[发明专利]一种面向双臂机械手同步重复运动规划的终态网络优化方法

说明书

一种面向双臂机械手同步重复运动规划的终态网络优化方法，包括以下步骤：1)确定双臂机械手左右两个末端执行器期望目标轨迹r^*_L(t)和r^*_R(t)，双臂机械手左右关节角期望回拢的角度θ^*_L(0)和θ^*_R(0)；2)设计终态吸引优化指标，形成双臂机械手同步重复运动规划方案；3)构建有限值激活函数的终态网络模型，以终态网络求解时变矩阵方程；4)将求解得到的结果用于控制各关节电机，驱动机械臂执行任务。本发明提供一种精度高、有限时间收敛的双臂机械手可重复运动方法，当机械手左右各关节角初始位置任意给定时，保证双臂机械手仍然可以有效完成工作任务，而无需考虑初始各个关节角是否在期望的任务轨迹上。

技术领域

本发明涉及双臂多连杆机械手的同步重复运动规划及控制技术，具体地，涉及一种有限时间收敛性能指标、在机械手左右双臂各运动关节角初始位置偏移期望轨迹情形下的机械手逆运动学求解方法。

背景技术

机器人技术被广泛应用在各个领域，于生产、研究中发挥着巨大的作用。而机器人的操作手，即多连杆机械臂，可将末端执行器移动到空间的指定位置并完成相应的轨迹任务。根据自由度(Degrees-of-Freedom,DOF)的多少，机械臂可划分为冗余机械臂和非冗余机械臂。冗余机械臂拥有的自由度多于完成给定末端任务所需的DOF。较之非冗余机械臂，冗余机械臂更灵活且更具优势。双臂机械手由于其固有的优点成为了机器人领域中一个新的研究热点。相比于单臂的机械手，双臂机械手近似人的双臂，具有强大的协调能力，能够在复杂的工作任务和多变的工作环境中具有独特的优势。这也是其在实际工程应用中日益凸显出重要性的原因之一。

双臂机械手被广泛用于有限工作空间内的重复单调工作。通过已知末端执行器的位置和姿态，求解其对应的冗余机械臂各个关节角的可行路径，这是一个基本的逆运动学求解问题。但当冗余机器臂具有更多的自由度时，逆运动学问题往往存在多个解甚至无穷组解。为解决这类问题，通常应用伪逆方法来获得关节角位置的通解。考虑在m维空间中作业的具有n个自由度的左右双臂机械手，其末端轨迹与关节位移之间的映射关系(即正运动学问题)

r_L(t)＝f_L(θ_L(t))

r_R(t)＝f_R(θ_R(t))

其中，r_L(t)和r_R(t)分别表示机械臂左右臂末端执行器在工作空间中笛卡尔坐标系下的位移，θ_L(t)和θ_R(t)分别表示左右机械臂关节位移。末端笛卡尔空间与关节空间之间的微分运动关系为

其中，和是r_L(t)和r_R(t)的时间导数，和分别是关节速度向量，和是机械臂左右双臂分别对应的雅克比矩阵。

末端执行器在笛卡尔操作空间做重复运动时，闭合的末端执行器运动轨迹可能没有产生闭合的关节角轨迹，导致关节角偏差现象。这种非重复运动问题所带来的偏差可能会引起机械臂在重复作业中出现不可预料的情况。应用最为广泛的伪逆公式由于计算过程的复杂性、求解过程中的奇异点和机械手物理关节角极限等问题，通常无法应用于求解周期性的重复运动，使得双臂机械手的运动轨迹难以预测。在大多数情况下，基于二次型优化的运动解析方案通常可以克服伪逆控制法的缺点，实现重复运动。

最近，具有有限时间收敛性能的递归网络被用求解时变问题。相比于具有渐近收敛动态特性的递归神经网络，具有有限时间收敛特性的终态网络模型，不仅能够改进收敛速度，而且达到较高收敛精度。

发明内容