[发明专利]一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法与装置

说明书

本发明提供了一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法与装置，整个系统均采用虚拟雅可比矩阵来协助计算，包括如下步骤：1)获取冗余度机械臂的末端执行器速度信息和关节速度信息；2)根据所述速度信息和关节速度信息模拟末端执行器运动并得出虚拟雅可比矩阵；3)应用所述虚拟雅可比矩阵设计二次型优化冗余解析方案；4)将所述二次型优化冗余解析方案转化为标准二次规划的形式；5)运用二次规划求解器进行求解以确定冗余度机械臂的控制信号；6)将所述控制信号传递给下位机控制器控制机械臂运动；本发明为模型未知的冗余度机械臂提供了可靠的视觉伺服控制方法，并在控制机械臂的同时保持较高的控制精度。

技术领域

本发明涉及基于视觉伺服的冗余度机械臂运动规划及控制领域，具体涉及一种基于视觉伺服的冗余度机械臂的逆运动学求解方法。

背景技术

冗余度机械臂具有自由度大于任务空间所需最少自由度的特性，这一特性很大程度上提高了机械臂的灵活度。因此，与非冗余度机械臂相比，冗余度机械臂可以完成更加复杂、困难的任务，并成为工业生产中必不可少的高效率仪器。冗余度机械臂视觉伺服包括从视觉信号处理到机器人控制的整个过程，它可以克服机器人系统、视觉系统和环境中的不确定性，从而大大提高了视觉定位或轨迹跟踪的精度。因此，随着机器人技术、计算机技术和摄像设备的飞速发展，机器人视觉伺服引起了各个领域学者的广泛关注，并在外科手术、质量检测、精密装配等领域有着广泛的应用。

虽然学者们在机器人视觉伺服方面已经积累了丰富的经验，但是图像空间与机械臂关节空间之间的关系建模与控制方法构建仍然困扰着许多研究者。值得指出的是，现存的绝大部分基于视觉伺服的冗余度机械臂控制方法都没有考虑到关节极限的影响。一旦冗余机械臂超出了关节极限，不但会导致任务的失败，而且会缩短机械臂的使用寿命。另外，现存的基于视觉伺服的机械臂控制方法仅仅针对模型已知的机械臂，并不适用模型未知的机械臂。在长期的工业生产过程中，机械臂模型必定会因为磨损而改变，此时现有的控制方法无法使机械臂准确地完成所给定任务，从而导致任务失败甚至机械臂损坏。而数据驱动技术可以用于获取机械臂结构信息，这给模型未知机械臂的控制提供了重要的技术支撑。本发明提出一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法与装置，能够控制模型未知机械臂精确地追踪期望像素坐标，并同时考虑到了关节极限。这些优势对于工业生产有极大的实际意义。综上所述，本发明专利具有新颖性与实用性。

发明内容

本发明提供一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法与装置，旨在精确地实现对模型未知的冗余度机械臂进行基于图像的视觉伺服控制，并考虑到冗余度机械臂的关节极限。

本发明实施例第一方面提供了一种基于数据驱动的机械臂末端执行器模拟方法；

所述机械臂末端执行器模拟方法包括：

获取所述模型未知的机械臂的速度信息和关节速度信息；

通过雅可比矩阵迭代等式对机械臂末端执行器进行模拟并获取模型结构信息；

所述雅可比矩阵迭代等式为：

其中，为机械臂的虚拟雅可比矩阵；为的时间导数；为冗余度机械臂末端执行器的速度；为冗余度机械臂的关节速度；μ＞0为控制算法收敛速度的设计参数；上标^T为向量或者矩阵的转置。

本发明实施例第二方面提供了一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法的冗余度机械臂末端执行器结构，具体包括：

所述冗余度机械臂的末端执行器上安装着一个微型摄像机，摄像机会随着末端执行器运动实时传输图像信息。

本发明实施例第三方面提供了一种基于数据驱动的冗余度机械臂视觉伺服控制方法的设计步骤，具体包括：

设置最优化性能指标为关节速度范数，通过期望像素坐标、虚拟机械臂雅可比矩阵、图像雅可比矩阵、关节角度极限和关节速度极限确定二次型优化方案；