空间机械臂系统

空间机械臂系统（精选7篇）

空间机械臂系统 第1篇

关键词：空间柔性机械臂,不确定性,弹性变形,响应面法,运动功能可靠性

0前言

空间机械臂具有适应太空恶劣作业环境的能力,采用机械臂协助或代替宇航员完成一些太空作业在经济性和安全性两方面都具有现实意义,已成为当前空间技术领域的重要研究方向。与地面机械臂相比,空间机械臂具有微重力、大跨度、轻质量、大自重比和低阻尼的特点,因此在对空间机械臂进行动力学分析时必须考虑臂杆的柔性问题。

此外,传统的动力学研究中[1],将研究对象视为确定性系统,相应的动力学计算结果也是确定性的,但是这与工程实际并不相符。如设计公差、制造装配误差等导致零部件的几何尺寸存在不确定性;材料参数如弹性模量、密度等有时不能精确确定。由于这些参数的影响,系统的动力学响应也呈现出不确定性。因此,为了更加精确的描述空间柔性机械臂的动力学行为,有必要考虑不确定性参数的影响。

将可靠性技术和空间柔性机械臂动力学研究相结合,分析、计算机械臂的运动功能可靠性,目前这方面的研究相对比较薄弱。Rio[2]等人对机械臂的可靠性进行了研究,但是并没有计及机械臂的柔性。何柏岩[3]的研究虽然考虑到了机械臂的柔性,但他在进行可靠性计算中,采用了计算效率低下的简单蒙特卡罗法,导致计算的时间成本过高。

本文以单连杆空间柔性机械臂为研究对象,在综合考虑不确定性因素和弹性变形的基础上,利用Lagrange方法建立机械臂的动力学模型。然后,依据计算效率更高的响应面法开发计算程序,对空间柔性机械臂的运动功能可靠性进行了分析计算。

1 空间柔性机械臂动力学分析

在单一平面XOY内做旋转运动的单连杆空间柔性机械臂如图1所示。

其中,机械臂长为L,臂横截面宽度为h1、高度为h2,横截面积为A,横截面惯性矩I,密度为ρ,弹性模量E,固定端转动惯量Jh,电机驱动力矩为,关节转角为θ。XOY为惯性坐标系,X1OY1为浮动坐标系。机械臂发生弹性变形时,其轴线不可伸缩,且变形满足小变形假设。

设P0是没有产生变形时,机械臂上的任意一点,其在浮动坐标系X1OY1中的坐标为(x,0)。当机械臂发生了如图1所示的变形之后,点P0运动到了点P的位置,其轴向位移和横向位移分别为u(x,t)、v(x,t)。

点P在惯性坐标系下的坐标为

说明,为了便于编程计算,将P的坐标表示成向量的形式,并以来表示。同时,为了表达简洁,用上标点表示对时间进行求导。

空间柔性机械臂的总动能为

空间柔性机械臂的总势能为

对轴向不可伸长的Euler-Bernoulli梁模型,如忽略轴向变形,则由于横向变形v(x,t)引起的轴向位移u(x,t)之间存在如下关系式[4]

根据假设模态法,机械臂的横向变形v可以表示为一组模态振型和模态坐标的线性组合

其中,φi(x)为机械臂的第i阶模态振型,qi(t)为第i阶模态坐标,n为模态阶数。由文献[5]可知,一阶模态在弹性振动中占据了绝大部分的比重。所以,在推导动力学模型时可以仅保留一阶弹性模态。

将(4)、(5)式代入(2)、(3)式,并忽略模态坐标及其速率高于二阶的高阶小量,利用Lagrange方程可得空间柔性机械臂的动力学方程如下(仅保留一阶模态)

2 响应面法及程序流程

由应力–强度干涉理论可以推导出系统运动功能失效的概率为[6]

其中,fX(x1,x2,,xn)为概率密度函数(xi为系统的基本随机变量),g(X)=g(x1,x2,,xn)为运动功能函数。若g(X)>0,系统运动可靠;若g(X)0,则运动失效。

如果功能函数g(X)已知,就可直接利用上式计算可靠度。但在实际情况中,由于系统的复杂性,难以利用基本随机变量将功能函数直接表示出来,所以利用式(7)计算可靠度是不现实的。一种解决方案就是构造一个近似的功能函数g’(X)来代替真实的g(X),从而使可靠度的计算得以实现,这就是响应面法的本质。

具体来讲,响应面法是在设计验算点附近拟合响应面,用插值技术确定近似功能函数g’(X);然后利用一次二阶矩法计算出可靠度指标β和可靠度R;之后通过线性插值获得新的展开点,构造新的响应面函数。如此进行不断的迭代,逐步逼近真实的可靠度值。

该方法的具体程序流程如图2所示。

3 空间柔性机械臂运动功能可靠度计算

空间柔性机械臂的几何尺寸、材料参数(密度、弹性模量等)甚至边界条件等均存在不确定性。在数学上,不确定性可分为随机性、模糊性、未确知性三类[7],此处仅讨论参数的随机性。

选择机械臂的长L、宽h1、高h2以及密度ρ为基本随机变量,并假设这些随机变量均符合正态分布[3],其均值分别为:0.53 m、0.032 m、0.00085 m、7800 kg/m3;标准差分别为:0.0053、0.00032、0.0000085、78。机械臂的弹性模量E=2.1*1011 N/m2,转动惯量Jh=0.0146 kg*m2,电机驱动力矩τ=1-t(0t2),单位N*m。

t时刻,空间柔性机械臂末端C点的位移如图1所示。其中,v(L,t)为机械臂末端C点的横向变形。则C点的位移y(L,t)等于将柔性机械臂视作刚性臂时的位移Lθ与v(L,t)之和。

对于空间柔性机械臂来说,考虑到其末端在规定时间内能运动到预先设计的位置,列出功能函数如下

其中,[y(L,2)]为t=2s,即电机停止工作瞬间,机械臂末端C点位移的许用值,y(L,2)为实际值,可利用Matlab求解空间柔性机械臂动力学方程得出。

响应面函数为

分别取[y(L,2)]为14.30,14.35,14.40,14.4514.50(单位m),利用自行编写的可靠性分析程序进行空间柔性机械臂运动功能可靠度的计算。所得结果如表1所示。表中,β为可靠度指标,Pf为失效率,R为可靠度,X*为设计验算点。

4 结论

1)根据表1中的试验结果可知,在基本随机变量数目较少的情况下,响应面法迭代次数少、收敛快、计算效率高,是对机构开展运动功能可靠度计算的一种行之有效的手段。

2)本文在计算过程中,做了较多的简化措施,忽略的因素比较多,这在进行一般性的可靠性分析时是可以接受的。当要求较高时,一方面尽可能将影响柔性机械臂运动功能可靠性的主要不确定性因素都考虑在内,比如边界条件和载荷的不确定性,甚至电机输出力矩的不确定性也要考虑;另一方面,针对不同性质的不确定性因素,采取不同的方法进行处理,比如密度要当作随机场来处理,而电机输出力矩则要当作随机过程来对待。

参考文献

[1]刘又午.多体动力学的休士顿方法及其发展[J].中国机械工程,2000,11(6):601-607.

[2]Rao S.S.,etc,Probabilistic Approach to Manipulator Kinematicsand Dynamics[J].Reliability Engineering and SystemSafety,2001,72(1):47-58.

[3]何柏岩.柔性多体系统的广义确定性动力学模型及其仿真研究[D].天津:天津大学,2003.

[4]刘才山,刘又午.柔性机械臂的动力学模型及滑膜变结构控制[J].振动与冲击,1998,17(1):25.

[5]宋建龙.柔性机械臂动力学建模与仿真研究[D].天津:天津大学,2001.

[6]张建国,苏多.空间柔性机构运动可靠性分析[J].北京航空航天大学学报,2006,32(1):123.

空间机械臂单关节驱动器的设计 第2篇

随着人类空间技术的不断进步,世界各国已向太空发送大量卫星。许多卫星因年久失修已失效,成为空间垃圾;部分失效卫星是可以维修的,开展失效卫星回收及维修等服务意义十分重大。空间机器人机械臂是安装在空间飞行器上的一个机械臂,可用来完成小卫星的释放与回收及其他在轨服务等工作。在空间特殊环境下,机械臂的关节驱动器的性能好坏是保证系统正常工作的关键技术之一。

国外著名的Canadarm是一个安装在国际空间站上的大而灵巧的机械臂,主要用来完成空间搬运、装配等工作。早在1981年就已经投入空间使用,目前已在空间站成功地完成了50多项任务。图1所示为该机械臂的一个关节驱动器,主要由电机、变速箱等机电元件组成。电机上装有制动器和光电编码器、可进行速度控制。日本国家宇航局于1997年发射的ETS-VII上面安装了一个2m长的6DOF机械臂,用来实现目标星和服务星的交会对接和在轨服务。其关节驱动器由直流无刷电机和谐波齿轮箱组成,位置精度1.3mm,通过地面遥操作平台控制。该系统于1997~1999年在其飞行期间做了自主交换、灵巧插孔、遥操作、装配、空间结构展开和折叠、捕获目标星等试验[1~3]。1993年德国DLR发射的ROTEX成功演示了空间机器人的在轨装配、更换ORU以及捕获太空浮游物体等作业能力;2005年又对其研制的模块化、小质量、力矩控制关节在国际空间站上进行了ROKVISS机械臂部件验证试验。国内,哈尔滨工业大学、北京航空航天大学及国防科技大学待等单位都进行了空间机械臂的实验研究,取得了相应的研究成果。

本文设计了一个用于空间飞行器机械臂上的基于现场总线的智能关节驱动器,根据空间机械臂的实际工况,确定了关节驱动器的技术方案,进行了软硬件设计,并通过仿真和实验研究,验证了新设计的关节驱动器的主要技术性能。

1 单关节驱动器方案

空间机械臂单关节驱动器方案如图2所示。此关节驱动器由MCU,CAN驱动器、精密运动控制器、桥式驱动电路专用芯片、光电编码器、直流伺服电机和行星齿轮减速器组成。MCU把获得的由上位机发来的有关该关节的目标运动参数传送给精密运动控制器,同时,精密运动控制器从伺服电机上的光电编码器采集该关节的实际运动参数,把两者的偏差信号作为运动控制的输入量,在精密运动控制器内部进行速度梯形的规划和PID调节,得到控制量,以PWM方式,输出至桥式专用驱动电路,从而驱动电机运动。实现单关节的位置控制。

在异常情况下,精密运动控制器会及时产生中断,由MCU通过CAN总线,报告给上位机,以进行相应的处理。

2 硬件设计

MCU采用的是16位MC9S12DG128单片机,外加电源模块、晶振模块、CAN通信模块等。

精密运动控制器采用的是LM629。LM629是美国国家半导体公司生产的产品。它是全数字式控制的专用精密运动控制器。LM629内有主机接口模块,32位的位置、速度、加速度寄存器模块,32位的位置信号处理器模块,16位的可编程数字PID模块。

驱动部分采用L298N单片集成电路芯片,如图3所示,工作电压为6~46V,提供2A的工作电流,过热自动关断,具有电流反馈检测功能。并加续流二极管来保护芯片,防止电机反电势损坏内部电路。

3 鲁棒PID控制器的设计

空间环境比较恶劣,在温差变化大,强辐射、微重力、高真空等环境下,不确定因素很多。把这些因素的影响全部包括在精确的数学模型中比较困难。因此,设计鲁棒PID控制器比较合适。鲁棒控制器灵敏度低,在参数允许变动的范围内能保持稳定,当参数发生较剧烈的变化时能恢复和保持预期性能。这种优点能使系统在温差较大造成润滑状态变化影响摩擦阻尼及其他外界干扰的影响下仍然保持稳定或能很快恢复和保持预期性能。

3.1 关节数学模型的建立

驱动器的控制对象为直流电机,根据如下方程建立数学模型

式中,V(t)、i(t)、R、L、Vb(t)分别为电机电枢电压(V)、电流(A)、电阻(Ω)、电感(H)、反电势(V);J为系统折算到电机轴的转动惯量(kgm2);B为机械系统的粘性阻尼比;θm(t)为电机轴角速度(rad/s);T为电磁转矩(Nm);Td为阻力矩(Nm);KI为电磁转矩系数(Nm/A);Kb为反电势系数(Nm/A)。

(1)经过拉氏变换推导得电机输入与输出之间的传递函数

传递函数方框图如图4所示。

3.2 鲁棒PID控制器的设计

根据图4所示数学模型,设计的鲁棒PID控制器[4]如图5所示。该控制器由位置环组成,加入P、I、D环节,以保证系统的鲁棒稳定。关节还受到的外负载力矩、摩擦力矩、重力力矩、离心作用力矩的影响。考虑到空间特殊环境,在设计关节实验系统时让关节轴平行于重力方向,从而去除了重力因素的影响,离心作用项稳态误差为零,因此这里只对外负载力矩、摩擦力矩给于补偿。改进后的控制器框图如图6所示。

Kt为增大系统阻尼,即加强反电动势效应的测速发电机常数。

3.3 控制器参数整定

根据电机的实测参数得到电机闭环传递函数:

运用上述鲁棒PID控制器对伺服系统进行控制,应对其PID参数进行整定。人们总结了很多经验图表和公式,比较著名的有控制品质加权法、稳定边界法、衰减曲线法以及Ziegler-Nichols经验公式等。本文参考常用经验公式,在初步确定PID参数的基础上,通过MATLAB进行仿真和修改,最终确定PID参数。

系统的闭环传递函数可以写成:

根据传递函数(4),引入补偿算法,在MATLAB中编程进行PID校正,通过反复修改PID的值,最后确定Kp=1,Ki=1,Kd=35,绘制单位阶跃响应曲线如图7所示。可以看出经PID调节后的曲线响应很快、仅需0.04s左右,基本达到了设计要求。

4 轨迹跟踪仿真

根据上述算法和确定的PID参数,在输入为正弦波信号的情况下,对其轨迹跟踪性能进行数学仿真,其结果如图8所示。

图中(a)为没有加补偿时的位移曲线;(b)为加外负载力矩补偿时的位移曲线;(c)为加外负载力矩和摩擦力矩补偿时的位移曲线,摩擦力矩很小,变化也小,补偿的效果非常显著。从图中我们可以看出经补偿后的输出紧密跟踪参考输入曲线。

5 试验及结果

本文设计的空间机器人单关节驱动器选择maxon电机作为动源,用自制的控制器进行控制,在人造高温差环境下,加入补偿算法,对驱动器的性能进行了试验研究。为了适应空间微重力环境,将关节驱动器的轴线布置在垂直方向,从而去除了重力因素的影响。图9为关节驱动器在不同温度环境下施加阶跃信号的响应曲线,粗实线为关节驱动器的目标位置,细实线为关节驱动器跟踪指令的实际位置。从图中可以看到关节驱动器在阶跃响应中比较灵敏,控制系统稳定,关节能较好的跟踪位置指令。

6 结语

试验表明,设计的集成化基于现场总线的智能关节驱动器,基本达到了预期目标。实验只是对空间环境单因素进行了模拟试验,驱动器选择的是普通的润滑剂,还有待进行多因素的综合试验验证和现场考验。

参考文献

[1]K.Yoshida,K.Hashizume and S.Ab-iko.Zero Reaction Maneuver:FlightValidation with ETS-VII Space Robotand Extension to Kinematically Redun-dant Arm.Aoba 01,sendai 980-8579,JAPAN.

[2]D.N.Nenchev,K.Yoshida,P.Vichitkul-sawat,and M.Uchiyama.Reaction Null-space Control of Flexible StructureMounted Manipulator Systems.IEEE TRANSACTIONS ONROBOTICS AND AUTOMATION,1999,15(6).

[3]K.Yoshida,D.N.Nenchev,K.Hashizume,S.Abiko.and M.ODA.Flight Experiments of ETS-VII for Advanced SpaceRobot Control.日本航空宇宙学会论文集,2002,50(584).

空间机械臂系统 第3篇

1 空间机械臂发展概况

随着地球生态的不断恶化, 人们开始探索对太空资源的利用, 使得世界主要国家都在进行航天事业的发展。航天事业的发展离不开空间站的设立, 因此绝大多数国家都在空间站的设立上有着自己的核心技术。空间机械臂可以称为是空间站设立的重要组成部分。空间机械臂有在宇宙飞船舱内和宇宙飞船舱外两大类, 主要实现对宇宙飞船的维修、装配合作的空间站等作用。我国从20世纪80年代开始, 先后开展了多个空间机械臂的基础研究和演示项目, 摸索相关问题和关键技术的解决途径, 如今已取得了巨大突破, 具体表现就是我国航天事业的飞速发展。虽然我国载人航天事业取得了巨大成就, 但是还存在许多问题亟待解决, 如实现对空间机械臂机电一体化关节的设计。这就需要我国加大对空间机械臂的研究力度。

2 机电一体化关节的总设计

2.1 机械臂的构成

空间机械臂主要通过计算机对在轨控制系统实行远程操作, 以实现空间机械臂能够在无人情况下进行良好的运作。空间机械臂主要包括:地面组控制、在轨控制系统、末端作业、工具系统、基座移动系统、感官系统、末端效应器、关节及其驱动等部分, 如图1所示。

2.2 空间机械臂的功能要求

由于宇宙环境不适合人类生存, 因此在载人航天技术上, 必须要能应对在宇宙中出现的突发情况或是实现在宇宙中的施工, 以实现建造某一具体的事物的功能, 因此空间机械臂应运而生。人们在地面进行远程控制, 可使空间机械臂通过其自动化运转, 实现人们在宇宙空间中所要求的某些事情。

2.3 机电一体化设计方案

(1) 以调研为基础, 确定机电一体化, 关节设计的整体方案。

(2) 根据实际的功能性要求和性能参数, 分配零件的性能指标。

(3) 进行关节内部结构和电气控制硬件设计。

(4) 设计关节控制算法的控制方法, 并编写相应的控制软件。

(5) 完成关节结构的相应软件生产, 对其关键性能和功能进行测试。

(6) 机电一体化的关节控制研究。

2.4 关节控制模式

对空间机械臂的控制, 主要是通过地面的控制系统对空间机械臂进行远程控制。根据地面所下达的指令, 主要实现对空间机械臂的以下三种控制。

2.4.1 位置控制

地面的人们可以通过中央控制系统, 对空间机械臂进行位置调整, 使其能在更好的位置进行工作。

2.4.2 速度控制

宇宙中, 由于重力与地球差异较大, 因此对速度的控制尤为重要。由于宇宙处于真空状态, 重力较低, 因此必须控制速度。

2.4.3 力量控制

力量控制是空间机械臂的主要工作之一。空间机械臂不同于人的手臂, 可以由人来掌握力量的释放大小, 而空间需要通过中央控制系统对空间机械臂进行远程操作, 因此对力量的把握必须准确。

3 发展空间机械臂的意义

3.1 工程应用

空间机械臂能够实现在复杂环境下的施工, 这不仅能够促进载人航天事业的发展, 而且能够促进我国国内工程建设的发展, 如对一些危险的建筑使用空间机械臂进行组装, 不仅使工程更加便利, 而且也减小了工程的危险性。

3.2 技术牵引

空间机械臂的发展带动了我国相关基础工业园高科技的发展, 如空间机械臂为了适应复杂恶劣的空间环境, 对其材质要求较高, 而这促进了国内合金材料工业的发展。

3.3 增强我国综合国力

现如今, 载人航天事业的发展能够影响国家在国际上的自主话语权, 而我国空间机械臂的发展, 促使我国载人航天事业不断进步, 提高了我国在国际上的话语权, 进一步增强了我国的政治地位。

4 总结

随着我国经济的不断发展和科学技术的进步, 国民生活水平日益提升, 越来越多的人开始关注国家太空事业的发展。航天科技水平是衡量一个国家综合国力的标准, 要使我国在国际上拥有自主话语权, 就必须发展航天事业, 也就必须重视对空间机械臂的研究。空间机械臂机电一体化关节设计, 使其能够更好地为我国载人航天技术服务。

参考文献

[1]谭春林, 刘新建.大型挠性空间机械臂动力学与减速比对振动抑制影响[J].国防科技大学学报, 2009, (4) :102-106.

[2]潘博, 孙京, 于登云.大型空间机械臂容错关节与控制[J].机械传动, 2010, (9) :1-5.

[3]王宗源, 陈力.柔性空间机械臂系统的模糊滑神经网络控制及柔性振动主动抑制[J].空间科学学报, 2013, (5) :569-576.

[4]梁捷, 陈力.柔性空间机械臂末端运动及柔性振动的模糊自适应补偿控制[J].兵工学报, 2011, (1) :45-57.

空间机械臂系统 第4篇

空间机器人[1,2,3]可代替宇航员进行太空试验、探测、操作等活动,对空间机器人进行动力学分析、控制等研究是各国太空计划的重点领域。为了减小空间机器人的质量,其机械臂杆件大多设计为轻质的细长柔性杆[4,5,6],这样的柔性杆通常具有较大的尺寸并产生低频的大幅值柔性振动,系统刚柔耦合效应严重。同时,在使用电机驱动机械臂杆时,由于制造技术、齿轮及减速器的弹性等原因,驱动关节也呈现柔性[7]的性质并产生弹性振动。因此,在针对空间机器人进行动力学分析、控制时,同时考虑其关节柔性、臂杆柔性对控制性能的影响具有非常重要的意义。然而,以上研究或者仅考虑了柔性关节对空间机器人轨迹跟踪精度的影响,或者仅解决了柔性杆振动模态的控制问题,同时解决关节柔性、臂杆柔性(双柔性)问题的研究也主要针对地面的机械臂系统[8,9],或使用奇异摄动法[10]来处理,这与大尺寸柔性空间机械臂产生高幅低频振动的实际情况不符。

在针对机器人的动力学控制中,许多学者提出了如自适应[11]、鲁棒[12]、神经网络[6]等控制方法来解决参数不确定系统的轨迹跟踪问题,但所构建的控制器往往存在计算量偏大的缺点,实际应用非常困难。滑模变结构控制也可以解决参数不确定和外部干扰的系统轨迹追踪控制问题,具有很好的鲁棒性且计算量小,但是滑模变结构控制的最大缺点是系统控制输出在切换时有抖动。一般都认为,将神经网络或模糊控制与滑模变结构控制相结合可有效解决滑模控制中的抖振问题,基于此思路,很多研究人员也提出了多种控制方法,如文献[13,14][13,14]分别利用模糊理论和自适应神经网络较好地消除了滑模变结构控制中力矩的抖振。但是模糊理论中合适的模糊规则设计非常困难,而神经网络的自适应学习计算量也非常大,均在实际应用中存在种种限制。

为了解决以上问题,本文利用拉格朗日第二类方程建立了柔性臂杆、柔性关节空间机械臂系统的动力学模型;对柔性关节刚度进行补偿以提高系统的等效刚度;利用反馈线性化技术导出空间机械臂系统追踪期望运动的误差动力学方程,并基于Lyapunov稳定性证明来选择滑模控制参数;建立T-S模糊逻辑模型,简化模糊推理规则,设计系统追踪期望轨迹的改进型T-S模糊滑模鲁棒控制方案;对柔性杆的柔性振动模态设计了直接反馈控制方案;最后,针对系统存在建模误差和外界干扰的情况,对平面二杆空间机械臂系统进行数值仿真分析。

1 双柔性空间机械臂系统动力学分析

不失一般性,对做平面运动的柔性臂杆、柔性关节空间机械臂系统展开研究,如图1所示。该系统由小卫星基B0、刚性机械臂B1及柔性臂B2组成。为了简化处理,柔性臂B2可视为欧拉-伯努利梁,仅考虑其前二阶主要柔性模态函数η=(η1,η2)T。刚性机械臂B1与基体B0、柔性臂B2与刚性臂B1之间采用柔性关节连接,这两处的柔性关节可视为刚度系数分别为km1、km2的无质量线性扭转弹簧。

分别建立图1所示基体、各机械臂杆的坐标系。α为基体的姿态,θ=(θ1,θ2)T为两个机械臂的实际转角,θm=(θm1,θm2)T为各关节驱动电机的实际转角,由于扭簧的存在,机械臂与驱动电机的转角存在柔性误差。

由于该柔性臂杆、柔性关节空间机械臂处于太空,无外力作用,系统对惯性坐标系满足动量守恒关系。利用该动量守恒关系,并结合系统柔性臂的弹性应变能、柔性关节的弹性势能,由拉格朗日第二类方程可得到系统动力学方程:

其中,D(α,θ,η)为系统基体、两个机械臂的质量矩阵;为系统包含离心力和科氏力的列向量;K为柔性臂的振动刚度矩阵;τd为关节驱动电机的干扰驱动向量;τα、τθ分别为基体姿态、机械臂关节的驱动输入力矩;τm为关节电机的实际驱动力矩;Jm为两个关节电机的转动惯量矩阵;Km为柔性关节的扭转刚度系数。

2 关节柔性刚度补偿控制输入设计

分析式(1)、式(2)的系统动力学方程发现,系统的机械臂关节存在柔性问题,这将对机械臂跟踪期望运动产生影响。本节针对系统的关节柔性补偿问题进行处理,设计关节柔性补偿器以提高柔性关节的等效刚度,最终提高基体及机械臂跟踪期望轨迹的精度。

对系统动力学方程式(2)进行改写,可得关节驱动电机的力矩动态方程:

针对该动态方程,设计总的电机控制输入为

其中,τn为后文待设计的系统轨迹跟踪、柔性模态控制方案,Kθ为对角正定系数矩阵,若Kn选择为

将式(4)代入式(3),系统关节驱动电机的力矩动态方程则变为

对比式(3)和式(6)可知,系统关节驱动电机的刚度得到了提升,且Kθ选择得越大,Kn随之增大,系统的等效刚度也随之增大。所以,合适地选择Kθ可对系统关节的柔性进行补偿。

3 系统动力学反馈线性化

上文解决了系统机械臂关节驱动电机的柔性补偿问题后,为了设计系统基体、关节追踪期望运动的控制方案,系统动力学方程改写为

其中,D11为D的3×3分块子矩阵;D22为2×2子矩阵;D12=DT21为3×2子矩阵;C1、C2分别为C的三阶、二阶列向量;τd0、τr分别为基体姿态、两个关节追踪期望运动的驱动力矩。利用式(7)可算出,有

针对新的反映系统基体姿态、机械臂关节位置的动力学方程,若该双柔性空间机械臂系统的期望运动轨迹为θαD=(αD,θ1D,θ2D)T,为了追踪该期望运动,可设计基于系统可准确建立模型的控制输入为

其中,11等加“—”上标的量为利用系统已知部分建模得到的准确动力学方程相关矩阵,u为滑模控制中待设计的控制输入。将该控制输入式(9)代入动力学方程式(8)并整理可得

进一步整理有

其中,f代表系统由于参数不确定所带来的建模误差、外界干扰所带来的控制误差等的综合不确定项。由此可知,若系统不存在结构上或非结构上的不确定参数、外界干扰以及控制输入误差,则f=0。

此时,定义系统追踪期望运动的角度误差和角速度误差分别为,其中,,则系统的误差二阶动力学微分方程为

利用此误差动力学方程,可进行经典的滑模控制设计。

4 滑模控制器设计

利用双柔性空间机械臂的误差动力学方程(10),设计滑模控制面为

式中,λ为正定常值系数。

针对以上选定的滑模控制面,本节对控制向量u进行设计来保证系统追踪期望轨迹。在经典的滑模控制当中,可设计u为

其中,在滑动阶段,当S=0且时,保持控制ure来使控制系统保持在滑模面上;在趋近阶段,即当S≠0时,切换控制uS设计来使控制系统满足到达条件,即S和的正负号不同。

所以,当控制系统处于滑模面上,有

此时uS=0,将系统误差动力学方程式(10)代入上式,ure则可直接设计为

为了进一步对切换控制向量uS进行设计,选择以下Lyapunov函数:

将V对时间求一阶导数并利用式(10)~式(12),可得

针对以上结果,为了满足,设计以下切换控制:

其中,ηi为正定常数,当ηi足够大时,可抵消f的影响,使恒成立。因此,结合式(11)~式(13),最终的控制输入可表述为

5 T-S模糊滑模鲁棒控制方案改进设计

利用T-S模糊逻辑来对上节所设计的滑模控制方案进行改进,解决滑模控制抖振的问题,并减小控制系统的计算量。一般地,典型多输入-多输出T-S系统的模糊逻辑规则如下[1,2,3,4,5]:

其中,Rj代表第j个模糊规则,xk和Mjk(j=1,2,…,r;k=1,2,…,n)分别为系统的前件变量和模糊集,r为系统的模糊规则数量。

对于系统的各个独立输入X(t),利用中心加权解模糊化推理,可获得整个T-S系统的输出向量Y(t):

其中,Y(t)∈Rr,X(t)∈Rn,而利用直积法,适用度函数wj(X(t))可以定义为

其中,Mjk(xk(t))为xk(t)在模糊规则集Mjk中的隶属度,适用度函数wj(X(t))同时应满足

基于以上T-S模糊模型,针对双柔性空间机械臂系统,对系统基体姿态和关节角的三个控制器设计进行离散化处理。为了使模糊推理尽可能简单,设计单个滑模反馈控制的模糊推理规则库为

其中,i=1,2,3。同样为了使控制系统更加简单,模糊输入变量Si的三角形隶属度函数选择如图2所示。

利用中心加权解模糊可得到最终的系统控制输入:

由此,可分别得到系统载体姿态、两个关节铰的控制输入ui(t)(i=1,2,3),则系统的整体控制输入为这三个离散控制ui(t)的合成向量。由于所设计的滑模反馈控制的模糊推理规则仅有两条,同自适应控制、神经网络控制等智能控制方法相比,该系统控制输入将具有模糊规则简单、计算量小的显著优点。

6 柔性臂振动模态反馈控制

解决了关节柔性的补偿和基体姿态、机械臂关节的轨迹跟踪问题后,本节仅考虑柔性臂振动模态对系统控制的影响。于是,从系统动力学方程式(7)中可解出

若不考虑系统参数不确定的影响,仅考虑系统的可精确建模模型,则有

此时,若式(17)中的满足

其中,Kp、Kv均为正定的控制参数,21*为21的Moore-Penrose伪逆。将式(18)代入式(17)可得

更进一步地,有

选择以下Lyapunov函数:

将上式对时间求导并利用式(18),同时忽略系统的参数变动,则有

由于22满足对称正定,合适地选择Kp、Kv,可保证,则式(19)可满足渐近稳定。为了生成可抑制柔性振动模态的载体姿态加速度、关节角加速度,针对柔性关节模态的直接反馈控制力矩可设计为

其中,可由式(18)的积分计算,Kf为正的速度控制参数。系统用于追踪基体、关节角期望运动,并可抑制柔性杆振动模态的合成控制器为

至此,该合成控制器(式(21))加上系统柔性关节刚度补偿控制可完成系统轨迹跟踪控制及柔性关节刚度补偿、柔性模态主动抑制的并行综合控制任务。

7 系统仿真分析

为了检验本文设计的综合控制器的性能,将所设计控制方案应用于图1所示的双柔性空间机械臂系统上。该机械臂系统的参数见表1。

基体姿态及关节角的期望运动轨迹分别设置为

其运动初始值取为α(0)=0.1rad,θ1(0)=0.1rad,θ2(0)=1.47rad。仿真过程中,系统的惯性参数建模估计值取表1中真实值的0.9,仿真时间t=10s,其他控制参数分别选择为Kθ=20,λ=3,η=6(2 2)T,Kv=Kp=5,机械臂关节的外界控制干扰设置为τd=(2cost,sint)T。为了清楚地说明本文所设计控制方案的优点,整个仿真运算分以下三步进行。

(1)为了说明T-S模糊逻辑控制器的优势,不考虑柔性杆和柔性关节对控制系统的影响,先利用传统的滑模控制器(式(14))来对空间机械臂追踪期望运动进行控制,仿真结果如图3所示。图3显示了在式(14)控制方案控制时,系统控制输入力矩变化情况;若使用本文设计的T-S模糊滑模鲁棒控制方案,即利用式(16)对系统进行控制,系统的控制输入力矩如图4所示。通过对比控制输入力矩(图3、图4),发现应用T-S模糊滑模控制后,系统控制输入力矩的抖振情况有所缓解;更为重要的是控制输入力矩大幅减小,仅为原来的1/10左右,说明该控制方案还可有效解决控制器饱和的问题。因此,从实用的角度出发,本文所设计的控制方案更接近于工程实际应用。

(2)为了说明柔性关节刚度补偿的重要性,关闭了系统的柔性关节补偿控制,图5所示为两个驱动电机转角与机械臂杆实际转角的误差;当打开柔性关节刚度补偿时,图6所示为电机转角与臂杆转角的误差。从图6可以明显看出,本文所设计的关节刚度补偿可以很好地解决柔性关节存在时驱动电机与机械臂杆转角误差的问题,达到很好的控制精度。

(3)在对系统柔性关节刚度进行补偿后,通过切换柔性杆振动模态控制的输入,得到图7~图10的仿真结果。图7所示为未对柔性杆振动进行控制时的柔性模态,图8所示为对柔性杆振动进行主动控制时的柔性模态,图9、图10所示为系统追踪期望轨迹的最终跟踪情况。对图7、图8进行对比,发现本文所设计的振动控制方案可有效地抑制柔性杆的振动模态,2s后柔性模态基本收敛于0,避免了柔性杆振动对系统控制精度的影响。而图9、图10则说明了所设计的综合控制方案可保证系统稳定、高精度地追踪其期望运动。

8 结论

(1)针对柔性臂杆、柔性关节空间机械臂系统存在外界干扰及系统参数不确定而导致的建模误差情况,本文结合反馈线性化和T-S模糊逻辑推理系统,设计了空间机械臂追踪期望运动的改进型T-S模糊滑模控制方案,大幅缓解了控制器饱和的问题,同时由于所设计的T-S模糊推理规则仅有两条,该控制方案不仅能解决参数不确定的问题,而且具有计算量小、便于实际应用的优点。

(2)针对系统柔性关节问题,设计了柔性关节刚度补偿控制方案,有效解决驱动电机实际转角与关节转角之间存在误差的问题;针对柔性臂杆的振动,设计了柔性模态直接反馈控制方案,对柔性振动模态进行主动控制,实现了双柔性并行控制。

(3)为了验证所设计综合控制方案的有效性,逐步对不同工况下的空间机械臂进行仿真分析,仿真结果表明,该T-S模糊滑模鲁棒控制方案可保证系统在同时存在参数变动及外界干扰的情况下仍能准确、稳定地追踪期望运动,解决了柔性关节和柔性臂杆的振动问题。

摘要：针对存在参数不确定和外界干扰的柔性臂杆、柔性关节空间机械臂追踪期望运动的问题,设计了基于T-S模糊模型的滑模鲁棒控制方案和双柔性振动并行控制方案。首先,设计了关节柔性补偿器以提高系统的等效关节刚度。其次,利用反馈线性化技术建立了系统追踪期望轨迹的误差动力学方程,通过对系统Lyapunov稳定性证明来选择滑模控制参数;简化并改进T-S模糊推理规则,提出了模糊滑模鲁棒控制方法,可解决滑模控制的抖振问题并具有计算量少、控制力矩小的优点。再次,提出了柔性臂杆振动模态的直接反馈控制方案,解决了双柔性并行综合控制的问题。最后,运用逐步仿真的方法,对比仿真结果,证实了所设计轨迹跟踪、双柔性并行综合控制方案的有效性和稳定性。

空间机械臂系统 第5篇

随着我国航天事业的不断发展, 空间机械臂在空间站建造、设备维护和科学实验中起到了积极的作用, 是空间站实现在轨组装和维护的关键设备。由于太空中特殊环境和我国科技水平的制约, 对空间机械臂的设计与控制问题的研究一直是该领域的热点问题。其中机电一体化关键作为机械臂的关键组成部分, 对空间机械臂的控制精度有着重要的影响。根据空间站的建设要求, 基于机电一体化技术对为机械臂的关节进行设计, 对满足机械臂的可靠性、集成性和智能性特点具有积极的意义。

2 机电一体化关节的总体设计

2.1 机械臂的构成

空间机械臂主要包括地面控制台、在轨控制系统、末端作业工具系统、移动基座系统、视觉系统、末端效应器系统、结构与机构系统、关节及其驱动控制系统八个部分。其中, 关节、臂杆等结果与末端的效应器连接, 然后通过关节旋转来实现机械臂的空间运动。

2.2 机械臂和关节的功能要求

根据空间站的设计要求, 机械臂需要完成如下功能: (1) 协助空间站的维护、建设和维修, 保证空间站的正常运转; (2) 为航天员提供援助以增强其行动能力和安全性, 减少其出舱次数; (3) 最大限度降低航天员作业风险, 进行环境的安全检查。

关节是机械臂的重要组成部分, 通过关节的速度、位置和力闭环控制, 进而实现机械臂的旋转运动和多自由度运动, 关节的功能要求包括: (1) 为机械臂提供操作负载与驱动能力; (2) 为机械臂提供紧急制动功能, 以及结构保护和运动角度限制等功能; (3) 实现机械臂的高精度测量和控制; (4) 实现机械臂与中央控制系统间的信息交互功能; (5) 关节局部损坏或功能失效时, 提供方便的在轨拆卸安装接口。

2.3 机电一体化关节设计方案

因为机电一体化关节需要实现传动、制动、驱动、驱动控制、温度信号采集、位置和速度信号采集和通讯等多种功能, 同时关节的重要和体积也受到严格的限制, 因此在设计过程中要克服在满足功能要求的前提下尽可能的小型化、轻量化特点, 并要求关节具备足够的环境适应性和可靠性。为了克服这些难点, 机电一体化关节的集成设计步骤主要包括如下几步: (1) 以调研为基础, 确定机电一体化关节的整体设计方案, 主要包括零部件和传感器的选型、中心孔走线以及冗余设计方案等; (2) 首先根据实际的功能要求和性能参数分配零件的性能指标, 要仔细核对关节内所有位置零部件的尺寸和接口; (3) 进行关节内部结构和电气控制硬件的设计; (4) 设计关节的控制算法, 并编写相应的控制软件; (5) 完成关节结构和相应软件的生产后, 要对关节的性能和功能进行测试。

3 机电一体化关节控制研究

3.1 关节控制模式

根据中央控制器的指令, 关节控制主要实现如下三种模式:

3.1.1 位置控制

进行位置控制时, 关节控制系统会从中央控制器位接收位置指令, 然后使用速度、电流和位置三闭环结构, 对速度、电流和位置控制器进行环路设置, 最后再通过传感器得到关节转速、电机等效电流和末端位置等信息, 以此作为控制环路的闭环反馈。

3.1.2 速度控制

进行速度控制时, 关节控制系统会从中央控制器接收速度指令, 然后使用电流、速度双闭环结构, 对速度和电流控制器进行环路设置, 然后再通过传感器对关节转速与电机等效电流进行采集和计算, 以此作为控制环路的闭环反馈。

3.1.3 力矩控制

力矩控制是系统柔顺控制的一种备份模式, 关节控制系统会从中央控制器接收力矩指令, 然后使用电流和力矩双闭环结构, 对力矩和电流控制器进行环路设置, 最后通过传感器对关节的输出力矩和电机等效电流进行采集和计算, 以此作为控制环路的闭环反馈。

3.2 关节控制方法

3.2.1 关节模型

机电一体化关节包括伺服电动机与谐波减速器两部分, 其中, 减速器柔轮与具有一定刚度的扭转弹簧等效。由于系统控制会受到摩擦和外界干扰的影响, 因此首先建立关节系统的力学模型。根据该模型, 可以对后续矢量控制等参数进行计算设置。

其中, 表示关节的输出轴位置, 表示电机轴的位置, 表示负载惯量, 表示扭转弹簧的刚度系数, 表示减速比, 表示非线性摩擦力矩, 表示电机惯量, 电机的阻尼系数;表示驱动力矩。

3.3.2 矢量控制过程

关节控制系统包括速度环、电流环和位置环三部分, 是一个三闭环的调节系统。关节运动的控制过程要保证运动在不同负载和变负载扰动下都保持平稳性, 鉴于关节运动较低的速度和对关节位置动态响应能力的较低要求, 其控制算法要重点解决关节的柔性影响, 以实现振动的抑制控制, 即降低振动的幅值和次数。

柔性关节扭转振动抑制涉及到级联动力特性、高精度定位控制设计和低速非线性摩擦补偿等问题。另外, 机械臂的位型和负载变化也会造成机械臂关节空间的转动惯量出现时变的特性。运动控制算法主要包括状态空间反馈、计算力矩前馈和PID控制加柔性补偿等。其中, PID技术能够根据经验对参数进行设置, 灵活性较高, 因此控制性能良好, 目前很多成型产品都采用了经典的线性PID增量控制算法。如果对动态响应的要求不高, 则可以使用PI控制方式对转速、电流和位置闭环进行控制, 摩擦模型一般使用动态模型进行模拟, 并在控制器上进行补偿。除此之外, 考虑到谐波减速器的刚度要求, 需要进行柔性扭转控制补偿, 并使用变参数PI设计, 尤其是在负载面对大范围变动的情况下, 控制系统要先根据实际情况对多个控制参数进行设定, 然后在线切换调整, 以保证机械臂的运动平稳性要求。

4 结论

本文从设计和控制两个方面对机电一体化的空间机械臂关节进行了介绍。关节是机械臂的重要组成部分之一, 随着我国空间技术的发展, 基于机电一体化技术的空间机械臂关节设计和控制技术必将得到进一步的完善和拓展。

参考文献

两连杆机械臂系统的跟踪控制 第6篇

在分析两连杆机械臂系统中,其动态方程及其控制问题是理解机械臂控制技术的基础。本文选取两连杆机械臂作为研究对象,由于两连杆机械臂的各个控制环之间不是完全独立的,相互之间存在耦合。因此,各个关节的控制环不能单独设计,必须是多输入多输出系统处理,这样的系统具有严重的非线性特性。

两连杆机械臂模型如图1所示。

其状态方程:

1 反馈线性化

如上所述,两连杆机械臂模型是个强耦合的非线性模型,所以无法建立状态方程完成控制,本文采取反馈线性化的办法来得出系统的状态方程。反馈线性化不同于简单的将系统近似地线性化处理,而是通过严格的状态变换和反馈达到的。反馈线性化方法可以看成是将原始的系统模型变换成形式较为简单的等效模型的方法。

反馈线性化一般分以下两个步骤:

(1)找出一个状态变换与一个输入变换使非线性动态方程化成一个等效的线性定常系统的动态方程,并表示成熟知的形式,z=z(x),u=u(x,)。

(2)再利用标准的线性控制方法(例如极点配置、最优控制等)来设计。

首先产生一个线性的输入输出关系,然后再利用线性控制方法构造控制器的设计策略称为输入-输出线性化方法。如果我们需要将系统的输出微分r次才能得到y与u之间的显式关系,则称该系统的相对度为r。可严格的证明,任何n阶能控系统,对任一输出,最多只需微分n次就一定能使控制输入在表达式中出现,亦即rn。

下面进行系统的反馈线性化处理:选取系统的状态变量为X=(q1,q1,q2,q2)T,系统模型可以表示为如下形式:q=―H(q)―1f(q,q)q+H(q)―1。系统后第一项为非线性项欲将之消除可以将之反馈到输入,

即使u=―f(q,q)q.,则系统变为q=H(q)―1u,消除系数H(q)―1可再设u=H(q)―1(-f(q,q)q)=H(q)―1―H(q)―1f(q,q)q,则得q=u,则得系统的状态方程:

可以看出系统可控可观,可以进行状态反馈控制器设计。

2 状态反馈跟踪控制律设计

在对此系统进行综合性分析时,状态反馈能提供很多的校正信息,所以状态反馈对抑制或消除扰动影响,实现系统的解耦方面有广泛的应用,方程(1)转换为:

即:

双连杆机械臂的轨迹跟踪,设机械臂的期望跟踪轨迹由时间函数描述。定义跟踪误差为e=q-qr,轨迹跟踪控制问题要求设计反馈控制器,使得机械臂的运动渐进地趋于期望轨迹,即:

由式(3)得:

再由式(2)推导得:

令:,在选取k值时,要保证:(A-Bk)成立,并且是Hurwitz的。

假设加入状态反馈后的极点为-2+3j,-2-3j,-4,+6

由反馈线性化得到控制器为:

代入式(2)得:。

考察被控系统的可控性,由于被控系统是可控的,所以可以任意配置极点,把极点配置在坐标轴的左半平面,设计合适K阵,调节系统的动态性能指标,使得系统稳定,跟踪误差渐近趋于零。

3 系统的Matlab仿真

图(2)为整体状态反馈结构图。加入控制器(式(6))的simulink仿真图示于图3。

根据已经建立的模型将设计出的状态控制器加入系统,系统的参考输入为q1=cos(t),q2=sin(t),

得出系统的另外两个参考输入:q1=-sin(t),q2=cos(t)。

图4、图5、图6、图7为系统加入状态反馈后得出的仿真结果:

由上面的仿真波形图显示,系统很好地跟踪了输入的正弦信号,实验证明,用上述方法完全可以实现输入的稳定跟踪,从而使机械臂能按要求正常工作。

4 总结

本文通过设计状态反馈完成对系统的跟踪控制。其主要内容有:在进行设计之前先通过反馈线性化处理,使系统成为可控可观系统;再设计系统期望的闭环极点;再通过已经确定的闭环极点计算系统的状态反馈控制律,主要使用的是现代控制中观测器的设计方法。

摘要：机械臂系统是近十几年来出现的一种工业技术设备,由于多连杆机械臂系统的非线性特性以及强耦合性,使得多连杆机械臂系统的稳定控制一直是一个难点;现有的机械臂控制系统大多跟踪误差较大,而且易受外界扰动的干扰,所以用传统的PID或者简单反馈控制实际效果很难让人满意。文章选取两连杆机械臂系统作为对象,通过反馈线性化处理以及状态反馈的参数选取,并通过Matlab对系统的跟踪控制效果进行仿真。文章所采取的控制器设计方法的创新点在于不仅保证闭环系统稳定,所有状态有界,跟踪误差最终有界,并且当系统具有不确定性和外界干扰时具有比较强的鲁棒性,同时对实践也具有较强的指导意义。

关键词：两连杆机械臂,反馈线性化,跟踪控制

参考文献

[1]胡寿松.自动控制原理[M].第四版,北京:科学出版社,2001.2.

[2]申铁龙.机器人鲁棒控制基础[M].北京:清华大学出版社,2000.1.

空间机械臂系统 第7篇

上述这些方法一般都是基于机器人已位于门前或者不需要对门把手进行操作的情况下完成的, 本文主要研究结合门前运动过程的移动机械臂平台开门系统, 利用数字罗盘对移动机械臂平台接近待操作目标 (门把手) 时的方位角度进行控制, 使其能够按照正确的运动轨迹接近门把手, 进而实现机械臂开门任务。

1移动机械臂平台MT-A简介

MT-A主要包括五个部分:一个可移动平台、一台激光传感器、一个五自由度机械臂、一台体感传感器Kinect和一个数字罗盘LP3300, 如图1所示。Kinect是微软产品xbox360的外设, 如图2所示。Kinect主要由红外线发射器、RGB摄像头和红外线接收器所组成, 结合SDK (software development kits) 可以获得深度图像。在本文中Kinect主要用于获取门把手图像信息和距离信息, 从而实时获取MT-A与门把手之间的距离信息。根据该距离信息, 可以对移动机械臂平台的运动进行控制, 从而引导MT-A到达门前开门位置。有关Kinect图像处理部分及到达门前后的机械臂开门动作控制部分, 故不再赘述, 相关内容可参见文献[7]。数字罗盘LP3300 (见图3) 是利用地磁场来获取当前方位角的一种数字化仪器[8], 它不像GPS一样容易受到地形、地物遮挡从而降低精度或者失效的影响, 并且在静止环境下, 依然能够获取当前朝向的方位角度信息, 这对于完成MT-A开门实验十分重要。

方位角α又称地平经度 (Azimuth) , 是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一[9]。如图4所示, 以P点为例, P点的方位角α是从P点的指北方向线起, 依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角。α的大小变化范围为0°~360°, 北点为0°, 东点为90°, 南点为180°, 西点为270°。α也可用象限角表示, 即用北、南两个基准, 分为北东、北西、南东、南西四个象限。若α为60°, 用象限角表示为N60°E;若α为210°, 用象限角表示为S210°W。现采用α为0°~360°的表示方式。

采用数字罗盘获取MT-A的方位角度信息, 并在运动过程中对MT-A的方位角度进行控制, 以满足开门实验中机械臂正确指向门把手的要求。实验所采用标准门的各项尺寸参数如图5所示, 安装的是水平门把手。

2基于数字罗盘的MT-A控制策略

MT-A开门实验真实环境如图6所示。

开门实验环境俯视图如图7所示, 在所设计的实验中, MT-A的运动坐标系为xoy, x轴为前向运动方向, y轴为右向运动方向;αs为机械臂对准目标门把手中心点 (设为H点) 时, 也即x轴与门把手中心线重合时, 数字罗盘所测得的方位角;Sr为MT-A开门前所处初始位置与门把手之间的距离 (Sr≤2m) , Sopen为机械臂执行开门动作时, MT-A与门把手之间的最佳距离 (经实验测定Sopen=0.35 m) 。

当MT-A与门把手之间的距离为Sopen时, x轴仍指向门把手中间位置, y轴仍与门保持平行是保证MT-A开门成功的关键因素。由于存在MT-A左右轮直径不完全一致及左右轮分别独立驱动的情况, 这将导致MT-A到达门把手正前方时, x轴并未指向门把手中间位置, 而是指向了门把手的左侧某点 (BL点) 或右侧某点 (BR点) 。此时, 门把手中心线与MT-A的x轴这两条直线之间的距离 (|BLH|或|BRH|) 即为MT-A的偏移距离, 偏移距离将会导致机械臂偏移操作目标 (门把手) , 从而影响开门成功率。偏移距离是在MT-A前进过程中发生了运动方向的偏转而产生的, 将数字罗盘引入MT-A的运动过程中, 通过实时检测与控制MT-A的方位角度, 可以减少这种偏移距离, 有助于提高开门成功率。

基于数字罗盘的MT-A开门控制流程如图8所示。图8中, St为MT-A位于门正前方时, 由Kinect测得的MT-A与门把手之间的实测距离;αt为MT-A的实时方位角度;Δα为预先设定的方位角度误差 (经实验测定Δα=2°时, 可以满足实验要求) , ΔS为预先设定的门把手距离误差 (本文设定ΔS=0.01 m) 。

具体步骤如下:

①设定目标方位角度αs, 转步骤②;

②Kinect对门把手进行定位和测距, 获得当前St, 转步骤③;

③MT-A执行前进动作, 转步骤④;

④数字罗盘实时测量MT-A的方位角度αt, 转步骤⑤;

⑤比较|αt-αs|与Δα的大小:

a) 当|αt-αs|>Δα时, 对αt和αs进行比较:如果αt>αs, 则执行MT-A逆时针旋转动作, 转步骤④;如果αt<αs, 则执行MT-A顺时针旋转动作, 转步骤④;

b) 当|αt-αs|≤Δα时, 转步骤⑥;

⑥比较|St-Sopen|与ΔS的大小:

a) 当|St-Sopen|>ΔS时, 转步骤②;

b) 当|St-Sopen|≤ΔS时, MT-A停止移动, 转步骤⑦;

⑦MT-A执行开门动作。

3基于数字罗盘的MT-A开门实验

3.1软件开发环境与软件界面

由于采用的是visual studio 2008的编程开发环境。在visual studio 2008开发环境下, 通过采用MFC (microsoft foundation classes) 对所设计的控制系统进行界面设计[10,11], 从而可以直观对该系统进行调试和控制。

图10所示为开发的MT-A开门系统软件界面。

如图9中所示, 该界面由六大功能模块构成:模块1是Kinect图像获取模块, 用来显示Kinect所获取到的RGB图像信息 (左) 和深度图像信息 (右) , 在RGB图像中对门把手进行定位, 在深度图像信息中对门把手进行距离测量。将距离信息和MT-A运动控制相结合, 可以对MT-A与门把手之间的距离进行控制。有关距离测量的部分这里不再赘述, 相关内容可参考文献[7]。模块2是Kinect显示与控制模块, 用来控制Kinect的参数和显示Kinect所获取的信息。模块3是罗盘方位显示模块, 可以实时并直观的显示MT-A所处的方位角度信息。模块4是罗盘方位测试模块, 用来进行罗盘功能的测试, 该部分应用在本文3.1小节的实验部分进行了具体说明。模块5是MT-A本体运动控制模块, 用来对MT-A的运动方向进行控制。模块6是机械臂控制模块, 用来对五自由度机械臂进行测试和控制, 其中包括开门实验功能测试。

4.2基于数字罗盘的MT-A开门实验

MT-A接近门的定向运动控制流程图已在图8中给出。本实验初始条件为:MT-A处在初始位置时, MT-A的x轴指向门把手中间, 此时数字罗盘显示的方位角即目标方位角αs (αs=48°) 。实验具体流程已在图8中给出。MT-A到达门前可操作距离后, 机械臂能够保持正确指向门把手是保证成功开门的关键性因素, 也是本实验的主要目的。MT-A开门实验过程如图10所示。

图10 (a) 显示了实验开始前MT-A的初始状态, MT-A位于门正前方, 机械臂正对门把手;图10 (b) 显示了MT-A接近门把手的前向运动过程, 在前进过程中, 根据数字罗盘测得方位角度信息对MT-A的运动进行控制, 从而保证机械臂正确指向门把手;图10 (c) 显示了当Kinect所测得的门把手距离信息|St-Sopen|≤ΔS时, 判定MT-A到达门前可操作区域, MT-A停止运动;图10 (d) 显示了机械臂末端执行器已经水平置于门把手上方;图10 (e) 显示了机械臂执行下压指令;图10 (f) 显示了MT-A执行完开门操作后返回, 程序结束。

3.3结果与分析

在实验中设定了5种不同的起始距离Sr, 在每种初始距离条件下分别进行了20次重复实验。并与未采用数字罗盘的MT-A开门实验结果进行对比, 对比实验结果如表1所示。

随着初始距离Sr的增加, MT-A到达开门有效位置时机械臂朝向的精准性有所降低。而门把手的可操作部分较短, 本文所用的门把手长度为0.12 m。经实验得出, 门把手上的下压有效区域大约为0.05m, 考虑到下压过程中门把手的旋转情况, 可以保证开门成功的门把手上的转动有效区域大约为0.03m。由表3可知, 将数字罗盘加入到开门实验中, 可以对MT-A的方位角度进行纠正。尤其是随着初始距离Sr的增加, 数字罗盘对MT-A的方位角度纠正效果更为明显, 从而提高了MT-A的开门成功率。但是采用数字罗盘后, 开门成功率依然不能保证100%, 且初始距离Sr的大小依然对开门成功率有影响, 这是因为随着初始距离Sr的增加, MT-A的偏移距离也会增大, 在出现偏移情况时, 系统通过数字罗盘对MT-A的方位角度进行校正并减小了偏移距离, 但此时偏移量已经产生, 因此减小后的距离偏移依然存在, 其大小仍与Sr成正比, 从而影响了开门成功率。

4结束语

将数字罗盘引入到移动机械臂平台MT-A运动控制中, 为MT-A提供了方位角度信息, 并通过开门实验, 验证了对方位角度信息的获取和控制提高了MT-A的开门成功率。目前, 本文只是在MT-A接近门的运动过程中采用了数字罗盘, 从而减少了MT-A的偏移距离, 由于只在初始位置设定了目标方位角度αs, 在运动中并未对门把手的位置进行方位角度检测, 因此偏移距离无法完全消除。如何将Kinect与数字罗盘相结合, 在Kinect定位门把手的同时对门把手的方位角度进行检测并实时校正αs, 将可以进一步减小MT-A的偏移距离, 从而进一步提高开门成功率, 这也是需在下一步的研究重点。

参考文献

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