[发明专利]一种基于模型预测的人机协同控制方法

摘要

本发明提供一种基于模型预测的人机协同控制方法，属于机器人控制领域。其将机器人的预定目的地、预定轨线表示为系统状态的末端约束条件；在每一控制时刻预测人的控制输入；构建带有非对称度量性质的代价函数；通过投影算法求取既能满足末端约束又能最小化代价函数的控制序列；按模型预测控制方法，取所得第一项为当前时刻的控制量；通过令预测窗口逐渐缩小，配合代价函数的非对称度量性质，可以实现机器人的动态自治。本方法以保证机器人自身约束得以满足为基础，最大程度地遵从了人类的控制输入，以此实现避障，此方法也可用于解决传感器失灵或信息不足时的各类人机协同控制问题。

主权项

一种基于模型预测的人机协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：假设被控机器人的模型为：xk+1＝Axk+Buk，目标位置满足：Mxk＝b，xk表示第k个时刻被控机器人的位置坐标，uk表示第k个时刻被控机器人的控制量；A和B是由被控机器人实际物理模型决定的系统参数矩阵；M,b是目标位置满足的线性方程组的参数矩阵，由目标的实际物理位置决定；A＝I,B＝I且M＝I，I为单位矩阵；步骤1、按被控机器人的目标位置与初始位置的距离、接收操作员指令的频率、机器人的移动速度与任务需要设置被控机器人的模型预测窗口长度的最大值Nmax和最小值Nmin；步骤2，设0时刻的预测窗口长度为N0，则令N0＝Nmax；步骤3、将k时刻预测窗口长度Nk按下式进行缩短：Nk=Nk-1-1,Nk-1-1≥NminNmin,Nk-1-1<Nmin]]>步骤4，根据滤波与预测算法结合操作员的当前控制指令vk预测操作员的未来Nk个时刻的控制指令{v′k,v′k+1,…v′k+i…,v′k+(Nk‑1)}；i＝0,1,…,(Nk‑1),其中v′k＝vk；步骤5，结合所述未来Nk个时刻的控制指令{v′k,v′k+1,…v′k+i…,v′k+(Nk‑1)}利用下式计算当前时刻控制被控机器人实际运动的控制量uk：uk=vk+1λ0P0T(Σi=0Nk-1PiPiTλi)-1(b-MANkxk-Σi=0Nk-1Piv′k+i)---(1)]]>其中，λi为未来第i个时刻控制量的非对称权重，且满足：步骤6，采用uk对被控机器人进行控制。