一种模块化多机器人协作控制方法与流程

1.本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种模块化多机器人协作控制方法。


背景技术：

2.让机器人解放人类的劳动力一直是工程师们的理想，也是最初研究机器人的初衷。经过几十年的发展，我们已经看到有一些机器人已经可以在一些场景中发挥作用，大大提高了工作效率。
3.在多台机器人协作与实际结合的领域，多组机器人的使用能够比单个或单组机器人更加有效地完成一些任务。与一个强大而昂贵的机器人相比，多个低成本机器人相互协作因为冗余而具有更强的容错性。此外，多机器人系统还有更广泛的任务领域、鲁棒性、内在的并行性等特点。一方面，由于任务的复杂性，在单组机器人难以完成任务时，可通过多组机器人之间的合作来完成；另一方面，通过多组机器人间的合作，可提高机器人系统在作业过程中的效率，进而当工作环境发生变化或机器人系统局部发生故障时，多组机器人系统仍可通过本身具有的合作关系完成预定的任务。但是，大多由于任务问题本身的复杂性不能实现对多机器人的有效控制，多机器人协作的效率有待提高。


技术实现要素：

4.本发明提供一种模块化多机器人协作控制方法，保证多机器人控制对工作任务的效率，保证对多机器人在工作过程中的有效控制。
5.一种模块化多机器人协作控制方法，包括：
6.步骤1：根据多机器人的特征和分布，对多机器人进行模块化控制，得到模块化控制系统；
7.步骤2：获取针对所述多机器人的工作任务，并根据多机器人的特征和分布，设定针对所述工作任务的多机器人工作流程；
8.步骤3：根据所述多机器人中每个机器人的单独特征，确定每个机器人针对所述工作流程的动作控制；
9.步骤4：基于所述动作控制，利用所述模块化控制系统确定对所述多机器人的参数控制。
10.优选的，所述步骤1中，根据多机器人的特征和分布，对多机器人进行模块化控制，得到模块化控制系统包括：
11.基于所述多机器人的特征和分布，建立所述多机器人的数据模块；
12.基于所述机器人中每个机器人的驱动特征，构建多机器人的驱动模块；
13.利用标准通信协议，设置通信模块，实现所述数据模块、驱动模块的相互通信；
14.所述数据模块、驱动模块、通信模块，共同组成所述模块化控制系统。
15.优选的，基于所述多机器人的特征和分布，建立所述多机器人的数据模块包括：
16.基于所述多机器人中每个机器人的外形特征，构建多机器人的外形数据子模块；
17.基于所述多机器人中每个机器人的位置分布，构建多机器人的分布数据子模块；
18.基于所述每个机器人的外形特征和位置分布，确定外形与位置之间的关联信息，得到关联子模块；
19.所述外形数据子模块、分布数据子模块和关联子模块，共同组成所述数据模块。
20.优选的，对多机器人进行模块化控制，还包括：
21.对所述多机器人的特征进行实时监测，判断所述多机器人的特征是否发生变化；
22.若是，则进行报警提醒；
23.否则，不进行报警提醒；
24.当所述模块化控制系统收到报警提醒后，获取所述多机器人的变化数据，并利用所述变化数据对所述数据模块、驱动模块中对应数据信息进行更新。
25.优选的，所述步骤2中，获取针对所述多机器人的工作任务，并根据多机器人的特征和分布，设定针对所述工作任务的多机器人工作流程，包括：
26.对所述工作任务进行分解，得到所述工作任务的任务步骤；
27.基于所述多机器人的特征和分布，确定所述多机器人的移动规则；
28.基于所述移动规则，确定所述多机器人在每个所述任务步骤下最优移动方案；
29.基于所述最优移动方案，得到所述多机器人的工作流程。
30.优选的，基于所述多机器人的特征和分布，确定所述多机器人的移动规则包括：
31.基于所述多机器人的分布，确定所述多机器人的移动轨迹范围；
32.基于所述多机器人的特征，确定所述多机器人中每个机器人在所述移动轨迹范围内的移动形态和移动速度范围；
33.对所述每个机器人移动形态进行重叠检测，并根据重叠检测结果，建立移动相关约束；
34.基于对所述移动相关约束，在所述移动速度范围内，对每个机器人移动速度进行速度模拟，根据速度模拟结果，建立速度相关约束；
35.基于所述移动相关约束、速度相关约束，得到移动规则。
36.优选的，基于所述移动规则，确定所述多机器人在每个所述任务步骤下最优移动方案包括：
37.获取每个所述任务步骤的工作区域，基于所述移动规则，确定在所述工作区域的目标机器人，并建立所述目标机器人在所述工作区域的移动轨迹；
38.基于所述任务步骤的工作内容，在所述工作区域建立工作轨迹；
39.从所述移动轨迹中确定所述目标机器人满足所述工作轨迹的目标轨迹，并建立目标机器人的轨迹标签；
40.基于所述轨迹标签，确定所述目标机器人满足任务步骤的第一移动方案集合，并确定所述第一移动方案集合的工作效率，且基于对所述任务步骤的预设效率阈值，从所述第一移动方案集合中选择满足所述第一预设效率阈值的方案，得到第二移动方案集合；
41.基于任务评价指标，对每个所述任务步骤进行评估，根据评估结果为每个任务步骤设置任务权重，并按照所述任务权重对所述任务步骤进行优先级排序，得到优先级顺序；
42.对相邻的两个任务步骤进行分析，确定所述两个任务步骤之间的关联度；
43.基于所述优先级顺序，确定对相邻的两个任务步骤的分析顺序；
44.根据所述关联度，按照所述分析顺序，对述两个任务步骤对应的第二移动方案集合进行分析，确定衔接效果最好的两个第二移动方案，作为所述两个任务步骤的第三移动方案；
45.将每个任务步骤对应的目第三移动方案进行组合，得到移动总方案；
46.判断按照所述移动总方案完成所述工作任务的工作总效率是否大于预设总效率；
47.若是，将所述移动总方案作为最优移动方案；
48.否则，提取出工作效率小于第二预设效率阈值的第三移动方案，并对所述第三移动方案的优先级顺序进行后移，得到最新优先级顺序，且根据最新优先级顺序确定最新移动总方案，直到所述最新移动总方案的工作总效率大于预设总效率。
49.优选的，基于任务评价指标，对每个所述任务步骤进行评估包括：
50.基于目标机器人的移动信息与控制信息的关系，对所述任务步骤的对应第二移动方案集合中所有第二移动方案进行复杂度分析，确定所述任务步骤的工作复杂度；
51.基于所述任务步骤在所述工作任务中的布局信息，确定所述任务步骤的工作重要度；
52.基于所述工作复杂度、工作重要度，以及对工作复杂度、工作重要度的预设权重，确定对所述任务步骤的评估值，作为对所述任务步骤的评估结果。
53.优选的，步骤3中，根据所述多机器人中每个机器人的单独特征，确定每个机器人针对所述工作流程的动作控制，包括：
54.基于每个机器人的关节外形特征、关节连接特征，确定所述每个机器人的关节运动特征，并基于所述关节运动特征，建立每个机器人的关节运动模型；
55.确定所述每个机器人在所述工作流程下的初始形态和目标形态，将所述初始形态和目标形态输入所述关节运动模型中，得到实现所述目标形态的机器人的动态关节运动集合；
56.确定所述动态关节运动集合中每一种动态关节运动中机器人每个关节的运动顺序和转动角度；
57.基于所述关节外形特征，确定在所述运动顺序下，对应机器人的灵活度；
58.基于所述关节连接特征，确定在所述转动角度下，每个关节的关节运动难度，并基于每个关节的关节运动难度，确定对应机器人的运动难度；
59.基于所述灵活度和运动难度，确定所述动态关节运动集合中每一种动态关节运动的实施难度，并选择所述实施难度小于预设难度的第一动态关节运动；
60.确定实现所述第一动态关节运动的机器人的电机参数，并确定在所述电机参数下，所述第一动态关节运动的完成速度；
61.选取所述完成速度最快的作为所述对应机器人的目标动作；
62.根据在所述工作流程下所述每个机器人的目标动作，建立动作序列；
63.基于所述动作序列，确定对每个机器人的动作控制。
64.优选的，步骤4中，基于所述动作控制，利用所述模块化控制系统确定对所述多机器人的参数控制包括：
65.基于所述动作控制，确定对所述模块化控制系统的驱动模块的电力参数；
66.对所述电力参数进行分析，确定在所述电力参数下的，以及在当前驱动参数下，所
述多机器人的性能指数；
67.判断所述指数是否大于预设性能指数；
68.若是，确定所述驱动模块的当前驱动参数为最佳驱动参数；
69.否则，基于所述电力参数，以及所述性能指数，对所述当前驱动参数进行调整，并在确定调整后的最新性能指数大于预设性能指数后，确定调整后的驱动参数为最佳驱动参数。
70.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
71.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
72.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
73.图1为本发明实施例中一种模块化多机器人协作控制方法的流程图；
74.图2为本发明实施例中建立模块化控制系统的流程图；
75.图3为本发明实施例中确定多机器人工作流程的流程图。
具体实施方式
76.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
77.实施例1
78.一种模块化多机器人协作控制方法，如图1所示，包括：
79.步骤1：根据多机器人的特征和分布，对多机器人进行模块化控制，得到模块化控制系统；
80.步骤2：获取针对所述多机器人的工作任务，并根据多机器人的特征和分布，设定针对所述工作任务的多机器人工作流程；
81.步骤3：根据所述多机器人中每个机器人的单独特征，确定每个机器人针对所述工作流程的动作控制；
82.步骤4：基于所述动作控制，利用所述模块化控制系统确定对所述多机器人的参数控制。
83.在该实施例中，所述多机器人的特征包括形状特征、用途特征等。
84.在该实施例中，所述模块化控制系统为实现对所述多机器人的整体控制的系统，可以从所述模块化控制系统中获取每个机器人的工作状态，和整体工作状态，实现对每个机器人的控制。
85.在该实施例中，所述工作任务例如可以是：货物的码垛、器件的加工等。
86.在该实施例中，所述工作流程包括每个机器人的工作顺序和工作大体动作、工作内容。
87.在该实施例中，所述动作控制为实现机器人的工作内容机器人的具体动作控制。
88.在该实施例中，所述参数控制为对所述多机器人的机动参数控制，保证对机器人的正常运行。
89.上述设计方案的有益效果是：通过根据多机器人的任务以及每个机器人的特征，确定合理的多机器人的工作流程和动作控制，保证多机器人控制对工作任务的效率，并且实现对每个机器人的精确控制，使得多机器人可以顺利完成所述工作任务，通过建立模块化控制系统，实现对多机器人的动作控制，保证多机器人在工作过程中的有效控制。
90.实施例2
91.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，如图2所示，所述步骤1中，根据多机器人的特征和分布，对多机器人进行模块化控制，得到模块化控制系统包括：
92.步骤1-1：基于所述多机器人的特征和分布，建立所述多机器人的数据模块；
93.步骤1-2：基于所述机器人中每个机器人的驱动特征，构建多机器人的驱动模块；
94.步骤1-3：利用标准通信协议，设置通信模块，实现所述数据模块、驱动模块的相互通信；
95.步骤1-4：所述数据模块、驱动模块、通信模块，共同组成所述模块化控制系统。
96.上述设计方案的有益效果是：通过根据多机器人的各种特征，建立多机器人的数据模块、驱动模块、驱动模块，得到模块化控制系统，通过对所述多机器人的模块化管理，解决了多机器人协作中机器人数量多、机器人工作复杂，而难以实现对多机器人的精确管理和控制的问题。
97.实施例3
98.基于实施例2的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，基于所述多机器人的特征和分布，建立所述多机器人的数据模块包括：
99.基于所述多机器人中每个机器人的外形特征，构建多机器人的外形数据子模块；
100.基于所述多机器人中每个机器人的位置分布，构建多机器人的分布数据子模块；
101.基于所述每个机器人的外形特征和位置分布，确定外形与位置之间的关联信息，得到关联子模块；
102.所述外形数据子模块、分布数据子模块和关联子模块，共同组成所述数据模块。
103.在该实施例中，所述关联子模块为同一个机器人的外形与位置建立关系，便于对机器人的全面了解。
104.上述设计方案的有益效果是：通过对所述多机器人中每个机器人的特征进行获取，并获取特征之间的关系，建立数据模块，保证了模块化控制系统中对每个机器人的详细记载，为后续对机器人的精确控制提供基础。
105.实施例4
106.基于实施例2的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，对多机器人进行模块化控制，还包括：
107.对所述多机器人的特征进行实时监测，判断所述多机器人的特征是否发生变化；
108.若是，则进行报警提醒；
109.否则，不进行报警提醒；
110.当所述模块化控制系统收到报警提醒后，获取所述多机器人的变化数据，并利用
所述变化数据对所述数据模块、驱动模块中对应数据信息进行更新。
111.上述设计方案的有益效果是：通过对所述多机器人的特征进行实时监测，在多机器人的特征发生变化后，进行报警提醒，保证了及时对所述数据模块、驱动模块中对应数据信息进行更新，保证了所述模块化控制系统中各个模块中数据的时效性和准确性。
112.实施例5
113.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，其特征在于，如图3所示，所述步骤2中，获取针对所述多机器人的工作任务，并根据多机器人的特征和分布，设定针对所述工作任务的多机器人工作流程，包括：
114.步骤2-1：对所述工作任务进行分解，得到所述工作任务的任务步骤；
115.步骤2-2：基于所述多机器人的特征和分布，确定所述多机器人的移动规则；
116.步骤2-3：基于所述移动规则，确定所述多机器人在每个所述任务步骤下最优移动信息；
117.步骤2-4：基于所述最优移动信息，得到所述多机器人的工作流程。
118.在该实施例中，所述工作任务例如为对货物进行码垛，对应的任务步骤为到达货物初始位置，抓取货物、将获取移动至目标位置，放置货物到目标点。
119.在该实施例中，所述移动规则为对所述多机器移动过程的约束，例如在多机器人共同工作时，检测到周围存在其他机器人时，当前机器人的移动速度不能超过预设速度值，或者当前机器人由于外形功能特征，只能在特定的区域进行工作，不能超出所述特定的区域等，所述移动规则确保所述多机器人的正常工作，不会出现冲突。
120.在该实施例中，所述最优移动信息为所述多机器人中每个机器人的移动情况。
121.上述设计方案的有益效果是：通过对工作任务进行分解，便于了对多机器人的移动信息确定，通过根据多机器人的特征和分布，确定所述多机器人的移动规则，确保所述多机器人的正常工作，不会出现冲突，通过在移动规则下，建立多机器人在每个所述任务步骤下最优移动信息，保证了多机器人的有序移动的同时，也保证完成所述工作任务的效率。
122.实施例6
123.基于实施例5的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，基于所述多机器人的特征和分布，确定所述多机器人的移动规则包括：
124.基于所述多机器人的分布，确定所述多机器人的移动轨迹范围；
125.基于所述多机器人的特征，确定所述多机器人中每个机器人在所述移动轨迹范围内的移动形态和移动速度范围；
126.对所述每个机器人移动形态进行重叠检测，并根据重叠检测结果，建立移动相关约束；
127.基于对所述移动相关约束，在所述移动速度范围内，对每个机器人移动速度进行速度模拟，根据速度模拟结果，建立速度相关约束；
128.基于所述移动相关约束、速度相关约束，得到移动规则。
129.上述设计方案的有益效果是：通过根据多机器人的特征和分布，，确定机器人在移动过程中的移动位置约束和速度约束，从而建立移动规则，使得后续完成工作任务时遵守所述移动规则，保证多机器人的有序运行，避免出现冲突。
130.实施例7
131.基于实施例5的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，基于所述移动规则，确定所述多机器人在每个所述任务步骤下最优移动方案包括：
132.获取每个所述任务步骤的工作区域，基于所述移动规则，确定在所述工作区域的目标机器人，并建立所述目标机器人在所述工作区域的移动轨迹；
133.基于所述任务步骤的工作内容，在所述工作区域建立工作轨迹；
134.从所述移动轨迹中确定所述目标机器人满足所述工作轨迹的目标轨迹，并建立目标机器人的轨迹标签；
135.基于所述轨迹标签，确定所述目标机器人满足任务步骤的第一移动方案集合，并确定所述第一移动方案集合的工作效率，且基于对所述任务步骤的预设效率阈值，从所述第一移动方案集合中选择满足所述第一预设效率阈值的方案，得到第二移动方案集合；
136.基于任务评价指标，对每个所述任务步骤进行评估，根据评估结果为每个任务步骤设置任务权重，并按照所述任务权重对所述任务步骤进行优先级排序，得到优先级顺序；
137.对相邻的两个任务步骤进行分析，确定所述两个任务步骤之间的关联度；
138.基于所述优先级顺序，确定对相邻的两个任务步骤的分析顺序；
139.根据所述关联度，按照所述分析顺序，对述两个任务步骤对应的第二移动方案集合进行分析，确定衔接效果最好的两个第二移动方案，作为所述两个任务步骤的第三移动方案；
140.将每个任务步骤对应的目第三移动方案进行组合，得到移动总方案；
141.判断按照所述移动总方案完成所述工作任务的工作总效率是否大于预设总效率；
142.若是，将所述移动总方案作为最优移动方案；
143.否则，提取出工作效率小于第二预设效率阈值的第三移动方案，并对所述第三移动方案的优先级顺序进行后移，得到最新优先级顺序，且根据最新优先级顺序确定最新移动总方案，直到所述最新移动总方案的工作总效率大于预设总效率。
144.在该实施例中，所述工作轨迹为实现所述工作内容必须经过的轨迹，所述移动轨迹为机器人在所述工作区域可移动的轨迹。
145.在该实施例中，所述轨迹标签用于确定目标轨迹中的每条轨迹与目标机器人之间的对应关系。
146.在该实施例中，所述第一移动方案集合、第二移动方案集合中每个工作步骤对应多个移动方案。
147.在该实施例中，所述任务评价指标例如包括任务复杂度、任务重要程度等。
148.在该实施例中，所述任务权重越大，对应的任务步骤的优先级顺序越靠前。
149.在该实施例中，所述分析顺序，有所述法分析顺序对应的两个任务步骤的的优先级顺序确定，设置分析顺序，可以将重要的任务步骤进行优先分析，优先确定移动方案，然后在基于确定的移动方案，去确定其他任务步骤的移动方案，使得其他任务步骤的移动方案适配所述优先确定的移动方案。
150.在该实施例中，两个相邻任务步骤所需要的机器人的重合度越高，关联度越大，此时，需要，对两个任务步骤对应的第二移动方案集合进行分析，选出两个任务步骤对应的第二移动方案集合进行分析的前后两个第二移动方案的衔接效果最好的两个第二移动方案，保证了相邻两个任务步骤之间衔接效果，避免在两个任务步骤交接时，造成时间的浪费，保
证工作效率。
151.在该实施例中，按照所述移动总方案完成所述工作任务的工作总效率是不大于预设总效率时，可能由于对任务步骤的分析顺序不合适，导致确定的移动总方案的总效率不高，此时，通过改变分析顺序，使最终得到的最新移动总方案的工作总效率大于预设总效率。
152.上述设计方案的有益效果是：通过根据移动规则，首先保证完成工作任务多机器人的有序运行，避免出现冲突，其次，通过对每个任务步骤、以及每两个相邻任务步骤之间关联度、每个任务步骤的任务权重，对移动方案进行分析，最终得到最优移动方案，根据工作任务实现对多机器人的有效控制，保证了多机器人协作的总体效率。
153.实施例8
154.基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，基于任务评价指标，对每个所述任务步骤进行评估包括：
155.基于目标机器人的移动信息与控制信息的关系，对所述任务步骤的对应第二移动方案集合中所有第二移动方案进行复杂度分析，确定所述任务步骤的工作复杂度；
156.基于所述任务步骤在所述工作任务中的布局信息，确定所述任务步骤的工作重要度；
157.基于所述工作复杂度、工作重要度，以及对工作复杂度、工作重要度的预设权重，确定对所述任务步骤的评估值，作为对所述任务步骤的评估结果。
158.在该实施例中，所述任务评价指标为工作复杂度、工作重要度。
159.上述设计方案的有益效果是：通过根据任务步骤的任务评价指标，确定所述任务步骤评估值，为合理确定对任务步骤的分析顺序提供数据基础。
160.实施例9
161.基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，步骤3中，根据所述多机器人中每个机器人的单独特征，确定每个机器人针对所述工作流程的动作控制，包括：
162.基于每个机器人的关节外形特征、关节连接特征，确定所述每个机器人的关节运动特征，并基于所述关节运动特征，建立每个机器人的关节运动模型；
163.确定所述每个机器人在所述工作流程下的初始形态和目标形态，将所述初始形态和目标形态输入所述关节运动模型中，得到实现所述目标形态的机器人的动态关节运动集合；
164.确定所述动态关节运动集合中每一种动态关节运动中机器人每个关节的运动顺序和转动角度；
165.基于所述关节外形特征，确定在所述运动顺序下，对应机器人的灵活度；
166.基于所述关节连接特征，确定在所述转动角度下，每个关节的关节运动难度，并基于每个关节的关节运动难度，确定对应机器人的运动难度；
167.基于所述灵活度和运动难度，确定所述动态关节运动集合中每一种动态关节运动的实施难度，并选择所述实施难度小于预设难度的第一动态关节运动；
168.确定实现所述第一动态关节运动的机器人的电机参数，并确定在所述电机参数下，所述第一动态关节运动的完成速度；
169.选取所述完成速度最快的作为所述对应机器人的目标动作；
170.根据在所述工作流程下所述每个机器人的目标动作，建立动作序列；
171.基于所述动作序列，确定对每个机器人的动作控制。
172.在该实施例中，所述电机参数为实现所述第一动态关节运动的机器人的电机参数。
173.在该实施例中，所述动作序列有所述每个机器人的目标动作按照工作流程组成。
174.上述设计方案的有益效果是：通过根据每个机器人的单独特征，确定每个机器人的具体的关节运动情况，并根据关节运动的实施难度和完成速度，确定最佳的关节运动，最终，得到动作控制，保证了多机器人关节工作的准确性和效率。
175.实施例10
176.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种模块化多机器人协作控制方法，步骤4中，基于所述动作控制，利用所述模块化控制系统确定对所述多机器人的参数控制包括：
177.基于所述动作控制，确定对所述模块化控制系统的驱动模块的电力参数；
178.对所述电力参数进行分析，确定在所述电力参数下的，以及在当前驱动参数下，所述多机器人的性能指数；
179.所述性能指数k的计算公式如下：
[0180][0181]
其中，α表示所述驱动模块的位置比例增益，β表示所述驱动模块的位置前馈增益，γ表示所述驱动模块的速度比例增益，p表示所述驱动模块驱动多机器人的有功功率，u表示所述驱动模块的工作电压，i表示所述驱动模块的工作电流；
[0182]
判断所述指数是否大于预设性能指数；
[0183]
若是，确定所述驱动模块的当前驱动参数为最佳驱动参数；
[0184]
否则，基于所述电力参数，以及所述性能指数，对所述当前驱动参数进行调整，并在确定调整后的最新性能指数大于预设性能指数后，确定调整后的驱动参数为最佳驱动参数；
[0185]
所述最佳驱动参数的调整方式如下：
[0186][0187][0188][0189]
其中，α0表示调整后的位置比例增益，β0表示调整后的位置前馈增益，表示调整后的速度比例增益，hg表示最佳负载比例，k0预设性能指数,n表示所述驱动模块的转速，ng表
示所述驱动模块在当前负载下的最佳转速；
[0190]
在该实施例中，所述电力参数包括电流、电压、功率等。
[0191]
在该实施例中，所述驱动参数包括速度比例增益、位置前馈增益等。
[0192]
在该实施例中，所述位置比例增益在相同频率指令脉冲条件下，位置滞后量越小；但数值太大可能会引起振荡或超调；参数数值由具体的负载情况设定。
[0193]
在该实施例中，所述位置前馈增益表示设定值越大时，表示在任何频率的指令脉冲下，位置滞后量越小；位置环的前馈增益大，驱动模块的高速响应特性提高，但会不稳定，容易产生振荡。
[0194]
在该实施例中，所述速度比例增益设置值越大，增益越高，刚度越大。参数数值根据具体的负载值情况确定。
[0195]
在该实施例中，所述负载越大，对应的负载比例越大。
[0196]
在该实施例中，对于公式例如可以是，p/ui＝0.7，则k＝0.77。
[0197]
在该实施例中，对于公式例如可以是hg＝0.6，k0＝0.8，α＝0.5，则α0＝0.6。
[0198]
在该实施例中，对于公式例如可以是β＝0.8，则β0＝0.9。
[0199]
在该实施例中，对于公式例如可以是γ＝0.6，则γ0＝0.8。
[0200]
上述设计方案的有益效果是：通过基于所述动作控制，确定对所述模块化控制系统的驱动模块的电力参数后，对机器人的性能指数进行计算，并根据性能指数的大小，调节驱动参数，得到最佳驱动参数，保证多机器人在协作完成工作任务中的稳定性和准确性。
[0201]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。