一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法转让专利
申请号 : CN201810742347.1
文献号 : CN108555914B
文献日 : 2021-07-09
发明人 : 王刑波 , 葛胜 , 孟敏锐
申请人 : 南京邮电大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法,应用于机器人控制,其特征在于,所述方法包括步骤:
构建n节关节灵巧手手指的末端操作器和外界环境接触时的动力学关系式并输入理想力Fd至所述灵巧手,理想力Fd经过机器人雅克比矩阵,转换为对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差e(k);
基于PID控制器,加入DNN神经网络构建所述灵巧手手指末端操作器的力控制模型,并将e(k)作为所述力控制模型的输入,求出第一力矩τf;
由公式 计算灵巧手中关节变化导致的腱长度l变化与末端操作器中执行器T
的自身变化速率之和,并对公式 求积分得到公式x=Rq+△l,其中,△l表示所述灵巧手腱的弹性拉伸;
令灵巧手中所有腱的刚度为kt,根据腱张力f与弹性拉伸△l成比例,求得腱张力f表达T T
公式为f=kt△l,并结合公式x=Rq+△l求得腱张力与位置之间的表达公式f=kt(x‑Rq),并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τt=Rf,由第一力矩和第二力矩可得到机器人手指的输入力矩τ=τf+τt;
构建灵巧手动力学模型 将计算得到的τ传给灵巧手动力学模型 得到灵巧手的实际输出力Fe和关节角q,实现对灵巧手的力位混合控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法,其特征在于,所述公式 中, 是灵巧手指的关节角度矢量,角n×n
速度矢量以及角加速度矢量,M(q)∈R 为灵巧手正定惯量矩阵; 为离心力和n×1
科氏力矢量;τ∈R 为关节输入力或者力矩矢量。
3.根据权利要求1所述的一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法,其特征在于,所述力控制模型包括网络输入层、隐含层和网络输出层;其中,网络输入层的输入为e (k) 和 隐 含层的输入由公式表示,输出由公式 表示,式中, 表示隐含层的加权系数,f表示活化函数;网络输出层由公式表示,式中, 表示网络输出层的加权系数,g(x)表示线性函数;(其中e(k)和 分别表示由手指实际和期望接触力误差计算得到转矩误差及其变化率, 表示深度学习网络DNN在第k时刻的输入, 表示隐含层的第i个神经元节点的计算结果。 表示输出层的第l个神经元节点的计算结果)
4.根据权利要求3所述的一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法,其特征在于,所述方法还包括步骤,将所述网络输出层得到的结果与预设定的理想值进行比较并更新参数。
5.根据权利要求3所述的一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法,其特征在于,所述网络输出层中包含参数kp、ki和kd,其中,
说明书 :
一种基于腱驱动灵巧手的DNN神经网络自适应控制方法
技术领域
背景技术
变了现有工业机器人单一的作业模式,所以有着广阔的应用前景。
操纵器的精确跟踪控制。
果,但是这种结构对于复杂的函数则显得无能为力;而当灵巧手指在负载变化和扰动存在
时,其系统参数是时变的,即为时变、复杂的非线性系统;现有中通过设计出固定参数的线
性PID控制器往往难以得到最优的控制效果。
发明内容
线调节以达到最优控制的目的,具体技术方案如下:
阵,转换为对应关节的力矩与灵巧手实际输出的力矩之差e(k);
行器的自身变化速率之和,并对公式 求积分得到公式x=R q+△l,其中,△l表示
所述灵巧手的弹性拉伸;
表达公式为f=kt△l,并结合公式x=R q+△l求得腱张力与位置之间的表达公式f=kt(x‑
T
Rq),并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τt=Rf,由第一力矩和第二力矩可得到机
器人手指的输入力矩τ=τf+τt;
现对灵巧手的力位混合控制。
角度矢量,角速度矢量以及角加速度矢量,M(q)∈R 为灵巧手正定惯量矩阵;
n×1
为离心力和科氏力矢量;τ∈R 为关节输入力或者力矩矢量。
式 表示,输出由公式 表示,式中, 表示隐
含层的加权系数,f表示活化函数;网络输出层由公式
表示,式中, 表示网络输出层的加权系数,g(x)表示线性函数;
具有更强的适应性。
值。
附图说明
具体实施方式
操作器和外界环境接触时的动力学关系式 式中, 是
n×n
灵巧手指的关节角度矢量,角速度矢量以及角加速度矢量,M(q)∈R 为灵巧手正定惯量矩
n×1
阵; 为离心力和科氏力矢量;τ∈R 为关节输入力或者力矩矢量;并输入理想
力Fd至所述灵巧手,理想力Fd经过机器人雅克比矩阵,转换为对应关节的力矩与灵巧手实际
输出的力矩之差e(k);然后,基于PID控制器,加入DNN神经网络构建所述灵巧手手指末端操
作器的力控制模型,并将e(k)作为力控制模型的输入,求出第一力矩τf;接着根据公式
计算灵巧手中关节变化导致的腱长度l变化与末端操作器中执行器的自身变化
T
速率之和,并对公式 求积分得到公式x=Rq+△l,其中,△l表示灵巧手的弹性拉
伸;并令灵巧手中所有腱的刚度为kt,根据腱张力f与弹性拉伸△l成比例,求得腱张力f表
T
达公式为f=kt△l,并结合公式x=R q+△l求得腱张力与位置之间的表达公式f=kt(x‑
T
R q),并根据灵巧手的关节力矩阵R求得第二力矩τt=Rf;最后构建灵巧手动力学模型
将计算得到的τ传给灵巧手动力学模型
得到灵巧手的实际输出力Fe和关节角q,实现对灵巧手的力
位混合控制。
和t2的速度方向相反时,能实现基关节的弯曲、伸直;当t1和t2的绳端速度方向相反,且中
关节上t3和t4的绳端速度方向也相反时,可以同时实现手指的侧摆和弯曲。
T
机器人雅克比变换矩阵J ,转化为理想力矩τd,然后与手指动力学模型输出的实际力矩τe之
差,从而得到力矩之差e(k)=τd(k)‑τ(k),并作为力控制模型的输入,经过DNN网络预测训
练得到kp,ki,kd;最后通过PID控制器的调节,得到输出第一力矩
传给灵巧手动力学模型;位置控制的具体过程为:首先输入理想腱位置Xd,与实际腱位置Xf
T T
=Rq之差,式中,R代表腱空间转换矩阵,q代表关节位置;然后经过腱刚度系数kt相乘,得
到腱张力f;最后通过腱映射矩阵R转化为关节力矩τ,即第二力矩,和力控制模型的力矩之
和传给灵巧手动力学模型,实现对力和位置的混合控制。
式 表示,输出由公式 表示,式中, 表示
隐含层的加权系数,f表示活化函数;网络输出层由公式
表示,式中, 表示网络输出层的加权系数,g(x)表示线性函
数;并将网络输出层得到的结果与预设定的理想值进行比较并更新参数;优选的,在网络输
出层中包含参数kp、ki和kd,其中,
值。
体实施方式所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利
用本发明说明书及附图内容所做的等效结构,直接或间接运用在其他相关的技术领域,均
同理在本发明专利保护范围之内。