[发明专利]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

说明书

技术领域

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

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。 

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。 

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T₀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T₀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。 

另一方面，操作者基于T₀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。 

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。 

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。 

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。 

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

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。 

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： 

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。 

在第一方面的第一种可能的实现方式中， 

所述预测模型为：G(s)i=1T1is2+T2is2+1]]>

其中，表示关节i对应的预测模型的参数T₁，表示关节i对应的预测模型的参数T₂；