本發(fā)明涉及一種機器人控制領(lǐng)域，特別涉及一種基于多目標(biāo)優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略的多移動機械臂協(xié)同搬運控制方法。

背景技術(shù)：

1、雖然移動機械臂種類眾多，但無論哪一種移動機械臂在實際應(yīng)用中都會受到參數(shù)不確定性、擾動、關(guān)節(jié)剛度不足導(dǎo)致關(guān)節(jié)柔性等問題的影響。其中參數(shù)不確定性主要表現(xiàn)在對于移動機械臂模型沒有進行精確測量，在控制過程中需要對機械臂的精確模型進行估計。外界擾動在實際工作環(huán)境中尤為常見，需要機器人感知系統(tǒng)識別環(huán)境信息并反饋給系統(tǒng)。關(guān)節(jié)的柔性在機械臂中很難避免，當(dāng)約束力較大或搬運質(zhì)量較大物體時，由于機械臂關(guān)節(jié)傳動裝置剛度不足，會對機械臂的位置和力控制產(chǎn)生偏差，無法保證跟蹤誤差收斂為零，影響控制效果。單個移動機械臂由于受到載荷的限制，難以完成對大型物體的搬運任務(wù)，因此衍生出了多機械臂協(xié)同作業(yè)系統(tǒng)，并逐漸成為工業(yè)界與學(xué)術(shù)界的熱點問題之一。多個移動機械臂之間通過相互協(xié)調(diào)合作，可以更好地處理單個移動機械臂無法完成的任務(wù)，而且系統(tǒng)整體的容錯能力和魯棒性會有所提升，但這些優(yōu)勢以大大增加系統(tǒng)建模和控制的復(fù)雜性為代價。因此研究多個移動機械臂的協(xié)同控制方法對于實現(xiàn)機器人高效且安全的執(zhí)行任務(wù)具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決的問題是多移動機械臂協(xié)同搬運時控制效率低下而且不能很好的應(yīng)對在搬運任務(wù)過程中的各種突發(fā)情況，采用多目標(biāo)優(yōu)化和學(xué)習(xí)算法融合的方式，提高雙移動機械臂在復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同搬運效率。

2、為了實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明提供了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略的多移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，具體包括以下步驟：

3、步驟1：將協(xié)同搬運系統(tǒng)視作多個模塊子系統(tǒng)對應(yīng)關(guān)聯(lián)構(gòu)成的多體系統(tǒng)，運用層級動力學(xué)解析建模的方法，建立一種考慮協(xié)同搬運時機械臂-負載-機械臂和機械臂-移動底盤緊耦合關(guān)系的多移動機械臂協(xié)同搬運無約束動力學(xué)模型。

4、步驟2：在步驟1無約束動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，確保搬運過程中多移動機械臂系統(tǒng)穩(wěn)定性與快速性，建立優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，優(yōu)化目標(biāo)為最小運行時間、最小移動平臺運動軌跡變化率與最小車輪能量消耗，約束條件為機器人相對距離范圍、橢圓運動軌跡、負載質(zhì)心與各機器人質(zhì)心距離相等和系統(tǒng)內(nèi)力平衡。針對所述優(yōu)化目標(biāo)和約束條件求解得到所述移動底盤的輸出力矩，采用所述控制量對所述多移動機械臂進行控制。

5、步驟3：基于馬爾科夫決策過程構(gòu)建多移動機械臂協(xié)同搬運過程的馬爾科夫決策過程模型，從動作空間中選擇合適的決策值來控制機械臂的協(xié)同軌跡和關(guān)節(jié)力矩，然后基于深度確定性策略梯度和回放經(jīng)驗庫算法，通過強化學(xué)習(xí)與環(huán)境進行交互訓(xùn)練，多機械臂的控制模塊根據(jù)每一時刻的移動底盤運動狀態(tài)和負載內(nèi)力，輸出協(xié)同搬運軌跡和力矩的決策值。

6、步驟4：定義自適應(yīng)權(quán)重分配函數(shù)，將雙車距離變化和力矩變化大小作為主要影響因素。當(dāng)距離變化較大時，增加移動底盤多目標(biāo)優(yōu)化算法的權(quán)重；當(dāng)力矩變化較大時，增加多機械臂強化學(xué)習(xí)規(guī)劃控制算法的權(quán)重，確保協(xié)同搬運過程的精準(zhǔn)性和靈活性。

7、本發(fā)明的技術(shù)效果在于控制環(huán)境與物體在約束方向上的接觸力、物體在無約束方向上的運動以及被抓取物體內(nèi)部產(chǎn)生的內(nèi)力，以及機器人與環(huán)境之間存在的參數(shù)不確定性和外部擾動會擾亂交互，提出了在存在不確定性和擾動的情況下，協(xié)調(diào)雙移動機械臂與剛性表面相互作用的自適應(yīng)控制策略，提高多移動機械臂在復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同搬運效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于多目標(biāo)優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的多移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，其構(gòu)建過程特征在于以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的雙移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，其特征在于，所述步驟1中考慮協(xié)同搬運時機械臂-負載-機械臂和機械臂-移動底盤緊耦合關(guān)系的多移動機械臂協(xié)同搬運無約束動力學(xué)模型如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的雙移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，其特征在于，所述步驟2中最小運行時間、最小移動平臺運動軌跡變化率與最小車輪能量消耗為優(yōu)化目標(biāo)，約束條件為機器人相對距離范圍、橢圓運行軌跡、負載質(zhì)心與各機器人質(zhì)心距離相等和系統(tǒng)內(nèi)力平衡以及最大速度、加速度、力矩的多目標(biāo)優(yōu)化方程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的雙移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，其特征在于，所述步驟3中基于馬爾科夫決策過程構(gòu)建多移動機械臂協(xié)同搬運過程的馬爾科夫決策過程模型的方法為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的雙移動機械臂協(xié)同搬運控制方法，其特征在于，定義的自適應(yīng)權(quán)重分配函數(shù)為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種基于多目標(biāo)優(yōu)化與學(xué)習(xí)策略融合的多移動機械臂協(xié)同搬運控制方法。其技術(shù)方案是：首先運用層級動力學(xué)解析建模的方法，建立一種考慮協(xié)同搬運時機械臂?負載?機械臂和機械臂?移動底盤緊耦合關(guān)系的多移動機械臂協(xié)同搬運無約束動力學(xué)模型，在此的基礎(chǔ)上，確保搬運過程中多移動機械臂系統(tǒng)穩(wěn)定性與快速性，建立多目標(biāo)優(yōu)化方程。構(gòu)建多移動機械臂協(xié)同搬運過程的馬爾科夫決策過程模型，基于深度確定性策略梯度和回放經(jīng)驗庫算法，通過強化學(xué)習(xí)與環(huán)境進行交互訓(xùn)練，得到協(xié)同搬運軌跡和力矩的決策值。最后根據(jù)多移動機械臂系統(tǒng)的實際需求和性能要求，定義自適應(yīng)權(quán)重函數(shù)，合理分配多目標(biāo)優(yōu)化算法和學(xué)習(xí)算法的控制權(quán)重，實現(xiàn)智能協(xié)同搬運控制。

技術(shù)研發(fā)人員：李佳鈺,楊應(yīng)哲,陳晨,程晨晨,尤波
受保護的技術(shù)使用者：哈爾濱理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10