视觉伺服机器人测量时滞补偿方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910986420.4 (22)申请日 2019.10.17 (71)申请人 南京隆越自动化科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市开发区迎翠路7 号 (72)发明人 徐龙 (51)Int.Cl. B25J 9/16(2006.01) (54)发明名称 一种视觉伺服机器人测量时滞补偿方法 (57)摘要 本发明公开了一种视觉伺服机器人测量时 滞补偿方法。 该方法通过对视觉伺服机器人的测 量时滞进行补偿， 利用估计器对系统中的干扰及 其差分进行估计。 结合测量输出预测当前。

2、时刻状 态和干扰， 利用反馈线性化设计出复合控制器。 复合控制器将预测值反馈给视觉伺服机器人， 引 导机器人工作。 该发明增大了系统的稳定程度， 增加了系统的反馈增益， 提高了动态响应速度， 从而使得机器人的伺服控制性能明显改进。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 110614636 A 2019.12.27 CN 110614636 A 1.一种视觉伺服机器人测量时滞补偿方法， 其特征在于包括如下步骤： 本方法在补偿测量时滞时考虑了系统中的干扰， 利用估计器对系统中的干扰及其差分 进行估计， 结合测量输出预测当前时刻状态和干扰， 利用反馈线性化设计出复合控制器， 方 法主要包含以下。

3、步骤： 步骤1： 通过在视觉伺服机器人的各个轴上安装编码器， 获取各轴的角速度信息， 并实 时地传送给机器人控制器， 在机器人的最内轴上安装相机， 以获得环境对象的图像特征值； 步骤2： 选取相机中图像特征值作为系统的状态变量， 机器人各关节角速度作为输入变 量， 建立考虑测量时滞和干扰的离散时间状态空间模型： 其中，表示视觉伺服机器人系统状态，表示系统控制输入，表示系统中 的干扰，表示测量输出， 表示测量时滞， 表示控制输入矩阵， 代表第 时刻； 步骤3： 定义为系统干扰的差分， 根据步骤2建立的离散时间状态 空间模型， 构建改进型扩张状态估计器为： 其中，、和表示估计器的状态， 分别是、和。

4、的 估计值， 、 和表示估计器参数； 步骤4： 根据步骤3中的估计值、和步骤2中的离散时间状态空间模型， 计算出系统当前时刻状态的预测值和干扰的预测值； 步骤5： 根据步骤4得到的预测值和， 基于反馈线性化设计复合控制器 ， 表示控制器参数。 2.根据权利要求1所述一种视觉伺服机器人测量时滞补偿方法， 其特征在于所述步骤3 中改进型扩张状态估计器的估计器参数、 和满足条件： 方阵的特征值 在单位圆内。 3.根据权利要求1所述一种视觉伺服机器人测量时滞补偿方法， 其特征在于所述步骤4 中当前时刻干扰的预测值和状态的预测值的具体计算过程为： 。 4.根据权利要求1所述一种视觉伺服机器人测量时滞补偿。

5、方法， 其特征在于所述步骤5 权利要求书 1/2 页 2 CN 110614636 A 2 中复合控制器中控制器参数满足条件： 为对角矩阵， 并且对角上的元素的绝对值小于 1。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110614636 A 3 一种视觉伺服机器人测量时滞补偿方法 技术领域 0001 本发明涉及视觉伺服机器人的测量时滞补偿方法， 属于视觉伺服机器人高性能控 制技术领域。 背景技术 0002 视觉伺服机器人是机器人领域的重要组成部分， 在自动化生产、 现代物流、 国防警 务及航空航天等领域有着广泛的应用。 视觉伺服机器人控制根据对图像信号的利用方式可 分为基于位置和基于图像的视觉伺服控。

6、制。 基于位置的视觉伺服控制控制需要进行三维重 构， 依赖相机的标定精度， 在改变环境后需要重新标定。 基于图像的视觉伺服控制将误差直 接定义在图像平面， 避免了标定问题， 对环境变化和相机参数摄动具有较好的鲁棒性。 0003 视觉伺服机器人系统是一个多变量的非线性系统， 具有变干扰、 强耦合和大测量 时滞的特性。 测量时滞是指图像信息在采集、 传输和处理过程所消耗的时间， 这个时间相对 于机器人伺服来说是比较大的。 测量时滞不仅会降低伺服系统的控制性能， 甚至会破坏伺 服系统的稳定性。 传统的控制方法在设计时没有考虑测量时滞， 因此为了保证系统的稳定 性， 在调节控制器参数时只能选择较慢的动。

7、态响应， 难以取得高性能的伺服控制效果。 在补 偿视觉伺服系统中的干扰时， 经典的基于干扰估计器方法也会受到测量时滞的影响， 从而 降低了干扰补偿的有效性。 在视觉伺服机器人跟踪未知的轨迹时， 测量时滞会严重影响现 有预测方法的准确度， 导致跟踪精度不高， 跟踪速度不快。 0004 针对视觉伺服机器人中存在的测量时滞， 现有的视觉测量时滞补偿中， 通常采用 Smith预估器， 但是这种方法对系统所建模型的精度要求很高， 在实际应用中难以满足实 现。 其他补偿方法中没有考虑系统中存在干扰的情况， 与视觉伺服机器人系统实际情况不 符合， 降低了系统的控制性能。 发明内容 0005 为了解决上述存在。

8、的问题， 本发明公开了一种工业机器人不确定性补偿方法， 该 方法通过构建集总不确定性估计器， 并与反馈线性化算法相结合， 设计一种复合控制器。 该 方法简化了工业机器人控制器设计过程， 降低了设计成本， 并且有效地补偿了集总不确定 性， 实现了工业机器人高精度位置控制。 其具体技术方案如下： 步骤1， 通过在多轴工业机器人的各个关节上安装编码器， 获取各关节的角度信息和角 速度信息， 并实时地传送给工业机器人控制器； 步骤2， 选定各关节的角度作为工业机器人动力学方程的状态变量， 建立多轴工业机器 人的状态空间模型， 其中，是状态向量， 表示各关节的角度， 是状态向量 的一阶时间导数， 表示各。

9、关节的角速度， 是状态向量 的二阶时间导数， 表 示各关节的角加速度； 步骤3， 引入辅助向量,其中,， 然后将步骤2中的多轴工业机 说明书 1/4 页 4 CN 110614636 A 4 器人状态空间模型变换成串联型状态空间模型， 其中 表示集总不确定性向量； 步骤4， 根据步骤3获得的串联型工业机器人状态空间模型， 构建集总不确定性估计器 ， 获取集总不确定性向量 的估计值； 步骤5， 根据步骤4的集总不确定性的估计值， 结合步骤1中的各关节的角度 和角速 度 信息， 基于反馈线性化算法给出复合控制器， 其中 表示待设计的控制器参数。 0006所述步骤2中多轴工业机器人状态空间模型中 表。

10、示力矩输入向量，表示由参数 不确定、 摩擦力矩和环境干扰等产生的不确定性向量，是惯量矩阵，是向心力耦合 矩阵，是重力矩阵。 0007所述步骤4中的集总不确定性估计器中表示向量的估计值， 表示向量的 估计值，表示待设计的估计器参数， 表示符号函数。 0008所述步骤4中集总不确定性估计器中待设计的估计器参数分别为： 满足条件和， 其中分别 表示集总不确定性向量一阶时间导数三个分量的上界。 0009所述步骤5中复合控制器中待设计的控制器参数具体表示为： 其中满足条件， 用于调节状态向量的收敛 速率。 0010 本发明的有益效果是： 1、 本发明通过对视觉伺服机器人中测量时滞的补偿， 增大了系统的稳。

11、定裕度， 增加了 系统的反馈增益， 提高了动态响应速度， 从而使得机器人的伺服控制性能明显改进。 0011 2、 本发明通过测量时滞的干扰估计器能够更加精确地估计出干扰， 从而对系统中 的干扰直接抵消， 提高了视觉伺服机器人系统的鲁棒性和控制精度。 说明书 2/4 页 5 CN 110614636 A 5 附图说明 0012 图1是本发明视觉伺服机器人测量时滞补偿的步骤示意图。 0013 图2是本发明两轴视觉伺服机器人结构示意图。 0014 图3是本发明视觉伺服机器人测量时滞补偿方法的控制流程图。 具体实施方式 0015 结合附图和具体实施方式， 进一步阐明本发明。 应理解下述具体实施方式仅用。

12、于 说明本发明而不用于限制本发明的范围。 0016 结合图1图3本发明提供的视觉伺服机器人测量时滞补偿方法， 包括以下步骤： 步骤1： 如图2所示在两轴视觉伺服机器人内轴上安装相机， 相机实时拍摄移动目标， 根 据相机拍摄的图像提取移动目标的特征值， 两轴视觉伺服机器人控制器根据特征值产生机 器人两轴的角速度。 机器人内轴与外轴上安装编码器获取角速度信息， 两轴视觉伺服机器 人包括外轴和内轴， 相机被安装在内轴上。 根据获取的图片信息提取出移动目标的特征值。 控制器根据特征值， 计算出各轴上期望的角速度。 0017 步骤2： 选择移动目标的特征值作为系统状态， 两轴上角速度作为控制输入， 本视。

13、 觉伺服机器人的测量时滞为2个采样周期， 建立考虑测量时滞和干扰的系统离散时间状态 空间模型： 其中，表示系统状态，表示控系统的控制输入，表示系统的运动学不确定 性，表示系统的测量输出，表示控制输入矩阵，代表第 时刻。 0018模型中的、和分别表示为： 其中，和分别表示移动目标特征值在图像平面水平和垂直方向上的分量， 和分别表示相机在外轴和内轴上的角速度，和分别表示视觉伺服机器 人在外轴和内轴上的干扰，和分别表示移动目标特征值在图像平面水平和垂直 方向上测量值， 控制输入矩阵 和干扰分别为： 步骤3： 定义为系统干扰的差分， 根据步骤2建立的离散时间状态 空间模型， 构建改进型扩张状态估计器：。

14、 其中，、和表示估计器的状态， 分别是、和的估计 值，、 和 表示估计器参数， 具体选取如下： 说明书 3/4 页 6 CN 110614636 A 6 步骤4： 根据步骤3中的估计值、和步骤2中的离散时间状态空间模型， 计算出系统当前时刻状态的预测值和干扰的预测值， 具体计算过程为： 步骤5， 根据步骤4得到的预测值和， 基于反馈线性化设计复合控制器 ， 其中 具体为： 本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述技术手段所公开的技术手段， 还包括由以 上技术特征任意组合所组成的技术方案。 0019 以上述依据本发明的理想实施例为启示， 通过上述的说明内容， 相关工作人员完 全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内， 进行多样的变更以及修改。 本项发明的技术 性范围并不局限于说明书上的内容， 必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。 说明书 4/4 页 7 CN 110614636 A 7 图1 说明书附图 1/2 页 8 CN 110614636 A 8 图2 图3 说明书附图 2/2 页 9 CN 110614636 A 9 。