本發(fā)明涉及機(jī)械手控制，具體設(shè)計(jì)一種基于容積卡爾曼濾波與模型預(yù)測(cè)控制的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)精確控制方法。

背景技術(shù)：

1、在機(jī)械手技術(shù)領(lǐng)域，關(guān)節(jié)控制是實(shí)現(xiàn)精確運(yùn)動(dòng)和操作的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的控制方法，如pid控制，雖然在許多應(yīng)用中被廣泛使用，但在處理多變量非線性控制問(wèn)題、復(fù)雜系統(tǒng)約束以及環(huán)境不確定性方面存在顯著局限性。模型預(yù)測(cè)控制(mpc)作為一種先進(jìn)的控制策略，能夠通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型和目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和約束條件，優(yōu)化未來(lái)的控制輸入，從而在機(jī)械手關(guān)節(jié)控制中展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)能力。

2、此外，容積卡爾曼濾波(ckf)作為一種針對(duì)非線性系統(tǒng)的最優(yōu)遞歸數(shù)據(jù)處理算法，通過(guò)數(shù)值積分方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波(ekf)的線性化過(guò)程，在處理系統(tǒng)非線性和高維狀態(tài)估計(jì)時(shí)具有更高的精度和穩(wěn)定性。ckf能夠有效地消除測(cè)量噪聲和系統(tǒng)噪聲對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響，為控制器提供更準(zhǔn)確的狀態(tài)反饋，特別適用于非線性機(jī)械手關(guān)節(jié)的精確控制。

3、通過(guò)結(jié)合mpc與ckf，本發(fā)明能夠在非線性、不確定性較高的系統(tǒng)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械手單指關(guān)節(jié)的魯棒精確控制，為機(jī)械手的智能化和高性能操作提供了一種創(chuàng)新的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于容積卡爾曼濾波(ckf)和模型預(yù)測(cè)控制(mpc)的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法。該方法利用機(jī)械手單指模型參數(shù)，通過(guò)ckf和mpc算法協(xié)同作用，精確計(jì)算控制輸入，特別適用于處理非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和環(huán)境不確定性。本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)其目的：

2、步驟一：利用ros框架和urdf文件獲取機(jī)械手單指模型的參數(shù)，并初始化虛擬仿真環(huán)境，包括關(guān)節(jié)模組的初始位置、負(fù)載重量以及外部擾動(dòng)項(xiàng)，同時(shí)模擬非線性動(dòng)態(tài)特性和隨機(jī)噪聲以測(cè)試系統(tǒng)魯棒性。

3、步驟二：實(shí)現(xiàn)容積卡爾曼濾波器，通過(guò)數(shù)值積分方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波的線性化過(guò)程，有效地修正對(duì)非線性系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)，顯著提高狀態(tài)預(yù)測(cè)的精度和魯棒性，特別是在處理測(cè)量噪聲和系統(tǒng)噪聲時(shí)性能優(yōu)異。

4、步驟三：實(shí)現(xiàn)mpc控制算法，計(jì)算控制輸入。mpc算法在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)時(shí)充分考慮非線性動(dòng)態(tài)效應(yīng)、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)限制及能耗優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)單指關(guān)節(jié)的精確控制，同時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)能效與控制精度的平衡。

5、步驟四：引入正逆解函數(shù)，結(jié)合機(jī)械手關(guān)節(jié)的幾何和運(yùn)動(dòng)學(xué)特性，解決從關(guān)節(jié)角度到空間位置的映射問(wèn)題以及從空間位置到關(guān)節(jié)角度的逆向問(wèn)題。通過(guò)優(yōu)化的映射算法，提升運(yùn)動(dòng)控制的精確度和響應(yīng)速度。

6、步驟五：實(shí)現(xiàn)控制循環(huán)，包括利用ckf進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)更新，基于最新?tīng)顟B(tài)預(yù)測(cè)的mpc算法計(jì)算最優(yōu)控制輸入，隨后通過(guò)ros發(fā)布控制指令，同時(shí)記錄關(guān)節(jié)軌跡數(shù)據(jù)以進(jìn)行性能分析。進(jìn)一步地，所述的基于卡爾曼濾波和模型預(yù)測(cè)控制的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)精確控制方法，其特征在于，所述mpc算法在優(yōu)化過(guò)程中考慮了能耗優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)智能調(diào)節(jié)控制輸入以實(shí)現(xiàn)能效與控制精度的雙重優(yōu)化，為機(jī)械手的節(jié)能運(yùn)行提供了新的解決方案。

7、進(jìn)一步地，所述的基于卡爾曼濾波和模型預(yù)測(cè)控制的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)精確控制方法，其特征在于，所述卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)考慮了系統(tǒng)的非線性特性，通過(guò)卡爾曼濾波或其他卡爾曼濾波等變體來(lái)適應(yīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的變化，提高了狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性。容積卡爾曼濾波器通過(guò)針對(duì)非線性系統(tǒng)的數(shù)值積分方法適應(yīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化，提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性。

8、進(jìn)一步地，所述的基于卡爾曼濾波和模型預(yù)測(cè)控制的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)精確控制方法，其特征在于，所述正逆解函數(shù)的實(shí)現(xiàn)考慮了機(jī)械手關(guān)節(jié)的幾何和運(yùn)動(dòng)學(xué)特性，通過(guò)精確的映射算法來(lái)優(yōu)化關(guān)節(jié)角度到末端執(zhí)行器位置的轉(zhuǎn)換，提高了運(yùn)動(dòng)控制的精確度。

9、進(jìn)一步地，所述的基于容積卡爾曼濾波和模型預(yù)測(cè)控制的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)精確控制方法，其特征在于，所述控制循環(huán)的設(shè)計(jì)集成了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理，通過(guò)高頻率的狀態(tài)更新和控制指令發(fā)布，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)械手關(guān)節(jié)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的快速跟蹤和調(diào)節(jié)。

10、本發(fā)明的有益效果如下：

11、本發(fā)明通過(guò)容積卡爾曼濾波和mpc的結(jié)合，有效地解決了傳統(tǒng)控制方法在處理非線性系統(tǒng)、噪聲干擾以及多變量控制問(wèn)題中的局限性。通過(guò)ckf精確的狀態(tài)估計(jì)和mpc的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，該方法能夠在噪聲和不確定性環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高精度的關(guān)節(jié)控制。正逆解函數(shù)的引入進(jìn)一步增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的性能，使機(jī)械手能夠快速、精確地跟蹤期望軌跡，同時(shí)顯著減少狀態(tài)估計(jì)中的噪聲影響。此外，本方法的實(shí)時(shí)性能和魯棒性均得到了提升，適合更復(fù)雜的實(shí)際機(jī)械手操作環(huán)境。

技術(shù)特征：

1.一種基于容積卡爾曼濾波與模型預(yù)測(cè)控制的非線性機(jī)械手單指關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于容積卡爾曼濾波與模型預(yù)測(cè)控制的非線性機(jī)械手單指關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法，其特征在于，所述mpc算法包括以下步驟：建立非線性預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)系統(tǒng)行為；定義目標(biāo)函數(shù)，包括關(guān)節(jié)位置誤差、控制輸入以及非線性動(dòng)態(tài)特性影響；考慮關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)限制及非線性約束；使用優(yōu)化算法求解控制輸入，確?？刂凭群汪敯粜?。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于容積卡爾曼濾波與模型預(yù)測(cè)控制的非線性機(jī)械手單指關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法，其特征在于，所述容積卡爾曼濾波處理步驟包括：容積卡爾曼濾波的處理步驟以高效估計(jì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)為核心。首先，定義ckf的狀態(tài)估計(jì)類(lèi)，其中包含狀態(tài)預(yù)測(cè)、非線性觀測(cè)更新及狀態(tài)修正方法。通過(guò)容積點(diǎn)的選取，將狀態(tài)分布的近似從傳統(tǒng)的高斯假設(shè)拓展到更靈活的數(shù)值積分形式，從而避免擴(kuò)展卡爾曼濾波(ekf)中因線性化產(chǎn)生的誤差。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于容積卡爾曼濾波與模型預(yù)測(cè)控制的非線性機(jī)械手單指關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法，其特征在于，所述控制循環(huán)包括：控制循環(huán)的設(shè)計(jì)充分結(jié)合了容積卡爾曼濾波(ckf)的狀態(tài)估計(jì)優(yōu)勢(shì)和模型預(yù)測(cè)控制(mpc)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力。首先，通過(guò)讀取機(jī)械手關(guān)節(jié)的當(dāng)前狀態(tài)，利用ckf進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)和觀測(cè)更新，實(shí)時(shí)校正關(guān)節(jié)狀態(tài)估計(jì)，確保狀態(tài)估計(jì)對(duì)噪聲和非線性效應(yīng)的高魯棒性。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于容積卡爾曼濾波(CKF)與模型預(yù)測(cè)控制(MPC)的單指機(jī)械手關(guān)節(jié)魯棒精確控制方法，包括以下步驟：(1)利用ROS框架和URDF文件獲取機(jī)械手單指模型參數(shù)；(2)通過(guò)MPC算法計(jì)算控制輸入，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性單指機(jī)械手關(guān)節(jié)的魯棒精確控制；(3)采用運(yùn)動(dòng)學(xué)正逆解實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)角度到空間位置的映射及逆向問(wèn)題解決；(4)引入容積卡爾曼濾波(CKF)處理非線性系統(tǒng)和不確定性，相比于傳統(tǒng)卡爾曼濾波，能提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性；最終達(dá)到更優(yōu)的控制效果。

技術(shù)研發(fā)人員：李鑫,于黎明,呂博瀚
受保護(hù)的技術(shù)使用者：李鑫
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8