[发明专利]一种机器人自适应反馈学习控制方法、控制器及机器人

说明书

本发明属于机器人控制领域，提供了一种机器人自适应反馈学习控制方法、控制器及机器人。其中，机器人自适应反馈学习控制方法包括：获取机器人被控部件的实际运行轨迹，并与期望运行轨迹作差，得到运行轨迹偏差；利用满足伯努利分布的随机变量与运行轨迹偏差相乘，得到运行轨迹偏差修正值，以作为反馈学习律的输入值；基于前一次运行的被控部件控制量及反馈学习律，输出当前运行的被控部件控制量；根据被控部件的乘性故障和加性故障及当前运行的被控部件控制量，得到相应被控部件控制输入量，以控制被控部件运行，使得被控部件的实际运行轨迹完全跟踪期望运行轨迹。

技术领域

本发明属于机器人控制领域，尤其涉及一种机器人自适应反馈学习控制方法、控制器及机器人。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着当前技术的不断发展和应用需求的不断增长，机器人系统应用环境变得越来越复杂，机器人已经逐步走出结构化工业环境，进入复杂动态的人机协作环境。而发明人发现，传统的机器人控制方法不适合在非结构化环境中执行复杂操作，因此对复杂环境工况下的机器人控制提出了新的挑战。另一方面，机器人的往复高频运行极易引起执行器机械疲劳和损耗，系统故障不仅会降低系统的性能，严重的可能导致系统失效，从而影响控制性能、引发安全隐患。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的第一个方面提供一种机器人自适应反馈学习控制方法，其根据被控部件的乘性故障和加性故障及当前运行的被控部件控制量，得到相应被控部件控制输入量，以控制被控部件运行，具有容错抗随机学习控制特点，能够保证机器人在复杂工况下的可靠性和自适应性；与此同时，引入随机变量、概率分布等概念刻画机器人实际运动数据，克服非结构化环境下不确定因素引发的机器人任务实际执行的提前中断或超期延长，由此保障机器人控制的环境适应性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种机器人自适应反馈学习控制方法，包括：

获取机器人被控部件的实际运行轨迹，并与期望运行轨迹作差，得到运行轨迹偏差；

利用满足伯努利分布的随机变量与运行轨迹偏差相乘，得到运行轨迹偏差修正值，以作为反馈学习律的输入值；

基于前一次运行的被控部件控制量及反馈学习律，输出当前运行的被控部件控制量；

根据被控部件的乘性故障和加性故障及当前运行的被控部件控制量，得到相应被控部件控制输入量，以控制被控部件运行，使得被控部件的实际运行轨迹完全跟踪期望运行轨迹。

本发明的第二个方面提供一种控制器，其包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的机器人自适应反馈学习控制方法中的步骤。

本发明的第三个方面提供一种机器人，其包括上述所述的控制器。

本发明的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的机器人自适应反馈学习控制方法中的步骤。

本发明的有益效果是：

本发明利用满足伯努利分布的随机变量与运行轨迹偏差相乘，得到运行轨迹偏差修正值，以作为反馈学习律的输入值，更结合于实际控制，能够对实际运行结果与期望运行结果偏差进行刻画，对实际运行时长进行数据补偿或冗余剔除，有利于提高控制的精度。

本发明引入在线故障观测器描述刻画时变的乘性和加性驱动器故障对控制信号的动态演化，提高了故障诊断的实时性，实现了故障发生后机器人系统稳定性的快速恢复，提升了机器人自身的故障适应性稳定运行。