一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法。在对遥操作双边控制系统不确定动力学和运动学建模的基础上，针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动，本发明专利技术给出了一种基于模糊逻辑的自适应控制算法，消除其对系统控制性能的影响；针对遥操作系统存在的不确定动力学和运动学参数，本发明专利技术提出了一种基于参数估计近似和实时更新的自适应PD控制器，并与上述模糊逻辑控制器在从端相结合，消除不确定参数对系统稳定性和跟踪性能的影响。仿真实验表明本发明专利技术所提出的遥操作双边控制方法具有良好的稳定性和跟踪性。

A teleoperation bilateral control method based on adaptive PD and fuzzy logic

The invention discloses a teleoperation bilateral control method based on adaptive PD and fuzzy logic. In the uncertain dynamics and kinematics modeling based on bilateral teleoperation control system, friction and outside for remote operating system with unknown environment contact disturbance, the present invention provides a kind of adaptive fuzzy logic control algorithm based on the elimination of its impact on the performance of the system control system; according to the uncertain dynamics and kinematics the parameter has a remote operating system, the invention provides a method for parameter estimation of adaptive PD controller based on approximate and real-time updates, and the fuzzy logic controller in the combined uncertainty from the end, eliminate the influence of the parameters on the system stability and tracking performance. Simulation experiments show that the proposed teleoperation bilateral control method has good stability and tracking performance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法
本专利技术属于机器人控制领域，具体涉及一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法。
技术介绍
在未知的非结构化复杂环境中工作的机器人，由于其自身机构的复杂性，以及操作端和环境因素的不确定性，存在于动力学和运动学中的不确定参数，比如操作环境中目标物体未知的方位和尺寸、抓取目标的操作臂的未知质量分布情况以及随运动过程时刻变化等等因素，都会对遥操作双边控制系统的输入-输出模型的建立和解算带来很大的影响，继而会影响到整个遥操作系统的稳定性和操作性能。并且当遥操作系统与环境相互接触时，存在于环境中的未知摩擦和外部扰动也会对系统的稳定性和跟踪性带来影响。当机器人机械臂在未知方向和不确定位置抓取质量和惯性未知的目标物体时，遥操作系统动力学和运动学的不确定因素对系统的影响就变得十分重要。在实际操作中这种情况也限制了遥操作系统的工作性能。到目前为止的大多数文献都是基于关节空间和工作空间所有动力学和运动学参数已知的情况，并不能应用于实际的操作中。对于雅可比矩阵的求解，以及存在于雅可比矩阵中的运动学不确定性，大部分文献的研究并不十分深入。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提高遥操作双边控制系统在与未知环境相接触时系统的稳定性和跟踪性能，提出一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案包括以下步骤：第一步：建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型；第二步：针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动，在从端添加基于模糊逻辑的自适应控制器；第三步：针对遥操作系统不确定动力学和运动学参数，分别在主、从端添加自适应PD控制器，与上述模糊逻辑自适应控制器在从端相结合，对不确定参数进行估计近似和实时更新；进一步的，第一步中建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型的具体方法是：在与操作端和环境相接触的情况下，考虑动力学和运动学参数的不确定性，建立具有n个自由度的机器人遥操作系统的非线性动力学模型，如下：其中，在上式中，i∈{m,s}，m、s分别表示主端和从端，qi∈Rn×1是关节空间的关节角向量，是关节空间关节角速度向量，是关节空间关节角加速度向量，τi∈Rn×1是关节空间关节驱动力矩，Mqi(qi)∈Rn×n是正定对称的惯性矩阵，是离心力/科里奥利力矩阵，Gqi(qi)∈Rn×1是重力矩阵，Ji(qi)∈Rn×n为主、从端的雅可比矩阵；另外，Fh,Fe∈Rn×1分别为操作端/主端、从端/环境的接触力，Mh,Me,Bh,Be,Kh,Ke∈R6×6为对称的正定常量矩阵，分别表示操作端和环境的质量、阻尼和弹性矩阵；特别地，Fs∈Rn×n表示粘性摩擦系数矩阵，为库伦摩擦，Bs(qs)∈Rn为有界的环境扰动向量，即进一步的，第二步中针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动，在从端添加基于模糊逻辑的自适应控制器的具体方法是：存在于遥操作系统从端的粘性摩擦库伦摩擦和外部扰动Bs(qs)用来表示：通过设计基于模糊逻辑的自适应控制算法对进行近似估计和补偿，如下所示：其中，是最优化近似参数，是近似误差函数，通过该模糊逻辑控制算法，消除从端摩擦和外部扰动对系统的干扰，将的近似估计值表示为：其中为的估计值，的估计误差可以表示为：进一步的，第三步中针对遥操作系统不确定动力学和运动学参数，分别在主、从端添加自适应PD控制器，与上述模糊逻辑自适应控制器在从端相结合，对不确定参数进行估计近似和实时更新的具体方法是：首先定义工作空间位置跟踪误差函数ei：em＝Xm-Xs,es＝Xs-Xm其中Xm、Xs分别表示主、从端位置坐标向量；定义关节空间参考关节角变量为：其中，λ为常量控制参数，为主、从端雅可比矩阵的估计值；工作空间位置参考变量被定义为如下形式：其中α为常量控制参数，从而可以得到关节空间自适应滑动变量si：由此可以得到整个遥操作系统的开环控制回路模型：其中，Θmd、Θsd分别为不确定动力学和运动学参数，Ymd、Ysd分别为动力学和运动学参数回归矩阵；遥操作系统控制力矩输入，即自适应控制器设计为：其中，kr、kd为正控制参量，是模糊逻辑近似误差的上界函数，不确定动力学和运动学参数可以由如下自适应律得到：对于的算法，即模糊逻辑控制率设计为：其中，Γid、Γik、Λd为正定控制矩阵，kip为比例控制增益，的调制律为：与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：提出了基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法，针对不确定参数分别在主、从端添加自适应PD控制器，对不确定参数进行估计近似和实时更新；针对摩擦和外部扰动在从端添加自适应模糊逻辑控制器，并与上述自适应PD控制器在从端相结合，提高了遥操作系统在与操作端和环境相接触运动时的稳定性和跟踪性能。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例所提出的基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法的流程示意图；图2表示遥操作系统自由运动时主、从端X、Y坐标位置跟踪曲线；图3表示遥操作系统与操作端和环境相接触运动时主、从端X、Y坐标位置跟踪曲线；图4表示遥操作系统与操作端和环境相接触运动时主、从端X、Y坐标力反馈情况曲线。【具体实施方式】为了更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1，本专利技术具体包括步骤如下：1.建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型；2.在从端添加基于模糊逻辑的自适应控制器；3.分别在主、从端添加自适应PD控制器，与上述模糊逻辑自适应控制器在从端相结合，对不确定参数进行估计近似和实时更新。本专利技术的方法易于实现和应用，主要可以应用于与操作端和环境相接触的遥操作系统的主、从端控制器设计。如图1：具体实现步骤如下：第一步：建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型在与操作端和环境相接触的情况下，一个具有n个自由度的机器人遥操作系统的主、从端关节空间一般非线性动力学模型为：其中，i＝{m,s}，m、s分别表示主端和从端，qi∈Rn×1是关节空间的关节角向量，是关节空间关节角速度向量，是关节空间关节角加速度向量。τi∈Rn×1是关节空间关节驱动力矩，Mqi(qi)∈Rn×n是正定对称的惯性矩阵，是离心力/科里奥利力矩阵，Gqi(qi)∈Rn×1是重力矩阵，Ji(qi)∈Rn×n为主、从端的雅可比矩阵。另外，Fh,Fe∈Rn×1分别为操作端/主端、从端/环境的接触力。特别地，Fs∈Rn×n表示粘性摩擦系数矩阵，为库伦摩擦，Bs(qs)∈Rn为有界的环境扰动向量，即根据机器人的动力学性质，主、从端机器人动力学模型具有以下一些重要的性质：性质1：惯量矩阵Mqi(qi)∈Rn×n是对称并且正定的，并且存在正常量m1i,m2i使得m1iI≤Mqi(qi)≤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型；第二步：针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动，在从端添加基于模糊逻辑的自适应控制器；第三步：针对遥操作系统不确定动力学和运动学参数，分别在主、从端添加自适应PD控制器，与上述模糊逻辑自适应控制器在从端相结合，对不确定参数进行估计近似和实时更新。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型；第二步：针对遥操作系统与未知环境相接触时产生的摩擦和外部扰动，在从端添加基于模糊逻辑的自适应控制器；第三步：针对遥操作系统不确定动力学和运动学参数，分别在主、从端添加自适应PD控制器，与上述模糊逻辑自适应控制器在从端相结合，对不确定参数进行估计近似和实时更新。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应PD和模糊逻辑的遥操作双边控制方法，其特征在于，所述第一步中，建立遥操作系统不确定动力学和运动学数学模型的具体方法是：在与操作端和环境相接触的情况下，考虑动力学和运动学参数的不确定性，建立具有n个自由度的机器人遥操作系统的非线性动力学模型，如下：其中，在上式中，i∈{m,s}，m、s分别表示主端和从端，qi∈Rn×1是关节空间的关节角向量，是关节空间关节角速度向量，是关节空间关节角加速度向量，τi∈Rn×1是关节空间关节驱动力矩，Mqi(qi)∈Rn×n是正定对称的惯性矩阵，是离心力/科里奥利力矩阵，Gqi(qi)∈Rn×1是重力矩阵，Ji(qi)∈Rn×n为主、从端的雅可比矩阵；另外，Fh,Fe∈Rn×1分别为操作端/主端、从端/环境的接触力，Mh,Me,Bh,Be,Kh,Ke∈R6×6为对称的正定常量矩阵，分别表示操作端和环境的质量、阻尼和弹性矩阵；特别地，Fs∈Rn×n表示粘性摩擦系数矩阵，为库伦摩擦，Bs(qs)∈Rn为有界的环境扰动向量，即3.根据权利要求1所述的一种基于自适应PD...

【专利技术属性】
技术研发人员：高欣，杨堉坤，翟林，孙汉旭，贾庆轩，吴立凯，刁新平，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11