[发明专利]一种移动机械臂重复运动规划方法

说明书

一种移动机械臂重复运动规划方法，包括以下步骤：1)确定移动机械臂末端执行器期望目标轨迹r^*(t)和期望回拢的关节角度θ^*(0)；2)设计终态吸引优化指标，形成机械臂重复运动规划方案，其中移动机械臂实际运动时的初始关节角可以任意指定，不要求末端执行器处于期望轨迹上；给定移动机械臂实际运动时的初始关节角度θ(0),以θ(0)为运动起始点，形成的重复运动规划方案描述为具终态吸引优化指标的二次规划；3)构建有限值激活函数的终态神经网络模型，有限值终态神经网络求解时变矩阵方程，将求解得到的结果用于控制各关节电机。本发明提供一种精度高、有限时间收敛的移动机械臂重复运动规划方法。

技术领域

本发明涉及移动机械臂的重复运动规划及控制技术，具体地，涉及一种有限时间收敛性能指标、在初始偏移情形下的冗余机械臂的逆运动学求解方法。

背景技术

移动机械臂是由一个或者多个连杆机械臂安装在一个可移动平台上的一种操作工具。相比于底座固定的冗余机械臂而言，移动机械臂具有更广的工作空间，并且为同一任务提供了多种自由度分配的方案。在未来机器人化的智能家居服务中，人们期望机器人像人一样大范围移动，移动机器人和机械臂的实时运动规划与控制已经成为人们关注的焦点之一。

随着冗余机械臂运动控制领域研究成果的大量涌现，二次优化逐渐取代了基于伪逆的运动规划方法。许多基于二次优化方法重复运动规划算法被广泛应用于底座固定的冗余机械臂运动控制中。随着研究成果的大量涌现，为了高效地执行重复运动任务，渐近收敛优化重复运动方案被开发，并且结合递归神经网络(RNN)用于求解底座非固定的移动机械臂冗余度解析问题，取得了很好的实验结果。但是，面对可移动机械臂各个初始关节角不在期望位置的情形下，如何建立有效可行的运动学方案，当冗余机械臂初始位置偏移期望位置时，实现冗余机械臂有限时间内重复运动，本发明提供一种精度较高、有限时间收敛、易于实现的基于终态吸引优化指标的冗余机械臂轨迹规划方法，以具有有限值激活函数的终态神经网络作为求解器，在初始位置偏移情形下，冗余机械臂各关节角仍然可以回到初始期望位置。

冗余机械臂在实时运动控制中存在的一个基础问题是冗余度解析问题，考虑在m维空间中作业的具有n个自由度的机械臂，末端轨迹与关节位移之间的关系(即正运动学问题)

r(t)＝f(θ(t))

其中，r(t)表示机械臂末端执行器在工作空间中笛卡尔坐标系下的位移，θ(t)表示关节位移。末端笛卡尔空间与关节空间之间的微分运动关系为

其中，是r的时间导数，是关节速度向量，是机械臂的雅克比矩阵。

对于冗余机械臂，传统方法是求解Moore-Penrose广义逆(伪逆)，可得关节变量速度的最小二乘解为

这里，J⁺＝J^T(JJ^T)^-1是雅克比矩阵J的伪逆。

末端执行器在笛卡尔操作空间做重复运动时，闭合的末端执行器运动轨迹可能产生非闭合的关节角轨迹，导致关节角偏差现象。这种非重复运动问题可能会引起机械臂在重复作业中出现不可预料的情况。一般来说,应用最为广泛的伪逆控制法不能获得重复性为了完成原有的重复运动。通常采用自运动的方法进行弥补,而自运动进行调整往往效率不高。

发明内容

为了克服现有的移动机械臂运动规划方法的精度较低、无法实现有限时间收敛的不足，本发明提供一种精度高、有限时间收敛的移动机械臂重复运动规划方法，当机械臂初始各个关节角偏移期望位置时，保证移动机械臂可以有效完成工作任务，无需考虑初始各个关节角是否在期望的任务轨迹上。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下的技术方案：