[发明专利]基于对力与位置预测的多时延遥操作系统稳定性控制方法

摘要

本发明公开了一种基于对力与位置预测的多时延遥操作系统稳定性控制方法，通过估算从机器人所接触环境的环境刚度参数和环境阻尼度参数，从而预测出从机器人与环境的接触力，再利用扩展卡尔曼滤波算法预测从机器人位置，根据预测得到的接触力和位置，设计多时延遥操作系统对主机器人与从机器人的驱动控制律，最后利用主机器人与从机器人的驱动控制律分别控制主机器人与从机器人，从而实现多时延遥操作系统稳定性控制。

主权项

1.一种基于对力与位置预测的多时延遥操作系统稳定性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、估算从机器人所接触环境的环境刚度参数Kc和环境阻尼度参数Bc(1.1)、根据从机器人传感器实时采集的环境接触力Fe与从机器人位置xs，建立关系式：对(1)式两边同时取对数，得：其中，n为常数，其大小依赖于接触物质材料及其几何特性，取值介于1和2之间；(1.2)、利用指数加权递归最小二乘法估算环境刚度参数Kc和环境阻尼度参数Bc(1.2.1)、设置迭代次数k；(1.2.2)、对公式(2)进行参数化；令y_k＝ln(F_k)，那么(2)式参数化后表示为：(1.2.3)、结合公式(3)，利用指数加权递归最小二乘法对从机器人所接触的环境参数识别，具体为：在环境参数识别过程中，通过(4)式的迭代运算估算出第k迭代后从机器人所接触环境刚度参数和环境阻尼度参数为：并作为从机器人所接触环境刚度参数K_c和环境阻尼度参数B_c；(2)、预测从机器人与环境的接触力其中，x_m表示主机器人的位置，为x_m的一阶导数，表示主机器人移动速度；K_cx_mⁿ是非线性弹力，B_cx_mⁿ是非线性粘力；(3)、利用扩展卡尔曼滤波算法预测从机器人位置而估计值即为预测的从机器人位置其中，u_k表示第k个时刻扩展卡尔曼滤波算法的输入量输入量；A_k和H_k均为第k个时刻的雅克比矩阵，Q_k表示第k个时刻的过程激励噪声的协方差矩阵；R_k表示第k个时刻的测量噪声协方差矩阵；I表示单位矩阵；y(k)表示第k个时刻扩展卡尔曼滤波算法的观测量；f(·)和g(·)表示非线性函数；()^T表示转置；(4)、基于力与位置预测，设计多时延遥操作系统对主机器人与从机器人的驱动控制律主机器人的驱动控制律为：从机器人的驱动控制律为：其中，Fh表示操作者与主机器人的相互作用力，C1和C4表示位置通道的控制器，C2和C3表示力通道的控制器，C5和C6表示本地力反馈控制器，Cm和Cs表示本地位置反馈控制器；(5)、利用主机器人与从机器人的驱动控制律分别控制主机器人与从机器人，从而实现多时延遥操作系统稳定性控制。