双臂单腿弹跳机器人控制系统研究

双臂单腿弹跳机器人 控制系统研究 Control System Research of An One-Leg Hopping Robot with Two Actuated Arms 答辩人: 梁 聪 慧 导 师: 陆 震 教授 自动化科学与电气工程学院机电系 2007年12月20日 1. 课题研究现状与研究内容 2.控制系统的建模及控制算法研究 目 录 4.控制算法仿真，系统需求性 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 5.控制系统的 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 与实现 6.控制系统的实验研究 3.机器人的鲁棒控制算法研究 单腿跳跃机器人： 单腿跳跃机器人是模拟袋鼠、麻雀等生物运动方式的一类仿 生机器人。相比于轮式、履带式、爬行或步行机器人，单腿跳 跃机器人具有更强的越障能力和机动性以及更高的运动效率和 速度。在诸如勘探、搜救以及行星探测等太空探索领域具有重 要的应用价值 。 1.国内外研究现状及研究内容 有助于深入理解步行机器人的动态平衡和稳定原理，为步 行机器人的动态步行、跑步和跳跃控制奠定基础。 同时由于单腿跳跃机器人为一个静态不稳定，变约束的多 体动力学系统，具有较强的动力学耦合效应以及非线性特 性，是验证先进控制算法的一个很好的平台。 国内外研究现状: 开创者：MIT Leg laboratory 的 Marc Raibert 教授 80年代 研制了2D，3D，双足，四足机器人（Boston Dynamic） 此后出现了各种形式的单腿跳跃机器人： Mcgeer Univ. Matin Buehler ：ARL Monopod 电机驱动 Carnegie Melon Ben Brown ：Bow— Leg 高效自治 UC berkly Matthew D.Berkemeire ：Acrobot 杂技机器人 ATR JAPAN S.H.Hyon ：Kenken 仿生腿 2D Hopper MIT Leg Lab USA 结构： 机器人的腿内装有气动的弹簧及驱动器,身体和腿之间的夹角通过 比例伺服阀控制的气缸进行调节。身体和腿之间的夹角、腿与地面的夹角 以及腿的长度通过电位计进行测量，机器人脚底的压力开关用来判断与地 面接触的状态，机器人的姿态则通过光纤陀螺进行测量 。 控制： 通过“三步控制法”利用PD控制器分别对机器人跳跃高度、前向 速度和姿态进行解耦控制。基于“电动磁带模型”(Motor Tape Model)的控 制算法即事先将机器人的控制信号存储起来，通过传感器检测得到机器人 实际的状态，再通过查 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 的方法将控制信号输出给驱动器。 结构：由机器人（ARL MonopodⅡ） 虚拟运动控制系统（Virtual Motion System）网络通讯(Tcplink)和计算机控 制软件(Unix Workstation)组成 控制： 机器人上包括一个由两个微处理器构成的控 制单元、传感器、执行器和能源部分。类似于传送带 的踏车系统虚拟机器人的前后向跳跃中接触的地面。 当代码在计算机里面开发后以后，通过网络将代码下 载到机器人上的控制器中，通过控制机器人和传送 带，实现机器人的原地和前后向跳跃的速度和距离的 控制，机器人的姿态数据通过机器人各个关节的关电 码盘采集后通过网络发送给Unix工作站。 ARL MonopodⅡ MCgeer Univ. 控制器由两个具有并行浮点计算功能的INMOS微处理器构成，其中控 制指令的计算、数据转换、滤波处理在其中的一个高端处理器IMST800D 上进行，低端处理器IMST225则负责I/O功能，包括传感器信号获取、控制 命令的发送、时钟管理等功能。 ARL MonopodⅡ 控制系统工作流程图 运行三个C语言写的程序：Master.c在高端处理器上运行；Mult.c和Gintf.c 在低端处理器上运行，分别执行操作硬件和两处理器的同步通讯功能。 Bow Leg CMU RI USA 结构：通过绳索张紧的轻质弓形腿，在机器人的腾空阶段通过电机拉动 绳索存储能量，在落地的瞬间通过触发释放储存在腿部的弹性势能，实 现机器人跳跃 。 控制： Bow Leg的控制系统包括一台133MHZ的Pentium PC 作为主控 计算机，通过一个两通道的积分式译码卡和一个多通道、多函数功能的 I/O板卡与机器人相连接。通过基座两个512线的光电编码器，测量机器人 XY轴向的位置，机器人与支撑杆连接处的电位计记录机器人的身体姿态 角。 zx stance phase flight phase 弹性负载倒立摆模型(SLIP) （1） 回避了多自由度机器人系统运动的动力学耦合效应，降低了机器人 运动的能力和动作的灵巧性，离仿生机器人还有一定的距离。 （3）机器人的控制采用简单的PD控制方法或者离线的控制量查表方法， 由于没有考虑运动学的耦合和非线性时变等特性。在多状态运动和高速运 动的情况下性能会变得很差， （2）机器人的运动的产生和控制需要有功率密度很高的驱动器作保证，一 般采用液压和气动的方式，限制了机器人的运动范围，大大降低了机器人 的运动效率。 论文研究的背景： 双臂单腿弹跳机器人 由何广平、陆震等人提出。 2005－2011 （1）脱离了SLIP模型，利用机器人各个构件之间动力学耦合效应，通过摆 臂模仿动物头颈、尾巴对身体运动的平衡作用，具有更高的运动灵巧性。 （3）通过电机控制，具有欠驱动的弹簧腿结构，通过控制注入弹簧的能量 实现跳跃高度的控制和跳跃间能量的循环利用，高效率、大范围运动力。 （2）将 SLIP模型单点支撑的动态站立平衡，扩展为多平衡姿态的平衡形流 形，使其具有较多的动态稳定平衡点，扩展了运动形式和运动能力。 论文研究的内容： （1）对单腿弹跳机器人及其控制系统进行数学建模，研究机 器人的控制算法以及如何提高控制算法的实时性和鲁棒性。 主要内容：单腿弹跳机器人控制系统的研究 （4）对控制系统进行相关的性能测试，对机器人进行运动控 制以及站立平衡控制的实验研究，分析实验结果。 （3）选择合适的元器件和电路，进行控制系统的软硬件结构 体系的设计，研究控制算法在微控制器的实现。 （2）对机器人控制算法的进行仿真研究，根据仿真结果进行 控制系统的需求性分析，研究其中涉及到的关键技术。 论文研究的意义： （1）本文的研究工作搭建了一个验证单腿跳跃机器人、欠 驱动仿生机器人的相关先进控制算法的实验研究平台。 （3）有利于更深刻的了解单腿弹跳机器人的运动和站立平衡 的基本原理，能够对后续单腿弹跳机器人系统的机械结构的 设计和优化起指导作用。 （2）有利于理解和分析如何对单腿跳跃机器人进行运动控制 和动作规划，为单腿跳跃机器人的后续的起跳、原地跳跃和 前后向跳跃运动奠定坚实的基础。 论文研究的思路： 数学建模 仿真分析 需求性分析 系统设计实现 关键技术研究 性能指标测试 控制实验研究 机械结构改进 2.控制系统的建模及控制算法研究 o 2l 2 1l  r r 2 1 2m 2m 1m z x F F( , )x z 要求：高性能的运动控制系统是对机器人进行控制基础；传感器对姿态 信号进行准确的采集；作为执行元件的两个电机驱动的摆臂能够准确、快 速的跟踪运动规划出来的控制指令信号；算法实时性、鲁棒性能好。 特点：单腿弹跳机器人利用两个摆臂的主动驱动，通过动力学耦合效应 来实现对腿部姿态合弹簧振形的控制，实行机器人的动态站立平衡和跳 跃，为一个非完整约束的欠驱动系统，具有高度非线性、强耦合、静态不 稳定等特点。对它的控制存在一定的挑战性，对控制系统有特殊的要求。 三个部分：一是直流电机和减速器的模型；二是摆臂的动力学模型； 三是钢丝传动带来的非线性以及各个关节之间的摩擦力模型。 摆臂控制系统建模： 建立弹跳机器人的电驱动摆臂的数学模型为 ： 1 2 S e 2 1 m S f mJθ= - glcosθ- m glcosθ+τ+ d + F 2 dθL + RI + K nθ= U dt 4J = m l 3 τ= K nI F = Bθ+ AS (θ)     其中m1为直流电机的质量，m2为摆臂的质量 ,l为摆臂的长度。J 为 摆臂的转动惯量, U为电机输入控制电压。n为减速器的输出加速比，R 为电机电枢电阻，I为电枢电流，B为折合得到的系统沾滞摩擦系数，Sf 为辨识得到的非线性摩擦力。 摆臂控制算法： PID 控制算法 p I D de(t)u(t) = K e(t) + K e(t)dt + K dt P I D Δu(k) = u(k) - u(k - 1) = K (e(k) - e(k - 1)) + K e(k) + K (e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)) 在实际工程应用中对机械臂的控制。通常采用的最多的是PID 控制算法 数字控制系统用的增量式的PID 控制器 ： 具有简单易用的特点，但是由于电驱动摆臂为一非线性控制系统，PID 控制器难以实现摆臂大范围内的轨迹精确，快速的跟踪，同时控制参数 的整定是难点。 计算力矩法 1 2 f m mR ΔU = ( glcosθ+m glcosθ+AS (θ)-d) K nI 2 0U = U + U 2 m e mK K n K nJθ= (B - )θ+ U R RJ   1 0 2 f m mRU = U + VU = -KX + ( glcosθ+ m glcosθ+ AS (θ) - d) K nI 2  X = AX + BU Y = CX + DU  通过在控制力矩中引入系统模型的非线性部分，进行模型的 非线性动力学补偿，将系统的模型补偿为一个线性系统。利用状 态反馈可以实现误差的收敛和控制性能的改变。 假定： 非线性补偿部分： 得到线性系统： 最后得到含有非线性补偿项的控制量： 在模型参数与实际物理参数一 致，传感器获取的信号准确的情况 下具有较好的控制性能。 存在参数摄动 传感器噪声 外部干扰 提高控算 法的鲁棒 性！ ？ 3.机器人的鲁棒控制算法研究 不确定性：参数的摄动、未建模动态以及未知的外部干扰 系统的不确定性分析 ： 1.模型中的参数与实际物理系数的误差，比如电机的质量、摆臂 的质量和长度，折合得到的摩擦系数都也存在一定范围内的摄动。 2.未建模动态包括其它一些未建模的非线性因素和由于摆臂的高频运 动所激发的高频模态和机构的间隙和柔性所造成。 3.外部干扰包括从传感器采集到的信号会存在一定的噪声和漂移，机 器人外接的电缆、腿与地面的相对滑动也会对控制造成干扰。 系统的不确定性有多种表示形式，比如：加性摄动，乘性摄动，反 馈摄动。在 鲁棒控制的设计过程中，经常用到的是乘性摄动，它 不仅能体现参数的变化，而且还包括了系统的未建模动态。 H 鲁棒控制性能指标 1.轨迹跟踪误差的控制：在模型参数发生摄动的情况下能够实现摆臂轨 迹精确跟踪。即优化灵敏度函数, 使 2.提高控制系统对不确定性摄动的容忍能力：要求减小补灵敏度函数 使得， 3.对控制量进行优化：防止控制器有较大的输出，导致的执行器饱和而损 坏机器人。尽量减少高频分量，减少机器人的“抖振”和防止激发一些未建 模的模态。也即要求： 其中 R 为输入灵敏度函数 4.减弱外部干扰的影响：减少外部干扰力矩对系统稳定性能和跟踪性能 的影响，减小传感器检测噪声带来控制性能的恶化,选择合适的   -1S(s) = I + G(S)K(s) s|| W S || <γ   -1T(s) = I - S(s) = G(s)K(s) I + G(s)K(s) t|| W T || <γ r r|| W R ||=|| W KS || <γ dW (s) 广义控制对象推导 ： 其中r为参考输入，e为轨迹跟踪误差，u为控制器输出，d为外部干 扰，g为重力干扰项，n为传感器检测噪声。 分别为对应为跟踪误差、控制器输入、系统输出、 外部干扰和传感器噪声的加权函数。 是摆臂控制系统的标称或名义 模型。 为待设计的反馈控制器。 sW uW tW dW nW， OG K 定义系统的评测输出 或系统评 价指标，分别对应于控制对象的跟踪精度、控制量的大小、模型的未建模 动态的控制加权矩阵,,一般被称为性能加权、控制量加权和鲁棒加权。 系统的指令 和干扰输入,系统的输出为Y ，控制器输出为U。 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 控制问题     T T 1 2 3 s r tz = z z z = W e W u W y   Tr d H 框图变换 ： s s s d s r T d T d d z1 = W e = W r - W W d - W G(s)u z2 = W u z3 = W W d + W G(s)u y = r - W d - W G(s)u             s s d s r P t d d d d W W W -W G 0 0 W G (s) = 0 W W -W G I -W -W G                       p11 P12 P P21 P22 G Gz = G = G Gy u u 定义广义被控对象为: 由上图可知： 可得广义控制对象： 由此将弹跳机器人摆臂控制的混合灵敏度优化问题转化为一个标准的 控制问题。即在干扰存在下 (在系统性能设计目标是减少跟踪 误差时，外界指令信号也当作干扰信号处理)，设计一个控制器 K，使闭环 系统稳定且保持摆臂控制系统评测信号 (最优) 或者 (次优)。   T= r d  1 2 3minz = min z z z  1 2 3z = z z z <γ H 性能加权函数： 1.性能加权 的选取： 主要考虑干扰抑制，由于系统的外干 扰信号和外输入信号的频率一般较低，为了保证系统具有良好的 抗干扰能力 。 为一低通传递函数。 2.控制加权 的选取：的选取是为避开使执行器饱和的控制输入 和带给系统不良影响的脉冲式输人 ，为一较小的系数。 3.鲁棒加权 的选取：由模型的非结构不确定性即高频未建模动态 和模型参数不确定性所决定，反映出了被控对象本身的固有特性。由 于高频未建模动态特性和测量噪声在低频段相对较小，但在高频段随 着频率的增高而增大， 为一高通传递函数。 s1 s2 1W = W = s + 0.5 rW = 0.01 T1 T2 50(s + 30)W = W = s + 6000 ， ， 合适的参数在仿真分析中再根据分析结果加以调整！ SW (s) rW (s) tW (s) SW (s) tW (s) 鲁棒控制器的综合： 3 2 3 2 - 0.2551s + 2.607e005 s + 2.028e006s + 3.4e004K(s) = s + 2060 s + 2.166e005s + 3.492e004 一定精度的范围内进行模型的降阶处理： 利用MATLAB的鲁棒控制工具箱（Robust ControlToolbox）对摆 臂模型 控制器进行综合             K -6301 -4031 -4591 - 341.5 512 0 0 0 A = 0 64 0 0 0 0 8 0             K 1024 0 B = 0 0  KC = 43.13 503 55.74 1.344  KD = 0.04418  K K K KA B C D最后得到相应的控制器K的状态空间实现为 H 4.控制算法仿真，系统需求性分析 在MATLAB的SIMULINK 环境内，对摆臂控制系统进行数值仿真。 仿真过程中的机器人的各个参数尽可能的接近实际机器人的物理参数 ， 目的是尽可能的通过仿真来反映机器人的控制特点和对控制系统的要求。 仿真时间为10S。在仿真过程中增加一外部干扰 ，检验控制系统对外部干 扰的响应。 机器人站立平衡的仿真： PID Control Nolinear Feedback Control H  Control 阶跃响应 PID Control Nolinear Feedback Control H  Control 控制量 仿真框图如下图：其中的Hopping_Robot 模块为封装成S函数的机 器人的动力学模型，Arm _Dynamic 模块为摆臂控制系统的数学模型； Torque _Compute 为基于非线性补偿和全状态反馈组成的计算力矩控 制器模块，Arm_Compensator 为控制器内对摆臂动态的补偿部分。给 定机器人的初始姿态为： ο ο ο 1 2 1 2θ = 223 ,θ = 133 , = 85 ,θ = 0,θ = 0, = 0    机器人站立平衡的仿真： Sita1 Sita2 Fi Tao2Tao1 M_x 站立平衡 状态变量 系统的需求性及关键技术分析 ： （1）传感器信号的采集和处理： （2） 高性能电机的闭环控制： （3）机器人的实时控制问题： （4） 控制参数的整定问题： 信号采集的精度、实时性和低噪声有比较高的要求。解决由于传感器误差 和非线性因素，信号传输和采集过程中加入的噪声和干扰，以及运动过程 中造成的累积误差等问题。 方法： 多路采样， 软硬件滤波，补偿修正。 电机工作在一个比较宽的范围 ，在平衡位置的高速的来回高频颤振 ，克 服减速器齿隙和钢丝传动带来的非线性影响。方法：补偿算法，输出滤波 静态不稳定系统的控制,应该保证一个较小的控制周期。控制器任务包括非 线性的动力学运算 ，信号采集，滤波，通信。方法：优化算法，混合编程 参数的整定：控制器反馈阵的系数、补偿的非线性摩擦力系数，滤波算法 参数，力矩电压系数保护参数等 。方法：系统的实验，辨识，数据分析。 5.控制系统的设计及实现 优点：充分利用了DSP在数据采集、滤波处理以及运动控制方面的优势， 既能够保证传感器数据采集、处理的精度要求以及运动控制的高度实时 性。同时也大大的减小了系统的体积，减少了开发的复杂程度，提高了系 统的可靠性。 机器人 姿态获 取（角 度，长 度，角 速率， 姿态） 基于DSP 的运动控 制器 基于PC的上位 机控制软件 电机 驱动 器 双臂 单腿 弹跳 机器 人原 型机 16位 A/D 12位 D/A CAN 系统总体设计 ： 在PC机上可以很快的实现机器人动力学模型的解算、机器人的运 动规划和控制率的生成。同时通过良好的人机界面，容易实现系统参数的 整定，以及进行实验过程的调试和分析。 系统的硬件实现： WDL-100 型 直线导电塑料位移传感器，CXTA-01单轴倾角传感器 ，CS- ARS-04 型角速率陀螺，HEDL5540，500线光电编码器 ， MAXON RE35 电机，ADS驱动器； TI 公司 TMS320F2812 DSP控制器 ;CAN 通信方式;6位A/D,ADS8361, 12位D/A DAC7714 扩展SDRAM ，CPLD；电源，监控，信号调理滤波 上位机软件 Visual C++6.0，C++Builder 控制器硬件设计 ： 下位机控制器实物图： 可旋转水 平支架 双臂单腿弹 跳机器人 保护钢丝 信号电缆 下位机 控制器 PC上位机 控制软件 基于DSP 的控制器 ADS 电 机 驱动器 信号用航空 插头 机器人控制实验图： 下位机控制算法实现 ： 初始化DSP以及 AD D/A,CAN 和 EV模块 信号采集，滤波得到 机器人的状态变量 进行控制算法的 解算，得出控制力矩 通过CAN向上位机 发送机器人状态数据 对控制力矩进行摩擦和 非线性补偿得控制电压 对双臂位置进行安全 检查，输出限幅 写D/A模块，将控制 量输出到驱动器 等待接收上 位机指令 配置系统参数和 各个功能模块的 参数 对机器人双臂的 姿态进行自动或 者手动调节 初始化控制算法 的各个参数，开 始控制周期 控制周期 中断 对控制参数进行 设置启动或者停 机 机器人控制算 法流程图 6. 控制系统的实验研究 1.各个模块的性能测试实验 2.电机的运动闭环控制实验 配置滤波器的参数并对滤波后信号的精度、滤波算法的实时性进行分 析；优化各个模块的算法和执行的效率，减小机器人的控制周期。 对控制系统的一些参数（比如摩擦力系数）进行辨识。对系统的整体 性能进行测试，检验外部干扰给系统控制性能带来的影响。 3.机器人的运动控制实验 4.机器人的站立平衡实验 充分暴露控制系统和机器人机械结构设计中存在的问题，深入了解机 器人站立平衡的原理，检验实时控制算法的有效性。 单双摆臂的位置和速度跟踪的控制，确定控制算法中的各项参数， 了解臂腿之间的动力学耦合效应和弹性腿能量的积累过程。 实验视频 数字滤波效果： 经过数字滤波以后的信号去掉了脉冲干扰信号，同时对高频噪声信号有一 定的抑制作用，使得获得的信号变得比较平滑，有利于机器人的控制。 摆 角 速 率 腿 部 倾 角 点划线为参考速度和参考位置信号，实线为电机的跟踪信号。位置跟 踪调节时间短；超调量和稳态误差较小。整个闭环控制系统具有较好的动 态和稳态性能 电机闭环性能测试： 转 速 跟 踪 闭 环 正 弦 位 置 跟 踪 开 环 正 弦 斜坡 信 号 PD 控 制 非 线 性 补 偿 速 度 跟 踪 速 度 跟 踪 速 度 跟 踪 单臂： 双臂正弦信号跟踪： 机器人的摆臂能够比较好的实现不同频率下的正弦信号跟踪，验证了控 制系统各个部分的功能和性能的完善性，具备机器人控制的基本条件。 机器人初始平衡位置调节： 位 置 跟 踪 速 度 跟 踪 位 置 调 节 速 度 调 节 机器人的原地站立平衡实验： 右 臂 摆 角 质 心 垂 直 位 置 质 心 水 平 位 置 左 臂 摆 角 结果： 两个摆臂都在靠近平衡位置的的范围内出现了高频率 的振荡。摆臂的高频振荡，通过动力学之间的相互耦合，实 现对腿部姿态角和角速率的控制。两摆臂的运动规律基本上 符合在仿真的摆角变化规律。 证明 住所证明下载场所使用证明下载诊断证明下载住所证明下载爱问住所证明下载爱问 了控制算法的正确性，系 统的质心位置在一定的范围内波动（波动的范围）即系统的 中心始终在机器人站立腿的正上方摆动，实现了系统的动态 站立平衡。 原因:实际上由于单腿弹跳机器人是一个静态的不稳定系统， 在对机器人进行实际控制实验时，由于传感器噪声、外部干 扰力矩，摆臂的非线性和机器人高频振动时所激发的高频模 态和机构的柔性效应的影响，机器人只能够实现有限时间和 有限范围内的动态的站立平衡过程。 实验结果分析： 后续工作： 站立时间更长，更稳定 ，起跳，跳跃．．．．．． 结 论 主要结论：对控制系统进行了建模仿真，提高了控制算法的鲁 棒性，对控制系统进行软硬件的设计，通过实验检验了控制系 统设计的合理性。 重新进行控制系统的硬件和软件设计！ 采用实时性，鲁棒性更好的控制算法 可以采用更有效的摆臂传动方式 改进机器人姿态信号的检测方式 更好的改进弹性腿部的机构设计 需要改进机器人的机械结构设计 ： 致 谢 献给我的父母！ 感谢陆震教授 ，何广平教授的指导！ 感谢顾颢同学以及其它给与过真诚帮助的老师和同学！ The End! Thank you for your attention, questions or comments? Lch_onion@asee.buaa.edu.cn