一種基于力融合的機器人手控器共享控制方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于力融合的手控器共享控制方法，其步驟包括：首先以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱手控器控制機器人運動；同時通過立體視覺技術(shù)獲取作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)并實時重構(gòu)三維環(huán)境，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向構(gòu)建使機器人自主接近目標(biāo)的虛擬引導(dǎo)力，以此虛擬力引導(dǎo)手控器控制機器人運動，并將操作者的操縱力與目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力進行融合，通過融合力對手控器和機器人的運動進行控制，實現(xiàn)機器智能與人類智能共同作用下控制機器人接近目標(biāo)對象，完成作業(yè)過程。本發(fā)明可實現(xiàn)人類智能與機器智能的有效結(jié)合，保證作業(yè)過程安全、快速的進行。
【專利說明】一種基于力融合的機器人手控器共享控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于機器人的控制方法，特別涉及一種基于力融合的手控器共享控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]機器人對于高溫、高壓、強輻射等極限環(huán)境下作業(yè)任務(wù)的完成發(fā)揮了愈來愈重要的作用。機器人正朝著智能化的方向發(fā)展，然而由于受控制、傳感及人工智能等發(fā)展水平的制約，研制出在變化環(huán)境下的全自主機器人是短期內(nèi)難以達到的目標(biāo)。操控終端，簡稱手控器，是操作者和機器人之間進行人機交互的橋梁，必須有較高的操控效率和實時性。對機器人的作業(yè)自主控制在長期內(nèi)主要還是通過機器人操作終端來實時控制。
[0003]但是在現(xiàn)在的復(fù)雜和高危環(huán)境下，對于操作者和整個作業(yè)過程等而言，以往的機器人手控器的控制方法還存在著諸多問題有待改善。
[0004]首先，機器人作業(yè)任務(wù)完成的成功與否以及效率高低，過多地依賴于操縱人員的技能水平和熟練程度。由于手控器在結(jié)構(gòu)、形式、尺寸等方面與機器人相差甚大，操作者在遠(yuǎn)距離控制過程中，往往要經(jīng)過多次反復(fù)的位姿調(diào)整，無疑會導(dǎo)致機器人操控效率低下。同時，在注意力高度集中的狀態(tài)下，長時間的操作容易造成操縱人員的心理緊張及精神疲勞。
[0005]其次，由于作業(yè)環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜性，目前的一些操作方法大都難以滿足實際作業(yè)中的控制需求。因為這些方法無法獲得環(huán)境的深度信息，操作者主要依靠二維圖像推斷機器人與目標(biāo)的相對位姿，并進一步?jīng)Q策如何操縱手控器，這樣勢必會增加操作者的工作負(fù)擔(dān)。同時，圖像由于數(shù)據(jù)量大，在遠(yuǎn)距離傳輸中不可避免地存在較大時滯，由此引發(fā)的誤操作頻頻發(fā)生。
[0006]再者，現(xiàn)有的操控終端多采用單邊位置伺服或雙邊力反饋伺服控制策略，無法向操縱人員提供全方位、預(yù)見性的信息反饋。根據(jù)經(jīng)驗可知，操縱人員利用手控器操控機器人時，更關(guān)心的是機器人末端與任務(wù)目標(biāo)、障礙物的相對位姿情況，以便控制機器人迅速、安全地接近目標(biāo)。在此操作階段，位移、力傳感器并不能提供相關(guān)信息。
[0007]最后，綜合操作者的手動控制和機器人的自主控制的優(yōu)點，在人、自主控制系統(tǒng)之間進行協(xié)調(diào)，共同對機器人進行控制，即共享控制。共享控制雖然已經(jīng)被大量應(yīng)用于環(huán)境不可預(yù)知、時延導(dǎo)致的控制信號不可靠等機器人操控場合，但是現(xiàn)有的共享控制方法普遍存在傳感信號多、控制系統(tǒng)復(fù)雜等問題，而且無論是自由度分割與融合的共享控制方式(人的手動與機器人的自主分別控制機器人的不同自由度，而非共同控制某個自由度)，還是基于視覺共享的任務(wù)分解控制方式(人先手動操縱機器人到指定位置，機器人再自主完成作業(yè)任務(wù))，操作者的智能與機器人的智能在控制回路依舊相對獨立，融合度不高，難以適應(yīng)復(fù)雜的、多變的作業(yè)環(huán)境。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對上述機器人操控領(lǐng)域中在操作性與安全性方面存在的問題，本發(fā)明提出一種基于力融合的機器人手控器共享控制方法。
[0009]本發(fā)明所采用的技術(shù)方案:本發(fā)明研究機器人手控器上操縱力與虛擬引導(dǎo)力融合的人一機共享控制方法。虛擬引導(dǎo)力在機器人運動控制中具有“預(yù)測”和“導(dǎo)引”的功能，操作者的操縱力是人類高級決策的一種輸出形式。采用合適的控制方法，合理分配操作者手動參與和機器自主參與的權(quán)值，將機器人的自主任務(wù)規(guī)劃和手動控制有效結(jié)合，從而可以實現(xiàn)人類智能與機器智能的集成。其具體方法包括如下步驟
[0010]a.通過手控器操作終端，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱力信號控制機器人運動； [0011]b.通過立體視覺技術(shù)獲取作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)并實時重構(gòu)三維環(huán)境，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向構(gòu)建引導(dǎo)機器人接近目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力(包括引力、斥力、圖像伺服力)，以此虛擬引導(dǎo)力實現(xiàn)機器人的局部自主控制；
[0012]c.將步驟a中所述操作者手動控制力與步驟b中所述目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力進行融合，通過融合力對手控器和機器人的運動進行控制，實現(xiàn)機器智能與人類智能共同作用下控制機器人接近目標(biāo)對象，完成作業(yè)過程。
[0013]所述步驟a通過手控器操作終端，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱力信號控制機器人運動，通過以下具體方式實現(xiàn):
[0014]一、搭建基于力閉環(huán)的機器人運動控制平臺；
[0015]二、計算機采集人手操縱力信號，傳送數(shù)據(jù)為系統(tǒng)控制手控器的運動做準(zhǔn)備；
[0016]三、以質(zhì)量一阻尼系統(tǒng)控制策略，依據(jù)手控器控制系統(tǒng)動力學(xué)模型公式
[0017]
【權(quán)利要求】
1.一種基于力融合的手控器共享控制方法，其特征在于，包括以下步驟: a.通過手控器操作終端，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱力信號控制機器人運動； b.通過立體視覺技術(shù)獲取作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)并實時重構(gòu)三維環(huán)境，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向構(gòu)建引導(dǎo)機器人接近目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力(包括引力、斥力、圖像伺服力)，以此虛擬引導(dǎo)力實現(xiàn)機器人的局部自主控制； c.將步驟a中所述操作者手動控制力與步驟b中所述目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力進行融合，通過融合力對手控器和機器人的運動進行控制，實現(xiàn)機器智能與人類智能共同作用下控制機器人接近目標(biāo)對象，完成作業(yè)過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于力融合的手控器共享控制方法，其特征在于，所述步驟a通過手控器操作終端，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱力信號控制機器人運動，通過以下具體方式實現(xiàn): 一、搭建基于力閉環(huán)的機器人運動控制平臺； 二、計算機采集人手操縱力信號，傳送數(shù)據(jù)為系統(tǒng)控制手控器的運動做準(zhǔn)備； 三、以質(zhì)量一阻尼系統(tǒng)控制策略，依據(jù)手控器控制系統(tǒng)動力學(xué)模型公式M'I ad 對手控器的運動進行實時控制，式中，M、B分別為手控器的慣量矩陣和阻尼矩陣，J為手控器的雅可比矩陣，F(xiàn)h為操作者所施加的操縱力，F(xiàn)e為機器人與環(huán)境的接觸力，qD為手控器的期望運動位姿； 四、將手控器的運動位姿信號傳遞到機器人各運動關(guān)節(jié)處，使機器人運動與手控器運動同步，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向，通過操作者自身的智能決策實現(xiàn)人手操縱力信號控制機器人運動。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于力融合的手控器共享控制方法，其特征在于，所述步驟b通過立體視覺技術(shù)獲取作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)并實時重構(gòu)三維環(huán)境，以目標(biāo)對象為導(dǎo)向構(gòu)建引導(dǎo)機器人接近目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力，以此虛擬力引導(dǎo)手控器控制機器人運動，按以下方式實現(xiàn): 一、通過立體視覺技術(shù)獲取作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)并實時重構(gòu)三維環(huán)境，計算目標(biāo)對象為導(dǎo)向下機器人的期望位姿，做法如下: O由環(huán)境相機實時獲取并計算背景圖像中各像素點的空間坐標(biāo)，然后生成背景環(huán)境(障礙物)的高程數(shù)據(jù)模型； 2)根據(jù)手部相機獲取的圖像中各像素點的顏色、紋理特征，來提取作業(yè)對象區(qū)域，然后構(gòu)建作業(yè)對象圖像特征； 3)根據(jù)圖像匹配及攝像機標(biāo)定的結(jié)果，計算作業(yè)對象區(qū)域中各像素點的空間坐標(biāo)； 4)構(gòu)建作業(yè)對象包圍盒模型，以視覺計算得到的作業(yè)對象OBB包圍盒軸線方向為期望位姿方向，計算機器人末端的期望位姿； 二、通過獲取的作業(yè)場景圖像數(shù)據(jù)和重構(gòu)的三維環(huán)境，計算作業(yè)對象及障礙物對機器人末端的虛擬引力、斥力、圖像伺服力: O以機器人末端當(dāng)前位姿與期望位姿的相對量為參數(shù)，在已獲取的作業(yè)對象特征和各像素點空間坐標(biāo)的基礎(chǔ)上，依據(jù)引力場中物體的受力關(guān)系公式
F5=-O ( Y - Y J 計算機器人所受的作業(yè)對象虛擬引，式中，α為引力系數(shù)，Y與Y*分別為機器人末端的當(dāng)前位姿和期望位姿向量； 2)以機器人末端當(dāng)前位姿與期望位姿的相對量為參數(shù)，結(jié)合環(huán)境相機測得的背景環(huán)境(或障礙物)高程信息，求解機器人末端沿其速度方向與背景環(huán)境的距離，依據(jù)斥力場中物體的受力關(guān)系公式
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于力融合的手控器共享控制方法，其特征在于，步驟c中所述的操作者操縱力與所述目標(biāo)對象的虛擬引導(dǎo)力的融合按以下做法實現(xiàn): O以合理的權(quán)值系數(shù)，將手控器各關(guān)節(jié)處的虛擬力/力矩、操縱力Fh、機器人與環(huán)境的接觸力Fe共同作用到手控器的質(zhì)量一阻尼控制系統(tǒng)模型中，手控器將產(chǎn)生期望的運動趨勢qD，按照手控器控制系統(tǒng)動力學(xué)模型公式
【文檔編號】B25J13/08GK103991077SQ201410056953
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年2月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月19日
【發(fā)明者】倪濤, 張紅彥, 鄭幻飛, 許 鵬, 趙可孟, 李啟東, 蔡明君, 劉金峰, 李驍鵬, 馬兆建, 于長治, 馮云龍 申請人:吉林大學(xué)