一种刚性多机器人广义系统协调控制方法

摘要

本发明涉及一种刚性多机器人广义系统协调控制方法，首先搭建刚性多机器人运动系统，使用T‑S模糊方法去建立刚性多机器人的非线性动态系统，并在广义系统的框架下进行模型变换。考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，进一步设计输出反馈协调控制器，使得多机器人运动系统稳定工作。本发明在广义系统框架下使用T‑S模糊方法对多机器人进行建模，设计的输出反馈协调控制器可以使得多机器人控制系统实现稳定工作，具有广阔的市场应用前景。

说明书

技术领域

本发明涉及机器人领域，特别是一种刚性多机器人广义系统协调控制方法。

背景技术

机器人可代替或协助人类完成各种艰苦或危险的工作，对其研发就显得非常重要。传统单一机器人的研发已经无法满足复杂工况的需要。多机器人的协作存在强耦合非线性关系与多系统的复杂控制问题，传统的单一机器人的控制方法无法简单推广到多机器人的运动控制中，必须寻求新的多机协调控制策略。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种刚性多机器人广义系统协调控制方法，可以有效解决上述问题。

本发明采用以下方案实现：一种刚性多机器人广义系统协调控制方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：首先搭建刚性多机器人运动系统；其中，所述多机器人运动系统包括负载、滑动顶轮、机器人机械臂、基体以及机械臂驱动电机；

步骤S2：使用T-S模糊方法去建立刚性多机器人的非线性动态系统，并在广义系统的框架下进行模型变换；

步骤S3：考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，进一步设计输出反馈协调控制器，使得多机器人运动系统稳定工作。

进一步地，步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：建立刚性机械臂动力学模型，如公式(1)所示：

式中，i表示第i个机器人，i∈N＝[1，2，…N]，其中N是机器人的个数；v_b(i)、ω_b(i)、q_(i)分别是基体的质心速度、基体的质心角速度和机械臂关节角速度；是广义惯量矩阵，定义为其中H_b、H_bm、H_m分别是基体的惯量矩阵、基体与机械臂的耦合惯量矩阵、机械臂的惯量；是广义速度二次型矩阵，定义为Q_i是广义力，定义为其中F_b(i)、τ_m(i)、F_e(i)、J_b(i)、J_m(i)分别是基体所受的驱动力、机械臂关节驱动力、任务操作末端所受负载力、基体雅克比矩阵和机械臂的雅克比矩阵；

步骤S12：为了将公式(1)写出状态空间表达式，进一步定义那么将公式(1)表达为：

考虑到所受负载力F_e是由多个机器人机械臂末端共同承担的，即：

得到：

将此公式(4)代入(2)后得到如下的多机器人耦合运动系统：

进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：选择和作为模糊前件变量，那么非线性系统(5)可以表达为如下的模糊系统：

其中是指非线性函数线性化的结果；是表示非线性函数线性化的结果；是表示非线性函数线性化的结果，r_i表示第i个机器人模糊规则，表示第i个机器人第l个模糊隶属度函数，表示第j个机器人第p个模糊隶属度函数；

步骤S22：定义将公式(6)的模糊系统进行如下的模型的变换：

其中

进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，因此设定如下的输出信号整体的动态系统模型如下：

式中，C_i＝[0>

步骤S32：构造输出反馈协调控制器：

其中和是要设计的模糊控制器增益；

步骤S33：将公式(9)代入(8)后，得到以下闭环控制系统：

其中

步骤S33：建立如下的李雅普诺夫函数：

其中V_i表示第i个系统的李雅普诺夫函数；

步骤S34：对公式(11)进行求导并将公式(10)代入后得到：

定义矩阵由公式(11)得到：

将公式(13)代入(12)后得到：

其中

步骤S35：通过公式(14)，选择合适的模糊控制器增益和使得Φ_i＜0成立，最终会使得那么所设计的输出反馈协调控制器，即式(9)，能够使得多机器人系统运行稳定。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明在广义系统框架下使用T-S模糊方法对多机器人进行建模，并考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，设计输出反馈协调控制器，可以使得多机器人控制系统实现稳定工作，具有广阔的市场应用前景。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程示意图。

图2为本发明实施例的刚性多机器人运行系统框图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图1以及图2所示，本实施例提供了一种刚性多机器人广义系统协调控制方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：首先搭建刚性多机器人运动系统100；其中，所述多机器人运动系统100包括负载10、滑动顶轮20、机器人机械臂30、基体40以及机械臂驱动电机50；

步骤S2：使用T-S模糊方法去建立刚性多机器人的非线性动态系统，并在广义系统的框架下进行模型变换；

步骤S3：考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，进一步设计输出反馈协调控制器，使得多机器人运动系统稳定工作。

在本实施例中，步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：建立刚性机械臂动力学模型，如公式(1)所示：

式中，i表示第f个机器人，i∈N＝[1，2，…N]，其中N是机器人的个数；v_b(i)、ω_b(i)、q_(i)分别是基体的质心速度、基体的质心角速度和机械臂关节角速度；是广义惯量矩阵，定义为其中H_b、H_bm、H_m分别是基体的惯量矩阵、基体与机械臂的耦合惯量矩阵、机械臂的惯量；是广义速度二次型矩阵，定义为Q_i是广义力，定义为其中F_b(i)、τ_m(i)、F_e(i)、J_b(i)、J_m(i)分别是基体所受的驱动力、机械臂关节驱动力、任务操作末端所受负载力、基体雅克比矩阵和机械臂的雅克比矩阵；

步骤S12：为了将公式(1)写出状态空间表达式，进一步定义那么将公式(1)表达为：

考虑到所受负载力F_e是由多个机器人机械臂末端共同承担的，即：

得到：

将此公式(4)代入(2)后得到如下的多机器人耦合运动系统：

在本实施例中，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：选择和作为模糊前件变量，那么非线性系统(5)可以表达为如下的模糊系统：

其中是指非线性函数线性化的结果；是表示非线性函数线性化的结果；是表示非线性函数线性化的结果，r_i表示第i个机器人模糊规则，表示第i个机器人第l个模糊隶属度函数，表示第j个机器人第p个模糊隶属度函数；

步骤S22：定义将公式(6)的模糊系统进行如下的模型的变换：

其中

在本实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，因此设定如下的输出信号整体的动态系统模型如下：

式中，C_i＝[0>

步骤S32：构造输出反馈协调控制器：

其中和是要设计的模糊控制器增益；

步骤S33：将公式(9)代入(8)后，得到以下闭环控制系统：

其中

步骤S33：建立如下的李雅普诺夫函数：

其中V_i表示第i个系统的李雅普诺夫函数；

步骤S34：对公式(11)进行求导并将公式(10)代入后得到：

定义矩阵由公式(11)得到：

将公式(13)代入(12)后得到：

其中

步骤S35：通过公式(14)，选择合适的模糊控制器增益和使得Φ_i＜0成立，最终会使得那么所设计的输出反馈协调控制器，即式(9)，能够使得多机器人系统运行稳定。

本实施例考虑到多机器人基体的质心速度难以获得，进一步设计输出反馈协调控制器，使得多机器人运动系统稳定，能够推广到多机器人的运动控制中。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。