[发明专利]一种机器人模型预测控制方法在审
申请号: | 202210553598.1 | 申请日: | 2022-05-20 |
公开(公告)号: | CN115016262A | 公开(公告)日: | 2022-09-06 |
发明(设计)人: | 刘胜明;甄武斌 | 申请(专利权)人: | 苏州艾吉威机器人有限公司 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人: | 范晴;孙佳佳 |
地址: | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 机器人 模型 预测 控制 方法 | ||
本发明公开了一种机器人模型预测控制方法,包括步骤:构建机器人运动学模型;对机器人运动学模型采用前向欧拉法进行离散处理;根据离散处理后的模型,预测状态量、控制量输出;构造机器人运动学模型的代价函数形式;基于预测校正内点法,求取需要施加给执行端的最优控制量速度和角速度。本发明提出的机器人模型预测控制方法,可以不断的根据预测误差做出修正和补偿,使得滚动优化可以建立在系统的每个采样时刻的实际情况之上,从而使系统具有较强的鲁棒性。
技术领域
本发明涉及模型预测控制领域,特别涉及一种机器人模型预测控制方法。
背景技术
模型预测控制(MPC)是依赖于系统模型的一种控制方法。该系统模型的功能为:根据当前的系统状态信息和输入等信息,预测系统将来的状态和输出等信息。
模型预测控制算法的基本要素为:预测模型——对未来一段时间内的输出进行预测;滚动优化——滚动进行有限时域在线优化(最优控制);反馈校正——通过预测误差反馈,修正预测模型,提高预测精度
因现实控制使用种存在模型失配及外界扰动等一系列不确定因素。模型预测控制一般不是将得到的控制输入集合中所有控制量全部使用,而只是使用控制输入集合中的当前时刻的值来控制系统。在下一个采样时刻,对比系统的实际输出值和相应的预测输出值,获取模型的预测误差,根据预测误差来改进模型,然后再求解新的最优控制问题。
发明内容
本发明目的是:提供一种机器人模型预测控制方法,对比系统的实际输出值和相应的预测输出值,获取模型的预测误差,根据预测误差来改进模型,然后再求解新的最优控制问题。
本发明的技术方案是:
一种机器人模型预测控制方法,包括步骤:
S1、构建机器人运动学模型;
S2、对机器人运动学模型采用前向欧拉法进行离散处理;
S3、根据离散处理后的模型,预测状态量、控制量输出;
S4、构造机器人运动学模型的代价函数形式;
S5、基于预测校正内点法,求取需要施加给执行端的最优控制量速度和角速度。
本发明的优点是:
1.本发明提出的机器人模型预测控制方法,可以不断的根据预测误差做出修正和补偿,使得滚动优化可以建立在系统的每个采样时刻的实际情况之上,从而使系统具有较强的鲁棒性。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为构建的车体运动学模型的坐标系示意图;
图2为本发明的机器人运动学模型输入输出变量示意图。
具体实施方式
本发明提出一种机器人模型预测控制方法,包括以下步骤。
S1、构建机器人运动学模型;
(1)如图1所示,构建以角速度为控制量的运动学模型,如下式为:
(x,y,θ)表示机器人的当前姿态,V表示机器人的速度;表示机器人X轴方向速度,表示机器人Y轴方向速度,表示角速度;
(2)将运动学误差模型线性化:
令
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