[发明专利]一种基于凸优化方法的机器人接触控制方法

说明书

本发明提出了一种基于凸优化方法的机器人接触控制方法，包括：步骤S1，设置离散时不变系统动力学模型参数；步骤S2，对所述动力学模型进行Z变换,获取系统动力学的传递函数矩阵表达；步骤S3，获得离散时间下开环系统的控制器传递函数K(z)，闭环系统的控制器传递函数T(z)；步骤S4，通过将T(z)进行仿射式的参数化，转换成多个矩阵的线性组合形式；步骤S5，将控制器求解问题转化为一个标准的凸优化问题；步骤S6，根据实际任务情况，构建接触环境模型Env_stiff(z)；步骤S7，结合所述环境模型，将实际任务要求转化成凸约束的形式，然后将约束和目标函数转化为频域下的表达形式，最后用标准的凸优化求解器对优化问题进行求解，获得闭环系统下的最优控制器。

技术领域

本发明涉及工业机器人技术领域，特别涉及一种基于凸优化方法的机器人接触控制方法。

背景技术

接触控制一直是机器人操控技术中具有挑战性的难题之一，稳定自适应的接触控制是实现工业机器人安全自主地处理接触工作场景，完成工作要求的基础；在当前这个机器人与环境交互以及人机交互技术迅速发展的时期，接触控制更是目前工业机器人市场亟待完善的一个重要需求。工业机器人在执行与接触密切相关的任务比如装配，打磨，去毛刺和抛光等任务时，需要在保证稳定性的同时达到任务标准，这就要求机器人在运动过程中首先要避免接触力过大对外界和自身造成损伤，同时也要减小力和位置信号的跟踪误差以及噪声和干扰的影响，而在环境未知不确定的情况下设计合适的控制器让机器人达到上述要求将使得这个问题变得更加复杂且困难。在机器人接触控制器设计问题中，最关键的是控制器的设计与求解以及对外界环境的建模。

目前已有的技术方案主要包括以下三种：

1.采用双控制器的控制架构，首先利用基于最小二乘的状态观测器对实际接触环境的硬度进行实时估计，再根据估计调整控制器的增益；

2.采用一些先进的鲁棒控制方法例如模型预测控制实时调整控制增益，提高系统鲁棒性；

3.基于被动系统理论设计相应的力控制器增强系统的鲁棒性。

上述技术方案的主要缺陷和不足在于它们只适用于环境和目标任务比较简单的机器人工作场景，一旦任务变得复杂，环境的不确定性增多，且机器人需要在执行任务过程的中面对接触力不恒定，需要在接触和非接触状态情况下进行快速多模态切换的情况时，上述控制方案就会变得低效，控制器无法提供适合的控制增益，系统的鲁棒性也会下降，从而无法达到相关的任务要求标准。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于凸优化方法的机器人接触控制方法。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种基于凸优化方法的机器人接触控制方法，包括如下步骤：

步骤S1，设置离散时不变系统动力学模型参数，包括在n时刻下的系统内部状态向量x(n),控制输入u(n),控制观测输出y(n),以及位置约束和力约束输入w(n)和其观测输出l(n)，基于此构建系统动力学模型；

步骤S2，对所述动力学模型进行Z变换,获取系统动力学的传递函数矩阵表达，如下式：其中G_ij(z),(i,j＝1,2)为系统动力学模型中描述输入和输出之间映射关系的传递函数，可以利用系统的状态空间方程中的系数矩阵求得；

步骤S3，获得离散时间下开环系统的控制器传递函数K(z)，闭环系统的控制器传递函数T(z)；

步骤S4，通过将T(z)进行仿射式的参数化，转换成多个矩阵的线性组合形式；

步骤S5，将控制器求解问题转化为一个标准的凸优化问题，即在满足约束条件的情况下，求出使得J(T(z))最小化的系统的稳定传递函数矩阵S(z)，J(T(z))为凸目标函数，为闭环传递函数矩阵的解集，为与任务要求相关的凸集合；