【CN109940610A】一种基于WOAGA混合优化算法的机器人关节控制力矩预测方法【专利】
一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法[发明专利]
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910519620.9(22)申请日 2019.06.17(71)申请人 华南理工大学地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号申请人 中山市华南理工大学现代产业技术研究院(72)发明人 张铁 李秋奋 邹焱飚 (74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限公司 44102代理人 何淑珍 黄海波(51)Int.Cl.B25J 9/16(2006.01)(54)发明名称一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法(57)摘要本发明公开了一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法，包括步骤：S1、根据串联机器人工作过程中表现出来的关节力矩特性，建立串联机器人的关节摩擦力关于关节转角和关节角速度的关节摩擦力模型；S2、在串联机器人上进行辨识实验，采集运动中每一时刻的状态信息，采集的状态信息包括关节电机编码器的示数和关节电机的电流系数；S3、使用步骤S2中采集的状态信息，对步骤S1建立的工业机器人的关节摩擦力模型中的未知参数进行求解，得到考虑关节角度、角速度的关节摩擦力模型，获得与实际摩擦力相吻合的预测曲线。
本发明无需使用其他设备，具有实现难度小、成本低的特点，解决了现有摩擦力理论中模型不够准确的问题。
权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 110281237 A 2019.09.27C N 110281237A1.一种基于机器学习的串联机器人关节摩擦力辨识方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据串联机器人工作过程中表现出来的关节力矩特性，建立串联机器人的关节摩擦力关于关节转角和关节角速度的关节摩擦力模型；S2、在串联机器人上进行辨识实验，采集运动中每一时刻的状态信息，采集的状态信息包括关节电机编码器的示数和关节电机的电流系数；S3、使用步骤S2中采集的状态信息，对步骤S1建立的工业机器人的关节摩擦力模型中的未知参数进行求解，得到考虑关节角度、角速度的关节摩擦力模型，获得与实际摩擦力相吻合的预测曲线。
一个仿生机器人关节控制算法的探索与实现
《工业控制计算机》2019年第32卷第12期∗广东南方职业学院教研基金(NFJY201807)摘要:主要介绍在仿生机器人关节中一种控制算法的实现,构建了以步进电机为核心机的机器人关节,以STC89C52单片机为软件平台提出了控制算法,编写了控制程序。
经实验环境的测试证明了该算法及关节运动的正确性、可用性、可行性,为关节型机器人的应用实践提供了一定的理论和实践依据。
关键词:机器人;关节;单片机Abstract 押This paper mainly introduces the realization of a control algorithm about the joints of micro-robots熏the joints of micro -robots with stepper motor as the core machine are constructed.The control algorithm is proposed on the software platform of STC89C52singlechip microcomputer and the control program is written.The experimental environment test proves the correctness熏practicability and feasibility of the algorithm and joint motion熏which provides a theoretical and practical basis for the application of joint robots.Keywords 押robot熏joint熏singlechip microcomputer多足机器人是通过模仿动物的运动形式,采用类似于动物的肢体结构来完成多种移动功能的一类机器人。
紧凑型大扭矩机器人关节结构设计及优化
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3、传感器：为了实现高稳定性和良好的人机交互，需要在关节处安装传感器， 如位置、速度和力传感器。这些传感器可以实时监测机器人的运动状态，为控 制系统的调整提供依据。
4、防护罩：为了防止灰尘、水分等杂质进入关节内部，需要设计防护罩进行 保护。同时，防护罩也可以起到防止意外触摸和碰撞的作用，提高机器人的安 全性。
紧凑型大扭矩机器人关节结构 设计及优化
目录
01 一、机器人关节概述
03 三、优化方法
02 二、紧凑型大扭矩机 器人关节结构设计
04 参考内容
随着工业自动化的快速发展，机器人技术在各行各业得到了广泛的应用。特别 是在制造业、物流业和医疗行业等领域，机器人的使用极大地提高了生产效率 和质量，同时也降低了工人的劳动强度。然而，对于机器人关节的设计和优化， 一直是工程师们追求的重要课题。本次演示将探讨紧凑型大扭矩机器人关节的 结构设计及优化方法。
参考内容
一、引言
随着科技的快速发展，服务机器人在医疗、康复、餐饮等领域的应用越来越广 泛。其中，手臂关节作为服务机器人的重要组成部分，其结构设计直接影响到 机器人的灵活性、稳定性和耐用性。本次演示将详细阐述服务机器人手臂关节 的结构设计说明书。
二、设计目标
1、高灵活性：手臂关节的设计需要保证机器人能够完成各种灵活的动作，以 适应不同的工作环境和任务。
8、人机交互接口：为了实现良好的人机交互，需要在手臂关节上设计必要的 人机交互接口。例如，可以设置触摸屏、按键或语音识别等接口，方便用户对 机器人进行操作和控制。
9、外观设计：外观设计也是手臂关节结构设计的重要部分。考虑到美观、实 用和人机工程学等因素，应选择合适的颜色、材质和造型等。同时，外观设计 也应考虑到加工工艺和制造成本等因素。
基于逆向牛顿-欧拉算法的关节力、扭矩和功率计算方法
基于逆向牛顿-欧拉算法的关节力、扭矩和功率计算方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制研究
人将更加普及，成为人类生活中不可或缺的一部分。
03
安全防护
随着协作机器人的应用范围越来越广，其安全问题也日益受到关注。
未来，对于协作机器人的安全防护技术将不断升级和完善，以确保人
机安全交互成为现实。
03
研究内容与方法
研究内容
背景介绍
介绍协作机器人(Cobots)的发展历程和现有技术 的不足，以及本研究的目的和意义。
任务成功率
实验结果表明，应用柔顺控制算法后，机器人在各种任务中的成功率显著提高， 证明了该算法的有效性。
结果比较
与传统方法比较
与传统的机器人控制方法相比，该研究的柔顺控制算法具有更高的灵活性和适应性，能够更好地应对动态环境 和变化的任务需求。
与其他研究比较
与其他相关研究相比，该研究在关节力矩感知和柔顺控制方面取得了一定的优势，为未来的机器人研究提供了 新的思路和方法。
国外研究现状
自20世纪90年代起，国外就开始了对协作机器人的研 究，并逐渐形成了以美国、日本和欧洲为代表的三大研 究团队。这些团队在协作机器人的感知控制、安全防护 、人机交互等方面积累了丰富的经验，并取得了一系列 重要的成果。特别是在一体化关节力矩感知与柔顺控制 方面，一些国际知名企业如ABB、KUKA、FANUC等 已经推出了商业化的产品，并在市场上获得了广泛的应 用。
05
结论与展望
研究结论
本文研究了协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制技术，通过对关节力矩感知和柔顺控制算法的 优化，实现了机器人与人安全交互和精准操作的目标。
研究结果表明，采用一体化关节力矩感知技术，可以实现对机器人关节力矩的高精度测量，并且通过 柔顺控制算法的优化，可以提高机器人的运动性能和稳定性，从而更好地适应复杂环境和人机交互任 务。
基于耦合算法的类人机器人模仿学习控制方法
基于耦合算法的类人机器人模仿学习控制方法李文华;杨子凝;王来贵【摘要】To improve accuracy and efficiency in learning from demonstrations by humanoid ro-bots,an imitation learning model was established based on improved PSO to optimize extreme learn-ing machine,to learn human motions on the robots herein.A set of motions which was performed by a human demonstrator were collected to model as a nonlinear autonomous dynamical system.PSO was improved with the dynamic adaptive inertia weight.Then the improved PSO was merged with ELM to optimize network ing a mathematical model of improved PSO-ELM to learn the param-eters of the dynamic system and reproduce human motions.The experimental results prove the meth-od has a better fitting precision,adaptability and generalization ability on imitation learning of human-oid robots.The average relative errors are as 0.0172 of human motion reproductions.%为提高类人机器人模仿学习的准确性及效率,建立了一种改进的粒子群算法优化超限学习机的模仿学习模型.采用非线性动态系统对示教时的相关数据进行建模;以动态自适应策略改进粒子群算法的惯性权重,并利用改进后的粒子群算法对超限学习机的网络参数进行寻优;利用该耦合学习模型对模仿学习动态系统的参数进行学习,并重现了模仿学习动作.实验结果表明,该耦合算法应用在类人机器人模仿学习方面具有很好的拟合精度、自适应性及泛化能力,重现模仿学习动作时的平均误差为0.0172.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2017(028)014【总页数】7页(P1735-1741)【关键词】模仿学习;超限学习机;改进粒子群优化;非线性动态系统;耦合模型【作者】李文华;杨子凝;王来贵【作者单位】辽宁工程技术大学机械工程学院,阜新,123000;辽宁工程技术大学机械工程学院,阜新,123000;辽宁工程技术大学力学与工程学院,阜新,123000【正文语种】中文【中图分类】TP242.6机器人的智能化经过多年的发展，已从传统的自动型机器人发展成为拥有感知、认知等能力的智能型机器人，如何使其具有模仿学习力是智能型类人机器人发展和应用的关键，也是机器人仿生机制研究的重要课题之一[1-2]。
基于能量控制的机器人关节同步优化控制研究
基于能量控制的机器人关节同步优化控制研究
顾维锴;李朝阳;陈兵奎
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】针对移动机器人在高性能输出和长时间续航等方面的综合工作性能需求,提出一种针对机器人关节的多性能同步优化端口受控哈密顿能量控制方法。
首先,建立机器人关节的数学模型和哈密顿能量控制模型,并推导出能方便采用模型代理优化算法的关节靶向能量传输系统模型;其次,搭建能量闭环控制器,与磁场矢量控制结合完成机器人关节的控制闭环,并设计了多性能同步优化控制策略使得机器人关节在保证运行输出能力的同时获得最长的续航能力。
MATLAB/Simulink仿真结果表明,多性能同步优化端口受控哈密顿能量控制器使机器人关节拥有较好的输出稳定性,同步优化控制策略在与其他控制策略的输出能力和续航能力等多指标的综合对比分析中展现了优势。
【总页数】5页(P126-130)
【作者】顾维锴;李朝阳;陈兵奎
【作者单位】重庆大学机械与运载工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH165;TG659
【相关文献】
1.基于多关节机器人的能量最小消耗控制策略
2.基于模糊控制的足球机器人同步协调控制研究
3.基于能量优化的海洋机器人航向与横摇自适应终端滑模综合控制
4.基于螺旋轮倾角可控的管内机器人能量优化控制策略
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基于GWO的机器人机械手PID控制器优化设计
基于GWO的机器人机械手PID控制器优化设计
冯严冰
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】机器人的机械手广泛应用于自动化和医疗等各种工业过程,用于选择、放置和路径定位。
由于这些系统是时变和非线性的,因此机械手的性能是这类系统的主要问题。
针对以上问题,对机器人机械手的轨迹进行跟踪,通过灰狼优化算法得到了最优PID参数,并将该值与蚁狮优化算法得出的结果进行了比较。
时域适应度函数的性能指标的仿真表明,基于灰狼优化算法的PID控制器比基于蚁狮优化算法的最优值更佳。
【总页数】4页(P185-188)
【作者】冯严冰
【作者单位】江苏城市职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.图书馆机器人机械手参数自整定模糊PID控制器设计
2.基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计
3.基于模糊PID的球平衡机器人控制器设计与仿真
4.基于模糊PID的采摘机器人机械手控制系统设计
5.基于GWO-PSO优化的三级式发电机二自由度分数阶PID调压控制
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910132707.0
(22)申请日 2019.02.22
(71)申请人 浙江工业大学
地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六
区潮王路18号
(72)发明人 陈教料 沈一丰 张立彬 胥芳
王佳才
(74)专利代理机构 杭州斯可睿专利事务所有限
公司 33241
代理人 王利强
(51)Int.Cl.
B25J 9/16(2006.01)
B25J 17/00(2006.01)
(54)发明名称
一种基于WOA-GA混合优化算法的机器人关
节控制力矩预测方法
(57)摘要
一种基于WOA -GA混合优化算法的机器人关
节控制力矩预测方法，包括以下步骤：步骤1：建
立机器人关节控制力矩的微分方程；步骤2：设定
初始参数；步骤3：计算每个个体的适应性函数
值；步骤5：使用WOA算子更新种群；步骤6：更新最
优个体的位置向量；步骤7：使用GA算子进行种群
的更新；步骤8：对于当前种群进行单点交叉和单
点变异；步骤9：更新最优个体的位置向量；步骤
10：若当前种群最优适应性函数值f best ＜min_
fit，执行步骤12，反之执行下一步；步骤11：若当
前种群代数t＜max_gen，更新各个参数，同时种
群代数t＝t+1，执行步骤5；否则执行下一步；步
骤12：结束参数辨识优化过程，输出最小适应度
函数值和需要辨识的参数。
本发明提高关节控制
力矩的预测精度。
权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 109940610 A 2019.06.28
C N 109940610
A
1.一种基于WOA-GA混合优化算法的机器人关节控制力矩预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：
建立机器人关节控制力矩的微分方程：
式中：q为机器人关节位置向量，为关节速度向量，为关节加速度向量，M(q)为机器人的质量矩阵，G(q)为关节的重力，为关节离心力和科式力，τ为关节控制力矩，τfric为
关节摩擦力矩，τmotor为关节电机的惯性力矩，sign(
)为符号函数用于判断关节速度向量
的正负性，T c为关节的库伦摩擦系数，T s 为静摩擦系数，为关节Stribeck速度，δ为关节形状系数，T v为粘性摩擦系数，tr为关节电机齿数比，J m为关节电机惯量；
其中，将T c，T s ，δ作为参数调整辨别的对象；
步骤2：设定初始参数，包括种群数量pop_size，种群个体维数dim，种群代数max_k，内嵌GA代数max_g，最小适应性函数值min_fit，GA中的交叉率P c，变异率P m，随机进行种群初始化；
步骤3：根据公式(4)计算每个个体的适应性函数值Fitness，从而获取最优个体X*的位置向量；
Fitness＝abs(τp-τa) (4)
式中：abs()为绝对值函数，τp为预测的关节控制力矩，τa为实际的关节控制力矩；
步骤4：令t＝1，种群初始代数；
步骤5：使用WOA算子更新种群，
当随机数p<0.5且时，根据公式(5)～(8)来更新每个种群个体的位置向量，当随机数p<0.5且时，根据公式(9)和(10)来更新每个种群个体的位置向量，当随机数p＞0.5时，
根据(11)和(12)来更新每个种群个体的位置向量；
式中：为一个值随着迭代次数增加而线性减小的向量，其值的范围是[0，2]；为一个随机向量，其值的范围是[0，
1]；
式中：为向量系数，t为当前种群代数，
为当前最优个体的位置向量，
为第t代种群中第i个个体的位置向量，
为第t+1代种群的位置向量；
式中：为当前种群中任意个体的位置向量，为当前种群中第i个个体的位置向
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