[发明专利]一种机器人自适应变阻尼阻抗控制方法

权利要求书

1.一种机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

S1.基于牛顿拉格朗日法建立六自由度机器人动力学模型；

S2.对所述机器人动力学模型进行线性化表示，并采用加权最小二乘法对所述动力学模型进行参数辨识；

S3.参考所述动力学模型，构建二阶变阻尼阻抗控制器；

S4.根据任务需求，设计参考轨迹，结合所述动力学模型前馈控制，计算输出力矩；

所述二阶变阻尼阻抗控制器模型表达为下式：

B(t)＝B_init+ΔB(t)

式中，M_d为期望惯量矩阵；B(t)为期望阻尼矩阵；为参考轨迹加速度；为参考轨迹速度；为末端执行器实际加速度状态；为末端执行器实际速度状态；F_r为期望环境作用力；F为实际环境作用力；B_init为初始阻尼值，α为接触力误差增益因子；β为接触力误差一阶微分增益因子。

2.根据权利要求1所述的机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，所述六自由度机器人动力学模型为下式：

式中，x＝[X，Y，Z，RX，RY，RZ]^T；为机器人末端执行器空间六个自由度位置；为机器人末端执行器六个自由度速度；M(x)为机器人的惯性矩阵；为机器人科里奥利力和广义离心力矩阵，g(x)为重力向量；τ_fl为摩擦力向量；J为雅各比矩阵；τ为关节力矩向量；F_ext为外界作用力向量。

3.根据权利要求1所述的机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，所述加权最小二乘法对所述动力学模型进行参数辨识包括构建摩擦力模型与力矩测量噪音协方差矩阵。

4.根据权利要求1所述的机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，所述对机器人动力学模型进行线性化表示为下式：

χ_st＝[XX_j，XY_j，XZ_j，YY_j，YZ_j，ZZ_j，G_j，Fvl_j，Fcl_j，off_j]^T

式中，τ为关节力传感器输出力矩向量；为观测矩阵，主要为关节位置、速度和加速度的多项式；χ_st为系统参数辨识向量；j＝1，2，...6为机器人关节数量；XX_j＝∫∫∫(y²+z²)ρdxdydz为关节i对x轴的主惯性矩；YY_j＝∫∫∫(x²+z²)ρdxdydz为关节i对y轴的主惯性矩；ZZ_j＝∫∫∫(y²+x²)ρdxdydz为关节i对z轴的主惯性矩；XZ_j＝-∫∫∫xzρdxdydz为关节i对x、z轴的惯性叉积；XY_j＝-∫∫∫xyρdxdydz为关节i对x、y轴的惯性叉积；YZ_j＝-∫∫∫yzρdxdydz为关节i对y、z轴的惯性叉积；ρ为材料密度，G_j为关节j重力向量；Fvl_j为关节j的粘性摩擦力；Fcl_j为关节j的库伦摩擦力；off_j为关节j的系统力传感器偏移。

5.根据权利要求3所述的机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，所述摩擦力模型表示为：

式中，为关节速度，Fvl为粘性摩擦力，Fcl为库仑摩擦力，off为系统力传感器力矩偏移值。

6.根据权利要求3所述的机器人自适应变阻尼阻抗控制方法，其特征在于，所述力矩测量噪音协方差矩阵可表述为：

式中，ω为力矩测量噪音协方差矩阵；为各关节力矩测量方差；I为单位矩阵；N为运行周期内的采样点数；L为采样次数；τ_ij(k)为i关节在j周期内k次采样的力矩输出值；为i关节在j周期内N次采样的力矩输出平均值；

最终将考虑力矩观测误差的加权最小二乘法对所述动力学模型进行参数辨识表达为：

χ_st＝(IDM_st^Tω^-1IDM_st)^-1IDM_st^Tω^-1τ

式中，IDM_st为系统观测矩阵，τ为关节力传感器输出力矩向量。