[发明专利]一种双机器人协同搬运的控制方法及装置

权利要求书

1.一种双机器人协同搬运的控制方法，其特征在于，所述方法应用于一双机器人协同系统，所述系统包括主从二机器人，所述主从二机器人均包含用以共同夹持待搬运工件的末端执行器，所述方法用于对所述末端执行器相对于所述工件的位置和作用力进行控制；所述方法包括：

主从机器人采用主从协同控制模式，主机器人按照预设工况轨迹独立运动，从机器人固定在所述主机器人的相对位置；

依据环境约束，获取主从机器人相对工件的期望位置和期望作用力；

采集主从机器人实时的位置和作用力，基于改进的PID算法，对位置和作用力进行修正，从而产生主从机器人实际输出的位置和作用力；

所述主机器人和所述从机器人采用不同的控制策略；所述主机器人采用位置控制策略，通过位置反馈信号，施加基于位置误差的比例微分控制律，输出作用力；所述从机器人采用阻尼控制策略，通过作用力反馈信号，施加基于作用力误差的比例微分控制律，输出末端执行器相对工件的速度修正量；

在所述主机器人的位置控制策略中，采用基于模糊自适应控制算法，依据位置误差及其变化率，对位置控制策略中比例系数与微分系数进行寻优；

主机器人的位置控制策略基于期望位置量x_d与实际位置量x₁的差值e_x；主机器人的位置控制表示为：f₁-f_d为实际作用力与期望作用力的差值，即控制器输出的修正量；

模糊控制器采用双输入双输出，输入语言量为位置误差e＝e_x和位置误差变化率输出控制量为比例与微分系数修正量和设定初始参数为与参数的输出规则设置为：

主机器人被控对象传递函数的具体求取方法为：对主机器人力平衡方程进行变式得拉氏变换得主机器人的传递函数为

从机器人的阻尼控制策略基于期望作用力f_d与实际作用力f_s的差值e_f，控制器输出速度修正量从机器人的阻尼控制表示为：

从机器人被控对象的控制方程为从机器人的平衡方程

在所述从机器人的阻尼控制策略中，采用优化细菌觅食算法对阻尼控制策略中的比例系数和微分系数进行趋化性、群聚、繁殖、消除与扩散四步骤的迭代操作，实现参数寻优；

细菌觅食算法的适应度函数基于作用力f_s响应曲线的时域性能指标；评定指标包括误差绝对值|e_f|＝|f_d-f_s|、上升时间t_r、超调量pos与振荡时间t_c；适应度函数具体设计为：适应度函数＝误差绝对值的加权积分+振荡时间的加权值；

细菌觅食算法的步长改进具体方法为:设细菌的初始步长为C(:,1)，运动步长每代缩进10％,最后一次迭代步长为前一代的25％，算法迭代次数设为m，算法规则表示为：

2.一种双机器人协同搬运的控制装置，其特征在于，包括轨迹控制模块、预期获取模块以及改进PID控制模块；

所述轨迹控制模块，用于控制主机器人按照预设工况轨迹独立运动，将从机器人固定在所述主机器人的相对位置；

预期获取模块，用于依据环境约束，获取主从机器人相对工件的期望位置和期望作用力；

改进PID控制模块，用于采集主从机器人实时的位置和作用力，基于改进的PID算法，对位置和作用力进行修正，从而产生主从机器人实际输出的位置和作用力；

所述改进PID控制模块，包括针对主机器人的位置控制器，以及针对从机器人的阻尼控制器；所述位置控制器通过位置反馈信号，施加基于位置误差的比例微分控制律，输出作用力修正量；所述阻尼控制器通过作用力反馈信号，施加基于作用力误差的比例微分控制律，输出末端执行器相对工件的速度修正量；

所述位置控制器包括基本位置控制器模块与模糊自适应控制算法模块，所述模糊自适应控制算法模块依据位置反馈误差量与误差变化率，对位置控制策略中比例系数与微分系数进行寻优，实时获得动作过程中的动态寻优参数集；

主机器人的位置控制策略基于期望位置量x_d与实际位置量x₁的差值e_x；主机器人的位置控制表示为：f₁-f_d为实际作用力与期望作用力的差值，即控制器输出的修正量；

模糊控制器采用双输入双输出，输入语言量为位置误差e＝e_x和位置误差变化率输出控制量为比例与微分系数修正量和设定初始参数为与参数的输出规则设置为：

主机器人被控对象传递函数的具体求取方法为：对主机器人力平衡方程进行变式得拉氏变换得主机器人的传递函数为

从机器人的阻尼控制策略基于期望作用力f_d与实际作用力f_s的差值e_f，控制器输出速度修正量从机器人的阻尼控制表示为：

从机器人被控对象的控制方程为从机器人的平衡方程

所述阻尼控制器包括基本阻尼控制器模块与优化细菌觅食算法模块，所述优化细菌觅食算法模块依据设计的适应度函数，对阻尼控制策略中的比例系数与微分系数进行趋化性、群聚、繁殖、消除与扩散四步骤的迭代操作，实现参数寻优；

细菌觅食算法的适应度函数基于作用力f_s响应曲线的时域性能指标；评定指标包括误差绝对值|e_f|＝|f_d-f_s|、上升时间t_r、超调量pos与振荡时间t_c；适应度函数具体设计为：适应度函数＝误差绝对值的加权积分+振荡时间的加权值；

细菌觅食算法的步长改进具体方法为:设细菌的初始步长为C(:,1)，运动步长每代缩进10％,最后一次迭代步长为前一代的25％，算法迭代次数设为m，算法规则表示为：