[发明专利]一种基于时延补偿的机器人遥操作预测控制方法

说明书

本发明涉及一种基于时延补偿的机器人遥操作预测控制方法，首先给出机器人的数学模型以及一些相关说明，然后再利用双重RBF神经网络，包括两个预测RBF神经网络和两个估计RBF神经网络，分别预测主从端的状态信息(本地端预测RBF神经网络用来预测从端机器人状态信息；远端预测RBF神经网络用来预测本地端机器人状态信息)和估计主从端建模时的不确定性(本地端估计RBF神经网络用来估计本地端机器人不确定性；远端预测RBF神经网络用来估计本地端机器人不确定性)。最后基于设计的预测控制方法设计了一个类PD控制器实现了主从端机器人的跟踪控制。

技术领域

本发明属于机器人控制技术研究领域，涉及一种基于时延补偿的机器人遥操作预测控制方法。

背景技术

机器人遥操作技术，是指操作人员在本地端通过操作本地端机器人实现对远端机器人高沉浸感、近实时同步操作的技术。它的这种远程操作特性使得它在生活中的各 个领域获得了广泛的应用，例如在航天器的在轨服务领域，机器遥操作技术可进行包 括失效卫星维护和救助、太空垃圾清理等任务。同时，机器人遥操作技术还常常用于 海洋开发领域、医疗领域、远程制造和核材料处理、核电站安全监控等人类不便或无 法亲身参与的领域。于是，机器人遥操作技术作为机器人应用领域的一种重要支撑技 术得到了极大地重视和研究。

机器人遥操作系统主要由五部分组成，包括操作者，本地端机器人(主端)，主从端通信链路，远端机器人(远端)和远端环境。机器人遥操作系统的运行机制可分为 如下几个阶段：第一阶段，操作者在本地端通过施加控制作用给本地端机器人，从而 使得本地端机器人按照期望的轨迹运动和动作。第二阶段，本地端机器人的动作信息 (包括位置、角度和速度等信息)，通过主从端上行通信链路传输至远端机器人，远端 机器人按照输入的运动和动作信息对目标执行期望的操作。第三阶段，机器人的动作 信息和远端环境信息(包括位置、角度、速度和环境外作用力等信息)，通过主从端下 行通信链路传输至本地端机器人。第四阶段，操作者根据传输回来的远端信息，与本 地端机器人信息作比较和判断，从而发出进一步的操作命令，最终使得远端机器人能 够跟随本地端机器人执行相应的操作。

然而，信号在主从端通信链路的传输过程中会产生传输时延。同时，信号的各个处理阶段也会产生较大的处理时延。从而导致信号不能实时的得到传输和利用，这就 导致了本地端机器人和远端机器人的操作和动作的不同步，大大降低了系统的操作性 能，甚至导致整个系统的不稳定。因此有必要设计先进的控制策略对时延进行补偿， 保证信号的实时传输。信号的能否实时传输和利用，直接影响着系统的操作性能、稳 定性和任务的成败，所以克服大时延对机器人遥操作系统的影响成为了机器人遥操作 技术的研究重点。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于时延补偿的机器人遥操作预测控制方法，通过预测控制策略实时的预测系统的状态，并利用该预测状态信息执行 相应的操作，达到时延补偿的目的，从而从根本上消除时延的影响。

技术方案

一种基于时延补偿的机器人遥操作预测控制方法，其特征在于：在本地机器人端添加一个RBF神经网络，在远端机器人侧添加一个RBF神经网络，步骤如下：

步骤1、建立本地端机器人和远端机器人的动力学模型：