基于Matlab的6自由度机器人手臂远程控制与教育研究

第九届国际会计师联合会控制教育进展国际自动控制联合会，俄罗斯下诺夫哥罗德，2012年一个基于Matlab的框架，用于控制理论教育和研究的6自由度机器人手臂的远程控制迈克尔·鲁德曼，弗兰克·霍·霍曼，托尔斯滕·伯特伦德国多特蒙德理工大学控制理论与系统工程研究所，邮编：翻译后摘要：本文提供了一个概述的6-DOF机器人操作器的控制教育和研究在多特蒙德工业大学的机器人实验室基于Matlab的标准工业机器人机械手安全可靠的远程操作框架使学生和研究人员能够以高效和富有成效的方式进行机器人和控制实验除了概述的机器人和控制框架的文件报告在过去几年中进行的几个学生论文和项目组的实验。展望勾勒出一些挑战和前景，为未来利用的控制框架的背景下，学生的教育和研究。关键词：控制理论，教育，机器人，远程控制1. 介绍行业对合格控制系统工程师的需求不断增长，需要对控制和机器人专业的学生进行新颖的理论和因此，大学和其他学术机构试图通过将有趣的实验系统和实验室练习整合到控制理论课程中来激励学生。控制理论和理论知识的实际应用之间的明显差距请注意，这不是学术机构此类控制系统的一般设备的问题，而是使学生能够在不理解和管理控制和软件的技术细节的情况下使用这些系统什么是必要的是一个框架，允许学生在课程作业，实验室，项目组和论文作品的有限时间内除了这些技术系统固有的复杂性之外，如果专注于控制算法的算法开发而不是其技术实现，则安全和用户友好的操作方面最近，LEGO MindstormsNXT技术在自适应控制的基本概念教学中获得了广泛关注（Bobtsov等人[2011]）。其他突出的例子，学生为导向的自动控制实验室，甚至远程远程实验室的报告在Casini等人。[2004]和Leva和Donida [2008]。众所周知，具有多个自由度的机器人操作器构成了控制理论中各种主题的具有挑战性的应用实例。机器人⋆ 通讯作者（mykhaylo. tu-dortmund.de）工 具 箱 ， 例 如 来 自 Pe- ter Corke （ Corke [1996] ） 的Matlab机器人工具箱，提供了在仿真中研究机器人运动学和动力学的强大手段。然而，在教育的背景下，实际的机器人操纵器（特别是大规模机器人臂）的控制通常不是微不足道的。如果没有与行业相关的培训，并且大多数培训都是针对特定的培训，那么在使用机器人系统时，快速且操作安全的入口基于PC的开放式机器人控制平台（参见Hong等人[2001]，Bruyninckx [2001]）有助于克服这些挑战。另一种趋势是工业机器人控制器的扩展开放式传感器和运动接口（参见Blomdell等人[2005]，Gauss等人[2006]），这也扩展了在控制教育中利用复杂机器人系统的前景最近，开源机器人操作系统（ROS）已经成为机器人教育和研究的标准开放平台（Berger et al. [2011]）。ROS为硬件、底层控制器、通信和控制提供了许多服务和接口ROS针对具有传感器（例如摄像机和3D范围传感器）的移动操纵平台，以捕获机器人工作空间中的物体。本文演示了如何在控制教育中使用6-DOF（自由度）标准工业机器人操作器，为学生提供与MATLA Br科学计算环境的接口。由于大多数学生在工程和控制课程中已经熟悉Matlab，因此他们能够以高效的生产方式设计和实现基于Matlab 和 Simulink 的 控 制 系 统 Matlab 机 器 人 工 具 箱（Corke [1996]）与虚拟现实环境相结合，可以在仿真中对机器人运动学，动力学，控制和规划进行逼真的控制和可视化。这样的框架为学生提供了机器人和控制方面的激励性经验开发的Matlab接口，© 2012 IFAC 366 10.3182/20120619-3-RU-2024.000592012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会367本文提出的derlying机器人板载控制器允许无缝转移的算法设计在仿真评估到一个实际的机器人手臂。在下面，我们描述了6-DOF机器人机械手在我们的机器人实验室和框架，其基于Matlab的远程操作和控制。第二部分概述了一些学生的论文和项目进行的机器人系统，以强调迄今完成的控制教育任务最后，我们讨论了一些系统相关的挑战和前景的背景下，学生的教育和研究先进控制和机器人。2. 6-自由度机器人系统2.1 串联连杆机器人操作器图1所示的6自由度机器人操作器RV 20 -16是具有由同步伺服电机驱动的六个旋转轴（A1- A6）的工业机器人系统串联连杆机器人的工作空间近似为半径约为1.3m的半球形。标称有效载荷为16公斤。工业机器人控制器允许PTP（点对点）和CP（连续路径）操作模式。此外，还提供了直接PLC（可编程逻辑控制器）模式，其中单个关节执行器由分散速度控制驱动，而无需考虑整个机器人动力学。Fig. 1. 6-自由度机械手系统6自由度机器人操作器构成了一个多任务的实验机器人平台，在多特蒙德理工大学的一个实验室，并为学生教育以及杂项研究目的。 在Opfermann等人[2008]、Franke等人[2009]、J. [2008]，Ruderman et al.[2009]，Franke等人[2009]，Ruderman等人[2010年]。2.2 远程控制体系结构6-DOF机器人操纵器通过内置机器人控制器ROBOTstarV控制，该控制器允许以两种不同的方式操作用户相关功能。一旦标准编程挂件（PHG）[2006]）使用嵌入式TCP/IP服务器和基于XML的范例。基于开放的RSV-COMMAND协议，实现了机器人的远程控制.遥控器结构示意性地表示在图中。二、该com-图二、面向Matlab的远程控制体系结构通信是通过100 Mbit的标准以太网连接初始化的PC主机，构成基于客户端的远程机器人控制器。使用标准Winsock-API 和 开 源 TCP/IP/UDP 工 具 箱 （ Rydesaeter[2001]），客户端-服务器通信在Matlab环境中立即提供。机器人控制器的服务器部分接收基于XML的请求，并发回XML嵌套数据（过程变量、程序或状态文件）。在机器人控制器内，所有系统变量在一个IPO周期（高级运动控制的插值周期率）内更新。工业机器人操纵器的典型 IPO 周 期 约 为 10 ms ， 而 单 关 节 控 制 的 精 细 插 值（FIPO）周期可为0.5 ms。在一个带有消息确认的同步通信电报中，可以从远程PC主机实现对过程变量的读或写访问。正如预期的那样，一个完整的写访问比它的读访问要短一点然而，从远程控制的角度来看，占空比由发送实际控制命令和接收实际机器人状态所需的整个客户端时间 组 成 。 远 程 控 制 占 空 比 t d.c. 的 实 验 评 估 。 （ 参 见Ruderman et al.[2010年]，图中3. 这里，应用了点对点以太网连接，并且在实验期间没有执行任何额外的占用PC的任务0.040.030.020.01允许手动或通过生产商特定程序中规定的指令驱动机器人机械手，0 20 40t（s）60 80 100语法语言更先进的是，外部基于以太网的通信接口（参见例如Gauss et al.图三.示例性评估的远程控制占空比t d.c.（s）2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会3682.3 ReiM接口开发的机器人控制工具箱，我们称之为ReiM接口（ReisRobot Extended Interface for Matlab）是一个完全基于Matlab的实现，使用部分由Matlab支持的面向对象编程ReiM接口将RSV-COMMAND通信协议的主要功能反映为面向最终用户的Matlab方式。@ reisrobot对象可以在Matlab工作空间中实例化，具有可调设置，例如运动类型（PTP，CP，PLC），通信参数，工具转换等。此外，必 须 有 意 义 的 机 器 人 常 数 ， 如 Denavit- Hartenberg（DH）参数和运动学和动力学轴约束是可用的。除了机器人姿态、速度和加速度的基本设置和获取功能外，还包括几个附加的实用功能其中包括滚转、俯仰、偏航、旋转矩阵和齐次变换以及正逆运动学。此外，可用的外部信号IO也可经由ReiM接口访问3. 工程概况3.1 “RoboVal”项目组“RoboVal”项目组工作的范围是解决一个复杂的工程相关的任务与几个分布式的，但在同一时间良好互动的工作包。“RoboVal”是基于机器人的车辆动力学仿真的首字母缩写（德语），用于自适应照明系统的设计和验证。项目小组工作的部分成果已成功转化为工业研发项目（详情见Opfermann等人[2008]）。第一个工作包包含使用模拟软件IPG CarMaker在线进行的车辆动力学模拟。由于前照灯固定安装在车辆前部，因此从复杂的车辆动力学中获得了减少的自由度，例如相对垂直位移、侧倾角和俯仰角在使用驾驶员模型运行车辆仿真之后，仿真前照灯系统的相对运动所需的信号被导出并转换到机器人TCP（工具中心点）坐标系中。下一个工作包涉及一个分析模型- 机器人操纵器的正向和反向运动学的计算。这样做是为了提供一个机器人仿真框架，允许计算和可视化所产生的系统运动。在模拟与TCP坐标系相关的前照灯运动时，还在模拟中证明了驱动器关于关节空间的可动性。在图4（a）中，VRML（虚拟现实模型语言）机器人操纵器模型与安装的前照灯系统一起显示。第三个工作包完成了必须为实验实施和一旦车辆动力学仿真（CarMaker）和机器人运动仿真（Simulink）交换数据并提供这些数据用于进一步的评估和实验。另一方面，通过Matlab中的主程序实现了与前照灯电子控制单元（ECU）的CAN通信。此外，基于Matlab的机器人控制集成和同步，以驱动与前照灯的实验。下一个工作包是设计和建造机械承载结构，代表前照灯系统。前照灯的给定一个特殊的托架部分与TCP适配器一起使用，以便可以调整安装有相应ECU的前照灯，如图4（b）所示。此外，所有的电源和数据电缆都必须引导到前照灯系统，而不会妨碍机器人操纵器的受控运动。(a)（b）第（1）款见图4。VRML机器人操纵器模型（a），前照明前照灯系统的实验装置（b）财务工作包涉及集成算法，以在驾驶过程中控制前照灯。由于主动式前照灯具有围绕俯仰轴的额外旋转自由度，因此光锥尖端的最终运动构成车身和主动式投影模块的叠加运动（Opfermann等人，[2008年]）。此外，还可提供动态从车辆传感器获得的用于前照灯控制算法的相关输入信号例如是方向盘角度、纵向速度和天气条件。最后一个工作包是关于评价的前照明前照灯系统实现的想法，在驾驶操纵前壁表面上的光的投影。不同的人类观察者和立法者相关的标准必须与可测量的量相关。基于从投影表面上的光分布中获得的可测量的摄像机图像信息（参见图4（b）），已经重建了评价量，例如前照灯相对于车身的倾斜角。3.2 学士学位论文在这个学生的工作中，两个主要任务被认为是在6自由度机器人机械手2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会369∈--·−−在笛卡尔操作空间中。第一个是在给定的运动学和动力学约束下自动生成连续路径的o-线。第二个是笛卡尔路径控制，使用微分运动学和驱动低级别控制的机器人关节。利用有限的支撑点集生成笛卡尔坐标系（包括TCP方向）中的连续路径p（t）R6×1为了平滑路径顶点，从而避免运动轨迹中的不连续性（参见[2003]的Nystr？om和Norrl？的详细信息），包含了关于支撑点的抛物线平滑区域。因此，所获得的路径是双重可微分的，以确保有限的关节速度和加速度。一个展示计算的笛卡尔路径如图所示。5（a）.使用解析闭合形式逆(a)（b）第（1）款基于标称DH参数（Sciavicco和Siciliano [2000]）。在数值仿真中对（X，Y，Z）坐标系的PID参数进行了整定。由于仅针对恒定TCP方向对控制进行了评价，因此相对于可变TCP方向的控制调整超出了本工作的范围。多个笛卡尔路径，之间的圆形路径和不同的“之”字形路径，进行了实验评估。其中之一在图6中示例性地示出用于Y和Z坐标。图五.展示计算的笛卡尔路径（a）和相应的机器人关节轨迹（b）机器人运动学图f（）的多个解的运动学逆问题qi=f−1（pi）由采样笛卡尔路径计算。运动学逆解的多重性由通过奇点分离的等效（结构相关）关节构型考虑到驱动机器人关节的运动学和动力学约束，在关节空间中找到一个可行的轨迹，这也根据所需的关节的运动最小化此外，检查路径是否存在内部奇点（参见例如， Sciavicco和Siciliano[2000]的详细信息），在这种情况下，可能需要无限或至少超过接头速度。 这是通过评估雅可比矩阵J来完成的，雅可比矩阵J将关节运动映射到笛卡尔空间pstec=J（q）qstec。所应用的路径控制依赖于微分运动学（详情参见Sciavicco和Siciliano [2000]），因此使用逆雅可比矩阵从笛卡尔控制输出uc（t）计算关节控制值uj（t后者是根据测量的q值，但更新率降低，已执行的动议考虑到低水平的欺诈行为，见图6。“之字形”笛卡尔轨迹的实验评估3.3 硕士论文模型预测控制（MPC）依赖于动态模型，以便计算关于未来状态的最佳演变的控制。模型预测控制是一种迭代方案，其中基于动态和动态模型的当前状态、当前测量、目标和约束来预测术语滚动时域控制（RHC）反映了控制的迭代性质，因为随着时间的推移获取新的测量和状态，控制策略相对于成本函数进行更新。成本函数考虑状态随时间的演变，通常根据状态x（t）与参考轨迹r（t）、控制误差u（t）以及时间Tf处的目标状态TfJ=g（t，r（t），x（t），u（t））dt+G（t，r（Tf），x（Tf））（2）的t0在受控关节致动器的情况下，整个操纵器装置由R（s）=Q/Uj= 1/s exp（s td）给出。 基本上，它包含的积分部分，但也是一个死区时间td 的实验确定从多个系统的响应。因此，应用参考值pstecr（t）的前馈，辅助使用标准PID控制以补偿残余误差e（t）=pr（t）p（t）。因此，笛卡尔控制律为：其中p（t）是使用直接机器人运动学的唯一解析解从测量的q（t）获得的服从系统xst e c（t）=f（t，x（t），u（t））.（三）模型预测控制的主要优点是它能够- 处理多变量控制问题;- 考虑致动器限制和其他约束;- 以无干扰的方式处理动态约束- 适用于非线性系统和时滞系统;直线段平滑路径平滑区采样点的开始和结束方向（工具中心点）A1A2A3A4A5A6Y（m）X（m）样本点参考响应参考响应采样点（10 ms速率）采样点（10 ms速率）误差值平均值标准偏差误差值平均值标准偏差采样点（10 ms速率）采样点（10 ms速率）Z（m关节姿势（度）Y姿态Y误差Z误差Z姿态2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会370∈∈∈- 具有良好的跟踪性能。已完成的硕士论文研究了滚动时域控制在工作空间中静态和动态障碍物背景下的6自由度机器人动态路径规划问题中的应用（Behnisch等人。[2010]）。该方法依赖于机器人手臂的运动学模型和碰撞模型，该模型检测手臂与工作空间中的圆柱形和矩形物体手臂主体被建模为圆柱形对象。下图显示了用于可视化的原始机器人模型（图图7（a））、由用于碰撞检测的圆柱体组成的粗略机器人模型（图7（b））以及具有存在于工作空间中的物体的机器人（图7（c））。(a) 机器人模型（b）碰撞模型（c）碰撞对象见图7。机器人操作器总成本函数是以下项和标准的加权组合- 关节空间中路径长度的最小化;- 在零速度下达到目标姿态;- 避免与障碍物碰撞- 避免接头极限和奇点。整体运动由任务空间中的一系列中间姿态表示，这些姿态构成实际轨迹的粗略近似。该控制点序列在时间上均匀间隔，并且使用基于梯度的非线性优化方法相对于标量成本函数进行优化。然后通过在连续控制点之间插值的渐变生成参考姿势之间的运动。地平线是可伸缩的，因为近似的最佳轨迹与朝向目标姿态的实际运动一起移位。水平线的长度通过以动态方式添加或移除控制点来在线调整滚动时域控制方法在静态和动态障碍物的仿真中进行了验证，并从控制点的数量和分辨率、轨迹长度的自适应性和实时性等方面对结果进行了分析。之后，在实际的机器人手臂上进行实验，如图所示八、在工作空间中的障碍物的尺寸和姿态是由依赖于光子混合器设备（PMD）相机的计算机视觉系统来识别的。障碍物被建模为矩形框的球形扩展研究了三种不同的障碍物构型，如图所示。第九章实验结果证实了模拟中的观察结果，即使由于机器人机载控制器和运行滚动时域控制的主机之间的通信延迟，实际机器人手臂的移动速度低于模拟Matlab框架使其能够将运行在Linux下的滚动时域控制器与机器人集成在一起PMD罗布OBS见图8。实验装置(a)一个障碍（B）两个障碍（C）三个障碍见图9。实验情景运动控制器在不到一天的时间内。生成距离数据的计算机视觉系统在Windows PC上运行。该系统提供数据生成对象模型的碰撞检测在滚动时域控制框架，运行在Linux下。总的来说，它花了不到一个星期的时间来实现算法，集成不同子系统之间的接口，并进行实验。在所有情况下，控制方法都能够生成无碰撞轨迹，该无碰撞轨迹将机器人实时引导到目标姿态。如果障碍物的位置事先不知道但在轨迹执行期间被检测到，则滚动时域控制也是成功的这对应于手眼配置的情况，其中相机具有用于障碍物检测的有限前视距离。4. 挑战和前景现在，让我们勾勒出潜在的控制挑战和前景时，使用实际的6自由度机器人系统的教育和研究目的。将低级受控机器人机械手视为具有可用控制输入ujR6×1和可测量位置输出qR6×1（均在关节空间中）的MIMO（多输入多输出）灰箱系统，可以做出以下假设。(1) 由于前向和反馈多体动力学，即非对角惯性矩阵、科里奥利离心项、重力、摩擦，MIMO设备具有显著的交叉耦合。(2) 由于机器人关节和连杆的弹性有界但不能完全忽略，可测量输出为q=qstec/s+d，其中dR6×1是未知扰动的矢量，但其幅值和频率范围是可予估计的.(3) 对于低水平受控接头速度，系统传递矩阵可表示为：2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会371·Q（s）R（s）== exp（−sT）（Ts2+ I s）−1。（四）J. （2005年）。扩展工业机器人控制器：Uj（s）d c这里I是单位矩阵。联合控制时间常数矩阵Tc可以是可变的或固定的，取决于操作点。远程控制通信的对角死区时间矩阵Td被设置为具有相等的值，但是可以消除时间相关的不确定性（参见图11）3）。(4) 由于内部关节致动器的边界，换句话说，电机电流监测，控制输入，把必须根据饱和输入非线性。因此，考虑uj=f（qstecc），其中qstecc是命令关节速度，并且f（）是具有取决于操作点的阈值的饱和从控制理论的角度来看，上述每一个假设都是根据系统行为知识精心推导出来的，都意味着某些挑战系统延迟和不确定性的处理可能需要不同的复杂方法来设计鲁棒或自适应外部控制。当使用基于微分运动学（见第3.2节）的Cartesian操作空间控制时，必须考虑控制参数的优化以及TCP姿态和方向的此外，替代控制策略，特别是考虑到假设（3）和（4），是合理的设计。机器人单关节的附加电流监测可以提供一个有价值的系统状态的测量，以参与控制律。总之，值得一提的是，所提出的具有实现的远程操作的6-DOF机器人系统允许制定和解决在教学以及面向目标方面都有吸引力在复杂系统行为中可解释的大量现象使得在真实系统约束下扩展和挑选感兴趣的特定问题并解决它的可能性确认我们要感谢所有与机器人系统一起工作的学生，感谢他们的兴趣和热情。我们还要感谢J？ornMalzahn在开发ReiM界面时所做的贡献我们还感谢本田欧洲研究所的VitaliAnselm和Michael Gienger在机器人手臂的滚动时域控制的设计、实现和实验方面所做引用Behnisch ， M. ， 哈 施 克 河 ， 和 Gienger ， M. （ 2010年）。 基于反应控制的任务空间运动规划。在Proc.IEEE/RSJ 智 能 机 器 人 和 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