一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法，包括：对于机械臂的各关节，建立预测模型及对应的离散模型；计算下行时延的估计值，并利用各关节的预测模型，计算各关节的运动状态的预测数据；根据所述运动状态的预测数据，和接收自位于远端的机械臂的实测数据，对所述机械臂各关节的预测模型对应的离散模型进行修正；并利用修正后的离散模型，得到当前时刻修正后的机械臂各关节运动状态的预测值。本发明实施例还公开一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测装置。采用本发明实施例，能够提高机械臂运动状态的精确度，解决在不确定时延条件系统的稳定性问题。
【专利说明】—种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及机器人领域，特别涉及一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法及装置。
【背景技术】
[0002]人类通过远程控制机械臂执行危险任务或恶劣环境下的任务是当前机器人控制发展的重要方向，远程操作与现场操作的一个重要区别就在于时间延迟问题。
[0003]按时延值的变化与否可将时延分为定时延和变时延。定时延一般为信息由于物理原因(如空间跨度、传输/处理介质、速度差)等不可抗因素在传输、处理过程中引起的时间延迟；变时延一般为由于传输、交互策略等因素引起的时间延迟。理论上变时延有优化的可能，在实际中对变时延的优化受到技术水平的限制。
[0004]一方面，在远程控制机械臂中，由于时延的存在，操作者对远端环境的感知是滞后于当前时刻Ttl的。在滞后的时间段内，远程工作环境可能已经发生了变化，而操作者仍然基于Ttl时刻的反馈信息做出决策，由此使得该决策可能有误，造成远程操作指令失效，严重的情况下甚至导致不可逆损失。
[0005]另一方面，操作者基于Ttl时刻的反馈信息发出的控制命令传送到远端的过程中，也可能出现延时，而此时机械臂和远端的环境状态也可能发生了新的变化。
[0006]由此可见，时延的存在不仅影响了操作者对远端环境的正确感知，还有可能导致闭环系统的不稳定，从而严重地降低了系统的操作性。
[0007]现有技术中，可以采用引入预测模型的方式来消除时延对机械臂控制的影响。其中，该预测模型用于对机械臂的运动状态进行预测。
[0008]但是，由于机械臂自身和外部环影响等因素的存在，现有的预测模型对机械臂的运动状态的预测总是会存在一定的偏差。对于无时延条件下，该偏差可以被忽略。但是，对于大时延条件下，该偏差会随着时间不断累积，对系统的稳定性造成严重影响。
[0009]因此，如何增强机械臂的运动状态预测模型的准确度，以解决时延造成的系统不稳定问题，是本领域技术人员急需解决的。
【发明内容】
[0010]本发明要解决的技术问题就是克服现有技术的缺陷，提出一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法及装置，以解决无时标情况下时延修正的问题。
[0011]第一方面，公开一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法，包括:
[0012]步骤1，对于机械臂的各关节，分别建立预测模型以及与各关节的预测模型对应的离散模型；
[0013]步骤2，计算机械臂控制回路的下行时延的估计值；其中，所述下行时延是指位于远端的机械臂的运动状态数据传递至控制端的过程中发生的时延；
[0014]步骤3，控制端向位于远端的机械臂发送控制指令，并接收所述机械臂返回的响应该控制指令的各关节的运动状态的实测数据；
[0015]步骤4，根据所述控制回路的下行时延的估计值，结合各关节的预测模型，计算得到该机械臂的各关节的运动状态的预测数据；
[0016]步骤5，根据所述机械臂各关节的运动状态的实测数据和预测数据，使用最小二乘法对所述机械臂各关节的预测模型对应的离散模型进行修正。
[0017]步骤6，利用所述修正后的离散模型，对机械臂各关节的运动状态进行预测，获取当前时刻修正后的机械臂各关节运动状态的预测值。
[0018]在第一方面的第一种可能的实现方式中，
[0019]所述预测模型为:
【权利要求】
1.一种不确定时延条件下机械臂运动状态的预测方法，其特征在于，所述方法包括: 步骤1，对于机械臂的各关节，分别建立预测模型以及与各关节的预测模型对应的离散模型； 步骤2，计算机械臂控制回路的下行时延的估计值；其中，所述下行时延是指位于远端的机械臂的运动状态数据传递至控制端的过程中发生的时延； 步骤3，控制端向位于远端的机械臂发送控制指令，并接收所述机械臂返回的响应该控制指令的各关节的运动状态的实测数据； 步骤4，根据所述控制回路的下行时延的估计值，结合各关节的预测模型，计算得到该机械臂的各关节的运动状态的预测数据； 步骤5，根据所述机械臂各关节的运动状态的实测数据和预测数据，使用最小二乘法对所述机械臂各关节的预测模型对应的离散模型进行修正。 步骤6，利用所述修正后的离散模型，对机械臂各关节的运动状态进行预测，获取当前时刻修正后的机械臂各关节运动状态的预测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述预测模型为:
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤5中，所述使用最小二乘法对所述机械臂各关节的预测模型对应的离散模型进行修正，包括:在无时延环境下，控制端对机械臂的运行状态进行修正测试，获取I；1和7?的变动范围； 利用所述K和C的变动范围，对' K和4的取值范围进行修正:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括:步骤20，在位于远端的机械臂位于静止状态下，控制端发送第一组控制指令序列至机械臂，该控制指令序列用于控制位于远端的机械臂运动； 步骤21，控制端预测所述机械臂的第一组理想运动状态，其中，所述第一组理想运动状态是指在控制器无时延环境下针对所述第一组控制指令序列预测得到的机械臂的运动状态； 步骤22，控制端实时获取所述机械臂的第一组实际运动状态； 步骤23，对所述机械臂的第一组理想运动状态和第一组实际运动状态进行波形匹配，获取控制回路第一组总时延；其中，所述控制回路第一组总时延为从所述控制端发送第一组控制指令序列至所述控制端检测到所述机械臂响应该第一组控制指令序列所经历的时间； 步骤24，在位于远端的机械臂响应完所述控制端的第一组控制指令序列并重新恢复静止状态下，控制端发出第二组控制指令序列至机械臂；其中，所述第二组控制指令序列与第一组控制指令序列相比，所述第二组控制指令序列的顺序执行时间为所述控制回路第一组总时延的2倍； 步骤25，当控制端的第二组指令序列发送完毕后，所述控制端向位于远端的机械臂发出停止指令；所述停止指令用于要求所述机械臂以当前状态停止动作； 步骤26，控制端再次预测所述机械臂的第二组理想运动状态，其中，该第二组理想运动状态是指控制器在无时延环境下针对所述第二组控制指令序列预测得到的机械臂的运动状态； 步骤27，控制端实时获取当前所述机械臂的第二组实际运动状态； 步骤28，再次对所述机械臂的第二组理想运动状态和第二组实际运动状态进行波形匹配，获取控制回路第二组总时延和停止时间差； 其中，所述控制回路第二组总时延为从所述控制端发送第二组控制指令序列至所述控制端检测到所述机械臂响应该第二组控制指令序列所经历的时间；所述停止时间差等于所述机械臂的理想停止时间和实际停止时间的差值； 步骤29，所述机械臂控制回路的下行时延估计值等于所述控制回路第二组总时延减去所述上行时延估计值的差值；所述上行时延估计值等于所述停止时间差。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括: 步骤41，利用所述机械臂各关节的预测模型计算在无时延环境下，该机械臂的各关节的运动状态理想值； 步骤42，结合所述下行时延的估计值，将所述各关节的运动状态理想值延迟该下行时延的估计值，得到在该下行时延环境下，该机械臂各关节的运动状态的预测数据。
6.一种不确定时延条件下的机械臂运动状态的预测装置，其特征在于，所述装置包括: 模型建立单元，用于对于机械臂的各关节，分别建立预测模型以及与各关节的预测模型对应的离散模型； 第一计算单元，用于计算机械臂控制回路的下行时延的估计值；其中，所述下行时延是指位于远端的机械臂的运动状态数据传递至控制端的过程中发生的时延； 接收发送单元，用于控制端向位于远端的机械臂发送控制指令，并接收所述机械臂返回的响应该控制指令的各关节的运动状态的实测数据； 第二计算单元，用于根据所述控制回路的下行时延的估计值，结合各关节的预测模型，计算得到该机械臂的各关节的运动状态的预测数据； 模型修正单元，用于根据所述机械臂各关节的运动状态的实测数据和预测数据，使用最小二乘法对所述机械臂各关节的预测模型对应的离散模型进行修正。 状态预测单元，用于利用所述修正后的离散模型，对机械臂各关节的运动状态进行预测，获取当前时刻修正后的机械臂各关节运动状态的预测值。
7.根据权利要求6所述的不确定时延条件下的机械臂运动状态的预测装置，其特征在于， 所述预测模型为:
8.根据权利要求6所述的不确定时延条件下的机械臂运动状态的预测装置，其特征在于，所述模型修正单元包括: 测试子单元，用于在无时延环境下，控制端对机械臂的运行状态进行修正测试，获取V和G的变动范围；修正子单元，用于利用所述f和？？的变动范围，对^4和4的取值范围进行修正:
9.根据权利要求6所述的不确定时延条件下的机械臂运动状态的预测装置，其特征在于，所述第一计算单元包括: 第一发送子单元，用于在位于远端的机械臂位于静止状态下，控制端发送第一组控制指令序列至机械臂，该控制指令序列用于控制位于远端的机械臂运动； 第一预测子单元，用于控制端预测所述机械臂的第一组理想运动状态，其中，所述第一组理想运动状态是指在控制器无时延环境下针对所述第一组控制指令序列预测得到的机械臂的运动状态； 第一获取子单元，用于控制端实时获取所述机械臂的第一组实际运动状态； 第一匹配子单元，用于对所述机械臂的第一组理想运动状态和第一组实际运动状态进行波形匹配，获取控制回路第一组总时延；其中，所述控制回路第一组总时延为从所述控制端发送第一组控制指令序列至所述控制端检测到所述机械臂响应该第一组控制指令序列所经历的时间； 第二发送子单元，用于在位于远端的机械臂响应完所述控制端的第一组控制指令序列并重新恢复静止状态下，控制端发出第二组控制指令序列至机械臂；其中，所述第二组控制指令序列与第一组控制指令序列相比，所述第二组控制指令序列的顺序执行时间为所述控制回路第一组总时延的2倍； 第三发送子单元，用于当控制端的第二组指令序列发送完毕后，所述控制端向位于远端的机械臂发出停止指令；所述停止指令用于要求所述机械臂以当前状态停止动作； 第二预测子单元，用于控制端再次预测所述机械臂的第二组理想运动状态，其中，该第二组理想运动状态是指控制器在无时延环境下针对所述第二组控制指令序列预测得到的机械臂的运动状态； 第二获取子单元，用于控制端实时获取当前所述机械臂的第二组实际运动状态； 第二匹配子单元，用于再次对所述机械臂的第二组理想运动状态和第二组实际运动状态进行波形匹配，获取控 制回路第二组总时延和停止时间差；其中，所述控制回路第二组总时延为从所述控制端发送第二组控制指令序列至所述控制端检测到所述机械臂响应该第二组控制指令序列所经历的时间；所述停止时间差等于所述机械臂的理想停止时间和实际停止时间的差值； 第一计算子单元，用于计算所述机械臂控制回路的下行时延估计值，所述下行时延估计值等于所述控制回路第二组总时延减去所述上行时延估计值的差值；所述上行时延估计值等于所述停止时间差。
10.根据权利要求6所述的不确定时延条件下的机械臂运动状态的预测装置，其特征在于，所述第二计算单元包括: 第二计算子单元，用于利用所述机械臂各关节的预测模型计算在无时延环境下，该机械臂的各关节的运动状态理想值； 延迟子单元，用于结合所述下行时延的估计值，将所述各关节的运动状态理想值延迟该下行时延的估计值，得到在该下行时延环境下，该机械臂各关节的运动状态的预测数据。
【文档编号】G05B13/04GK104020668SQ201410185263
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年5月5日 优先权日:2014年5月5日
【发明者】李文皓, 马欢, 张珩 申请人:中国科学院力学研究所