一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法、微控单元及控制系统

1.本发明属于控制技术领域，具体涉及一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法、微控单元及控制系统。


背景技术：

2.拉格朗日动力学方程可以很好地模拟一类工业机器人动力学，以疗养机器人、康复机器人为代表的新式服务型机器人逐渐走进医疗健康、养老助残等领域。一方面，动作辅助机器人在外形人性化、功能多样化的方面仍然面临着技术支撑的缺失，关于这一问题的解决一是研发全面柔性的机器人机构，二则是发挥群体机器人协同的功能。另一方面，无论是对于动作辅导还是对于康复训练机器人，其主躯干的动作都是复杂且规范的，因此协同的结果也应该面向复合人体常规动作的完成。结合以上提到的两点，并考虑人体躯干动作大部分具有中心对称的特点，在具有分群结构的多机器人协同系统中添加双边机制以实现具有中心对称的复杂动作也就因此为提升医疗机器人的服务水平提供了一种有效的方案。


技术实现要素：

3.针对现有技术中存在的问题和不足，本发明的目的旨在提供一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法、微控单元及控制系统。
4.为实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：
5.本发明第一方面提供一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法，包括以下步骤：
6.1.一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.s1：对每个机器人进行网络化，在无循环划分的分组形式上加入双边机制，设计网络化通信拓扑；
8.s2：分析多个机器人的运动学和动力学，建立高阶非线性拉格朗日方程
[0009][0010]
其中，分别为广义坐标和广义速度，mi(qi)∈rn×n是对称正定惯量矩阵，只与广义坐标有关，是科里奥利与离心力矩阵，gi(qi)∈rn是广义有势力，τi∈rn是输入力矩向量；
[0011]
对参数不确定的拉格朗日的动力学，其关于定常参数有线性回归特性：
[0012][0013]
其中是该参数不确定方程关于常数参数θi的线性回归矩阵，x，y是空间rn中任意的可微向量；
[0014]
s3：基于步骤s1设计的网络化通信拓扑和步骤s2搭建的拉格朗日机器人模型，设
计自适应力矩控制器，确定分布式分群控制协议；
[0015]
s4：将分布式分群协议输送至每个机器人的执行模块，通过分布式的局部控制实现多机器人的协同控制效果。
[0016]
进一步地，步骤s1中所述设计网络化通信拓扑的过程包括：
[0017]
假设多机器人系统要求n个机器人分为k组完成系统任务，则设其通信拓扑为是的的节点集，是的的边集，是的边权集,为其索引集；分k组即是对图的划分满足：设以及相应的，设图的邻接矩阵为设其拉普拉斯矩阵为
[0018]
进一步地，对于无循环划分的分组，所述图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵在直观上有下三角形的特点：
[0019][0020]
还要求：
[0021]
每个对应的有生成树；
[0022]
与之间是出入度平衡的，即是a
ij
的属于简单特征值0的特征向量。
[0023]
进一步地，对于加入了双边机制的通信拓扑拓扑，要求：
[0024]
每个对应的有生成树；
[0025]
每个对应的是结构平衡的，即存在矫正矩阵使得φ
jajj
φj的元素非负；
[0026]
与之间是出入度结构平衡的，即对于以上的矫正矩阵(引用出处不清)，是φ
iaij
φj的属于简单特征值0的特征向量。
[0027]
进一步地，步骤s3中所述确定分布式分群控制协议的过程包括：
[0028]
首先，对于机器人i给出滑模向量
[0029]
再用积分滑模向量定义参考速度，其中αi是耦合常系数；
[0030]
确定误差向量(辅助速度向量)为
[0031]
最后，给出第i个机器人所服从的分群控制协议其中，ki是一个对称正定矩阵，是常数参数向量θi的估计值且满足自适应律：
[0032][0033]
这里δi是对称正定的耦合矩阵，是动力学方程关于常数参数向量θi的
回归矩阵。
[0034]
本发明第二方面提供一种通用型微控制单元，载有能执行上述控制方法的自适应力矩控制协议或程序。
[0035]
本发明第三部分提供一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制系统，包括多个移动机器人、数据处理模块、通信模块、控制模块和执行模块；每个移动机器人包括电源单元、通信单元、数据收集单元、控制单元和执行单元；所述控制单元中设有微控单元；数据处理单元将收集到的信息输送至控制单元；控制单元将控制协议转换为执行单元可读的控制语言并输送至执行单元，执行单元按照控制信息的指令控制多个移动机器人的自主运动和协同配合，执行第一方面所述的控制方法。
[0036]
进一步地，所述数据处理模块由各机器人的数据处理单元及主机数据读取器组成，所述主机数据读取器独立于多个机器人之外，其作为远程端根据场景对系统进行分析；所述通信模块由各机器人的通信单元组成，并采取局域网通信、无线网通信的方法实现分布式协同的目标。
[0037]
进一步地，所述数据处理单元包括惯性传导器，所述惯性传导器搭载于移动机器人上，获得移动机器人的实时位置信息和姿态信息；所述执行单元上配置有编码器，能够实时获取电机的速度信息。
[0038]
本发明第四方面提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明第一方面所述的基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法中的任一步骤。
[0039]
本发明第五方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序经计算机处理器执行时实现本发明第一方面的基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法中的任一步骤。
[0040]
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
[0041]
本发明为多机器人系统在多重复合任务的应用上提供了一种基于双边机制的分布式分群控制方法，涉及非线性机器人、双边拓扑通信、分布式控制、一致性算法和分群协同等内容。
[0042]
相较于一般线性系统的多机器人系统，拉格朗日型机器人能够实现高自由度的动作，完成更加精密的工作。在确定通信结构方面，相较于单边无划分结构，基于双边机制对多个拉格朗日型机器人进行无循环划分分组的方法能够更加适应于多目标任务的复杂度，因此双边通信拓扑在减少系统计算量和信息冗余度上更具优势。
[0043]
分布式控制方式相较于集成模式更能满足远距离通信、大规模机器人等现代化应用场景，力矩控制作为拉格朗日机器人的主要控制方式是控制问题中一种直接式的控制量，因此能够更好地减少系统偏差。
[0044]
本发明采用的一致性算法具有高度可调配的优点，分群协同也是复杂多样任务的一种主要完成模式。
附图说明
[0045]
图1为实施例1的通信拓扑图；
[0046]
图2为实施例1的第一坐标位置变化图；
[0047]
图3为实施例1的第二坐标位置变化图；
[0048]
图4为实施例1的第一坐标速度变化图；
[0049]
图5为实施例1的第二坐标速度变化图；
[0050]
图6为实施例2的通信拓扑图；
[0051]
图7为实施例2的第一坐标位置变化图；
[0052]
图8为实施例2的第二坐标位置变化图；
[0053]
图9为实施例2的第一坐标速度变化图；
[0054]
图10为实施例2的第二坐标速度变化图。
具体实施方式
[0055]
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
[0056]
实施例1：
[0057]
一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法，包括以下步骤：
[0058]
s1：如图1所示，假设多机器人系统要求7个机器人分为3组完成系统任务，则设图对应于7个机器人组成的网络化系统的通信拓扑图，是的的节点集，是的的边集，是的边权集，为其索引集；分3组即是对图的划分ν＝{ν1，ν2，ν3}满足：}满足：相应的，设图其拉普拉斯矩阵为
[0059][0060]
此外，还应要求：
[0061]
每个对应的有生成树；
[0062]
与之间是出入度平衡的，即是a
ij
的属于简单特征值0的特征向量；
[0063]
对于加了双边机制的通信拓扑，应要求：
[0064]
每个对应的有生成树；
[0065]
每个对应的是结构平衡的，即存在矫正矩阵φ1＝diag(1，-1)，φ2＝diag(1，-1)，φ3＝diag(1，-1，-1)，使得φ
jajj
φj，j＝1，2，3.的元素非负；
[0066]
与之间是出入度结构平衡的，即对于以上的矫正矩阵φ1＝diag(1，-1)，φ2＝diag(1，-1)，φ3＝diag(1，-1，-1)，是φ
iaij
φj的属于简单特征值0的特征向量。
[0067]
s2：分析7个机器人的运动学和动力学，建立高阶非线性拉格朗日模型
[0068][0069][0070][0071]
其中g＝9.8m/s2，其他参数见表1：
[0072]
表1
[0073][0074]
s3：首先，对于机器人i给出滑模向量
[0075]
再用积分滑模向量定义参考速度，其中αi是耦合常系数；
[0076]
确定误差向量(辅助速度向量)为
[0077]
最后，给出第i个机器人所服从的分群控制协议其中，ki＝22diag{2.3，1.5}，是常数参数向量θi的估计值且满足自适应律：
[0078][0079]
这里λi＝10i2，是动力学方程关于常数参数向量θi的回归矩阵。
[0080]
s4：将分布式分群协议输送至每个机器人的执行模块，通过分布式的局部控制实现多机器人的协同控制效果。
[0081]
图2-图5依次为本实施例的第一坐标位置变化图、第二坐标位置变化图、第一坐标速度变化图和第二坐标速度变化图。从图中可以看出，第一组、第二组和第三组的位置均达到了双方共识；速度均一致收敛于零。
[0082]
实施例2：
[0083]
一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法，包括以下步骤：
[0084]
s1：如图6所示，假设多机器人系统要求7个机器人分为3组完成系统任务，则设图对应于7个机器人组成的网络化系统的通信拓扑图，是的的节点集，是的的边集，是的边权集,
为其索引集；分3组即是对图的划分满足：满足：设置ki＝22diag{2.3，1.5}，λi＝10i2，
…
，7，i＝1，2，
…
，7；
[0085]
对于无循环划分的分组，所述图的拉普拉斯矩阵为：
[0086][0087]
还要求：
[0088]
每个对应的有生成树；
[0089]
与之间是出入度平衡的，即是a
ij
的属于简单特征值0的特征向量；
[0090]
对于加了双边机制的通信拓扑，要求：
[0091]
每个对应的有生成树；
[0092]
每个对应的是结构平衡的，即存在矫正矩阵φ1＝diag(1，-1)，φ2＝diag(1，-1)，φ3＝diag(1，-1，-1)，使得φ
jajj
φj的元素非负；
[0093]
与之间是出入度结构平衡的，即对于上条所述的矫正矩阵φ1＝diag(1，-1)，φ2＝diag(1，-1)，φ3＝diag(1，-1，-1)，是φ
iaij
φj的属于简单特征值0的特征向量。
[0094]
s2、s3、s4的内容同实施例1。
[0095]
图7-图10依次为本实施例的第一坐标位置变化图、第二坐标位置变化图、第一坐标速度变化图和第二坐标速度变化图。从图中可以看出，在位置上，第一组和第三组达到了双方共识，第二组达到了完全共识；速度上整体一致收敛于零。
[0096]
实施例3：
[0097]
一种基于双边机制的网络化机器人分群控制系统，包括多个移动机器人、数据处理模块、通信模块、执行模块和控制模块；每个移动机器人包括电源单元、通讯单元、数据处理单元、控制单元和执行单元；所述控制单元设有微控单元；
[0098]
所述数据处理模块由各机器人的数据处理单元及主机数据读取器组成，用于完成数据收集及转换工作，所述主机读取器独立于多个机器人之外，其作为远程端根据场景对系统进行分析；所述数据处理单元包括惯性传导器，所述惯性传导器搭载于移动机器人上，获得移动机器人的实时位置信息和姿态信息；
[0099]
所述通信模块由各机器人的通信单元组成，并采取局域网通信、无线网通信的方法实现分布式协同的目标；通信模块承载着本实施例控制系统的整体网络连接和信息交流的权限。整体的网络连接形式和各个信息通道的开放权限应与通信拓扑的边集合一一对应，其中信息的输出根据权集大小和符号确定。对于已被数据模块解析的t时刻的信息，通信模块将其以分布式嵌入到控制模块中。
[0100]
所述控制模块由各机器人的控制单元组成；
[0101]
所述执行模块由各机器人的执行单元组成；执行模块的主执行单元设置在各个机
器人上，即机器人的各个运动关节；所述执行单元上配置有编码器，能够实时获取电机的速度信息。每个执行单元与通信单元之间通过控制单元进行连接，各机器人上的控制单元将输入的当前t时刻的信息给到控制协议中，随之输出t时刻的控制力矩，各个执行单元据此给出相应的力矩，以分布式的局部控制达到整体的协同控制效果。
[0102]
实施例4
[0103]
一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如实施例1或2中所述的一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法中的任一步骤。
[0104]
进一步地，实施例1或2中所述的一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法过程可被实现为计算机软件程序。例如，本实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行所述方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。
[0105]
实施例5
[0106]
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例1或2中所述的一种基于双边机制的网络化机器人分布式分群控制方法中的任一步骤。
[0107]
本技术所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0108]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0109]
综上所述，本发明有效克服了现有技术中的不足，且具高度产业利用价值。上述实施例的作用在于说明本发明的实质性内容，但并不以此限定本发明的保护范围。本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和保护范围。