的柔性機器人控制裝置的控制方法，其特征在于，所述建立繩索拉力優化模型以繩索拉力的上下限及關節角度限制作為約束條件，建立最小化繩索拉力的目標函數。