全向移动机械手对偶神经网络避障控制方法

本发明属于移动机器人。

背景技术：

1、随着人工智能技术的进步，智能机器人产业迎来了蓬勃发展。智能机器人是一个在感知、思维及效应方面全面模拟人的机器系统，它可以代替人类在各个领域大展身手。全向移动机械手在动态、未知的复杂环境中工作时，应该具有完全自主性，系统应具有感知、规划、动作和协调能力。因此，在全向移动机械手理论研究方面，需要解决的问题包括轨迹规划、避障控制和物理极限约束控制等。全向移动机械手的运动控制按照控制目标的不同可以分为点镇定、路径规划和轨迹跟踪这三种类型，三种控制类型不可避免的出现障碍物。因此，全向移动机械手的轨迹跟踪避障控制是近年来控制领域研究的热点和难点。

2、现阶段的移动机械手理论研究大部分基于普通轮式移动机械手，移动机械手的动力学建模比较繁琐，需要分析移动平台及机械手的动力学模型，两个模型难以整合在一个系统中，因此大部分研究者采用两种控制算法来分别控制两个子系统，难以实现移动平台与机械手的协同控制。移动平台和机械手整体运动学模型更容易完成协同控制任务。另外，相对比系统的动力学建模，运动学建模相对简单。目前，建立移动平台和机械手的整体运动学模型大部分基于非完整性约束建立移动平台导致移动机械手的可控自由度小于移动机械手的总体自由度。然而，基于完整性约束建立的全向移动机械手能够向各个方向移动，如发生侧向移动，并且全向移动机械手总自由度与可控自由度是相等的，因此全向移动机械手比固定机械手或普通轮式移动机械手更灵活。此外，现有基于符号函数的避障方案会导致全向移动机械手急停，损伤全向移动机械手，且无法避开静态或移动的点障碍物，使全向移动机械手无法准确完成避障和轨迹跟踪任务。然而，基于单位向量的避障方案可以使全向移动机械手平稳准确避开静态或移动的点障碍物，更贴合实际。

技术实现思路

1、本发明的目的是利用对偶神经网络实现全向移动机械手准确的轨迹跟踪避障控制方法。

2、本发明的步骤是：

3、s1、根据设计者需求设计全向移动机械臂的速度级期望运动轨迹：

4、

5、式中，为在x平面投影曲线；为在y平面投影曲线；

6、s2、关节和关节速度限制的全向移动机械手轨迹跟踪避障混合方案：

7、

8、式中，上标代表矩阵的转置运算；i是单位矩阵；

9、s＝[q；p]∈rm×2，且

10、

11、其中，r＝0.0325m，a＝0.3m，b＝0.1m；

12、

13、

14、其中，d是障碍物与全向移动机械手的距离，d1是内部安全阀值，d2是外部安全阀值；

15、且

16、

17、

18、s3、设计基于线性变分不等式的原始对偶神经网络：

19、

20、式中，δ为收敛系数；γω(·)为投影函数；

21、

22、本发明基于完整性约束建立全向移动机械手的整体运动学方程，将全向移动机械手的轨迹跟踪、避障、关节和关节速度约束转化为时变二次规划问题，提出了关节和关节速度限制的全向移动机械手轨迹跟踪避障混合方案。特点在于，第一：传统的全向移动机械手控制需要建立系统的运动学模型，并且需要分别控制移动平台与各关节机械手，然而在本发明中对全向移动平台与四自由度机械手分别进行运动学建模避免复杂的运动学建模，通过空间坐标变换把两者整合到一个系统中，实现全向移动机械手的协同控制。第二：本发明基于完整性约束建立了全向移动机械手运动学模型，与基于非完整性约束建立普通移动机械手不同，基于完整性约束建立的全向移动机械手能够朝各个方向移动，如发生侧向移动，并且全向移动机械手总自由度与可控自由度是相等的。而基于非完整性约束建立的普通移动机械手可控自由度小于移动机械手的总体自由度。通常全向移动机械手的自由度为3，包括横轴、纵轴与前后向。第三：本发明将全向移动机械手的轨迹跟踪、避障、关节和关节速度约束转化为时变二次规划问题，提出关节和关节速度限制的全向移动机械手轨迹跟踪避障混合方案，更能够与实际情况相符合。此外，全向移动机械手轨迹跟踪避障混合方案避开遇到静态或移动的点障碍物不会造成全向移动机械手的急停，保证了全向移动机械手准确平稳的完成静态或移动的点避障和轨迹跟踪任务。然后，利用对偶神经网络求解多子任务的时变二次规划问题，解决了静态或移动点障碍物存在环境下全向移动机械手平稳准确的跟踪期望的问题，通过仿真实验来验证该算法的有效性。

技术特征：

1.一种全向移动机械手对偶神经网络避障控制方法，其特征在于：其步骤是：

技术总结
一种全向移动机械手准确的轨迹跟踪避障控制方法，属于移动机器人技术领域。本发明的目的是利用对偶神经网络实现全向移动机械手准确的轨迹跟踪避障控制方法。本发明的步骤是：根据设计者需求设计全向移动机械臂的速度级期望运动轨迹，基于全向移动机械手的运动运动学模型，提出了关节和关节速度限制的全向移动机械手轨迹跟踪避障混合方案，设计基于线性变分不等式的原始对偶神经网络。本发明解决了静态或移动点障碍物存在环境下全向移动机械手平稳准确的跟踪期望的问题，通过仿真实验来验证该算法的有效性。

技术研发人员：唐世军,胡云峰,孙中波,费宇哲,肖兴田
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15