机器人技术第九章机器人控制系统-425-7

[e-mail]第九章机器人控制系统主编：蔡自兴9.1机器人控制技术概述9.2机器人关节伺服控制9.3机器人的位置控制9.4机器人的柔顺控制机器人控制技术什么是控制?简单地说，控制就是为了达到一定目的而实行的适当操作。控制过程：（1）记住期望水位值；（2）测量水池实际水位；（3）计算期望水位与实际水位之差；（4）根据差值正确地调节进水阀门。机器人控制技术自动水位调节系统浮球杆阀门储水槽+-目标水位当前水位水位差流入流量9.1机器控制技术概述1、机器人控制系统概述控制是机器人技术中的一个关键问题，而控制系统的性能则是机器人发展水平一个重要标志。机器人控制是控制领域的一个子集，一个独具特色的子集。机器人控制系统是一个与机构学、运动学和动力学原理密切相关的、耦合紧密的、非线性和时变的多变量控制系统。机器人控制系统一般由计算机和伺服控制器组成。I/O设备外部传感器操作机驱动器控制器内部传感器环境计算机硬件及软件（任务规划，轨迹规划）2、机器人控制系统的构成作业控制器驱动控制器3驱动控制器1驱动控制器2驱动控制器n运动控制器机器人本体机器人控制系统的构成3、典型机器人控制系统基于IPC+MC的全数字控制器（IPC+MC）采用开放性较好、计算能力强的数字运动控制卡，与工控机结合组成IPC+MC控制系统，实现整个系统的运动控制。在数字运动控制卡上进行较为复杂的运动规划、计算等等。对于运动控制中实时性要求高的正解、逆解等程序直接在数字运动控制器上进行；对于电机的控制，则采用力矩控制方式，在卡上实现电流（力矩）控制输出。而在IPC上实现界面操作、信号处理和协调工作。优点：可以实现自定义控制算法，实时性好。成本较低，通用性强，可适应多种品牌的伺服电机，研究基础好。缺点：控制器内部接线多，可靠性较低，维护不方便。3、典型机器人控制系统基于工业以太网的开放式控制器网络化控制的分布式系统，能实现现场机器人的单轴运动控制和整个系统的控制决策一体化，为机器人控制带来一种全新的模式，对机器人系统的扩展和维护带来极大便利，适应柔性化生产线的要求，成为机器人领域开放发展的新方向。优点：是机器人控制技术发展方向，通讯协议代码开放，接口统一，接线简单，可靠性高缺点：目前尚存在着通讯速度不高，实时性不好，成本较高，适用的伺服电机品牌较少。与一般的伺服控制系统或过程控制系统相比，机器人控制系统有如下特点：（1）机器人的控制与机构运动学及动力学密切相关。机器人的状态可以在各种坐标下进行描述，应当根据需要，选择不同的参考坐标系，并做适当的坐标变换。经常要求解运动学正问题和逆问题，除此之外还要考虑惯性力、外力及哥氏力、向心力的影响。（2）机器人系统是一个多变量控制系统。一个简单的机器人也至少有2~3个自由度，比较复杂的机器人有十几个、甚至几十个自由度。每个自由度一般包含一个伺服机构，它们必须协调起来，组成多变量控制系统。4、机器人控制系统特点（3）机器人控制系统必须是一个计算机控制系统。把多个伺服系统有机地协调起来，使其按照人的意志行动，甚至赋予机器人一定的“智能”，这个任务只能由计算机完。（4）机器人控制系统是一个非线性、多闭环控制系统。描述机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，随着状态的不同和外力的变化，其参数也在变化，各变量之间还存在耦合。因此，仅仅利用位置闭环往往是不够的，还要利用速度闭环甚至加速度闭环。系统中经常使用重力补偿、前馈、解耦或自适应控制等方法。（5）机器人控制存在最优问题。较高级的机器人要求对环境条件、控制指令进行测定和分析，采用计算机建立庞大的信息库，用人工智能的方法进行控制、决策、管理和操作，按照给定的要求自动选择最佳控制规律。4、机器人控制系统特点机器人控制系统在物理上分为两级：工控机与伺服控制器，但在逻辑上一般分为三级（层）：（1）人工智能级——组织层——作业控制器（2）控制模式级——协调层——运动控制器（3）伺服系统级——执行层——驱动控制器5、机器人控制层级信号发生器和程序传统装置模型伺服系统动态模型几何模型策略模型任务描述任务执行第一级第二级第三级人工智能级，当不用此级时，直接给出X(t)，甚至θ(t)控制模式级，对θ(t)和X(t)的关系具有各种简化的假设一般自动化级X(t)θ(t)C(t)T(t)V(t)5、机器人控制层级机器人控制过程示意图内部反馈根据外界环境确定任务确定运动轨迹（点动或轨迹）计算目标任务在笛卡尔空间的位姿任务执行电机的伺服控制转换为电机的给定值转换为关节空间角度外部反馈作业控制器组织层伺服控制器执行层运动控制器协调层根据不同的分类方法，机器人控制方式可以有不同的分类。下图是一种常用的分类方法。从总体上，机器人的控制方式可以分为动作控制方式和示教控制方式。按照被控对象来分，可以分为位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力矩控制、力和位置混合控制等等。无论是位置控制或速度控制，从伺服反馈信号的形式来看，又可以分为基于关节空间的伺服控制和基于作业空间(手部坐标)的伺服控制。6、机器人控制分类6、机器人控制分类位置控制方式路径控制方式定位控制方式PTP控制CP控制固定位置设定多点位置设定伺服跟踪速度控制方式速度控制方式加速度控制方式固定速度控制可变速度控制固定加速度控制可变加速度控制力控制方式力控制方式力/位置复合控制固定力控制可变力控制定时编程方式固定程序可变程序顺序编程方式固定程序可变程序运动控制方式动作顺序控制方式动作控制方式6、机器人控制分类示教方式集中示教方式分散示教方式位置分散示教顺序分散示教时间分散示教示教操作方式直接示教方式间接示教方式全直接示教部分直接示教全间接示教部分间接示教示教方式记忆方式集中记忆方式分散记忆方式位置分散记忆顺序分散记忆时间分散记忆7、机器人控制技术机器人的控制原理（ThePrincipleofRobot）机器人的控制原理是一个比较复杂的问题。简单地说，机器人的原理就是模仿人的各种肢体动作、思维方式和控制决策能力。从控制的角度，机器人可以通过如下四种方式来达到这一目标：（1）示教再现方式：它通过“示教盒”或人“手把手”两种方式教机械手如何动作，控制器将示教过程记忆下来，然后机器人就按照记忆周而复始地重复示教动作，如弧焊、点焊、喷涂机器人。（2）可编程控制方式：工作人员事先根据机器人的工作任务和运动轨迹编制控制程序，然后将控制程序输入给机器人的控制器，起动控制程序，机器人就按照程序所规定的动作一步一步地去完成，如果任务变更，只要修改或重新编写控制程序，非常灵活方便。大多数工业机器人都是按照这两种方式工作的。（3）遥控方式：由人用有线或无线遥控器控制机器人在人难以到达或危险的场所完成某项任务。如防暴排险机器人、军用机器人、在有核辐射和化学污染环境工作的机器人等。（4）自主控制方式：是机器人控制中最高级、最复杂的控制方式，它要求机器人在复杂的非结构化环境中具有识别环境和自主决策能力，也就是要具有人的某些智能行为。7、机器人控制技术各种PID控制方式PID控制是将偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通过线性组合构成控制量，算法简单，鲁棒性好，可靠性高；但反馈增益是常量，它不能在有效载荷变化的情况下改变反馈增益。最优控制（OptimalControl）基于某种性能指标的极大（小）控制，称之为最优控制。在高速机器人中，除了选择最佳路径外，还普遍采用最短时间控制。常用伺服控制策略8、机器人控制策略自适应控制自适应控制则是根据系统运行的状态，自动补偿模型中各不确定因素，从而显著改善机器人的性能。分为模型参考自适应控制器、自校正自适应控制器和线性摄动自适应控制等。解耦控制机器人各自由度之间存在着耦合，即某处的运动对另一处的运动有影响。在耦合严重的情况下，必须考虑一些解耦措施。常用伺服控制策略8、机器人控制策略重力补偿在伺服系统的控制量中实时地计算重力项，并加入一个抵消重力的量，可补偿重力项的影响。耦合惯量及摩擦力的补偿在高速、高精度机器人中，必须考虑一个关节运动会引起另一个关节的等效转动惯量的变化，即耦合的问题；还要考虑摩擦力的补偿。传感器的位置补偿在内部反馈的基础上，再用一个外部位置传感器进一步消除误差，这种系统称为传感器闭环系统或大伺服系统。（否则为半闭环）前馈控制和超前控制前馈控制：从给定信号中提取速度、加速度信号。把它加在伺服系统的适当部位，以消除系统的速度和加速度跟踪误差。超前控制：估计下一时刻的位置误差，并把这个估计量加到下一时刻的控制量中。机器人特有伺服控制策略8、机器人控制策略记忆－修正控制(迭代学习控制)记忆前一次的运动误差，改进后一次的控制量；适用于重复操作的场合。听觉控制有的机器人可以根据人的口头命令做出回答或执行任务，这是利用了声音识别系统。视觉控制常将视觉系统用于判别物体形状和物体之间的关系，也可以用来测量距离、选择运动途径。递阶控制（组织级、协调级、执行级）最低层是各关节的伺服系统，最高层是管理（主）计算机；大系统控制理论可以用在机器人系统中。先进控制策略8、机器人控制策略模糊控制通常的模糊控制是借助熟练操作者经验，通过“语言变量”表述和模糊推理来实现的无模型控制。人工神经网络控制神经控制便是由神经网络组成的控制系统结构。鲁棒控制鲁棒控制的基本特征，是用一个结构和参数都是固定不变的控制器，来保证即使不确定性对系统的性能品质影响最恶劣的时候也能满足设计要求。先进控制策略8、机器人控制策略滑模控制滑模变结构控制系统的特点是：在动态控制过程中，系统的结构根据系统当时的状态偏差及其各阶导数值，以跃变的方式按设定的规律作相应改变，该类控制系统预先在状态空间设定一个特殊的超越曲面，由不连续的控制规律，不断变换控制系统结构，使其沿着这个特定的超越曲面向平衡点滑动，最后渐近稳定至平衡点。先进控制策略8、机器人控制策略学习控制产生自主运动的认知控制系统，包括感知层、数据处理层、概念产生层、目标感知层、控制知识／数据库、结论产生层等。先进控制策略机器人学习控制系统结构图传感器层数据处理层存储层控制层执行层感知部分认知部分外部世界8、机器人控制策略9.2机器人关节伺服控制直流电动机伺服传动系统原理图位置输入信号方向判别误差调节D/A速度控制器功放负载直流伺服电机测速电机计数码盘位置反馈速度反馈+_1、伺服系统建模机器人关节伺服控制LmZZ传动比：折算到电机轴上的总的等效惯性矩Jeff和等效摩擦系数feffLmZZ,为齿数LmeffLmaeffBηBfJJJJ22等效惯性矩、等效摩擦系数：机器人关节伺服控制Ja——关节驱动电机转动惯量Jm——关节负载在传动端的转动惯量Jl——机械手连杆转动惯量Bm——传动端阻尼系数Bl——负载端阻尼系数——负载端阻尼系数机器人关节伺服控制Ua,ia——电枢回路电压与电流Ra,La——电枢回路电阻与电感eb——感应电动势τ——电机驱动力矩θm——电枢（转子）角位移)()()()()()()()()()(2ssksEsIksTssfsJssTsLRsEsUsImbbaameffmeffaabaa)()()()(tktetiktmbbaameffmefffJt)()()()()(tedttdiLtiRtUbaaaaa电气部分的模型由电机电枢绕组内的电压平衡方程来描述电机力矩平衡方程：机械部分与电气部分的耦合关系：对以上各式进行拉普拉斯变换得ka——电机电流—力矩比例常数kb——感应电势常数)()()(baeffaeffaaaLkkfRJsRsksUsbaeffaeffamkkfRJRTbaeffaakkfRkk)1()()()(sTskkkfRJsRsksUsmbaeffaeffaaam])([)()(2baeffaeffaeffaaeffaamkkfRsJRfLLJssksUs重新组合上式，得驱动系统传递函数忽