[发明专利]一种机器人控制装置及控制模块

说明书

技术领域

本发明涉及一种机器人控制装置及控制模块，属于机械设备领域。

背景技术

传统的并联机器人大多采用液压缸、气缸或者电机进行驱动，但是这些驱动器结构复杂、 功耗大、缺乏柔性。而气动肌肉是模拟生物体肌肉设计制造出来的，其结构简单、功率密度 大、质量小、效率高、响应快，并像生物体肌肉一样具有良好的柔顺性，这种天然的人机友 好性使得气动肌肉在驾驶模拟器、仿人机器人、康复理疗机器人等人机交互领域得到了广泛 应用。由于气体具有很强的可压缩性以及受到气动肌肉橡胶筒弹性和内外摩擦等的影响，气 动肌肉存在很强的非线性特征，对其进行精确控制比较难。为能将其成功地应用于冗余并联 机器人，本发明针对气动肌肉与并联机器人的特点，提出了一种机器人控制装置及控制模块， 该控制装置及控制模块能够大幅提高气动肌肉驱动的并联机器人的控制精度、响应特性、稳 定性。

发明内容

为克服现有技术对气动肌肉伸缩量难于精确控制的缺陷，本发明采用一种控制装置及控 制模块提高气动肌肉驱动的机器人的控制精度、响应特性、稳定性。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种机器人控制装置及控制模块，该机器人控制装置包括动平台、静平台、弹簧支撑装 置、气动肌肉、力传感器、压力传感器、球铰、转动副、比例压力阀；

所述动平台安装于所述静平台上面的弹簧支撑装置上；

所述弹簧支撑装置与所述动平台采用带三个自由度的所述转动副连接；

所述气动肌肉采用所述球铰并联于所述动平台与所述静平台之间；

所述力传感器与所述气动肌肉串联安装于所述动平台与所述静平台之间；

所述机器人控制模块包括：基于逆动力学的自由度补偿模块、动平台速度镇定模块、气 动肌肉动力学模块、机器人运动学正解模块；

所述机器人控制模块采用以下步骤对机器人进行控制：

第一步，计算气动肌肉期望出力、期望长度和期望伸缩率；

第二步，查得气动肌肉充气压力期望值；

第三步，查得气动肌肉实际伸缩率并计算实际长度；

第四步，计算机器人动平台实际位姿；

第五步，计算气动肌肉充气压力；

所述控制模块安装在控制箱内，控制箱体固定在所述控制装置静平台上。

本发明的优选技术方案中，所述气动肌肉的充气压力由比例压力阀控制，所述比例压力 阀配有压力传感器，可实时向所述控制模块反馈气动肌肉工作压力。

本发明的优选技术方案中，基于逆动力学的自由度补偿模块中，逆动力学的计算方法可 采用牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、 高斯方法。

本发明的优选技术方案中，所述逆动力学的自由度补偿模块中的逆动力学计算方法使用 的机器人位姿参数，可选用实际位姿数据或期望位姿数据；逆动力学计算时需要分析弹簧支 撑对抗力；在不考虑惯性力与科氏力的情况下，逆动力学可以简化为只考虑重力与弹性力的 逆静力学模块。

本发明的优选技术方案中，所述动平台速度镇定模块，通过对气动肌肉实际长度进行一 阶高通滤波，再乘以比例因子，作为气动肌肉的附加充气压力。

本发明的优选技术方案中，所述气动肌肉动力学模块中力、气压与伸缩量的关系采用动 态表格查询的方式取得；在已知力、气压与伸缩量三个量中的任意两个量查表获得第三个量； 在充分考虑气动肌肉非线性特征的情况下，气动肌肉的充气压力根据预估的伸缩量与出力动 态查表获得；气动肌肉的实际伸缩量根据气动肌肉的实际出力与工作压力动态查表获得；动 态表格中的数据来自气动肌肉的特性试验。

本发明的优选技术方案中，机器人运动学正解模块采用牛顿拉夫逊方法、神经网络函数 映射方法实现。

本发明的优选技术方案中，所述控制模块的具体实现过程包括如下几个步骤：

第一步，计算气动肌肉期望出力、期望长度和期望伸缩率：

根据并联机器人动平台的期望位姿q、速度加速度采用机器人逆动力学计算气 动肌肉期望出力f_p,d：

式中，f_p,d为并联机器人气动肌肉期望出力；M_p(q)为并联机器人的质量矩阵；为哥氏/向心力；G_p(q)为重力项；F_p(q)为弹性力项；J_pq(q)为并联机器人雅克比矩阵； q，分别为动平台相对静平台的期望位姿、速度、加速度矢量；为矩阵J_pq(q) 的逆转置矩阵；