本發(fā)明涉及一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，屬于機器人的視覺伺服控制領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、在機器人控制領(lǐng)域，各種基于視覺反饋的視覺伺服機器人層出不窮，無論是在工業(yè)、軍事、民用還是科學探索中都發(fā)揮著重要作用。在一些領(lǐng)域，基于視覺伺服控制方案受到了更多的關(guān)注，特別是對控制精度要求較高的一些場景。

2、相較于其它的反饋方式而言，視覺反饋的獲取更加簡單，但是在控制方面要更加困難：一方面，相機作為反饋中的一環(huán)，它的成像質(zhì)量受到鏡片質(zhì)量、感光元件質(zhì)量、感光元件尺寸等因素影響，直接對后續(xù)的圖像處理、特征提取的結(jié)果產(chǎn)生影響；另一方面，實際的實驗環(huán)境里存在很多的不安全因素，包括但不限于相機視野丟失、機器人末端與障礙物發(fā)生碰撞、機器人身體與障礙物發(fā)生碰撞等等，因此需要對這些不安全因素進行建模，并采用優(yōu)化的方法對參考控制量進行優(yōu)化，以得到滿足安全性要求的控制量；受實際實驗條件限制，前期建立的數(shù)學模型中的元素不一定都能夠?qū)崟r獲取甚至是無法獲取，所以需要對不確定的項進行估計，并將估計結(jié)果應(yīng)用于控制策略中。

3、在傳統(tǒng)控制算法方面，為了保證基于視覺伺服的機器人運行的安全性，往往采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預設(shè)性能等方法來滿足控制需求，雖然這類控制算法使用簡單、方便，但是，上述算法存在著前期準備時間過長、難以進行拓展、無法對控制量進行約束、未能考慮到內(nèi)部和外部的不確定性等問題。

4、因此在控制進程中，存在著兩個急需解決的問題：一方面是如何對系統(tǒng)建模的不確定性進行有效的估計；另一方面是如何保證在獲取不確定性的估計值后將其應(yīng)用到安全約束里，提升其穩(wěn)定性和安全性。

5、因此在控制進程中，一方面是如何對系統(tǒng)建模的不確定性進行有效的估計，使估計結(jié)果與真實取值之間的誤差快速收斂；另一方面是如何保證在獲取不確定性的估計值后將其應(yīng)用到安全約束里，提升其穩(wěn)定性和安全性，均是目前多機械臂算法急需迫切解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的：針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題和不足，本發(fā)明的旨在提出一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，通過擴充狀態(tài)觀測器與clf+cbf優(yōu)化控制策略相結(jié)合的方式，既能保證基于ibvs的機器人系統(tǒng)能夠快速估計不確定量，又能實現(xiàn)在獲取不確定性的估計值后將其應(yīng)用到安全約束里，提升其穩(wěn)定性和安全性，最終完成視覺伺服控制任務(wù)。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案：為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明公開一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，機械臂末端設(shè)置相機，且相機與機械臂末端二者的坐標系都重合，步驟如下：

3、步驟1，建立相機成像模型，利用相機成像模型生成基于圖像的二階ibvs視覺伺服模型，在工作空間中設(shè)置非共線且數(shù)量大于等于4的特征點，機械臂通過相機拍攝反饋包含特征點的圖像從而實時確定機械臂末端的位置，機械臂移動過程中需要確保特征點始終保持在相機的視野范圍內(nèi)；

4、步驟2，將機械臂進行包絡(luò)簡化，將機械臂的關(guān)節(jié)和連桿分別視為相應(yīng)半徑的球形和圓柱體，同時忽略加持終端，設(shè)定關(guān)節(jié)和連桿分別到障礙物的安全距離約束、機械臂關(guān)節(jié)角速度和角加速度約束，從而確保機械臂每個關(guān)節(jié)和連桿均不與障礙物發(fā)生碰撞；

5、在視覺伺服任務(wù)中，將機械臂的移動目標簡化為像素位置，機械臂末端通過相機反饋特征點的像素位置判斷自身的位置進行運動，直至特征點的像素位置到達期望位置，此時機械臂也到達了預定位姿，在這個過程中通過保證各個關(guān)節(jié)和連桿到障礙物之間的安全距離大于零，同時限制機械臂運行時的角速度和角加速度不會超出機械臂搬運負載的安全范圍，從而確保機械臂運行的安全性；

6、步驟3，由于二階ibvs視覺伺服模型中包含由觀測器觀測得到的強非線性項，強非線性項為不確定項，因此使用擴張狀態(tài)觀測器對像素速度和不確定性其進行觀測；

7、步驟4，在理想情況下根據(jù)步驟2中建立的安全距離約束、角速度和角加速度約束建立高階控制障礙函數(shù)cbf約束，由于觀測器的觀測結(jié)果與實際值是存在微小偏差，無法滿足cbf約束的精度要求，因此建立考慮不確定性的cbf；

8、步驟5，設(shè)計考慮不確定項的參考控制器，基于預設(shè)時間的李雅普諾夫函數(shù)clf和優(yōu)化求解目標函數(shù)，對機械臂的避障安全優(yōu)化問題進行求解。

9、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其有益效果包括：

10、1)本發(fā)明在保證基于ibvs的機器人的穩(wěn)定性方面，首先采用比例微分控制器，產(chǎn)生參考控制量，該控制量能夠保證系統(tǒng)在不考慮安全性的前提下是穩(wěn)定的。

11、2)本發(fā)明在對建模不確定性的處理方面，采用了高階擴張狀態(tài)觀測器對其進行了觀測，觀測結(jié)果顯示其能夠很好地跟蹤目標信號。

12、3)本發(fā)明在確保系統(tǒng)的安全性方面，將安全性分為了視野可見性、關(guān)節(jié)點與障礙物的避障和各個關(guān)節(jié)與障礙物的避障以及約束了機械臂關(guān)節(jié)的角速度和角加速度四個方面。在前述建立的數(shù)學模型中，只有視覺伺服部分存在不確定項，在給出的擴張觀測器的形式下，對該不確定項以及其它的狀態(tài)量進行了觀測，并將觀測結(jié)果用于了安全約束的構(gòu)建中。機械臂關(guān)節(jié)的角速度和角加速度保證了機械臂對于輸入信號響應(yīng)的可實現(xiàn)性以及對機械臂自身的安全保護。

技術(shù)特征：

1.一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于，機械臂末端設(shè)置相機，且相機與機械臂末端二者的坐標系都重合，步驟如下：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于步驟1中，建立基于圖像視覺伺服二階模型和視野約束：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于步驟2中，將機械臂進行包絡(luò)簡化，將機械臂的每個連桿及其兩個端點分別視為圓柱體和相應(yīng)半徑的球，并設(shè)定關(guān)節(jié)和連桿分別到障礙物的安全距離約束、機械臂關(guān)節(jié)角速度和角加速度約束，從而確保機械臂每個關(guān)節(jié)和連桿均不與障礙物發(fā)生碰撞；通過保證各個關(guān)節(jié)和連桿到障礙物之間的，同時限制機械臂運行時的角速度和角加速度不會超出負載的安全范圍，從而確保機械臂運行的安全性：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于，步驟3中，將步驟1建立起的視覺伺服模型中存在的不易計算的項視為不確定性項，設(shè)計擴張狀態(tài)觀測器對像素速度和不確定性其進行觀測。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于步驟4中，首先在理想情況下根據(jù)步驟2中建立的安全距離約束、角速度和角加速度約束建立cbf約束，然后建立考慮不確定性的cbf：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，其特征在于步驟5中，設(shè)計考慮不確定性的參考控制器，基于預設(shè)時間的clf和優(yōu)化求解目標函數(shù)，對安全優(yōu)化問題進行求解：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于擾動觀測器的機械臂視覺伺服與和安全避障方法，屬于機器人的視覺伺服控制領(lǐng)域。建立基于圖像的視覺伺服的二階模型和特征物可見性的約束；完成機械臂的包絡(luò)簡化和建立機器人相關(guān)的安全約束；將視覺伺服模型中存在的不易計算的項視為不確定性，設(shè)計擴張狀態(tài)觀測器對像素速度和不確定性其進行觀測；在理想情況下根據(jù)安全距離約束、角速度和角加速度約束建立CBF約束，然后建立考慮不確定性的CBF；最后設(shè)計考慮不確定性的參考控制器、基于預設(shè)時間的CLF和優(yōu)化求解目標函數(shù)，對安全優(yōu)化問題進行求解。本方法效率高，穩(wěn)定性好，既能保證機器臂能夠快速估計不確定量，又能實現(xiàn)在獲取不確定性的估計值后將其應(yīng)用到安全約束里。

技術(shù)研發(fā)人員：陳正升,李川,王雪松,程玉虎
受保護的技術(shù)使用者：中國礦業(yè)大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6