【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于液压机械臂的轨迹规领域，涉及一种基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划和mpc跟踪控制方法。
技术介绍
1、对于废钢抓取液压机械臂的轨迹规划，三次样条曲线轨迹规划虽然可以根据很少的关键点来规划出完整的轨迹，关键点的位置可以根据实际的抓取废钢场景来确定，但是每个关键点的时间信息即什么时间到达关键点无法轻易得出。这样不仅降低了其适用性，还导致整个轨迹的时间信息是固定的，无法进行优化时间。
2、同时，对于废钢抓取液压机械臂的跟踪控制，传统的pid控制率和复合pid-dob控制率，虽然对液压无人抓刚机轨迹跟踪也能发挥很好的效果，但其调试过程较为复杂，涉及的中间参数和pid参数过多，一旦无人液压抓钢机的抓取场景发生变化，调试过于复杂。且控制的第三段制动段由于液压抓钢机的特性，输入信号不能迅速从死区减至零点，否则会使液压油无法及时供给，从而导致抓钢机的机械臂减速过程非常剧烈。
3、pid(比例-积分-微分)：pid控制器是一种自动调节系统，通过测量设定值与实际值之间的误差，运用比例(p)、积分(i)和微分(d)三种方法来调整输出，确保系统稳定且达到期望的性能。比例部分处理当前误差，积分部分解决累积误差，微分部分预测未来误差，共同作用以优化控制效果。
4、pid-dob：pid-dob控制是一种结合了传统的pid控制器和扰动观测器(disturbance observer,dob)的控制策略。它利用pid控制器来处理常规的调节任务，同时通过扰动观测器来估计和补偿外部干扰和系统内的不确
5、mpc(模型预测控制)：一种高级控制策略，它使用系统的数学模型来预测未来的行为，并通过优化控制输入来实现期望的系统性能。mpc不断计算控制行动，以最小化未来预测误差，并考虑可能的操作限制。这种方法特别适用于处理多变量系统和约束条件，常见于工业和高
的复杂过程控制。
6、lqr(线性二次型调节器)；一种优化控制策略，通过最小化一个二次型成本函数来设计线性系统的最佳状态反馈控制律，以平衡状态偏差和控制能量，实现系统的最佳性能。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划和mpc跟踪控制方法。
2、采用遗传算法，以整个轨迹的时间为优化目标，机械臂的运动学约束为限制条件来迭代求解三次样条轨迹规划的最小时间。
3、根据无人液压机械臂各个轴的辨识模型分别设计带约束的mpc控制率，根据各个轴输入信号的上下限和输入变化量的上下限设计相应的约束。
4、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
5、基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划方法，该方法包括：
6、关键点位置确定，根据实际的抓取废钢场景确定轨迹需要经过的点；
7、原始关键时间设置，为每个关键点设置时间信息，即机械臂末端到达该关键点的时间；
8、编码，将规划时间优化问题的变量进行编码；
9、种群生成，通过适应度函数筛选，生成包含多个变量个体的种群；
10、优化目标函数及边界约束设置，以整个轨迹的时间为目标函数，以机械臂的运动学约束为边界条件；
11、适应度函数计算，根据关键点序列、到达时间序列、轨迹插补周期等信息，计算适应度值，并将关节角和关节速度的限制条件作为代价函数加入到适应度函数中。
12、进一步，所述适应度函数计算过程包括：
13、笛卡尔空间轨迹生成：根据dh参数、关键点序列、到达时间序列、轨迹插补周期等信息，生成笛卡尔空间的轨迹，并计算轨迹插补点在笛卡尔空间的位置序列、速度序列和加速度序列；
14、关节角和关节速度限制计算：计算各个关节的最大关节角和最大转动速度；
15、轨迹时间计算：计算整条轨迹的所用时间，作为优化函数的一部分；
16、逆解计算：根据笛卡尔空间轨迹，逆解求得各个关节的位置；
17、雅可比矩阵计算：计算雅可比矩阵，从而得到关节空间速度；
18、关节最大速度计算：计算整条轨迹三个关节最大速度；
19、限制条件加入：将关节角和关节速度的限制条件作为代价函数加入到适应度函数中。
20、基于所述规划方法的控制方法，包括：
21、参考角度获取，从基于遗传算法优化的三次样条曲线轨迹规划中获取当前时刻液压机械臂各个轴对应的参考弧度；
22、实时角度获取，从液压机械臂安装的传感器获取测量的各个轴弧度，并进行补偿转换，得到各个轴的实时弧度；
23、滚动优化，将各个轴的参考弧度和实时弧度进行步长的滚动优化，求得维度为的控制信号向量；
24、控制信号输出，取控制信号向量的第一个值作为当前的控制输入信号，并将其传至液压驱动系统，驱动液压机械臂。
25、进一步，所述滚动优化过程包括：
26、模型建立，基于液压机械臂各个轴的辨识模型，建立mpc控制模型；
27、约束设置，根据各个轴输入信号的上下限和输入变化量的上下限，设置mpc控制模型的约束条件；
28、目标函数设置，设置滚动优化的目标函数，最小化预测输出与参考信号之间的偏差；
29、控制信号计算，通过优化算法，计算得到最优的控制信号向量。
30、进一步，所述约束设置包括：
31、输入约束，对控制信号的增量设置上下限约束；
32、输出约束，对控制系统的输出设置上下限约束。
33、进一步，所述输入约束和输出约束的设置采用“软”约束的方式，通过在约束中添加松弛因子来实现。
34、一种液压机械臂控制装置，包括：
35、轨迹规划模块：负责规划液压机械臂的运动轨迹，生成轨迹上的关键点和时间信息；输出轨迹上各个关键点的位置和到达时间，以及轨迹上各个点的参考弧度；与mpc控制模块的连接，将生成的参考弧度作为mpc控制模块的输入，用于指导机械臂的运动；
36、mpc控制模块：负责根据轨迹规划模块提供的参考弧度，以及实时采集到的机械臂关节角度信息，进行实时控制，使机械臂的实际运动轨迹跟踪参考轨迹；输入轨迹规划模块提供的参考弧度和实时采集到的机械臂关节角度信息；输出液压驱动系统的控制信号，用于驱动液压机械臂各个关节的运动；与液压驱动系统的连接，将计算得到的控制信号输出至液压驱动系统，控制液压机械臂的运动；
37、液压驱动系统：根据mpc控制模块输出的控制信号，驱动液压机械臂各个关节的运动，使机械臂的实际运动轨迹跟踪参考轨迹；输入mpc控制模块输出的控制信号；输出机械臂各个关节的运动。
38、本专利技术的有益效果在于：
39、(1)不仅可以增加三次样条轨迹规划的场景适用性，还可以通过遗传算法的迭本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划方法，其特征在于：该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划方法，其特征在于：所述适应度函数计算过程包括：
3.基于权利要求1或2中所述规划方法的控制方法，其特征在于：包括：
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于：所述滚动优化过程包括：
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于：所述约束设置包括：
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于：所述输入约束和输出约束的设置采用“软”约束的方式，通过在约束中添加松弛因子来实现。
7.一种液压机械臂控制装置，其特征在于：包括：
【技术特征摘要】
1.基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划方法，其特征在于：该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法优化液压机械臂的三次样条曲线轨迹规划方法，其特征在于：所述适应度函数计算过程包括：
3.基于权利要求1或2中所述规划方法的控制方法，其特征在于：包括：
4.根据权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟星立，陈开，石清庆，周智雍，何立，叶茂青，
申请(专利权)人：中冶赛迪技术研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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