國產(chǎn)開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺賦能科研新成果，機(jī)器人傳感器全新研究登IEEE頂刊

近日，一篇機(jī)器人傳感器領(lǐng)域題為“Output Feedback Tracking Control for a Class of Nonlinear Systems with Sensor Uncertainties”的研究論文登上SCI期刊《IEEE Transactions on Industrial Electronics》。該期刊為工業(yè)電子領(lǐng)域頂級期刊，2022年影響因子(JCR2021)達(dá)8.162。

作為工業(yè)機(jī)器人的核心零部件，傳感器的作用正愈發(fā)凸顯，但由于傳感器裝配誤差、環(huán)境干擾等因素，工業(yè)場景的機(jī)器人傳感器應(yīng)用中，仍然無法有效避免存在乘性傳感器不確定性(如傳感器校準(zhǔn)誤差)和加性傳感器不確定性(如偏置、漂移、精度損失等)問題，并往往因?yàn)檫@些誤差問題降低系統(tǒng)性能，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定波動(dòng)，最終得到錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

這項(xiàng)研究中聚焦多參數(shù)或加性傳感器不確定性問題，研究了在時(shí)間變化的乘性和加性傳感器不確定性存在的條件下，如何實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)自適應(yīng)輸出反饋跟蹤和補(bǔ)償。研究者們通過建立一套檢測輸出反饋跟蹤控制的函數(shù)模型，提出了一種基于增益縮放技術(shù)和動(dòng)態(tài)高增益觀測器的類線性自適應(yīng)跟蹤反饋方法以補(bǔ)償系統(tǒng)不確定參數(shù)與傳感器不確定性，并通過中科深谷開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，希望快速識別并自適應(yīng)地抵消解決傳感器的不確定性或故障造成的不準(zhǔn)確測量問題。

由于該類自適應(yīng)輸出反饋跟蹤機(jī)制是非線性的運(yùn)行，能滿足多項(xiàng)式增長條件，及時(shí)動(dòng)態(tài)增益補(bǔ)償未知參數(shù)、時(shí)變傳感器的不確定性和干擾。該研究在機(jī)械臂上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使角度測量存在較大誤差，仍能保證小于9%的相對誤差，在工業(yè)應(yīng)用中有可期作用。

▍詳細(xì)驗(yàn)證研究細(xì)節(jié)解析

開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺在研究中的重要意義

本文分為5章節(jié)進(jìn)行論述，介紹了從理論到實(shí)踐驗(yàn)證的全過程。第2節(jié)中，研究者介紹了數(shù)學(xué)模型、基本假設(shè)、將對象非線性項(xiàng)轉(zhuǎn)化為與傳感器輸出相關(guān)的多項(xiàng)式增長條件的初步假設(shè)以及控制目的；第3節(jié)作者則給出了基于增益縮放技術(shù)的狀態(tài)觀測器和自適應(yīng)類線性控制器的設(shè)計(jì)過程。第4節(jié)給出了主要結(jié)果和分析過程。第5節(jié)則通過數(shù)字仿真模型以及實(shí)際機(jī)器人實(shí)驗(yàn)，來證明所提出方案的有效性。

此外，為了進(jìn)一步研究在傳感器不確定性情況下的控制性能，研究者使用中科深谷的開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺，在存在傳感器不確定性的情況下，進(jìn)行了操縱運(yùn)動(dòng)控制的重復(fù)實(shí)驗(yàn)測試。

研究者之所以選擇開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺，是因?yàn)樵搶?shí)驗(yàn)中為了追求嚴(yán)謹(jǐn)性，必須考慮到機(jī)械臂實(shí)時(shí)位置、速度、加速度、扭矩?cái)_動(dòng)、摩擦力、機(jī)械慣性、接頭處的粘性摩擦系數(shù)、載荷質(zhì)量和重力系數(shù)等問題，同時(shí)，實(shí)驗(yàn)中還要求準(zhǔn)確計(jì)算出操縱運(yùn)動(dòng)跟蹤參考角度qr (t)=sin(t)/6rad(或qr= 30 sin (t)度)。

值得一提的是，實(shí)驗(yàn)不僅需要計(jì)算出存在的校準(zhǔn)誤差和偏差值(i。e., ρ和V)，并最好讓其理想跟蹤誤差滿足|e (t)|< 0.05 rad。因?yàn)?/span>只有這樣才能將一些機(jī)械臂及配套件的具體參數(shù)能夠細(xì)化為實(shí)驗(yàn)參數(shù)，融合機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)方程，計(jì)算出時(shí)變傳感器校準(zhǔn)誤差和偏置率，從而綜合設(shè)計(jì)一種觀測器和控制器。

但由于電容式傳感器的不確定性主要是處理、安裝和解調(diào)電路引起的，這就對于機(jī)器人的開源性以及電容式角度傳感器提出要求。在這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究者通過快速調(diào)整機(jī)械臂狀態(tài)，進(jìn)一步分析了校準(zhǔn)誤差和偏置誤差導(dǎo)致的不確定問題，結(jié)果表明該不確定度是一種周期性未知常數(shù)和三角函數(shù)的組合，這對于進(jìn)一步研究和優(yōu)化跟蹤誤差起到了重要幫助。

賦能高?？蒲许?xiàng)目 中科深谷機(jī)械臂助力穩(wěn)定研究

文獻(xiàn)中指出，本實(shí)驗(yàn)采取的控制系統(tǒng)和硬件平臺分別是中科深谷制造的SV-ROCR6機(jī)械臂和HM-ROCR6機(jī)器人控制器。由于機(jī)器人控制方案基于MATLAB Similink實(shí)現(xiàn)，具有極好的開源性和穩(wěn)定性，研究者發(fā)現(xiàn)它能夠很好生成代碼，然后將代碼部署到機(jī)器人控制器中，控制器能在1 kHz頻率下準(zhǔn)確閉環(huán)控制機(jī)械臂進(jìn)行細(xì)微偏移角度研究。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在機(jī)器人進(jìn)行一個(gè)周期中的運(yùn)動(dòng)過程中，雖然傳感器狀態(tài)具有不確定性，但其真實(shí)和理想跟蹤誤差的曲線相同，這意味著即使在存在傳感器校準(zhǔn)誤差和偏差的情況下，理想跟蹤誤差仍然滿足|e (t)| < 0.05 rad的要求，從而證明了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

基于這種實(shí)驗(yàn)器材帶來的研究結(jié)果，研究者針對這類具有乘法傳感器不確定性和加性傳感器不確定性問題，提出了一種自適應(yīng)輸出反饋跟蹤控制方案?；谠鲆娉叨燃夹g(shù)，構(gòu)造了一種狀態(tài)觀測器和類線性自適應(yīng)控制器，減輕了傳感器不確定性或故障的影響，保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和跟蹤性能。同時(shí)，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明了該方案的有效性。為了進(jìn)一步提高跟蹤性能，研究者還指出，未來的研究應(yīng)集中在冗余傳感器的融合上，為后續(xù)研究提供了更多參考價(jià)值。

中科深谷數(shù)智化平臺開源生態(tài) 助力深度復(fù)雜研究

研究中應(yīng)用到的中科深谷開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺，主要包含六軸臂本體、控制系統(tǒng)、機(jī)械臂底座、兩指夾爪、六維力傳感器、機(jī)械臂線纜幾個(gè)部件，機(jī)械臂各個(gè)關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍與最大速度實(shí)時(shí)可控，末端速度≤2m/s，重復(fù)定位精度<±0.03mm，EtherCAT總線通訊協(xié)議，支持任意角度安裝。

該平臺的編碼器采用了17位Biss反饋，可以達(dá)到±5角秒的重復(fù)定位精度。同時(shí)，內(nèi)部在輸入端和輸出端分別各有一個(gè)編碼器，能通過比較兩個(gè)編碼器的位置和速度反饋， 參照驅(qū)動(dòng)電流和電機(jī)扭矩的輸出，判斷出模組所在關(guān)節(jié)受到外界作用力的大小，并及時(shí)將這一系列數(shù)據(jù)信息反饋給控制器，實(shí)現(xiàn)能夠在不額外增加輔助傳感器的情況下，很方便的完成對機(jī)械臂的安全控制，幫助實(shí)驗(yàn)者快速完成一些特殊狀態(tài)下機(jī)器人的研究。

除此之外，該平臺控制系統(tǒng)基于四核ARM  Cortex-A55架構(gòu)和MATLAB/Simulink開發(fā)，結(jié)合了計(jì)算機(jī)仿真和嵌入式實(shí)時(shí)控制技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)硬件在回路(HIL) 和快速控制原型(RCP)設(shè)計(jì)的功能，是可對標(biāo)國際先進(jìn)的控制與半實(shí)物仿真領(lǐng)域的產(chǎn)品，也是用于進(jìn)行基于模型設(shè)計(jì)(MBD：Model-Based Design) 控制系統(tǒng)開發(fā)的教學(xué)和科研產(chǎn)品。

據(jù)悉，中科深谷開源六軸協(xié)作機(jī)器人平臺已經(jīng)幫助研究者完成包括機(jī)械臂高精度軌跡跟蹤控制算法、基于關(guān)節(jié)力傳感器/末端六維力傳感器的柔順控制與動(dòng)力學(xué)算法、運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)定與精度補(bǔ)償技術(shù)等多方面研究，未來還能夠集成深度相機(jī)、5G等，或者實(shí)現(xiàn)人工智能+機(jī)器人，完成基于深度學(xué)習(xí)的控制、決策和規(guī)劃等更深層次的研究。

▍關(guān)于中科深谷

中科深谷長期堅(jiān)持人工智能與機(jī)器人智能裝備底層技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，也是得益于高校科研院所成果轉(zhuǎn)化成長的企業(yè)。中科深谷在數(shù)智康養(yǎng)、數(shù)智制造等領(lǐng)域逐步沉淀，并將智能裝備以開源開放、案例矩陣真實(shí)再現(xiàn)形式融合進(jìn)中高級人才培養(yǎng)中。目前中科深谷開源平臺產(chǎn)品還有配套資料及實(shí)驗(yàn)內(nèi)容提供，中科深谷期待賦能更多高校科研項(xiàng)目。