[发明专利]一种基于模型预测的人机协同控制方法

说明书

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种基于模型预测的人机协同控制方法。

背景技术

在对机器人运动自主探索的过程中，避障是移动机器人必需的一项基本功能。传统的机器人控制技术集中于探索利用机器人自身传感器实施避障的方法，如利用红外传感器、超声波传感器、激光传感器等。尽管传感器技术与环境建模技术的发展为机器人自主避障、自主导航带来了巨大的改变，但复杂环境中单纯依靠传感器进行避障仍是不充分的，为此需要操作员帮助机器人实现避障。

在操作员通过遥控协助机器人行走、避障方面，已有的做法集中在现有的机器人自主避障控制器基础上结合操作员控制指令。即将原有的机器人控制器的控制输出与操作员的控制输出以某种方式相结合，得到新的控制器。

一种新的思路是直接利用操作员的控制指令设计机器人的避障控制器。美国的Magnus Egerstedt教授及其学生(Chipalkatty R，Egerstedt M.Human-in-the-loop：Terminal constraint receding horizon control with human inputs[C]//Robotics and Automation(ICRA)，2010IEEE International Conference on.IEEE，2010：2712-2717)提出了一种基于模型预测控制的人机协同控制器设计思路，其思路为：设被控机器人系统的模型为x_k+1＝Ax_k+Bu_k；根据控制员的当前输入v_k、过去输入，预测控制员的未来输入序列{v′_k+i}；求取控制序列U＝{u_k，u_k+1，…，u_k+N_k-1}，使得机器人在该控制输入下，能在N步后到达目标状态：Mx_k+N_k＝b，且该控制序列与预测的控制员输入序列最为相似，即其能最小化下式的代价函数：

每一时刻采用求得的控制序列中的第一项进行控制，控制量u_k具有形式：每一时刻的预测窗口N_k取为固定值或依预测精度进行动态调整，即预测操作员的控制输入越精确时，窗口越长。

但这一控制方法并不能有效地解决地面移动机器人的协同控制问题，其原因有以下几点：

1、地面移动机器人的控制模型最常见的为A＝I，B＝I的情形，采用零阶保持器预测方法，末态约束为点约束(即M＝I)时，求得的控制量具有以下形式：

该形式表明，无论操作员的控制量v_k为多少，控制器都将输出相同的控制量给被控机器人。显然，这与利用操作员控制量进行避障的思想是相违背的。

2、当不采用零阶保持器器时，而仍采用A＝I，B＝I的模型时，控制器的实际输出将可能出现与操作员控制“反向”的情况。

譬如当b＝[0，1]^T，x_k＝[0，0]^T，N＝2，v_k＝v′_k+0＝[1，1]^T，v′_k+1＝[2，2]^T时，代入解得此式表明，当操作员给出了右向45度的一个控制量时，实际给机器人的控制量却是向左转直行，这与利用操作员控制量进行避障的意图也是相违背的。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于模型预测的人机协同控制方法，该方法，该方法可以利用操作员的控制量协助机器人进行行驶，同时机器人又能自主驶向预定目标点、目标区域。

本发明的基于模型预测的人机协同控制方法，其包括以下步骤：

假设被控机器人的模型为：x_k+1＝Ax_k+Bu_k，目标位置满足：Mx_k＝b，x_k表示第k个时刻被控机器人的位置坐标，u_k表示第k个时刻被控机器人的控制量；A和B是由被控机器人实际物理模型决定的系统参数矩阵；M，b是目标位置满足的线性方程组的参数矩阵，由目标的实际物理位置决定；