[发明专利]一种机器人分散鲁棒跟踪控制方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种本发明提供的机器人分散鲁棒跟踪控制方法、系统及存储介质。该机器人分散鲁棒跟踪控制方法通过采用RBF神经网络辨识笛卡尔空间的人类运动意图，然后依据获取的动力学模型和确定的人类运动意图构建分散鲁棒控制器，最后，利用模块化机器人关节空间与笛卡尔空间的映射关系，采用构建的这一分散鲁棒控制器根据所述人类运动意图控制模块化机器人关节的运动，以达到辨识人类运动意图的目的，实现人类和模块化机器人的实时交互控制，进而在提高模块化机器人运动轨迹控制效率和精确性的同时，使模块化机器人能够完全“顺应”人类的控制意图。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，特别是涉及一种机器人分散鲁棒跟踪控制方法、系统及存储介质。

背景技术

模块化机器人由电源、减速器、执行器、传感器和计算机系统组成。这些模块可以被组装成具有标准机械接口的预定参数，以满足各种任务的需求。从这一优势出发，模块化机器人经常被用于复杂危险的工作环境中代替人类进行工作，如救灾、勘探、高温作业等。

模块化机器人的重要特性就是机器人的模块可以添加/删除与替换，而不需要调整其他模块的控制参数。进而，对于模块化机器人系统，在子系统和控制器之间存在信息交换限制，所以对于模块化机器人系统来说，集中控制是不可靠的。

随着世界老龄化的趋势，人类与机器人的协作互动越来越密切，其中包括工业化生产和日常生活。传统机器人技术已经远远不能满足当前社会人类的需求。为了解决这些问题，与机器人进行物理交互协作就变成了重中之重。机器人在与人类进行物理人机交互的过程中，机器人的末端或者机器人关节连杆会与未知环境产生频繁的相互作用，如果不能实时的对当前环境任务做出正确的措施，轻则损坏机器人部分零部件，破坏机器人的性能，重则对于机器人交互的人体产生危害。为了解决以上问题，营造良好的人机交互环境是非常有必要的，避免机器人运动过程中对外部环境的冲击，保持其交互力的稳定性，也就是令机器人表现出柔顺性，可以提升物理人机交互的安全性与舒适性。

对于传统的机器人控制，预定义的任务会有人类预设的机器人预定轨迹即期望轨迹，但是在与人交互的作业中，机器人的轨迹是无法确定的，需要机器人表现出“顺应”人类进行运动的特性。因此，本领域亟需提供一种能够对人类运动意图进行辨识，进而对机器人进行有效控制的方法或系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够对人类运动意图进行辨识，进而对机器人进行有效控制的机器人分散鲁棒跟踪控制方法、系统及存储介质。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种机器人分散鲁棒跟踪控制方法，包括：

获取模块化机器人的动力学模型；

采用RBF神经网络辨识笛卡尔空间的人类运动意图；所述笛卡尔空间为与人类交互的工作空间；

利用模块化机器人的关节空间与笛卡尔空间的映射关系，得到关节空间的人类运动意图；

根据所述关节空间的人类运动意图和所述块模化机器人的动力学模型构建分散鲁棒控制器；所述分散鲁棒控制器包括：自适应补偿器和鲁棒控制器；

采用所述分散鲁棒控制器根据人类运动意图控制模块化机器人关节的运动。

优选地，所述模块化机器人的动力学模型为：