[0094] 本发明的一个具体实施例是使用多信息融合的自适应控制器控制机械臂末端在 虚拟环境中进行避障实验，具体过程如下：
[0095] 1.构造实验场景：
[0096] 实验中主端选用3自由度的ForceDimension0mega3. 0手控器，从端是一个6 自由度的虚拟机械臂，手控器控制机械臂末端，操作平台是基于CHAI3D仿真平台搭建，由 OpenGL底层图形库创建三维视景窗口，操作者通过仿真平台控制从端机械臂完成实验任 务。
[0097] 2.信息交互通道设置：
[0098] 实验中手控器宿主机作为信息交互的核心，设计任务指令接收模块、控制信号发 送模块及反馈信号接收模块，其中，任务指令由其他计算机设备生成并通过网络进行传输， 控制信号由手控器所在的人机交互平台生成并发送，从端机械臂与环境之间的交互信息反 馈回主端。
[0099] 3.实验场景参数设置：
[0100] 实验中，操作者控制机械臂末端在虚拟环境中进行避障实验，首先需要进行任务 规划：
[0101] 设定机械臂末端起始点位置为S(0,0,0)，目标点位置为D(0,6. 28,0)，单位为mm。
[0102] 设定两个静态球形障碍物，球心坐标分别为0J0, 1. 6, 0. 8)，02(0, 2. 2, -1. 2)，其中 〇ι为半径为〇· 5mm，0 2的半径为0· 8mm〇
[0103] 4.控制器参数设置：
[0104] 实验中，要求操作者控制机械臂末端避开障碍物，故需要在机械臂末端接近障碍 物时，操作者行为及任务指令做出适应性改变
[0105] "?:十 (6/(./., .?).?十（A:+ 保)(.\. - .} + = / + {_: +L'〃 + 7'
[0106] 其中，= -a/_sgn(i)中令(1。= 0· 5 (无适应性需求时保证操作稳定），0· 1 <α< 1，最小阻尼ke,d= 0. 3,0. 1 <Θk< 1，δX由任务进行过程中HMW模型实时计算 得到。
[0107] 5.避障实验：
[0108] 操作者控制ForceDimension0mega3. 0手控器对虚拟场景中的机械臂末端进行 操作，如图5所示，机械臂末端从起始位置S出发向目标位置D移动，中间需要对障碍物(^、 〇2进行适应性躲避，实验中，通过记录操作时间及碰撞次数验证控制器设计是否有效。
[0109] 实验结果表明，适当的调整适应性权值α及阻尼比Θk的值可以较高效的完成实 验任务，控制器设计对操作者、环境及任务具备适应性调整能力。
[0110] 以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按 照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书 的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种融合多信息的变导纳遥操作控制方法，其特征在于，包括W下步骤： 1) 从端环境动力学特性分析及生成反馈信号化： 操作者控制手控器对机械臂末端进行操作，首先对从端环境进行动力学特性分析，使 用弹黃阻尼模型表示：(1) 其中，k。表示位置参数，d。表示速度参数，Xg表示从端机械臂末端的实时位置，X。表示 从端操作对象的起始位置；确定其中的模型参数信息或者在操作者控制机械臂末端进行操 作过程中进行评估； 在上述弹黃阻尼模型中加入质量模块构成导纳控制，导纳控制输入力fd生成期望的位 置Xd和位置修正量δX d，其物理学模型如下：(2) 其中，X。表示操作对象的起始位置，输入力fd和位置控制器用来驱动从端机械臂到期 望的位置；采用使用位置/力控制模式，其中位置信息由主端发送到从端，从端机械臂执行 相应的动作，并反馈力控制信号化，控制系统二阶质量-弹黃-阻尼模型为：(3) 其中，kp,d表示由自由空间操作到接触操作过程中所需的最小阻尼，位置参数k。能够修 改环境与从端机械臂的交互频率ωΕ和阻尼率ξ%则：为了达到期望的阻尼率务，调整主端阻尼dd的大小，dd的适应性表达式为(6} 其中，4是位置参数的评估值，需要通过递推最小二乘方法进行评估； 2) 主端操作者行为建模及生成控制信号Uh: 在得到从端环境的反馈信号化后，需要对主端操作者行为进行建模和辨识，通过求解 手臂位置变化的极小值来建立模型，假设起始、终点处速度为零、加速度为零，从而得到关 于手臂位置的五次多项式： X(t) =χ;+(Xf-Xi)巧T5-15τ4+10X3) (7) 其中Xi、ti、Τ、Xf分别表示初始位置、初始时间、手臂运动时间及终点位置； 将得到的手臂位置参数加入到控制器设计中，即考虑手臂阻抗，同样的由质量-弹 黃-阻尼模型表述：鷄） 其中，kh、屯分别表示位置参数及速度参数，nih为手臂质量；为了获取控制力fh需要对 mh、kh、dh进行辨识，其中，手臂质量通过离线辨识，并将其设定为常值；通过改变手臂的位置 参数来进一步改变速度参数：(9) 其中，??/,隶示导纳控制器的阻尼，α是比例项，4表示人手臂刚度系数； 通过改变控制力的大小及速度方向，区分操作者是加速运动还是减速运动，从而使控 制器阻尼系数在加速/减速过程中相应地减少/增加，使系统保持稳定：(10) 其中，β?(夫,?)=或-α乂,sgn化），Uh表不主端经过适应巧制后发出的巧制f目号，参数d〇 的作用是当无适应性发生时保证系统稳定，α是对适应性的加权； 3) 获取任务指令Τ: 在获取到反馈信号化及控制信号Uh后，控制器阻尼由操作者控制力及环境力决定，下 一步针对操作任务，开始获取任务指令T:如果任务种类未知，通过在遥操作系统中添加任 务辨识功能；另外，遥操作系统中添加有效的辅助作用能够提高操作性能，选取虚拟夹具作 为辅助手段，针对不同操作任务，选取不同的虚拟夹具进行辅助作用； 4) 由反馈信号化、控制信号Uh及任务指令T设计控制器： 控制器设计中由主端向从端发送控制信号Uh及任务指令T:(11) 其中，δX表示机械臂末端位置变化率，作为统计值，δX的变化反应任务不同， =α'。.-α乂啤1(与,），其中加权值α的变化反应主端操作者控制从端机械臂的适应 性，方便操作者执行复杂任务； 从端机械臂与未知环境发生作用时会产生相应的反馈信号U。，同时结合主端的控制信 号Uh及任务指令Τ进行综合控制：(12) 其中，6/(/，刊=J。-a/sgn(i·)，ke,康示自由操作到接触操作所需最小阻尼，Θk表示 从端机械臂的位置参数，同时决定交互频率及阻尼率的大小。2. 根据权利要求1所述的融合多信息的变导纳遥操作控制方法，其特征在于，所述步 骤1)中，确定模型参数信息或者在操作者控制机械臂末端进行操作过程中进行评估的具 体方法为： 从端操作对象起始位置X。:通过摄像机、激光探测器、视觉追踪测量等测量工具获取操 作对象的位置信息，同时传感器带来的未知因素要根据被评估系统的可靠性在控制器设计 中进行考虑；机械臂末端与操作对象接触过程中，使用辨识技术实时对环境模型参数进行 评估。3. 根据权利要求1所述的融合多信息的变导纳遥操作控制方法，其特征在于，所述步 骤3)中的任务辨识使用隐式马尔可夫模型进行任务辨识。4. 根据权利要求1或3所述的融合多信息的变导纳遥操作控制方法，其特征在于，所述 步骤3)中的虚拟夹具为引导型或禁止型虚拟夹具。
【专利摘要】本发明公开了一种融合多信息的变导纳遥操作控制方法，属于空间机器人领域和远程操作领域。本发明设计了包含阻尼的自适应控制器，将操作者的行为意识融合到控制器设计中，并产生控制信号Uh，能够通过自适应调整阻尼比减轻操作者压力；其次，对从端环境建模并实时反馈控制信号Ue，环境信息的实时采集和修正使系统保持稳定；最后，通过使用隐式马尔可夫模型(HMW)进行任务辨识，并根据实际操作需求适应性的变更任务指令，从而保证操作连续性和提高操作效率。
【IPC分类】G05B13/04
【公开号】CN105242533
【申请号】CN201510555862
【发明人】黄攀峰, 潘吉祥, 鹿振宇, 刘正雄, 孟中杰
【申请人】西北工业大学
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2015年9月1日