[发明专利]基于机器人的协调轨迹控制方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于双臂空间机器人的协调轨迹控制方法，包括以下步骤：分别获取各机械臂末端点与抓捕点的相对位姿偏差；根据上述所得相对位姿偏差，判断是否满足抓捕条件；若满足，则对翻滚目标进行抓捕；若不满足，则根据所述相对位姿偏差，获得翻滚目标估计的线速度及角速度；根据速度分解法规划双臂末端的线速度及角速度；求得机械臂末端期望的关节角速度；驱动双臂各关节运动，完成所述翻滚目标的抓获。以及基于双臂空间机器人的协调轨迹控制系统、设备及可读存储介质。其实现了有效地抓捕未知空间非合作目标的目的。其较现有技术，提高了轨迹控制的精度，同时也提高了抓获目标的效率，可广泛应用于空间机器人控制领域。

技术领域

本发明涉及空间机器人控制领域，具体为基于双臂空间机器人的协调轨迹控制方法、系统、设备及可读存储介质。

背景技术

随着空间探索的不断深入，空间失效/失控航天器越来越多，如何保障在轨航天器的正常运行成为航天科技关注的焦点。由于空间失效航天器大都处于翻滚状态，且产生不规则的运动，这对视觉测量以及空间抓捕操作造成了很大的障碍。

空间翻滚目标视觉测量过程中图像处理的速度受到CPU计算的限制，同时测量结果的输出频率不是很高，使得给出的视觉测量信息往往与翻滚目标当前的运动状态不一致，存在时延现象，因而需要有对翻滚目标的运动状态进行实时的预测与估计的有效算法。

针对空间翻滚目标复杂的运动特性，从像平面到三维空间抓捕点的映射关系是非线性的。传统的研究只考虑理想或简单的情况。假定目标围绕主惯性轴旋转，这样只有部分参数能被估计，惯性积常被忽略。在实际应用中，非合作翻滚目标的姿态，角速度和惯性参数对于轨迹规划和控制具有非常重要的意义。相比于UKF，EKF滤波效率会比较高，针对空间姿态动力学强非线性的特点，EKF的估计值与实际值的偏差将会很大，而UKF一定程度上可以避免了扩展卡尔曼滤波精度低以及容易迭代发散等问题。

为了提高参数估计效率的同时又兼顾估计精度，因此该技术有必要进行改进。

发明内容

为了解决上述技术问题中的至少一种，本发明的目的之一是提供一种精度较高的基于双臂空间机器人的协调轨迹控制方法、系统、设备及可读存储介质。

本发明所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于双臂空间机器人的协调轨迹控制方法，包括以下步骤：

分别获取各机械臂末端点与抓捕点的相对位姿偏差；

根据上述所得相对位姿偏差，判断是否满足抓捕条件；

若满足，则对翻滚目标进行抓捕；

若不满足，则根据所述相对位姿偏差，获得翻滚目标估计的线速度及角速度；

根据速度分解法规划双臂末端的线速度及角速度；

求得机械臂末端期望的关节角速度；

驱动双臂各关节运动，完成所述翻滚目标的抓获。

作为该技术方案的改进，通过安装在双臂末端的手眼相机获取各机械臂末端点与抓捕点的相对位姿偏差。

作为该技术方案的改进，所述抓捕条件包括：机械臂末端在抓捕面上的投影位于抓捕区域内，且相对位姿偏差在预设阈值范围内。

作为该技术方案的改进，所述方法包括：根据所述相对位姿偏差，通过混合卡尔曼滤波器对所述相对位姿偏差进行参数估计，获得翻滚目标估计的线速度及角速度。

进一步地，所述步骤求得机械臂末端期望的关节角速度，其中，所述关节角速度的求解公式为：

其中，表示关节k的期望关节角速度，k为a或b；表示双臂空间机器人广义雅克比矩阵的伪逆；表示在末端坐标系中，机械臂末端的广义速度。