[发明专利]一种用于空中接触式无损检测作业的机器人及控制方法有效

专利信息
申请号: 202111594747.0 申请日: 2021-12-24
公开(公告)号: CN113998100B 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 钟杭;曾俊豪;王耀南;张辉;毛建旭 申请(专利权)人: 湖南大学
主分类号: B64C27/08 分类号: B64C27/08;B64C39/02;B64D47/00
代理公司: 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 代理人: 谢新苗
地址: 410082 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 空中 接触 无损 检测 作业 机器人 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种用于空中接触式无损检测作业的机器人,包括多旋翼无人机(1),所述多旋翼无人机(1)设置有机载电脑(11),其特征在于,还包括:

测量机构,包括测量主机(6)、深度相机(10)、第一碳管(15)、第二碳管(16)和超声波测量探头(7),所述测量主机(6)固定设于多旋翼无人机(1)上,所述深度相机(10)固定设于第一碳管(15)上,所述第一碳管(15)开设有滑槽,所述滑槽内固定设有弹性部件(9),所述第二碳管(16)与第一碳管(15)活动套接,且第二碳管(16)通过弹性部件(9)与第一碳管(15)弹性连接,所述超声波测量探头(7)设于第二碳管(16)远离第一碳管(15)的一端端部;

驱动机构,包括第一驱动电机(4)、第二驱动电机(5)和第三驱动电机(3),所述第一驱动电机(4)固定设置在多旋翼无人机(1)上,所述第二驱动电机(5)通过连接件与第一驱动电机(4)转动连接,所述第一碳管(15)通过连接件转动设于第二驱动电机(5)上,所述第三驱动电机(3)固定设于第一碳管(15)上并与第二碳管(16)传动连接;

多旋翼无人机(1)飞到待检测物体表面附近时,通过深度相机(10)获取图像特征至机载电脑(11),由机载电脑(11)进行处理,以控制多旋翼无人机(1)向检测物体表面移动,使得超声波测量探头(7)接触到物体,机载电脑(11)控制接触力恒定,从而保持超声波测量探头(7)动态稳定;接触的过程中,超声波测量探头(7)时刻发送超声波进行探测,并将检测数据返回至测量主机(6),测量主机(6)进行数据处理。

2.如权利要求1所述的用于空中接触式无损检测作业的机器人,其特征在于,所述测量机构还包括第三碳管(17),所述第三碳管(17)固定套设于第二碳管(16)上,所述第三碳管(17)远离第二碳管(16)的一端端部套设有环形稳固器(8)和弹簧(20),所述超声波测量探头(7)位于环形稳固器(8)底座中部位置,所述环形稳固器(8)通过弹簧(20)与第三碳管(17)弹性连接。

3.如权利要求2所述的用于空中接触式无损检测作业的机器人,其特征在于,所述多旋翼无人机(1)还设置有凝胶分配器(19),所述凝胶分配器(19)通过输料管连接至探头(7)表面。

4.如权利要求3所述的用于空中接触式无损检测作业的机器人,其特征在于,所述第三驱动电机(3)上固定设置有舵盘(13),所述舵盘(13)上盘设有钢线,所述第三驱动电机(3)通过钢线与第二碳管(16)传动连接。

5.如权利要求4所述的一种用于空中接触式无损检测作业的机器人,其特征在于,所述弹性部件(9)的两端均设有销轴,所述弹性部件(9)通过销轴分别与第一碳管(15)和第二碳管(16)固定连接。

6.一种用于空中接触式无损检测作业的机器人的控制方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:

S1:建立无人机动力学模型、透视相机模型以及质量-弹簧-阻尼器模型;

所述步骤S1包括以下步骤:

S11:建立无人机动力学模型,模型描述为:

其中,表示无人机对应的位置和姿态信息,为的一阶微分,为的二阶微分,为对称正定惯性矩阵,矩阵表示离心力和哥氏力效应,为重力相关的向量,为()阶向量,表示对系统广义坐标变量的广义力/力矩,表示系统受到环境反作用的力/力矩;

S12:建立透视相机模型,模型描述为:

为相机坐标系中的一个图像坐标点, 是图像坐标点的横坐标,是图像坐标点的纵坐标,是图像坐标点的高度,为摄像头的焦距且,为图像坐标点到图像坐标系的映射;

S13、建立质量-弹簧-阻尼器模型,模型描述为:

为期望的惯性,为期望的阻尼, 为期望的刚度矩阵,为()阶向量,表示柔性机械手的位姿;为的一阶微分,表示对应的速度,为的二阶微分,表示对应的加速度,为机器人受到的外力即接触力;

S2:根据图像特征和期望的图像特征设计任务函数,所述任务函数表达为:

s为图像特征,为期望的图像特征,为交互矩阵,它将图像特征在相机中的变化与相机速度联系起来,为交互矩阵的广义逆矩阵;

S3:通过任务函数结合图像特征的变化轨迹与相机的运动速度设计无人机的视觉控制律;

所述步骤S3包括以下步骤:

S31:表达出图像特征的变化与相机的运动速度的微分关系:

(1)

是一个6维向量,表示相机的速度;包含瞬时角速度以及在相机坐标系中关于给定期望点的瞬时线速度,为交互矩阵,将图像特征在相机中的变化与相机速度联系起来,表示图像特征s在相机图像中的运动轨迹;

S32:对任务函数求时间导数,得到:

(2)

S33:结合式(1)和(2)得:

(3)

是一个6维方阵;

S34:依据式(1)和(3)设计视觉控制律:

(4)

为根据式(4)的视觉控制律得到的输出,为常数;

S4:将机械手受到接触力所产生的速度转换为图像空间中的速度;

所述步骤S4包括以下步骤:

S41:对质量-弹簧-阻尼器模型进行简化,只考虑阻尼矩阵,则:

为对应在图像3维位姿定义中的相关交互矩阵;

S42:将机械手因受到接触力产生的速度转换至图像空间中的速度,计算公式为:

表示机械手因受到接触力产生的速度转换至图像空间中的速度,为交互矩阵的逆矩阵,为阻尼矩阵的逆矩阵,为期望的恒定接触力;

S5:计算出保证接触力的恒定控制所需的机械手末端机构在相机坐标系的速度;

所述步骤S5包括以下步骤:

S51:表达出机器人末端机构在相机坐标系的速度:

(5)

为机器人末端机构在相机坐标系的速度;

S52:引入对角选择矩阵和对应的互补矩阵以保证正交性:

(6)

S53:根据式(5)和式(6)得到混合视觉/力控制的表达式:

当或时,输出,从而控制机器人和机械手移动,保证接触力的恒定控制。

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