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申请/专利权人：海南大学

摘要：本发明提供了一种轮式移动机械臂加速度层重复运动规划方法，包括推导二次型性能指标；根据二次型性能指标的最小化以及轮式移动机械臂的运动学方程，建立相应的加速度层重复运动规划方案；通过引入拉格朗日乘子，将加速度层重复运动规划方案转化为时变线性方程组；采用零化神经网络来求解该方程组以得到移动平台双轮的旋转角度、旋转角速度和旋转角加速度以及机械臂关节的角度、速度和加速度；轮式移动机械臂的控制器根据这些求解结果实时地驱动移动平台的双轮和机械臂的关节来完成给定的任务，并在任务结束时返回到各自的初始状态。本发明设计的加速度层重复运动规划方案，可满足轮式移动机械臂要在不同环境下重复执行多次任务的需求。

主权项：1.一种轮式移动机械臂加速度层重复运动规划方法，其特征在于，包括如下步骤：基于梯度下降和神经动力学的思想，推导可在加速度层上实现重复运动的二次型性能指标，所述的二次型性能指标为： 其中，上标T表示矩阵或向量的转置，表示轮式移动机械臂的联合加速度向量，n表示机械臂自由度的个数，2表示移动平台驱动轮的个数，表示机械臂的关节加速度，表示移动平台双轮的旋转角加速度；Q＝MTM∈Rn+2×n+2表示系数矩阵，表示增广矩阵，I∈Rn×n表示单位矩阵，W∈R3×2表示由移动平台结构参数组成的矩阵且表达式如下： γ＞0∈R表示移动平台驱动轮的半径，d＞0∈R表示两个驱动轮中心点的距离，φ∈R表示移动平台的朝向角；表示系数向量，U＝[η+γIu,0；0,ηcos2φ+sinφ0sinφ+γ]∈Rn+3×n+3表示系数矩阵，η＞0∈R和γ＞0∈R均表示重复运动设计参数，Iu∈Rn+2×n+2表示单位矩阵，φ0∈R表示移动平台朝向角φ的初始值；表示增广矩阵M的时间导数，表示轮式移动机械臂的联合速度向量，表示机械臂的关节速度，表示移动平台双轮的旋转角速度；z＝[θ-θ0；px-px0；py-py0；cosφsinφ-sinφ0]∈Rn+3表示增广向量，θ∈Rn表示机械臂的关节角度，θ0∈Rn表示关节角度θ的初始值，px∈R和py∈R分别表示移动平台在X轴和Y轴方向上的位置，px0∈R和py0∈R分别表示移动平台的X轴位置px和Y轴位置py的初始值；根据二次型性能指标的最小化以及轮式移动机械臂的运动学方程，建立相应的加速度层重复运动规划方案，建立的所述加速度层重复运动规划方案为：最小化受约束于其中，表示系数向量，J∈Rm×n+3表示轮式移动机械臂的雅克比矩阵，且表示J的时间导数；rd∈Rm表示移动机械臂末端在m维空间内执行操作任务的期望位置向量，表示rd的时间导数，表示的时间导数；α＞0∈R和β＞0∈R均表示误差反馈系数，表示已知形式的非线性映射函数，q＝[θ；px；py；φ]∈Rn+3表示轮式移动机械臂的联合位置向量；通过引入拉格朗日乘子，将所述的加速度层重复运动规划方案转化为时变线性方程组；所述时变线性方程组为： 其中，λ∈Rm表示拉格朗日乘子，表示时变线性方程组的决策变量；采用零化神经网络来求解时变线性方程组，得到移动平台双轮的旋转角度、旋转角速度和旋转角加速度以及机械臂关节的角度、速度和加速度以上参数的求解结果；所述零化神经网络为： 其中，和分别表示x、b和A时间导数，κ＞0∈R表示用于调整神经网络收敛速度的设计参数；轮式移动机械臂的控制器根据所述求解结果实时地驱动移动平台的双轮和机械臂的关节来完成给定的任务，并在任务结束时返回到各自的初始状态。

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