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专利号: 2021105434469
申请人: 中国地质大学(武汉)
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 手动工具;轻便机动工具;手动器械的手柄;车间设备;机械手
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种网络化机器人协同控制方法,其特征在于,所述网络化机器人协同控制方法包括以下步骤:根据机器人动力学,建立带有未知扰动项的2自由度欧拉拉格朗日机器人的动力学方程;根据图论的知识,建立各机器臂之间的通迅有向拓扑图,所述通讯有向拓扑图用于描述机器臂之间的信息交互;根据机械臂自身的物理结构和生产的外部环境限制条件,设计约束条件及相应的约束函数;根据所述动力学方程和所述通讯有向拓扑图,建立状态约束下网络化欧拉拉格朗日机器人的协同控制算法,所述协同控制算法包括:估计层的控制算法和本地控制层的控制算法;根据所述估计层的控制算法,实现各机器人之间的通讯需要以及实时得到目标机械臂的轨迹;根据所述本地控制层的控制算法,通过控制器输入使机器臂的各关节跟踪到所述估计层估计出的关节位置并使各关节在约束条件内。2.根据权利要求1所述的网络化机器人协同控制方法,其特征在于,所述动力学方程的表达式为:其中,i∈{1,2,...,8}表示机器人的序号,Mi(qi)表示正定质量矩阵,表示科里奥利矩阵和离心项,gi(qi)表示引力矩阵,di(t)表示输入扰动;τi表示控制输入,qi、和

分别表示关节空间中的位置、速度和加速度。3.根据权利要求1所述的网络化机器人协同控制方法,其特征在于,所述通迅有向拓扑图为G={V,E,A},其中,V={v1,...,vN}表示顶点集,即机器臂的数目,E=V×V表示连接任意两个机器人的边的集合;A=[aij]表示带有邻接元素的权重矩阵,其中aij表示权重矩阵第i行第j列的元素,若第j个机器人与第i个机器人之间有连接,则aij≠0,否则aij=0;且第i个机器人本身不存在自循环连接,即aii=0,通过邻接元素的大小表示各机械臂所传递能量的大小,根据定义的邻接元素的权重矩阵,确定通迅有向拓扑图的拉普拉斯矩阵L,其中,所述拉普拉斯矩阵L定义为:L=[lij],其中lij为L矩阵第i行第j列的元素,在i=j时,满足下式:通过设计一类衰减函数使得误差值在设计好的约束范围内,因而使得关节的移动量在设定好的约束上下界之内,衰减函数ζ(t)如下:ζ(t)=(ζ0‑ζ∞)e‑ωt+ζ∞其中,ζ0表示衰减的初值,需要大于所有关节变量的初值,ζ∞表示衰减的终值,满足0<ζ∞<1,e‑ωt表示衰减率,其中ω>0为预定的常数,所述衰减函数满足从衰减的初值ζ0指数递减至衰减的终值ζ∞;根据所述衰减函数的形式,分别设定对于位置和速度两个状态量的约束函数ζ1(t)和ζ2(t):其中,ζ10、ζ20表示衰减的初值,需要大于所有关节变量的初值,ζ1∞、ζ2∞表示衰减的终值,满足0<ζ1∞<1,0<ζ2∞<1,表示衰减率,其中ω1>0,ω2>0为预定的常数,所

述衰减函数满足从衰减的初值ζ10、ζ20指数递减至衰减的终值ζ1∞、ζ2∞;根据位置的衰减函数得到误差的上界ρiu与下界ρil,表达式为:

5.根据权利要求1所述的网络化机器人协同控制方法,其特征在于,所述估计层的控制算法为:其中,和ui分别为对于第i个机械臂所估计得到的关节位置、关节速度和关节的

控制输入;aij、bi分别为对于第i个机械臂在图论中涉及的邻接元素和权重矩阵B的对角元素;u0为目标机械臂的加速度值;λ1为人为设定的正常数;uj为第j个机器人的控制输入,j=

1 ,...,N为机器人的个数,分别为关于第i个机械臂位置和速度的误差形式,其数学

表达式分别为:

6.根据权利要求4所述的网络化机器人协同控制方法,其特征在于,所述本地控制层的控制算法为:其中,τi(t)为本地控制层的控制输入,λ2为人为设定的正常数;||·||表示对向量求欧里几得范数;ψi(t)分别为sec‑形式和tan‑形式的辅助变量表达式,分别为:

其中,ζ2(t)为对机械臂速度状态的约束函数,εi(t)为第i个机械臂对应的速度误差。7.一种网络化机器人协同控制装置,其特征在于,所述网络化机器人协同控制装置包括以下模块:方程构建模块,用于根据机器人动力学,建立带有未知扰动项的2自由度欧拉拉格朗日机器人的动力学方程;有向图构建模块,用于根据图论的知识,建立各机器臂之间的通迅有向拓扑图,所述通讯有向拓扑图用于描述机器臂之间的信息交互;约束条件设计模块,用于根据机械臂自身的物理结构和生产的外部环境限制条件,设计约束条件及相应的约束函数;算法构建模块,用于根据所述动力学方程和所述通讯有向拓扑图,建立状态约束下网络化欧拉拉格朗日机器人的协同控制算法,所述协同控制算法包括:估计层的算法和本地控制层的算法;协同控制模块,用于根据所述估计层的算法,实现各机器人之间的通讯需要以及实时得到目标机械臂的轨迹;根据所述本地控制层的算法,通过控制器输入使机器臂的各关节跟踪到所述估计层估计出的关节位置并使各关节在约束条件内。8.一种网络化机器人协同控制设备,其特征在于,所述网络化机器人协同控制设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的网络化机器人协同控制程序,所述网络化机器人协同控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的网络化机器人协同控制方法的步骤。9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有网络化机器人协同控制程序,所述网络化机器人协同控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的网络化机器人协同控制方法的步骤。