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    腿-輪復(fù)合機器人全方位運動控制器的設(shè)計與仿真

    2018-11-06 02:29:08辛亞先李貽斌榮學(xué)文
    無人系統(tǒng)技術(shù) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:腿部運動學(xué)質(zhì)心

    辛亞先 ,李貽斌 ,榮學(xué)文 ,柴 匯 ,李 彬

    (1.山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院,濟(jì)南 250061;2.山東大學(xué)機器人研究中心,濟(jì)南 250061;3.齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,濟(jì)南 250353)

    1 引 言

    隨著科技的發(fā)展,越來越多的自主偵察、運輸、作戰(zhàn)平臺或智能機器人走向戰(zhàn)場,代替士兵進(jìn)入復(fù)雜地形環(huán)境實施作戰(zhàn)或偵察任務(wù)。目前的移動式作戰(zhàn)平臺均采用履帶式、輪式或腿足式移動方式行走。履帶式和輪式移動平臺的移動均需連續(xù)的支撐條件,適應(yīng)地形變化的能力較差。而腿足式移動平臺在平坦地面上的移動速度較慢,能耗較高。腿-輪復(fù)合移動機器人在結(jié)構(gòu)化地形下運動速度快、效率高,同時能夠工作在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下(崎嶇不平的山地、叢林和冰雪地面等)。

    目前,國內(nèi)對腿-輪復(fù)合移動機器人的研究尚處在起始階段,相對國外腿-輪復(fù)合移動機器人的研究存在較大差距。美國波士頓動力公司在軍方資助下于2017年推出的仿人型腿-輪機器人Handle不僅能夠在平坦地面快速移動,而且能夠跳過垂直障礙、平穩(wěn)通過左右陡直障礙、上下臺階等復(fù)雜地形環(huán)境,還具有較強的負(fù)重能力和受到外部干擾后的快速反應(yīng)能力,證明了腿-輪機器人更好的實用性。另外,兩輪機器人平臺的研究開展較早,目前已有較為成熟的應(yīng)用,如2002年Grasser F等人[1]研制了JOE兩輪移動倒立擺平臺,可實現(xiàn)自平衡與轉(zhuǎn)彎;日本慶應(yīng)大學(xué)搭建了兩輪機械手平臺,并提出諸多非線性控制方法[2-6];2014年Kook A J等人[7]搭建了擁有兩個機械手的兩輪機器人平臺,并對機器人與外界環(huán)境的交互力進(jìn)行了分析與控制。迄今為止,將雙足與兩輪平臺相結(jié)合的平臺并不多見,2009年Lee H等人研制出BalBot Ⅴ[8],將雙足機器人固定于兩輪移動平臺上,通過遙控控制雙足機器人踝關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動,引起質(zhì)心位置的前后變化,從而間接控制機器人行進(jìn)速度。已有的兩輪機器人平臺大多不能調(diào)整平臺高度,工作空間受到限制,身體或者機械臂均搭建在車架上,不可以改變身體姿態(tài)的冗余自由度,兩輪之間、車架與身體之間相對位置固定,不利于通過崎嶇不平地面,不利于身體的隔振。

    兩輪自平衡機器人平臺作為典型的欠驅(qū)動非線性系統(tǒng)受到廣泛關(guān)注,研究人員利用其對眾多線性、非線性方法進(jìn)行檢驗[9-15],但在實際應(yīng)用中,將機器人動力學(xué)模型在平衡點附近進(jìn)行線性化,然后采用線性控制方法如LQR進(jìn)行控制是最為常見的[16,17],另外,利用不基于模型的PID控制方法對兩輪自平衡機器人進(jìn)行控制也獲得了良好性能[18-21]。

    本文對高動態(tài)、高效率的小型腿-輪復(fù)合移動平臺的整體建模與控制進(jìn)行了研究,采用模塊化策略,對每一模塊分別進(jìn)行運動學(xué)與動力學(xué)分析,利用虛擬模型控制方法,將機器人整體虛擬為兩輪一級倒立擺,各模塊通過運動學(xué)解算與坐標(biāo)變換得到倒立擺的虛擬質(zhì)心,通過控制兩輪輸入力矩,實現(xiàn)平衡、行進(jìn)與轉(zhuǎn)向;通過控制腿部伸縮,實現(xiàn)平臺的升高和降低;通過控制手臂關(guān)節(jié),使末端執(zhí)行器到達(dá)目標(biāo)任務(wù)點;并進(jìn)行了仿真實驗以驗證所提控制器的有效性。

    2 機器人結(jié)構(gòu)

    機器人的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示,可將整體分為輪、腿、雙臂、頭部四部分,腿、雙臂與頭部通過驅(qū)動關(guān)節(jié)固連于軀干上。其中,兩輪為軸線平行的驅(qū)動輪,通過施加適當(dāng)驅(qū)動力實現(xiàn)平臺的平衡、移動;每條腿配置兩個俯仰關(guān)節(jié),并通過一個欠驅(qū)動關(guān)節(jié)與驅(qū)動輪相連,可以通過控制腿部伸縮實現(xiàn)移動平臺的升高和降低;本文暫不考慮手部末端執(zhí)行器,每條手臂配置一個橫滾關(guān)節(jié),兩個俯仰關(guān)節(jié),可在手部目標(biāo)位置進(jìn)入手部工作空間后靈活執(zhí)行任務(wù);頭部通過一個俯仰關(guān)節(jié)與軀干固連,本文未對其進(jìn)行控制,未來將通過加入頭部關(guān)節(jié)的控制實現(xiàn)對各種擾動與故障的反應(yīng)式補償。

    由于機器人整體結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,控制難度大,本文采用解耦的分布式控制架構(gòu),腿與雙臂根據(jù)平臺高度要求與末端執(zhí)行器目標(biāo)位置的要求,作為兩個子控制系統(tǒng)進(jìn)行控制;虛擬倒立擺子系統(tǒng)通過控制輪的力矩,使得機器人在保持平衡的同時達(dá)到期望位置。針對以上三個控制模塊,展開各模塊的運動學(xué)與動力學(xué)建模,根據(jù)各模塊控制任務(wù)的特點,構(gòu)造適當(dāng)?shù)目刂破鳌?/p>

    圖1 腿-輪復(fù)合式機器人結(jié)構(gòu)示意圖

    本文僅考慮機器人姿態(tài)的矢狀面運動,將雙臂的橫滾關(guān)節(jié)鎖死,且左右手臂姿態(tài)相同,左右腿姿態(tài)相同,因此只在矢狀面中展開運動學(xué)、動力學(xué)建模與控制。文中涉及到的機器人參數(shù)及其定義如表1所示。

    3 系統(tǒng)建模

    3.1 腿部運動學(xué)與動力學(xué)建模

    腿部運動學(xué)與動力學(xué)分析在軀干坐標(biāo)系中進(jìn)行。兩條腿結(jié)構(gòu)相同,簡化模型如圖2所示。采用D-H方法,在每一連桿上固接一個坐標(biāo)系,通過坐標(biāo)系之間的平移、旋轉(zhuǎn)關(guān)系描述連桿之間的相對位置。

    表1 機器人參數(shù)及定義表

    圖2 以軀干坐標(biāo)系為基坐標(biāo)系的腿部簡化模型

    足端位置即腿部運動學(xué)方程為:

    足端在y軸不存在運動,兩腿的雅可比矩陣相同:

    采用拉格朗日方法對腿部子系統(tǒng)進(jìn)行動力學(xué)分析。腿部子系統(tǒng)的總動能可表示為:

    3.2 雙臂運動學(xué)與動力學(xué)建模

    手臂作為一個子系統(tǒng),通過控制肩關(guān)節(jié)與肘關(guān)節(jié)的運動,使手臂末端到達(dá)期望位置。手臂的運動學(xué)與動力學(xué)分析在軀干坐標(biāo)系中進(jìn)行,其示意圖如圖3所示。

    圖3 以軀干坐標(biāo)系為基坐標(biāo)系的手臂簡化模型

    手臂正運動學(xué)方程為:

    手臂雅可比矩陣為:

    手臂總質(zhì)心位置坐標(biāo)為:

    仍然采用拉格朗日方法建立動力學(xué)模型,并整理為如下標(biāo)準(zhǔn)形式

    3.3 頭部運動學(xué)與動力學(xué)建模

    頭部通過一個俯仰關(guān)節(jié)與軀干相連,作為一個子系統(tǒng)進(jìn)行控制。在軀干坐標(biāo)系中分析該子系統(tǒng)的運動學(xué)與動力學(xué),如圖4所示。

    頭部質(zhì)心在軀干坐標(biāo)系中的位置為:

    頭部子系統(tǒng)的動力學(xué)描述為:

    圖4 以軀干坐標(biāo)系為基坐標(biāo)系的頭部簡化模型

    3.4 倒立擺運動學(xué)與動力學(xué)建模

    虛擬倒立擺子系統(tǒng)是最為重要的一個子系統(tǒng),它是保持機器人平衡的關(guān)鍵,是實現(xiàn)機器人整體運動的基礎(chǔ),其簡化示意圖如圖5所示??紤]到機器人采用分塊控制,利用雙腿、雙臂以及頭部運動學(xué)計算出位于軀干坐標(biāo)系中虛擬質(zhì)心的位置

    坐標(biāo)系{oB}到{ow}的齊次變換矩陣為

    此時,將身體各個連桿的質(zhì)心集中于一點,作為一級倒立擺的虛擬質(zhì)心,在輪軸坐標(biāo)系中對虛擬質(zhì)心位置進(jìn)行計算,利用公式(13)和公式(14)得到輪軸與虛擬質(zhì)心之間的連桿長度及虛擬俯仰角。

    圖5 機器人簡化為虛擬倒立擺模型

    假設(shè)該虛擬倒立擺的驅(qū)動輪始終與地面保持接觸,并且不產(chǎn)生滑動,其運動學(xué)滿足:

    假設(shè)該虛擬倒立擺的驅(qū)動輪始終與地面保持接觸,并且不產(chǎn)生滑動,根據(jù)運動學(xué)關(guān)系得到如下三個非完整約束:

    為得到這一約束方程組的零空間,即公式(17)的可行解空間,首先將該約束整理為的形式,其中,

    將該約束條件利用拉格朗日乘數(shù)法引入動力學(xué)方程,動力學(xué)方程變?yōu)椋?/p>

    4 控制器設(shè)計

    由于系統(tǒng)的自由度較高,整體動力學(xué)系統(tǒng)的建立非常復(fù)雜,并且不利于滿足機器人控制的實時性??紤]到工程應(yīng)用中對控制器執(zhí)行性能的要求,本文將整體機器人系統(tǒng)分為三個控制模塊,既相互獨立又互相影響,其關(guān)系框圖如圖6所示。

    4.1 腿部與手臂的控制

    腿部與手臂的控制有許多相似之處,都為控制兩個驅(qū)動俯仰關(guān)節(jié)使末端到達(dá)期望位置,本文對腿部與手臂的控制采用相同的控制器——加入前饋補償?shù)谋壤⒎址答伨€性化控制器。

    其中,τff為前饋力矩,τfb為反饋力矩。狀態(tài)變量q為關(guān)節(jié)空間的變量,對于機器人腿與手臂的運動控制,運動聚焦在操作空間,因此期望值一般為末端位置,而不是關(guān)節(jié)角度值。利用公式(22)進(jìn)行非線性狀態(tài)坐標(biāo)變換:

    其中,p為末端位置坐標(biāo)。解得:

    圖6 平臺總體控制框圖

    將公式(25)、(26)帶入公式(21)

    此時,式(27)的動力學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)變量為末端位置向量,輸入仍為關(guān)節(jié)力矩。在此基礎(chǔ)上構(gòu)造控制器保證末端位置p、速度、加速度分別漸進(jìn)收斂至期望位置軌跡pd、期望速度軌跡與期望加速度軌跡即

    反饋線性化是處理非線性系統(tǒng)較為常見的一種控制方法,由內(nèi)環(huán)控制率與外環(huán)控制率組成,內(nèi)環(huán)控制率為:

    其中,v1,v2為外環(huán)控制率的輸出:

    所提控制方法所產(chǎn)生的輸入力矩為:

    其控制框圖如圖7所示。

    圖7 腿部與手臂控制框圖

    4.2 虛擬倒立擺運動控制器

    為推導(dǎo)方便,采用符號形式表示虛擬倒立擺動力學(xué)公式:

    由公式(32)可看出子系統(tǒng)-5θ與子系統(tǒng)是耦合的,子系統(tǒng)-6θ則與另外兩個子系統(tǒng)完全解耦。整理得到如下形式的動力學(xué)方程:

    4.2.1 狀態(tài)變量的獲取

    機器人利用三個傳感器,分別為左右輪上的編碼器與軀干幾何中心處的慣性測量單元,獲取左右輪弧度信息與軀干俯仰角度。通過運動學(xué)推導(dǎo)得到虛擬倒立擺的俯仰角與質(zhì)心高度。但是該控制器中的狀態(tài)變量不能由傳感器直接獲得,需要根據(jù)機體位置約束,利用傳感器信息實時計算狀態(tài)變量,其中,俯仰角5θ為計算得到,由5θ差分得到。其他狀態(tài)量的計算如下:

    其中,pc為機器人左右輪輪軸連線中點所行駛的總路程,對應(yīng)地,為行駛速度。

    4.2.2 控制器設(shè)計

    分別給出俯仰角、俯仰角速度、偏航角、偏航角速度、小車行駛路程、小車線速度期望值θ5d、構(gòu)造控制器,使得

    設(shè)計一個PD控制器,兩個PID控制器,分別對俯仰角、偏航角、小車路程進(jìn)行控制。

    兩個驅(qū)動輪的輸入力矩為:

    5 仿真實驗

    5.1 實驗設(shè)置

    本文提出的控制方法利用仿真軟件Webots進(jìn)行仿真,仿真軟件運行環(huán)境為Core i7,采樣時間為100Hz。仿真模型如圖8所示,腿部兩個俯仰關(guān)節(jié)、手臂兩個俯仰關(guān)節(jié)以及頭部一個俯仰關(guān)節(jié)處安裝有位置傳感器,驅(qū)動輪裝有編碼器,軀干的幾何中心處裝有慣性測量單元。為驗證文中所提控制方法的有效性,分別進(jìn)行了平衡實驗、直行實驗、轉(zhuǎn)彎實驗、姿態(tài)調(diào)整實驗,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    5.2 平衡控制

    圖8 于Webots環(huán)境中搭建的機器人仿真平臺

    該機器人的控制模塊中,作為其他控制模塊的前提,最為重要的是虛擬倒立擺的平衡控制,為了驗證所提方法的有效性與抗外擾能力,分別利用20kg的擺錘與70kg的擺錘垂直擊打處于平衡狀態(tài)的機器人后側(cè),選取增益分別為k1=-25,k2=-5,此時,機器人能夠迅速回復(fù)到平衡狀態(tài)而不會失穩(wěn)。如圖9所示,分別展示了初始俯仰角與俯仰角速度都為0時,受到20kg與70kg擺錘擊打時,機器人恢復(fù)穩(wěn)定過程中的虛擬俯仰角度與虛擬俯仰角速度曲線??煽闯鍪艿?0kg擺錘擊打時,虛擬俯仰角峰值達(dá)到11度,受到70kg擺錘擊打時,虛擬俯仰角峰值達(dá)到25.6度,都能夠在4s內(nèi)恢復(fù)平衡狀態(tài),未出現(xiàn)震蕩。

    5.3 直線運動控制

    在成功實現(xiàn)平衡的前提下,希望機器人擺脫遙控操作,擺脫對參考位置曲線、參考速度曲線的要求,到達(dá)期望位置的同時達(dá)到期望速度。首先,對直行運動進(jìn)行實驗,選取增益為k3=-0.06,k4=-0.001,k5=-0.23,只給出期望位置pcd=5,期望速度機器人由世界坐標(biāo)系的原點出發(fā),根據(jù)當(dāng)前位置、當(dāng)前速度,自主規(guī)劃下一時刻速度,最終使得實驗數(shù)據(jù)如圖10所示,機器人自主規(guī)劃平滑的速度曲線,先加速,后減速,當(dāng)速度降為0時,恰好到達(dá)期望位置。由虛擬俯仰角曲線圖可看出,機器人的加速度與俯仰角的方向和大小有關(guān),當(dāng)機器人虛擬質(zhì)心前傾,存在前向加速度,且角度越大加速度越大,當(dāng)機器人虛擬質(zhì)心位于輪軸上方時,加速度為0,當(dāng)虛擬質(zhì)心后傾時,產(chǎn)生后向加速度。當(dāng)機器人到達(dá)期望位置時,虛擬俯仰角恰好恢復(fù)到平衡位置,未發(fā)生抖動。

    5.4 曲線運動控制

    令機器人跟隨一條曲線軌跡時,可將跟隨任務(wù)分解為直行與轉(zhuǎn)向,該實驗結(jié)合上文中的直行控制器,驗證航向角控制器的有效性。期望軌跡軌跡各點處弧度均不相同,其弧度曲線如圖11(b)中的期望軌跡所示,航向角控制器增益為k6=65,k7= 0 .0075,k8=3.4。此時,機器人能夠?qū)崿F(xiàn)位置與航向角的同時跟隨,由世界坐標(biāo)系的原點處出發(fā),實際運行軌跡如圖12所示,左右輪的輸入力矩如圖13所示。

    圖9 機器人受到外力沖擊時的虛擬俯仰角、俯仰角速度曲線

    圖10 機器人直線運動時的實驗數(shù)據(jù)曲線

    圖11 機器人轉(zhuǎn)彎運動的實驗數(shù)據(jù)曲線

    圖12 機器人的行進(jìn)軌跡曲線

    圖13 左右輪力矩曲線

    5.5 身體姿態(tài)控制

    同時進(jìn)行腿部、手臂位置跟隨實驗以驗證所提控制器的有效性。本實驗同時控制手臂末端與足端跟隨規(guī)劃的期望軌跡,規(guī)劃、控制、數(shù)據(jù)收集均在軀干坐標(biāo)系中進(jìn)行;平衡控制器對腿部、手臂運動產(chǎn)生的虛擬質(zhì)心前后移動所造成的機器人不穩(wěn)定進(jìn)行控制,對虛擬質(zhì)心位置的計算在輪軸坐標(biāo)系中進(jìn)行;位置控制器保證了機器人姿態(tài)變化時的位置跟隨能力,對機器人位置的數(shù)據(jù)收集在世界坐標(biāo)系中進(jìn)行??刂谱笥沂直?、左右腿分別進(jìn)行相同運動,且無外擺,因此,只對手臂末端與足端的前后位置與上下位置進(jìn)行規(guī)劃即可。手臂控制器的增益為Kd1=800,Kp1=1000,Kp2=3000,手臂末端初始位置為(0,0.8),期望位置為(0.5,0.1),對兩點進(jìn)行三次樣條差值,得到圖14 (a)、(b)中的期望軌跡。腿部控制器的增益為Kd1=900,Kp1=1000,Kp2=4000,足端初始位置為(0,-0.94),期望位置為(0.01,-0.6),對兩點進(jìn)行三次樣條差值,得到圖14(c)、(d)中的期望軌跡。圖15(a)為虛擬倒立擺模型的身體質(zhì)心位置曲線,可見身體姿態(tài)的變化引起虛擬質(zhì)心的實時變化,由質(zhì)心位置所計算出的虛擬俯仰角的曲線如15(b)所示,俯仰角的變化范圍為[-0.015178,0.02756]rad,機器人處于穩(wěn)定狀態(tài)。其次,虛擬俯仰角的前后波動對機器人位置產(chǎn)生了影響,其變化范圍為[-0.100366,0.288195] m,處于允許范圍。15(d)為同時保證機器人的平衡與位置輪的輸出力矩曲線,變化范圍為[-1.168327,1.681358]N·m。這一實驗在驗證了手臂、腿部控制器有效性的同時,也驗證了平衡控制單元與位置控制單元的抗持續(xù)外擾能力。

    圖14 手臂與腿部姿態(tài)變化曲線

    圖15 機器人姿態(tài)調(diào)節(jié)的相關(guān)實驗數(shù)據(jù)曲線

    6 結(jié) 論

    本文提出一種腿-輪復(fù)合機器人,并對平臺進(jìn)行運動學(xué)、動力學(xué)建模與控制??紤]到整體建模與控制的復(fù)雜度,將平臺分為手臂子系統(tǒng)、腿部子系統(tǒng)、頭部子系統(tǒng)以及虛擬倒立擺子系統(tǒng),構(gòu)造基于笛卡爾狀態(tài)空間的加入前饋補償?shù)谋壤鲆娣答伨€性化控制器對手臂子系統(tǒng)與腿部子系統(tǒng)進(jìn)行控制;將各子系統(tǒng)的質(zhì)心映射為虛擬倒立擺子系統(tǒng)的桿件質(zhì)心,并作為一級倒立擺進(jìn)行控制,實現(xiàn)平臺的前后移動與轉(zhuǎn)彎運動。

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