一种链式模块化机器人的力跟踪控制方法

【】本发明涉及一种链式模块化机器人的力跟踪控制方法，属于机器人。

背景技术

0、背景技术：

1、空间机器人是空间探索活动中的主要装备，执行了很多在轨操控、星表建造等接触操作类任务。然而目前服役空间机器人，往往是针对某类特定任务而设计的，构型固定、不能复用，难以满足场景复杂多变、操作尺度不一的任务需求。模块化机器人是一种由可互换模块组成的机器人系统，每个模块之间具有标准化接口，可以通过连接和断开组成构型各异的机器人。这种灵活性使得模块化机器人能够在不同的任务中进行快速配置和重新组装。因此，有学者将“模块化机器人”的概念应用在空间机器人的设计中，可以实现空间机器人针对各类别在轨服务任务需求的自适应构型与性能动态重构，从而拓展空间机器人执行在轨服务任务的场景与类别。

2、然而现有机器人的力跟踪控制方法都在假设机器人的运动学、动力学模型精确已知、关节伺服精度高的前提下，聚焦于解决在环境的不确定性以及其他干扰的影响下，提高力跟踪控制精度的问题。然而模块化机器人由于其经常断开、重组的特点，运动学模型误差大，导致其末端位置的控制精度相较于成熟的工业机械臂以及其他空间机械臂较低，这会影响与环境接触时的力跟踪精度。为此，研究如何补偿由于模块机器人自身特点和环境带来的不确定性，实现链式模块化机器人高精度力跟踪控制，能够为链式模块化机器人在未来执行复杂装配、建造等任务提供研究基础。

技术实现思路

0、技术实现要素：

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于自适应变阻抗的链式模块化机器人的力跟踪控制方法，通过构建链式模块化机器人的运动学方程、链式模块化机器人的末端位置控制误差模型，设计链式模块化机器人的自适应变阻抗模型，进而构建链式模块化机器人的力跟踪控制系统。

2、本发明实施例提供了一种链式模块化机器人的力跟踪控制方法，包括：

3、获取链式模块化机器人的三维模型，并依据所述三维模型构建链式模块化机器人的运动学方程；

4、依据链式模块化机器人的运动学方程，生成链式模块化机器人末端位置控制误差模型；

5、依据链式模块化机器人末端位置控制误差模型以及环境误差模型，生成链式模块化机器人的自适应变阻抗模型；

6、依据链式模块化机器人的运动学方程、链式模块化机器人的自适应变阻抗模型，生成链式模块化机器人的力跟踪控制系统。

7、上述方法中，所述链式模块化机器人的三维模型由多个模块单元串联组成，每个模块单元具有两个主动关节；

8、依据所述三维模型构建链式模块化机器人的运动学方程，包括：

9、生成一个模块单元的运动学方程：

10、

11、其中，为模块单元处于零位时主坐标系与接口坐标系之间转换矩阵的指数形式，ξ为转动副运动旋量的矩阵形式，θi为第i个主动关节的旋转角度；

12、将模块单元的运动学方程进行连乘，生成链式模块化机器人的运动学方程：

13、

14、其中，n为一个链式模块化机器人中所串联的模块单元数量，由n个模块单元所串联的链式模块化机器人有2n-1个主动关节。

15、上述方法中，所述依据链式模块化机器人的运动学方程，生成链式模块化机器人末端位置控制误差模型，包括：

16、依据链式模块化机器人理论末端位姿f-1、末端位置控制误差为dff-1，生成链式模块化机器人末端位置控制误差模型：

17、

18、

19、

20、

21、其中，δξ为运动旋量真实值与理论值之间的误差，δτ为零位旋量真实值与理论值之间的误差，δθ为主动关节旋转角度真实值与理论值之间的误差，为链式模块化机器人理论末端位姿对运动旋量误差的偏微分，为6行2n-1列的欧氏空间矩阵，为链式模块化机器人理论末端位姿对零位旋量误差的偏微分，为1行2n-1列的欧氏空间矩阵，为链式模块化机器人理论末端位姿对主动关节旋转角度误差的偏微分。

22、上述方法中，依据链式模块化机器人末端位置控制误差模型以及环境误差模型，构建链式模块化机器人自适应变阻抗模型，包括：

23、获取环境与链式模块化机器人末端的实际接触力fe；

24、根据实际接触力fe和链式模块化机器人末端与环境之间的期望接触力fd，获取链式模块化机器人末端的力误差δf；

25、根据环境位置的估计值与实际之间的误差δxe，生成环境位置的估计值；

26、依据链式模块化机器人末端位置控制误差模型、链式模块化机器人末端位置的控制误差δxc，获取链式模块化机器人末端位置的估计值；

27、依据环境位置的估计值以及链式模块化机器人末端位置的估计值，生成链式模块化机器人末端位置的轨迹误差；

28、依据质量系数为m和阻抗系数b，以及，链式模块化机器人末端的力误差δf，生成链式模块化机器人末端的力误差与链式模块化机器人末端位置的轨迹误差之间的阻抗关系；

29、依据比例系数η、微分系数γ、当前时刻t、控制周期的采样时长λ，计算补偿量

30、依据链式模块化机器人末端的力误差与链式模块化机器人末端位置的轨迹误差的之间的阻抗关系、补偿量生成链式模块化机器人自适应变阻抗模型。

31、上述方法中，所述获取环境与链式模块化机器人末端的实际接触力fe，包括：

32、根据环境位置的实际值为xe、链式模块化机器人末端位置的实际值为xc、环境刚度系数为ke，生成环境与链式模块化机器人末端的实际接触力fe：

33、fe＝ke(xe-xc)。

34、上述方法中，所述根据实际接触力fe和链式模块化机器人末端与环境之间的期望接触力fd，获取链式模块化机器人末端的力误差δf，包括：

35、利用如下公式获取链式模块化机器人末端的力误差δf：

36、δf＝fe-fd。

37、上述方法中，所述根据环境位置的估计值与实际值之间的误差δxe，生成环境位置的估计值，包括：

38、利用如下公式获取环境位置的估计值：

39、

40、其中，xe为环境位置的实际值。

41、上述方法中，所述依据链式模块化机器人末端位置控制误差模型，以及，链式模块化机器人末端位置的控制误差δxc，获取链式模块化机器人末端位置的估计值，包括：

42、利用如下公式获取链式模块化机器人末端位置的估计值：

43、

44、其中，xc为链式模块化机器人末端位置的实际值。

45、上述方法中，所述依据环境位置的估计值以及链式模块化机器人末端位置的估计值，生成链式模块化机器人末端位置的轨迹误差，包括：

46、利用如下公式生成链式模块化机器人末端位置的轨迹误差：

47、

48、上述方法中，所述依据质量系数为m和阻抗系数b、链式模块化机器人末端的力误差δf，生成链式模块化机器人末端的力误差与链式模块化机器人末端位置的轨迹误差之间的阻抗关系，包括：

49、利用如下公式生成链式模块化机器人末端的力误差与链式模块化机器人末端位置的轨迹误差之间的阻抗关系：

50、

51、其中，为链式模块化机器人末端位置的轨迹误差对时间的一阶微分，链式模块化机器人末端位置的轨迹误差对时间的二阶微分。

52、上述方法中，所述依据比例系数η、微分系数γ、当前时刻t、控制周期的采样时长λ，计算补偿量包括：

53、利用如下公式计算补偿量

54、

55、其中，当前时刻为t＜λ时，补偿量的值为0。

56、上述方法中，所述依据链式模块化机器人末端的力误差与链式模块化机器人末端位置的轨迹误差之间的阻抗关系、补偿量生成链式模块化机器人自适应变阻抗模型，包括：

57、利用如下公式生成链式模块化机器人自适应变阻抗模型：

58、

59、其中，

60、

61、上述方法中，所述依据链式模块化机器人的运动学方程、链式模块化机器人自适应变阻抗模型，生成链式模块化机器人力跟踪控制系统，包括：

62、依据链式模块化机器人末端笛卡尔空间速度vend、链式模块化机器人关节空间的速度链式模块化机器人的运动学方程，生成链式模块化机器人末端笛卡尔空间速度与关节空间速度的映射关系：

63、

64、其中，j为链式模块化机器人末端笛卡尔空间速度与关节空间速度之间的速度雅可比矩阵；

65、依据链式模块化机器人末端笛卡尔空间速度与关节空间速度的映射关系，生成链式模块化机器人的力跟踪控制系统的位置控制内环：

66、

67、其中，q(t)为当前控制周期链式模块化机器人主动关节位置序列，q(t-λ)为上一个控制周期链式模块化机器人主动关节位置序列，为j的moore-penrose广义逆矩阵，为链式模块化机器人末端位置的估计值对时间的一阶微分；

68、依据链式模块化机器人自适应变阻抗模型，生成链式模块化机器人的力跟踪控制系统的力控制外环：

69、

70、

71、依据链式模块化机器人力跟踪控制系统的位置控制内环以及力控制外环，生成链式模块化机器人的力跟踪控制系统：

72、

73、上述方法中，所述利用链式模块化机器人力跟踪控制系统，对链式模块化机器人末端与环境之间的高精度力进行控制，包括：

74、将链式模块化机器人末端的力传感器采集到的接触力数据，输入链式模块化机器人力跟踪控制系统，得到输出的链式模块化机器人的关节位置控制指令。