[发明专利]一种多自由度机器人系统的滑模轨迹跟踪控制方法

说明书

一种多自由度机器人系统的滑模轨迹跟踪控制方法，属于机器人系统的跟踪控制技术领域，解决了多自由度机器人系统面对模型不确定性和摩擦力存在稳定性差和鲁棒性低的问题。本发明根据多自由度机械臂在关节空间运动关系，建立多自由度机械臂的空间动力学模型；建立自适应径向基函数神经网络，对空间动力学模型中的不确定性和摩擦力进行估计；利用多自由度机械臂的空间动力学模型确定滑模控制变量，利用滑模控制变量设计固定时间非奇异终端滑模控制器；利用固定时间非奇异终端滑模控制器和估计的空间动力学模型中的不确定性和摩擦力对机械臂的运动轨迹进行控制，使多自由度机械臂的实时运动轨迹跟踪设定轨迹。本发明适用于机器人系统的跟踪。

技术领域

本发明属于机器人系统的跟踪控制技术领域。

背景技术

近年来，机器人在航空航天、外骨骼护理和水下工作等诸多领域得到广泛应用。这就要求机器人达到准确的跟踪性能。因此，获取机器人系统的准确信息至关重要，但由于系统的非线性和各种未知和复杂的环境，很难获得准确的模型和环境。

滑模控制因为对扰动的强鲁棒性在近些年得到了研究人员的广泛关注。但传统线性滑模控制无法确定系统在有限时间内实现收敛。应用较为广泛的终端滑模控制可以保证系统在有限时间内实现收敛，但是其收敛时间与系统初始状态有关，对于初始误差较大的系统其收敛时间相对较长。近年来，固定时间控制因其与初始条件无关的收敛时间而得到了一部分研究人员的关注。固定时间收敛的现象最先由Andrieu发现，其中开发了homogeneous method设计固定时间观测器。Polyakov针对不确定的线性对象设计了固定时间稳定控制器，实现了对匹配的不确定性和扰动的鲁棒性。过去几年固定时间终端滑模控制得到了一系列的研究成果。考虑到终端滑模控制存在奇异问题，研究人员提出了多种方法来解决终端滑模的奇异问题。在此基础上，研究人员设计了固定时间收敛的非奇异终端滑模控制算法，取得了一定的效果，但没有考虑模型不确定性问题。

如前所述，现有有限时间控制算法的收敛时间受系统初始条件的影响，现有的固定时间控制器大多没有考虑模型不确定性和系统中存在的粘性摩擦的影响。

发明内容

本发明的目的是为了解决多自由度机器人系统面对模型不确定性和摩擦力存在稳定性差和鲁棒性低的问题，提出了一种多自由度机器人系统的滑模轨迹跟踪控制方法。

本发明所述一种不确定机器人系统的滑模轨迹跟踪控制方法,包括:

步骤一、根据多自由度机械臂的关节空间运动关系，建立多自由度机械臂的空间动力学模型；

步骤二、建立自适应径向基函数神经网络，对步骤一所述的空间动力学模型中的不确定性和摩擦力进行估计；

利用多自由度机械臂的空间动力学模型确定滑模控制变量，利用滑模控制变量设计固定时间非奇异终端滑模控制器；

步骤三、利用固定时间非奇异终端滑模控制器和估计的空间动力学模型中的不确定性和摩擦力对机械臂的运动轨迹进行控制，使多自由度机械臂的实时运动轨迹跟踪设定轨迹。

进一步地，本发明中，步骤一中，建立多自由度机械臂的空间动力学模型的具体方法为：

多自由度机械臂的空间动力学模型为：

式中，q，分别表示关节角向量、关节速度向量以及关节速度向量，τ(t)为控制输入力矩，代表摩擦力矩，M(q)＝M₀(q)+ΔM(q)为对称正定惯量矩阵，C(·)为离心力-科里奥利力矩阵，M₀(q)为对称正定惯量矩阵的标称部分，ΔM(q)为对称正定惯量矩阵的未知部分，G(q)为重力矩阵。

定义x₁＝q，机械臂模型变换为：