专利名称：机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法
技术领域：
本发明涉及一种器人拟人手指控制方法。
背景技术：
进入20世纪90年代，具有一般功能的传统工业机器人的应用趋向饱和，而随着机器人技术的进一步发展以及人工智能技术的出现，机器人的应用逐渐从工业领域，延伸到农业、医疗康复、服务娱乐业等领域当中，其操作环境往往是动态非良好的，操作对象也变得更加的多样化和复杂化，这就要求机器人配置功能更加强大，适应性和灵活性更加好的末端执行器，从而促使国内外学者相继展开新一代机器人末端执行器的研究工作。目前，研究者们普遍采用的方案是以人手为原型，模拟人手的功能和结构设计具有多关节、多手指的多自由度机器人末端执行器，称之为机器人多指灵巧手。目前存在的机器人多指灵巧手， 可以分为两大类采用电机驱动的刚性灵巧手和采用气动柔性驱动器(如PMA、FPA等)驱动的柔性灵巧手，如专利号为200810122003. 7的发明专利就是采用气动柔性驱动器FPA驱动。机器人多指灵巧手能够像人手一样进行灵活抓取和操作，其控制系统及控制策略的研究显得更加重要。多指灵巧手指尖输出力的精确程度，直接决定了灵巧手能否对目标物体实现稳定抓取。对目标物体实现稳定抓取，可以看作是灵巧手多个手指及手掌与目标物体之间存在一组力约束的多机器人系统，故在进行抓取和操作时具有多闭环特征，存在力控制的不唯一性、力对抗与合作等问题。然而，多指灵巧手的抓取过程往往是一个与环境接触动态非良好的过程，多数情况下灵巧手或者操作者对环境位置(指尖与目标物体接触初始位置)的估计不够精确，即灵巧手在未知环境中抓取或操作目标物体。人们更多的是期望在未知环境中，手指同时满足位置与力的某种理想的动态关系，同时希望手指与环境的接触力保持恒定的期望值。由于气动柔性驱动器(如PMA、FPA等)主要构成材料是橡胶，同时采用气动驱动， 其精确的数学模型难以建立，故采用气动柔性驱动器驱动的柔性灵巧手指尖力难以精确控制。
发明内容
为了克服已有现有的机器人拟人手指指尖力的控制精度较差、控制效果较差的不足，本发明提供一种控制精度较高、控制效果良好的机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是—种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤1)设定机器人拟人手指具有η个关节和η个自由度，η为自然数，且η >2，所述手指包括1个侧摆关节和η-1个弯曲关节，建立η自由度手指的D-H连杆坐标系，其中，坐标系WL0为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1, X2Y2Z2, . . . X1J1A^B对于基座标系建立，都是动坐标系，XnYnZn为指尖坐标系；2)在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换nJTnF = JtF (4)其中nJ表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；τ =[τιτ2τ3... τη]Τ表示用于抵消手指接触力nF，手指各关节的输出力矩，其中τ工表示侧摆关节的输出力矩；τ 2表示弯曲关节1的输出力矩；τ 3表示弯曲关节2的输出力矩；...τη表示弯曲关节η-1的输出力矩J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；F= [fx fy fz mx my mj表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中fx表示指尖接触力？在^坐标轴的分力；fy表示指尖接触力F在yQ坐标轴的分力；fz表示指尖接触力F在^坐标轴的分力；mx表示指尖接触力F绕 X0坐标轴的分力矩;my表示指尖接触力F绕yQ坐标轴的分力矩;mz表示指尖接触力F绕^ 坐标轴的分力矩；3)经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力&相减，得到接触力误差Fe ；其中期望的参考力Fr相对于手指基座标系而言；如果接触力误差Fe小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤4)；4)接触力误差F6乘以比例因子η，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置Xp其中比例因子η是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差Fe及接触力误差变化率Fe。；X= [Px py ρζ]，Px表示指尖相对于基座标系的χ坐标值；Py表示指尖相对于基座标系的y坐标值；Pz表示指尖相对于基座标系的ζ 坐标值；5)由步骤4)得到的新的参考位置\经过手指逆运动学L—1 (Xr)求解得到期望参考关节角度θ 2r. . . θ m]，其中θ&表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；θ&表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；...表示弯曲关节n-Ι的期望参考弯曲角度；6)期望参考关节角度Θ^与手指各个关节实际角度Θ相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L(Θ)求解得到指尖实际位置。本发明的技术构思为针对一类采用柔性驱动器(PMA、FMA等)的多指灵巧手输出力动态跟踪。基于手指指尖力传感器反馈信息，发明了一种模糊自适应指尖力跟踪控制算法，实现在未知环境下手指指尖力精确跟踪的同时，尽量减少指尖对环境的冲击作用，以免造成目标物体的不可恢复的损伤。手指与环境接触的情况，接触引起的环境局部微小变形由矢量&表示。手指指尖与环境的接触力可由弹性力来模拟F = K6Xe = Ke(X-Xe) (1)其中Xe——环境位置，讓；X——手指实际位置，匪；Ke——环境刚度系数，N/Wi。根据式(1)，手指与环境接触系统可简化为一个“质量-弹簧”系统，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通过关节位置传感器得到，从而可以精确计算得到手指与环境实际接触力。但在实际操作过程中，由于各种不可预知的因素，灵巧手及操作者很难精确了解环境刚度Ke及环境表面位置这导致了手指力控制往往存在误差， 无法在要求高精密输出力的场合使用。自适应指尖力跟踪算法具体过程机器人多指灵巧手对目标物体实施抓取或操作时，可以从两个运动空间考虑自由运动空间和接触空间(环境约束空间)。自由运动空间 手指从初始位置运动至与环境接触，整个过程运动过程，手指与环境的接触力F = 0。接触空间指尖从与环境接触开始运动至相对静止状态，整个过程手指与环境的接触力F从小变大。本发明提出的在未知环境下，自适应指尖力跟踪控制算法的核心思想是根据指尖力传感器的反馈信息，自适应调整指尖参考位置Xp从而逐步间接逼近期望的参考力&。 具体实施过程如下首先，以环境位置人为目标参考位置，手指从指尖初始位置运动至与环境位置接触；接着，指尖继续运动，与环境接触力逐渐增大，根据指尖力传感器的力反馈信息，手指不断调整目标参考位置，逐步逼近期望指尖力。在未知环境中，很难精确知道环境位置X6，假设环境位置估计X6'与环境实际位置X6之间存在偏差ζ = Xe-X' ε，用环境位置估计V作为算法初始目标参考位置，同时算法中不涉及环境刚度，因此，可以消除未知环境带来的影响。由于指尖力F在各力的分量是可以解耦的，为了表达清楚，可以只考虑某一维操作空间情况，用&、xe‘、&、 ；代替) 、χ^ ‘、XpFp指尖参考位置自适应调整算法如下Xr (t) = χ (t-τ) + δ (t) (2)δ (t) = η (t) · (fr-f(t-T)) (3)式中，xr (t) — t时刻指尖目标参考位置，mm，t = 0时刻指尖目标参考位置为环境位置估计；T——算法控制周期，s ；x(t-T)——t-T时刻指尖实际位置，mm ；δ (t)——t时刻指尖目标参考位置补偿算子，mm ；fr——期望目标参考力，N ；f (t-T)——t-T时刻手指与环境实际接触力，由指尖力传感器检测通过坐标转换得到，N;η (f)——比例因子，謹/N。本发明的有益效果主要表现在本发明提出的自适应指尖力跟踪算法，采用模糊控制对指尖目标参考位置补偿算子δ (t)进行整定，实际上是对比例因子η (t)实施在线模糊自整定。根据输入量，经过模糊控制器实时调节比例因子n(t)的大小，进而改变目标参考位置，使得指尖与环境的接触力能够快速、平滑、零超调跟踪期望参考力。
图1是柔性手指与环境接触模型。图2是手指的连杆坐标系。图3是未知环境下指尖力模糊自适应跟踪控制器。
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图4是手指自适应指尖力跟踪控制实验方案。图5是未知环境下手指自适应指尖力动态跟踪实验结果。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作进一步描述。参照图1 图4，一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤1)设定机器人拟人手指具有η个关节和η个自由度，η为自然数，且η >2，所述手指包括1个侧摆关节和η-1个弯曲关节，建立η自由度手指的D-H连杆坐标系，其中，坐标系Kyc^o为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1, X2Y2Z2, . . . X1J1A^B对于基座标系建立，都是动坐标系，XnYnZn为指尖坐标系；2)在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换nJTnF = JtF (4)其中3表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；τ = [ τ i τ 2 τ 3. . . τ η]Τ表示用于抵消手指接触力nF，手指各关节的输出力矩，其中T1表示侧摆关节的输出力矩；12表示弯曲关节1的输出力矩；τ 3表示弯曲关节2的输出力矩；...Tn表示弯曲关节η-1的输出力矩J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；F = [fx fy fz mx my mj表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中fx表示指尖接触力？在^坐标轴的分力；fy表示指尖接触力F在yQ坐标轴的分力；fz表示指尖接触力F在^坐标轴的分力；mx表示指尖接触力F 绕^坐标轴的分力矩;my表示指尖接触力F绕yQ坐标轴的分力矩；mz表示指尖接触力F绕 Z0坐标轴的分力矩；3)经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力&相减，得到接触力误差Fe ；其中期望的参考力Fr相对于手指基座标系而言；如果接触力误差Fe小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤4)；4)接触力误差Fe乘以比例因子η，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置Xp其中比例因子η是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差Fe及接触力误差变化率Fe。；X= [Px py ρζ]，Px表示指尖相对于基座标系的χ坐标值；Py表示指尖相对于基座标系的y坐标值；Pz表示指尖相对于基座标系的ζ 坐标值；5)由步骤4)得到的新的参考位置&经过手指逆运动学厂1 (Xr)求解得到期望参考关节角度θ 2r. . . θ m]，其中θ&表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；θ&表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；...表示弯曲关节n-Ι的期望参考弯曲角度；6)期望参考关节角度Θ^与手指各个关节实际角度Θ相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L(Θ)求解得到指尖实际位置。参照图1，手指1与环境2接触的情况，接触引起的环境2局部微小变形由矢量& 表示。手指1指尖与环境2的接触力可由弹性力来模拟。手指1与环境2接触系统可简化为一个“质量-弹簧”系统，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通
权利要求
1. 一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，其特征在于所述跟踪控制方法包括以下步骤1)设定机器人拟人手指具有η个关节和η个自由度，η为自然数，且η> 2，所述手指包括1个侧摆关节和η-1个弯曲关节，建立η自由度手指的D-H连杆坐标系，其中，坐标系 x0y0z0为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1, X2Y2Z2,…xny#n相对于基座标系建立，都是动坐标系，XnYnZn为指尖坐标系；2)在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换nJtoF = JtF (4)其中nJ表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；τ =[τι τ2 ^口 τη]Τ表示用于抵消手指接触力nF，手指各关节的输出力矩，其中τ 表示侧摆关节的输出力矩；τ 2表示弯曲关节1的输出力矩；τ3表示弯曲关节2的输出力矩；…τη表示弯曲关节η-1的输出力矩J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；F = [fx fy fz mx my mj表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中fx表示指尖接触力？在^坐标轴的分力；fy表示指尖接触力 F在yQ坐标轴的分力；fz表示指尖接触力F在^坐标轴的分力；mx表示指尖接触力F绕^ 坐标轴的分力矩;my表示指尖接触力F绕yQ坐标轴的分力矩;mz表示指尖接触力F绕^坐标轴的分力矩；3)经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力&相减，得到接触力误差Fe ；其中期望的参考力Fr相对于手指基座标系而言；如果接触力误差Fe小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤4)；4)接触力误差F6乘以比例因子η，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置I，其中比例因子η是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差Fe及接触力误差变化率Fe。;X= [px py ρζ]，Ρχ表示指尖相对于基座标系的χ坐标值；py表示指尖相对于基座标系的1坐标值；Pz表示指尖相对于基座标系的ζ 坐标值；5)由步骤4)得到的新的参考位置&经过手指逆运动学L4(I)求解得到期望参考关节角度Θ^=，其中θ &表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；…表示弯曲关节n-Ι的期望参考弯曲角度；6)期望参考关节角度Θ^与手指各个关节实际角度Θ相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L(Θ)求解得到指尖实际位置。
全文摘要
一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤1)设定机器人拟人手指具有n个关节和n个自由度；2)通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力；3)实际接触力与期望的接触力Fr相减，得到接触力误差Fe；4)接触力误差Fe乘以比例因子η，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置Xr；5)参考位置Xr经过手指逆运动学L-1(Xr)求解得到期望参考关节角度Θr；6)期望参考关节角度Θr与手指各个关节实际角度Θ相减，差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L(Θ)求解得到指尖实际位置。本发明控制精度较高、控制效果良好。
文档编号B25J15/08GK102363301SQ201110318758
公开日2012年2月29日 申请日期2011年10月19日 优先权日2011年10月19日
发明者张立彬, 杨庆华, 王志恒, 鲍官军 申请人:浙江工业大学