码垛机器人高速高精度运动控制算法设计

机器人高速高精度运动控制算法设计

1引言

码垛机器人在高速重载运行情况下，关节柔性的影响不容忽略，要实现对机器人基于能耗最优轨迹的高速高精度运动控制，就对控制系统的设计提出了更高的要求。由于高速码垛对于机器人的快速启停性能有很高的要求，所以需要考虑机器人在低速运行情况下阻尼的影响。本章将从高速高精度的性能要求出发，对机器人进行摩擦辨识，以减小低速运行情况下摩擦对控制的影响。之后使用模糊变结构滑模控制算法对机器人进行控制，并加入摩擦补偿，以提高机器人运行的轨迹跟踪精度，改善其动态响应性能，通过仿真分析验证上述算法的有效性。

2机器人关节的摩擦辨识

1 Lucre摩擦模型

在机器人系统中，关节摩擦的存在是影响机器人高动态性能的重要因素。常用的摩擦模型主要有静态模型及动态模型。静态模型能反映出摩擦力的变化趋势，但不能描述摩擦的动态变化过程，所以考虑使用动态模型对关节摩擦进行描述。较为经典的动态摩擦模型是Lucre模型，它能较好地解释摩擦学中的Stribeck效应，基本原理如图4-1所示，其中，:为鬃毛的平均弹性变形，、为接触面间的相对移动速度。

 

LuGre模型从微观角度出发描述摩擦这一宏观现象，它将物体间的接触等效为柔性鬃毛的接触，鬃毛的平均弹性变形之决定了摩擦力的大小，变形足够大时，鬃毛开始相对运动，达到稳态时，其变形大小由相对速度、决定。LuGre模型描述的摩擦力大小与相对速度之间的数学关系如式(4-1)所示。

 

 

，可以通过电机出力的大小获知摩擦力大小。实验时，通过闭环控制的方法，对单关节输入速度指令，使单关节在一定速度下匀速运动，实时记录电机输出力矩值的大小，即可得到稳态摩擦模型，从而估计摩擦参数。

3基于状态反馈的考虑摩擦补偿的模糊变结构滑模控制

码垛机器人的高速重载工况导致机器人关节的速度以及惯量很大，关节柔性的影响不容忽略，所以码垛机器人系统具有高度的非线性、时变性和不确定性。为了实现机器人系统的快速响应并尽量减小其超调，传统的PD前馈+计算力矩法方法不可行。，码垛机器人的应用中不便于在末端添加位移传感器，只能添加加速度传感器，而加速度传感器一方面带宽较低，另一方面由加速度信号积分得到位移信息较为复杂且精度较低，无法适应对控制系统快速响应的要求，这也限制了很多需要实时反馈的控制算法在码垛机器人上的应用。

，考虑对电机轴端的输出信号进行观测，通过刚柔祸合动力学模型估计杆件实际转动角度，将估计值与输入值的差值作为偏差信号，设计模糊变结构滑模控制器，以减小模型建立误差对控制效果的影响，最终加入摩擦补偿对机器人系统进行控制。