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

近日，一篇機器人傳感器領(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8.162。

作為工業(yè)機器人的核心零部件，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(chǎng)景的機器人傳感器應用中，仍然無(wú)法有效避免存在乘性傳感器不確定性(如傳感器校準誤差)和加性傳感器不確定性(如偏置、漂移、精度損失等)問(wèn)題，并往往因為這些誤差問(wèn)題降低系統性能，甚至導致系統不穩定波動(dòng)，最終得到錯誤的實(shí)驗結論。

這項研究中聚焦多參數或加性傳感器不確定性問(wèn)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)現非線(xiàn)性系統自適應輸出反饋跟蹤和補償。研究者們通過(guò)建立一套檢測輸出反饋跟蹤控制的函數模型，提出了一種基于增益縮放技術(shù)和動(dòng)態(tài)高增益觀(guān)測器的類(lèi)線(xiàn)性自適應跟蹤反饋方法以補償系統不確定參數與傳感器不確定性，并通過(guò)中科深谷開(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺進(jìn)行了實(shí)驗驗證，希望快速識別并自適應地抵消解決傳感器的不確定性或故障造成的不準確測量問(wèn)題。

由于該類(lèi)自適應輸出反饋跟蹤機制是非線(xiàn)性的運行，能滿(mǎn)足多項式增長(cháng)條件，及時(shí)動(dòng)態(tài)增益補償未知參數、時(shí)變傳感器的不確定性和干擾。該研究在機械臂上的實(shí)驗結果表明，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)應用中有可期作用。

▍詳細驗證研究細節解析

開(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺在研究中的重要意義

本文分為5章節進(jìn)行論述，介紹了從理論到實(shí)踐驗證的全過(guò)程。第2節中，研究者介紹了數學(xué)模型、基本假設、將對象非線(xiàn)性項轉化為與傳感器輸出相關(guān)的多項式增長(cháng)條件的初步假設以及控制目的；第3節作者則給出了基于增益縮放技術(shù)的狀態(tài)觀(guān)測器和自適應類(lèi)線(xiàn)性控制器的設計過(guò)程。第4節給出了主要結果和分析過(guò)程。第5節則通過(guò)數字仿真模型以及實(shí)際機器人實(shí)驗，來(lái)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(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺，在存在傳感器不確定性的情況下，進(jìn)行了操縱運動(dòng)控制的重復實(shí)驗測試。

研究者之所以選擇開(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺，是因為該實(shí)驗中為了追求嚴謹性，必須考慮到機械臂實(shí)時(shí)位置、速度、加速度、扭矩擾動(dòng)、摩擦力、機械慣性、接頭處的粘性摩擦系數、載荷質(zhì)量和重力系數等問(wèn)題，同時(shí)，實(shí)驗中還要求準確計算出操縱運動(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)驗不僅需要計算出存在的校準誤差和偏差值(i。e., ρ和V)，并最好讓其理想跟蹤誤差滿(mǎn)足|e (t)|< 0.05 rad。因為只有這樣才能將一些機械臂及配套件的具體參數能夠細化為實(shí)驗參數，融合機械臂動(dòng)力學(xué)方程，計算出時(shí)變傳感器校準誤差和偏置率，從而綜合設計一種觀(guān)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、安裝和解調電路引起的，這就對于機器人的開(kāi)源性以及電容式角度傳感器提出要求。在這項實(shí)驗中，研究者通過(guò)快速調整機械臂狀態(tài)，進(jìn)一步分析了校準誤差和偏置誤差導致的不確定問(wèn)題，結果表明該不確定度是一種周期性未知常數和三角函數的組合，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?？蒲许椖?中科深谷機械臂助力穩定研究

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

實(shí)驗發(fā)現，在機器人進(jìn)行一個(gè)周期中的運動(dòng)過(guò)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(xiàn)相同，這意味著(zhù)即使在存在傳感器校準誤差和偏差的情況下，理想跟蹤誤差仍然滿(mǎn)足|e (t)| < 0.05 rad的要求，從而證明了實(shí)驗結果的準確性和可靠性。

基于這種實(shí)驗器材帶來(lái)的研究結果，研究者針對這類(lèi)具有乘法傳感器不確定性和加性傳感器不確定性問(wèn)題，提出了一種自適應輸出反饋跟蹤控制方案?；谠鲆娉叨燃夹g(shù)，構造了一種狀態(tài)觀(guān)測器和類(lèi)線(xiàn)性自適應控制器，減輕了傳感器不確定性或故障的影響，保證了閉環(huán)系統的穩定性和跟蹤性能。同時(shí)，仿真和實(shí)驗結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(lái)的研究應集中在冗余傳感器的融合上，為后續研究提供了更多參考價(jià)值。

中科深谷數智化平臺開(kāi)源生態(tài) 助力深度復雜研究

研究中應用到的中科深谷開(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺，主要包含六軸臂本體、控制系統、機械臂底座、兩指夾爪、六維力傳感器、機械臂線(xiàn)纜幾個(gè)部件，機械臂各個(gè)關(guān)節活動(dòng)范圍與最大速度實(shí)時(shí)可控，末端速度≤2m/s，重復定位精度<±0.03mm，EtherCAT總線(xiàn)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，可以達到±5角秒的重復定位精度。同時(shí)，內部在輸入端和輸出端分別各有一個(gè)編碼器，能通過(guò)比較兩個(gè)編碼器的位置和速度反饋， 參照驅動(dòng)電流和電機扭矩的輸出，判斷出模組所在關(guān)節受到外界作用力的大小，并及時(shí)將這一系列數據信息反饋給控制器，實(shí)現能夠在不額外增加輔助傳感器的情況下，很方便的完成對機械臂的安全控制，幫助實(shí)驗者快速完成一些特殊狀態(tài)下機器人的研究。

除此之外，該平臺控制系統基于四核ARM  Cortex-A55架構和MATLAB/Simulink開(kāi)發(fā)，結合了計算機仿真和嵌入式實(shí)時(shí)控制技術(shù)，能實(shí)現硬件在回路(HIL) 和快速控制原型(RCP)設計的功能，是可對標國際先進(jìn)的控制與半實(shí)物仿真領(lǐng)域的產(chǎn)品，也是用于進(jìn)行基于模型設計(MBD：Model-Based Design) 控制系統開(kāi)發(fā)的教學(xué)和科研產(chǎn)品。

據悉，中科深谷開(kāi)源六軸協(xié)作機器人平臺已經(jīng)幫助研究者完成包括機械臂高精度軌跡跟蹤控制算法、基于關(guān)節力傳感器/末端六維力傳感器的柔順控制與動(dòng)力學(xué)算法、運動(dòng)學(xué)參數標定與精度補償技術(shù)等多方面研究，未來(lái)還能夠集成深度相機、5G等，或者實(shí)現人工智能+機器人，完成基于深度學(xué)習的控制、決策和規劃等更深層次的研究。

▍關(guān)于中科深谷

中科深谷長(cháng)期堅持人工智能與機器人智能裝備底層技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化應用，也是得益于高?？蒲性核晒D化成長(cháng)的企業(yè)。中科深谷在數智康養、數智制造等領(lǐng)域逐步沉淀，并將智能裝備以開(kāi)源開(kāi)放、案例矩陣真實(shí)再現形式融合進(jìn)中高級人才培養中。目前中科深谷開(kāi)源平臺產(chǎn)品還有配套資料及實(shí)驗內容提供，中科深谷期待賦能更多高?？蒲许椖?。