[发明专利]一种基于抗干扰滤波的空间机械臂柔性关节位姿估计方法

说明书

本发明涉及一种基于抗干扰滤波的空间机械臂柔性关节位姿估计方法，首先，考虑空间机械臂系统受到的外部扰动力矩、关节摩擦力矩、执行机构噪声及传感器噪声，建立柔性关节滤波模型；其次，根据关节编码器的量测数据对外部扰动和关节摩擦进行估计，计算干扰估计增益以保证其在最小方差意义下的无偏估计；最后，将干扰估计与扩展卡尔曼滤波相结合，计算滤波增益矩阵以保证状态估计误差在最小方差意义下的最优性，最终实现各关节角度、角速度的准确估计。本发明依托干扰估计和前馈补偿技术改进传统的扩展卡尔曼滤波方法，实现复杂干扰下空间机械臂关节状态的精确估计，为高精度在轨作业任务中空间机械臂的末端定位及运动控制提供支持。

技术领域

本发明涉及一种基于抗干扰滤波的空间机械臂柔性关节位姿估计方法，空间在轨作业任务中空间机械臂系统技术领域。

背景技术

近年来，随着空间技术的飞速发展，特别是空间站、航天飞机等航天器的成功应用，各航天大国对于深空探测、科学实验、博弈对抗等航天任务的需求也不断提升。空间机械臂作为在轨支持、服务的一项关键执行机构对于顺利完成日益精密化与多样化的航天器空间任务至关重要。为了满足空间机械臂系统高精度的在轨任务需求，必须对其航天器基座、串联多关节进行准确的位姿量测，否则，可能导致机械臂难以快速对准工作点，进而影响空间机械臂的在轨任务品质。然而，在实际系统中，由于谐波转速装置产生的关节柔性，仅依靠关节电机端位置传感器无法反映关节的实际转动，需要在滤波模型中考虑柔性影响；同时，在轨作业的空间机械臂系统将面临更加复杂的工作环境，不可避免地受到未知环境扰动、关节摩擦、执行机构噪声以及传感器噪声等的严重影响，因此，为实现干扰情形下高精度的空间机械臂柔性关节系统位姿测量，亟需设计一种具备抗干扰能力和满足高精度要求的柔性关节状态滤波方法。

近年来，针对空间机械臂系统的关节角测量问题，很多学者从不同角度进行了大量研究。从滤波模型角度讲，许多基于空间机械臂的动力学设计的滤波方法在建模过程中没有充分考虑空间机械臂由谐波减速器引起的关节柔性问题。从状态估计方法角度讲，现阶段研究较为广泛的滤波方法有卡尔曼滤波、鲁棒滤波以及粒子滤波等。卡尔曼滤波给出了线性和高斯条件下滤波问题的最优解，鲁棒滤波主要解决噪声特性未知或模型参数不确定时的估计问题，粒子滤波作为近年来的热门研究方向，优势是适用于非线性和非高斯估计问题。然而，针对实际空间机械臂关节系统在状态量测中受到外部扰动、关节摩擦等未知特性干扰的影响问题，现有方法很少考虑对其进行直接有效的估计和前馈补偿，可能导致关节状态估计精度受限。例如，专利申请号201810883670.0中基于空间机械臂动力学模型的关节角粒子滤波方法，忽略了系统在轨面临的未知特性干扰的影响；专利申请号201910717833.2中基于LSO与UDE结合的鲁棒控制回路未考虑空间机械臂执行机构噪声和传感器噪声对状态量测精度的影响。因此，要设计理想的关节抗干扰滤波器，需要建立考虑关节柔性和未知特性干扰的滤波模型，借助关节传感器量测数据对干扰进行估计、补偿，提升空间机械臂系统的抗干扰能力和估计精度。

发明内容

本发明的技术解决问题是：针对现有空间机械臂系统未能充分考虑关节柔性和未知特性干扰的影响，导致关节角和角速度测量精度下降的问题，克服传统卡尔曼滤波方法的不足，提出一种基于抗干扰滤波的空间机械臂柔性关节位姿估计方法，在考虑关节柔性的前提下，基于柔性关节动力学建立关节滤波模型，通过对未知特性的关节摩擦及外部干扰的快速估计和前馈补偿，改进关节状态滤波器的抗干扰能力，提高关节角度和角速度估计的精度，进而满足空间机械臂柔性关节系统对抗干扰能力和高精度测量的要求。

本发明的技术解决方案为：一种基于抗干扰滤波的空间机械臂柔性关节位姿估计方法，其特征在于包括以下步骤：首先，考虑空间机械臂系统柔性关节所受到的外部扰动力矩、关节摩擦力矩、执行机构噪声以及传感器噪声，基于柔性关节动力学建立关节滤波模型并进行线性化、离散化处理；其次，根据关节编码器的量测数据对外部扰动和关节摩擦进行估计，借助高斯马尔可夫定理计算增益以保证干扰在最小方差意义下的无偏估计；最后，将干扰估计与扩展卡尔曼滤波相结合，计算滤波增益矩阵以保证状态估计误差在最小方差意义下的最优性，最终实现各关节角度、角速度的准确估计。上述环节的具体设计步骤如下：