本发明涉及机器人运动,具体涉及一种基于闭环控制的张拉整体机器人滚动运动方法、系统及设备。
背景技术:
1、在探索未知领域、应对紧急灾害以及执行高风险任务时,机器人技术以其独特的优势成为了人类不可或缺的帮手。其中,张拉整体机器人(tensegrity robots)作为一种新兴的机器人形态,凭借其独特的结构特性和卓越的性能指标,在行星探测、灾后应急救援、特殊环境探索等多个领域展现出了巨大的应用潜力。张拉整体机器人的设计理念源于一种古老的结构哲学——通过拉伸元件和压缩元件的巧妙组合,形成一种既稳定又灵活的整体结构。这种结构不仅具有极高的强度质量比,能够在极端环境下保持结构的稳定性和完整性,还因其独特的变形能力而能够适应复杂多变的地形和环境。
2、然而,正是这种结构的复杂性,给张拉整体机器人的滚动运动控制带来了前所未有的挑战。与传统的轮式、履带式或腿式机器人相比,张拉整体机器人的移动方式更为独特和复杂。它主要依靠绕其与地面接触的滚动轴进行滚动,这种滚动方式不仅要求机器人能够灵活调整自身形状以适应不同的滚动需求,还需要精确控制各部件的协同作用,以确保滚动过程的平稳性和效率。
3、目前,针对张拉整体机器人的滚动运动控制技术,研究界主要提出了两种策略:开环控制方法和智能控制方法。开环控制方法通常基于预设的算法或模型,通过改变张拉整体机器人的形状来移动其质心位置至滚动轴外侧,从而实现单步滚动运动。这种方法具有实现简单、计算量小的优点,但由于缺乏对外界环境的实时反馈和对结构动力学的深入考虑,其滚动效率和稳定性往往受到限制。在实际应用中,开环控制方法难以应对复杂多变的滚动环境,如不平坦的地形、变化的摩擦系数等,这些因素都可能导致滚动过程的不稳定甚至失败。
4、相比之下,智能控制方法则试图通过引入机器学习、神经网络等先进的人工智能技术来提高滚动运动的自适应性和鲁棒性。这些方法能够实时感知环境变化,并根据感知信息动态调整控制策略,从而在一定程度上克服了开环控制方法的局限性。然而,智能控制方法在实现上也面临着诸多困难。首先,张拉整体机器人的动力学模型复杂且高度非线性,难以建立精确的数学模型。其次,智能算法的训练和优化需要大量的实验数据和计算资源,这对于实际应用中的快速响应和实时控制构成了挑战。因此,智能控制方法虽然能够提高滚动运动的自适应性和鲁棒性,忽视了张拉整体机器人特有的运动分析问题,但并未从根本上解决张拉整体结构在滚动过程中的形变问题,这依然限制了其滚动效率和运动性能的提升。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的控制方法忽视了张拉整体机器人特有的运动分析问题,使其充分利用张拉整体结构的运动变形能力,导致其滚动过程中张拉整体机器人的结构形变较大,运动性能受限,滚动效率不高,且无法对机器人的滚动速度进行精确控制的问题。本发明提供了一种基于闭环控制的张拉整体机器人滚动运动方法,基于接触碰撞条件下的张拉整体机器人动力学模型,充分考虑了机器人动力学、接触碰撞动力学的影响,实现了运动状态可控、鲁棒性强、高效连续的张拉整体机器人滚动运动,解决其滚动过程中张拉整体机器人的结构形变较大,运动性能受限,滚动效率不高的情况,实现对张拉机器人的滚动速度进行精确控制。
2、为了实现上述目的,本发明提供了如下的技术方案。
3、第一方面,本发明提供一种基于闭环控制的张拉整体机器人滚动运动方法,包括:
4、根据张拉整体机器人滚动的目标点位置,基于最小方向原则选取滚动轴和驱动点;
5、根据滚动轴和驱动点,规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹,基于规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹计算质心运动期望轨迹;
6、利用考虑接触碰撞条件的张拉整体机器人动力学模型,跟踪张拉整体机器人的质心运动期望轨迹,得到质心运动期望指令;根据质心运动期望指令控制张拉整体机器人以期望的滚动半径和滚动角实现期望的滚动运动;
7、当期望的滚动运动中的张拉整体机器人滚动进入下落阶段,则基于部分反馈线性化控制方法设计张拉整体机器人滚动下落阶段闭环控制律,控制张拉整体机器人落地;
8、判断张拉整体机器人落地时是否到达设定的目标点,若到达则判定张拉整体机器人已经成功完成连续滚动任务。
9、作为本发明的进一步改进,所述根据张拉整体机器人滚动的目标点位置,基于最小方向原则选取滚动轴和驱动点,包括:
10、根据张拉整体机器人滚动的目标点位置,基于最小方向原则,计算张拉整体机器人滚动方向与期望方向之间的夹角,选择最小夹角对应的机器人完成单步滚动过程所绕的触地三角形的底边,作为张拉整体机器人在单步滚动中的滚动轴;
11、张拉整体机器人在单步滚动中的滚动轴对侧的节点则被选定为驱动点。
12、作为本发明的进一步改进,所述根据滚动轴和驱动点,规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹,基于规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹计算质心运动期望轨迹,包括:
13、根据滚动轴和驱动点,规划张拉整体机器人滚动初始阶段的滚动角运动轨迹和滚动半径轨迹;
14、将张拉整体机器人滚动初始阶段的滚动角运动轨迹和滚动半径轨迹,转化为机器人质心期望运动轨迹;
15、其中,为k时刻机器人质心滚转角位移;为k时刻的机器人滚动半径;为;为。
16、作为本发明的进一步改进,利用考虑接触碰撞条件的张拉整体机器人动力学模型,跟踪张拉整体机器人的质心运动期望轨迹,得到质心运动期望指令;根据质心运动期望指令控制张拉整体机器人以期望的滚动半径和滚动角实现期望的滚动运动,包括:
17、利用考虑接触碰撞条件的张拉整体机器人动力学模型,并基于神经网络自适应滑模闭环控制方法设计张拉整体机器人滚动初始阶段的质心轨迹跟踪控制律,跟踪张拉整体机器人的质心运动期望轨迹,得到的质心运动期望指令;
18、根据质心运动期望指令控制张拉整体机器人以期望的滚动半径和滚动角实现期望的滚动运动。
19、作为本发明的进一步改进,所述基于神经网络自适应滑模闭环控制方法设计张拉整体机器人滚动初始阶段的质心轨迹跟踪控制律,包括:
20、
21、式中,为控制输入;为索构件预应力平衡拉力,满足预应力平衡条件;表示质心运动期望轨迹;,为控制律参数矩阵;为的估计值。
22、作为本发明的进一步改进,所述当期望的滚动运动中的张拉整体机器人滚动进入下落阶段,则基于部分反馈线性化控制方法设计张拉整体机器人滚动下落阶段闭环控制律,控制张拉整体机器人落地,包括:
23、当期望的滚动运动中的张拉整体机器人滚动进入下落阶段,则基于部分反馈线性化控制方法设计张拉整体机器人滚动下落阶段闭环控制律,包括张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律及张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律;
24、张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律用于控制滚动下落阶段张拉整体机器人落地减震控制;
25、张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律用于控制滚动下落阶段张拉整体机器人构型恢复稳定控制。
26、作为本发明的进一步改进,所述张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律,包括:
27、
28、其中,表示机器人落地接触点的期望垂向位移,为正定矩阵表示期望阻尼矩阵,为正定矩阵表示期望刚度矩阵;
29、所述张拉整体机器人滚动下落阶段落地减震控制的闭环控制律,包括:
30、
31、其中,表示索构件期望长度,为正定矩阵表示期望阻尼矩阵,为正定矩阵表示期望刚度矩阵。
32、作为本发明的进一步改进,所述判断张拉整体机器人落地时是否到达设定的目标点,包括:
33、判断张拉整体机器人落地时是否存在3个节点同时与地面保持接触;
34、若不存在3个节点同时与地面保持接触,则继续执行;
35、若存在3个节点同时与地面保持接触,则判断目标点位置是否在底面3个节点形成三角形之内;
36、若目标点位置在三角形之内,则判定张拉整体机器人成功完成一次滚动运动;
37、若目标点位置不在三角形之内,则根据张拉整体机器人滚动的目标点位置,基于最小方向原则,重新选取滚动轴和驱动点,继续执行滚动运动。
38、第二方面,本发明提供一种基于闭环控制的张拉整体机器人滚动运动系统,包括:
39、选取滚动轴及驱动点模块:用于根据张拉整体机器人滚动的目标点位置,基于最小方向原则选取滚动轴和驱动点;
40、获取质心运动期望轨迹模块:用于根据滚动轴和驱动点,规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹,基于规划张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹计算质心运动期望轨迹;
41、期望的滚动运动模块:用于利用考虑接触碰撞条件的张拉整体机器人动力学模型,跟踪张拉整体机器人的质心运动期望轨迹,得到质心运动期望指令;根据质心运动期望指令控制张拉整体机器人以期望的滚动半径和滚动角实现期望的滚动运动;
42、机器人落地模块:用于当期望的滚动运动中的张拉整体机器人滚动进入下落阶段,则基于部分反馈线性化控制方法设计张拉整体机器人滚动下落阶段闭环控制律,控制张拉整体机器人落地;
43、判断滚动结束完成模块:用于判断张拉整体机器人落地时是否到达设定的目标点,若到达则判定张拉整体机器人已经成功完成连续滚动任务。
44、第三方面,本发明提供一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种基于闭环控制的张拉整体机器人滚动运动方法的步骤。
45、第四方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种基于深度学习的光纤线包缺陷检测及类型识别方法的步骤。
46、第五方面,本发明提供一种计算机程序产品,包括计算机指令,该计算机指令被处理器执行时实现所述一种基于深度学习的光纤线包缺陷检测及类型识别方法的步骤。
47、与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
48、本发明的核心在于通过引入闭环控制系统,针对张拉整体机器人特有的运动分析问题,实现了对其滚动过程的精细化管理与优化。传统控制方法往往忽视了张拉整体结构独特的运动变形能力,导致机器人在滚动过程中结构形变较大,不仅限制了其运动性能,还降低了滚动效率,且难以实现滚动速度的精确控制。而本发明则巧妙地利用了张拉整体结构的特性,通过基于最小方向原则选取滚动轴和驱动点,确保了滚动路径的最优化选择,有效减少了不必要的结构形变,提升了运动效率。在此基础上,本发明进一步规划了张拉整体机器人的滚动角和滚动半径的运动轨迹,并基于这一规划计算出了质心运动的期望轨迹。这一步骤不仅为后续的精确控制提供了理论基础,还确保了机器人在滚动过程中能够保持稳定的姿态,避免了因结构形变导致的运动失稳。尤为重要的是,本发明引入了考虑接触碰撞条件的张拉整体机器人动力学模型。这一模型充分考虑了机器人在滚动过程中与地面或其他障碍物的接触碰撞,对动力学参数进行了更为精确的模拟与计算。通过这一模型,本发明能够实时跟踪并调整机器人的质心运动轨迹,确保其在滚动过程中始终沿着期望的轨迹行进。这种基于动力学模型的跟踪控制方法,不仅提高了控制的准确性,还显著增强了机器人的鲁棒性,使其能够在复杂多变的环境中保持稳定的滚动状态。在滚动过程的下落阶段,本发明采用了部分反馈线性化控制方法设计闭环控制律。这一方法通过对机器人落地过程中的动力学特性进行实时监测与分析,实现了对落地速度、角度等关键参数的精确控制。这不仅确保了机器人能够以平稳的姿态落地,还进一步提高了其滚动运动的连续性和稳定性。此外,通过判断机器人落地时是否到达设定的目标点,本发明还能够对滚动任务的成功与否进行准确评估,为后续的滚动路径规划和控制策略调整提供了有力的数据支持。因此,本发明通过引入闭环控制系统、优化滚动路径选择、引入考虑接触碰撞条件的动力学模型以及采用部分反馈线性化控制方法,实现了对张拉整体机器人滚动运动的全面优化与精确控制。这一方法不仅显著减少了机器人在滚动过程中的结构形变,提高了运动性能和滚动效率,还实现了对滚动速度的精确控制。