多自由度机器人惯性误差反馈融合闭环控制方法初探

刘 康

（仙桃职业学院，湖北 仙桃 433000）

自由度是机器人的一个重要技术指标，也是机器人能够灵活运动的关节的数量，灵活度反映了机器人的灵活性，以及机器人在做动作时的难易程度。多自由度机器人是指具备多个能够独立且灵活运动关节的机器人，如今在工业生产中，三轴和四轴机器人较为常见。

多自由度机器人被应用于各种工业生产过程之中，多自由度机器人的使用，减少了员工体力的耗费，节约了时间，使得生产工作更加高效地进行。但是，多自由度机器人在生产过程中也会出现误差，这在一定程度上影响了企业的生产，误差的减少就成了多自由度机器人发展过程中的一个重要问题。多自由度机器人惯性误差反馈融合闭环控制方法的出现，为这一问题的解决提供了新的方法。

1 传统方法中多自由度机器人控制方法中的问题

传统的多自由度机器人的控制主要采用模糊PID方法、智能积分控制法、鲁棒控制法等，通过建立多自由度机器人模型，将机器人参数信息与传感器信息、智能控制等进行结合，使自由度机器人信息能够得以跟踪、控制。传统的多自由度机器人的跟踪多是非线性的反馈、跟踪、识别技术，该方法对于多自由度机器人的控制误差不能进行较好的反馈，使其不能拥有良好的自适应性。除此之外，传统的多自由度机器人的控制还采用延时脉冲估计法进行跟踪控制，但该方法使多自由度机器人的控制环境的适应性达不到一定的标准，具有较大的延时性。人工智能技术的发展使各类型机器人的控制性能在不断地提高，对多自由度机器人的设计与智能控制方法研究可以提高机器人工作稳定性，具有十分重要的意义。

2 多自由度机器人惯性误差反馈融合闭环控制

2.1 受力参数优化分析模型和动力学模型的应用

在研究开始时，先给多自由度机器人进行机器人控制参数辨析模型的分析，在这一参数辨析模型分析的基础上，为多自由度机器人进行控制律的进一步提升。在这一过程中，需要为多自由度机器人建立受力参数分析优化模型以及动力学模型。与此同时，结合多自由度机器人的误差反馈机制的自我改良以及修正和机器人的惯性补偿来进行针对多自由度机器人的控制律的设计。

首先，我们假设机器人具有三个轴，也就是该机器人是三自由度的机器人，一个三连杆机构，我们可以用一个3×3的矩阵来展现该多自由度机器人的动力参数分布。之后，运用模型参数识别这一策略方法，计算出该机器人的变刚度关节驱动矩阵，进而得到该多自由度机器人的变刚度关节驱动状态函数。最后，运用模糊度辨识模型，建立一个有关多自由度机器人无间断循环运动的一个控制对象模型，并运用最优参数估计法得出该机器人的误差反馈的持续无间断的跟踪结果。将这一跟踪结果进行优化设计，之后来进行多自由度机器人的误差反馈的自我修正和改良，以及误差反馈的跟踪识别。

2.2 误差反馈自适应修正和控制律的优化

在进行多自由度机器人的在闭环控制过程中的参数的自适应寻优工作时，可以运用惯性补偿方法以及误差反馈自适应修正法，最终得到该多自由度机器人的结构构件控制的矩阵和该多自由度机器人的刚度矩阵。观察该多自由度机器人的姿势环的状态反馈结果，可以得出该多自由度机器人对于环境的适应度系数。之后，对环境适应度系数进行分析，我们可以进一步得到该机器人的反馈控制输出。

2.3 实验与结果分析

在进行多自由度机器人惯性误差反馈与融合跟踪控制的应用性能方面做了大量的实验，采用计算软件对机器人控制算法进行设计，通过设计相关参数的初始条件，通过线性反馈进行初试迭代，对控制器反馈增益、力矩系数、等效阻尼系数、惯性误差修正迭代步长等进行控制，对相关参数进行设定，通过对对自由度机器人进行闭环控制。得出相关的正弦信号和方波信号。分析相关图像得出机器人的惯性误差反馈融合跟踪控制与参考输入端的控制量无关，无论是正弦信号还是方波信号，得出的机器人跟踪性能良好，机器人的控制误差较小，实验过程中能够在较短的时间内得到最优值。不同的测试方法得到的惯性误差反馈融合跟踪控制的迭代误差不同，采用闭环控制得到的迭代误差较小，收敛性较好，控制稳定性较高，在短时间内可使其达到收敛的稳定状态。

采用闭环控制方法对多自由度机器人进行误差反馈融合跟踪，通过控制相关参数进行模型辨识，通过惯性误差反馈融合结果进行控制约束量与控制律进行设计，通过建立多自由度机器人的循环运动控制模型，采用最优化的参数估计对多自由度机器人的姿态环、自适应性、反演等进行反馈与控制，这种闭环控制方法不仅可以提高机器人控制的稳定性与鲁棒性，而且可以减小机器人的迭代误差，使其具备较高的收敛性，该方法的应用价值较高。

总结以上操作步骤以及所得出的观察结果、结论以及公式等，我们可以建立多自由度机器人惯性误差反馈融合闭环控制律，运用参数寻优的最终结果，将这些结果传输给机器人，让多自由度机器人进行自身位置以及姿势的调整，使得机器人的稳定性进一步加强。

3 多自由度机器人闭环控制方法的作用效果以及意义

多自由度机器人闭环控制方法的提出以及应用能够进一步提升多自由度机器人的控制的稳定性以及鲁棒性。多自由度机器人闭环控制方法的提出以及应用可以在一定程度上减少多自由度机器人在生产过程中出现的误差的数量，同时，多自由度机器人的生存能力以及抵御风险的能力进一步提高，在面临外界环境影响以及自身结构等变化时，能够保持相对的稳定。

首先，多自由度机器人闭环控制方法的提出可以促进一些工厂生产效率的提升；对于那些使用多自由度机器人进行生产的工厂，多自由度机器人闭环控制方法的提出可以减少这些自由度机器人在生产过程中存在的误差，这同样也减少了工厂生产成本，进一步提高了工厂的生产效率。其次，这一多自由度机器人闭环控制方法的提出，也为之后机器人的生产、控制，以及稳定性的提高提供了进一步研究与发展的思路，具有极其重要的应用价值。

多自由度机器人是指具备多个能够独立且灵活运动关节的机器人，被应用于各种工业生产过程之中，多自由度机器人的使用推动了生产活动更加高效地进行。但是在生产过程中，多自由度机器人由于受到外界环境影响又或者是自身结构的影响，可能会出现一些误差，这在一定程度上影响了生产活动顺利、正常的进行。多自由度机器人惯性误差反馈融合闭环控制方法主要包括受力参数优化分析模型、动力学模型以及误差反馈自适应修正和控制律的优化，这一方法的应用可以减少多自由度机器人在生产过程中出现的误差对于之后的机器人研究也有重要意义。