CN101947786B - 用于类人机器人自动控制的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于类人机器人自动控制的方法和装置。具体地，提供一种机器人系统，包括：具有多个机器人关节的类人机器人，这些关节适于对由机器人作用的物体进行力控制；用于从用户接收输入信号的图形用户界面GUI；和控制器。GUI向用户提供对控制器的直观编程访问。控制器利用基于阻抗的控制框架控制关节，该框架响应于输入信号提供对机器人的物体级控制、末端执行器级控制和/或关节空间级控制。一种控制机器人系统的方法包括通过GUI接收输入信号(例如期望力)，然后利用主机处理输入信号以通过基于阻抗的控制框架控制关节。控制框架提供对机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制，并允许基于功能的GUI简化多种操作模式的实施。

Description

用于类人机器人自动控制的方法和装置

关于联邦政府资助的研究或开发的声明

本发明是根据SAA-AT-07-003号NASA太空行动协议在政府资助下完成。政府可在本发明中享有一定权利。

相关申请的交叉引用

本申请要求2009年4月30日提交的美国临时专利申请No.61/174316的权益和优先权。

技术领域

本发明涉及用于控制具有多个关节和多自由度的类人机器人的系统和方法。

背景技术

机器人是能够利用一系列联接物操纵物体的自动装置，这些联接物又通过机器人的关节相互连接。典型机器人中的每个关节都代表至少一个独立的控制变量，即自由度(DOF)。末端执行器是用于完成手边任务(例如抓握工具或物体)的特定联接物。因此，可根据任务说明的等级来组织机器人的精确运动控制，任务说明的等级包括：物体级控制(这描述了机器人在单次或协同抓握中对被保持的物体的行为进行控制的能力)、末端执行器控制和关节级控制。各种控制级共同实现所要求的机器人运动性、灵活性和与工作任务相关的功能性。

类人机器人是一种特定类型的机器人，其无论整个身体、躯干和/或四肢都具有近似于人的结构或外观，类人机器人的结构复杂性很大程度上取决于所要执行的工作任务的性质。在需要与为人类使用而特制的设备或系统直接相互作用的情况下，可优选使用类人机器人。在需要与人相互作用的情况下，也可优选使用类人机器人，因为可以对运动进行编程以便接近人的运动，使得协同操作的人类伙伴能理解任务队列。由于期待由类人机器人完成的工作任务范围很广，所以可能同时需要不同的控制模式。例如，在上述的不同控制空间内以及在对给定的电动机驱动式关节、关节运动和各种机器人抓握类型所应用的转矩或力的控制上，都必须应用精确控制。

发明内容

因此，本文提供了一种机器人控制系统和方法，用于经由以下详细说明的基于阻抗的控制框架来控制类人机器人。该控制框架允许基于功能的图形用户界面(GUI)，以便对大量机器人操作模式的实施进行简化。在一个具体实施例中，可以通过单个GUI来提供对具有多个DOF(例如，超过42个DOF)的机器人的复杂控制。利用启动不同操作模式的控制逻辑层，GUI可用于对控制器的算法进行驱动，以便借此对许多可独立运动的和可相互依赖运动的机器人关节提供多样化控制。

在物体级控制中，作用在被抓握物体上的内力被自动参数化，以便实时地允许多种机器人抓握类型。利用所述框架，用户通过GUI提供基于功能的输入，然后该控制和中间逻辑层通过应用正确的控制目标和操作模式对该进入GUI的输入进行解读。例如，通过选择待施加在所述物体上的期望的力，控制器在解耦空间内自动应用位置/力控制的混合策略。

在本发明的范围内，该框架利用了具有分级多任务的基于物体阻抗的控制规则，以便提供机器人的物体级控制、末端执行器级控制和/或关节级控制。通过用户实时选择被启用节点和机器人抓握类型(即，刚性接触、点接触等)两者的能力，预定的或标定的阻抗关系主导了物体空间、末端执行器空间和关节空间。当物体节点或末端执行器节点启用时，关节空间阻抗被自动转换到零空间，否则关节空间将如本文所阐述的那样主导整个控制空间。

特别地，一种机器人系统，包括：具有多个关节的类人机器人，该多个关节适于施加力控制；具有直观的GUI的控制器，该GUI适于接收来自用户、来自预编程的自动装置、或来自网络连接或其它外部控制机构的输入信号。控制器电连接到GUI，GUI为用户提供了对控制器的直观或图形的编程访问。该控制器适于利用基于阻抗的控制框架来控制多个关节，该框架又响应于输入到GUI的输入信号提供了类人机器人的物体级、末端执行器级和/或关节空间级控制。

用于控制具有如上所述类人机器人、控制器和GUI的机器人系统的方法包括利用GUI接收来自用户的输入信号，然后利用主机处理该输入信号，以通过基于阻抗的控制框架控制多个关节。该框架提供了类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和/或关节空间级控制。

本发明还提供了以下方案：

方案1.一种机器人系统，包括：

类人机器人，其具有适于向物体施加力的多个机器人关节；

图形用户界面(GUI)，其适于接收来自用户的输入信号，所述信号至少描述了将要施加到所述物体的期望输入力；和

控制器，其电连接到所述图形用户界面(GUI)，其中所述图形用户界面(GUI)向所述用户提供了对所述控制器的编程访问；

其中，所述控制器适于利用基于阻抗的控制框架来控制所述多个机器人关节，所述框架响应于所述输入信号提供了所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制中的至少一个。

方案2.如方案1所述的系统，其中，所述图形用户界面(GUI)图形化地显示了每一个笛卡尔空间的输入和每一个关节空间的输入，所述每一个笛卡尔空间的输入和每一个关节空间的输入用于所述类人机器人的左侧节点和右侧节点中的每一个。

方案3.如方案1所述的系统，其中，所述控制器适于在所述物体级控制中对所述类人机器人的预定组的内力进行参数化，由此实时地允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

方案4.如方案1所述的系统，其中，所述输入信号还描述了定性的阻抗级，并且其中所述控制器适于用所述定性的阻抗级来控制所述多个机器人关节。

方案5.如方案1所述的系统，其中，所述GUI是基于功能的装置，其利用一组直观输入和一个解释逻辑层以便通过用于所述物体级、所述末端执行器级和所述关节空间级中的至少一个的一组阻抗命令来命令所述类人机器人中的所有关节。

方案6.如方案1所述的系统，其中，所述控制器适于通过响应于所述期望输入力来自动解耦的力和位置的方向，从而在所述笛卡尔空间中执行混合的力和位置的控制。

方案7.一种用于机器人系统的控制器，所述系统包括具有多个机器人关节的类人机器人和电连接到所述控制器的图形用户界面(GUI)，所述机器人关节适于相对于由所述类人机器人作用的物体进行力控制，所述图形用户界面(GUI)适于接收来自用户的输入信号，所述控制器包括：

主机；和

算法，所述算法可由所述主机执行并且适于利用基于阻抗的控制框架来控制所述多个关节；

其中，所述算法的执行响应于进入到所述图形用户界面(GUI)的所述输入信号提供所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制中的至少一个，所述输入信号至少包括将要施加到所述物体的期望输入力。

方案8.如方案7所述的控制器，其中，所述算法适于执行中间逻辑层，以便解读通过所述图形用户界面(GUI)输入的所述输入信号。

方案9.如方案7所述的控制器，其中，所述算法适于在所述用户输入所述期望的输入力时自动解耦所述类人机器人的力方向和位置控制方向，并且其中所述位置控制方向在所述算法的执行期间被自动地正交投影到零空间。

方案10.如方案7所述的控制器，其中，所述算法适于在物体级控制中将所述类人机器人的预定组的内力参数化，由此允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

方案11.如方案7所述的控制器，其中，所述主机适于记录由所述用户输入到所述图形用户界面(GUI)的定性的阻抗级，并适于将所述定性的阻抗级应用到所述多个机器人关节。

方案12.如方案7所述的控制器，其中，所述控制器适于在将二阶力跟踪器应用到所述力控制方向的同时将二阶位置跟踪器应用到所述位置控制方向。

方案13.如方案7所述的控制器，其中，所述用户选择待所述机器人的期望末端执行器以便启用，并且其中所述控制器22响应于此为每个末端执行器产生线性的和旋转的Jacobian矩阵。

方案14.如方案7所述的控制器，其中，所述控制器适于在所述用户通过所述图形用户界面(GUI)提供参考外力时在位置控制模式和力控制模式之间切换，并且适于在所述用户通过所述图形用户界面(GUI)选择末端执行器的期望组合时在将阻抗控制应用于所述物体级、所述末端执行器级和/或所述关节级中的一个之间切换。

方案15.一种用于控制机器人系统的方法，所述系统包括具有适于向物体施加力的多个关节的类人机器人、控制器、和电连接到所述控制器并适于接收输入信号的图形用户界面(GUI)，所述方法包括：

通过所述图形用户界面(GUI)接收所述输入信号；和

利用主机处理所述输入信号以控制所述多个关节；

其中，处理所述输入信号包括利用基于阻抗的控制框架提供所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制。

方案16.如方案13所述的方法，其中，所述输入信号是施加到所述物体的期望输入力，并且其中处理所述输入信号包括：

在所述用户通过所述图形用户界面(GUI)输入所述期望的输入力时自动解耦力控制方向和位置控制方向，并且将所述位置控制方向正交投影到零空间。

方案17.如方案13所述的方法，进一步包括：利用所述主机将二阶位置跟踪器应用到所述位置控制方向并且将二阶力跟踪器应用到所述力控制方向。

方案18.如方案13所述的方法，进一步包括：在物体级控制中使所述类人机器人的预定组的内力参数化，由此实时地允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

方案19.如方案13所述的方法，进一步包括：在所述用户通过所述图形用户界面(GUI)提供所述期望输入力时，在位置控制模式和力控制模式之间自动切换，并且在所述用户通过所述图形用户界面(GUI)选择所述类人机器人的末端执行器的期望组合时，在所述物体级、所述末端执行器级和/或所述关节级中的一个上的阻抗控制之间自动切换。

通过以下对实现本发明的最佳模式的具体描述并结合附图，容易明了本发明的上述特征和优点以及其它特征和优点。

附图说明

图1是具有类人机器人的机器人系统的示意图，该类人机器人可利用根据本发明的基于物体阻抗的控制框架来控制；

图2是与物体相关的力和坐标的示意图，该物体可被图1示出的机器人作用；

图3是一张表，其描述了根据图1示出的机器人所使用的特定接触类型的子矩阵；

图4是一张表，其描述了用于图形用户界面(GUI)的输入；

图5A是根据一个实施例的GUI的示意图，该GUI可用于图1的系统；和

图5B是根据另一实施例的GUI的示意图。

具体实施方式

参照附图，在所有这几个附图中相似的附图标记表示相同或相似的部件，并由图1开始，示出的机器人系统11具有机器人10，此处所示的机器人10为灵活的类人机器人，通过控制系统或控制器(C)22来控制该机器人10。控制器22借助算法100(即，下面描述的基于阻抗的控制框架)提供对机器人10的运动控制。

机器人10适于以多个自由度(DOF)执行一个或多个自动任务，并适于执行其它交互任务或控制其它集成的系统部件，例如夹紧装置、照明装置、继电器等。根据一个实施例，机器人10构造成带有多个可独立运动的和可相互依赖运动的机器人关节，例如但不限于肩关节(其位置大致由箭头A指示)、肘关节(大致由箭头B指示)、腕关节(箭头C)、颈关节(箭头D)和腰关节(箭头E)，以及定位于每个机器人手指19的指骨之间的各个指关节(箭头F)。

每个机器人关节可具有一个或多个DOF。例如，某些诸如肩关节(箭头A)和肘关节(箭头B)这样的柔顺关节可具有至少两个俯仰和滚转形式的DOF。同样地，颈关节(箭头D)可具有至少三个DOF，而腰关节和腕关节(分别是箭头E和C)可具有一个或多个DOF。根据任务的复杂性，机器人10可以以超过42个DOF进行运动。每个机器人关节包含一个或多个致动器并由该一个或多个致动器内部驱动，这些致动器例如是关节电动机、线性致动器、旋转致动器等。

机器人10可包括诸如头部12、躯干14、腰15、手臂16、手18、手指19和拇指21这样的部件，上述的各种关节置于这些部件内或置于这些部件之间。根据机器人的特定应用或期望用途，机器人10还可包括适于任务的固定装置或底座(未示出)，例如腿、支撑面(tread)、或另外的可运动或固定的底座。电源13可一体地安装到机器人10以向各种关节提供充足的电能用于其运动，电源例如是携带或穿在躯干14后背上的可再充电电池组或其它适合的电源；或者电源可通过栓系电缆来远程地附接。

控制器22提供对机器人10的精确运动控制，包括对操作物体20所需要的精细运动和粗略运动的控制，物体20可由一个或多个手18的手指19和拇指21进行抓握。控制器22能够以与其它关节和系统部件隔离的方式对每个机器人关节和其它集成的系统部件独立地进行控制，还能相互依赖地控制许多个关节以在执行相对复杂的工作任务时全面协调多个关节的动作。

仍然参照图1，控制器22可包括多个数字计算机或数据处理装置，每个数字计算机或数据处理装置都具有一个或多个微处理器或中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、高速时钟、模数转换(A/D)电路、数模转换(D/A)电路、和任何所需的输入/输出(I/O)电路和装置，以及信号调整和缓冲电子设备。由此，驻存在控制器22内的或可易于访问的单独控制算法可存储在ROM中并自动地在一个或多个不同的控制级上执行，以提供相应的控制功能。

控制器22可包括服务器或主机17，服务器或主机17构造为分布的或中央的控制模块，并且具有以期望方式执行机器人10的所有要求的控制功能所必需的控制模块和能力。另外，控制器22可被构造为通用数字计算机，其一般包括微处理器或中央处理单元、只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、高速时钟、模数转换(A/D)电路、数模转换(D/A)电路和输入/输出电路和装置(I/O)，以及合适的信号调整和缓冲电路。由此，驻存在控制器22中的或因此可访问的任何算法(包括用于执行下面所具体描述的框架的算法100在内)可存储在ROM中并被执行以提供相应的功能。

控制器22电连接到图形用户界面(GUI)24，以使用户能访问该控制器。GUI 24对任务的宽广范围提供了用户控制，即能够对在机器人10的物体级、末端执行器级和/或关节空间级的一个或多个中的运动进行控制的能力。GUI 24是简化且直观的，经由简单的输入，允许用户通过输入输入信号(箭头i_C)(例如，期望施加给物体20的力)以不同的直观方式来控制手臂和手指。GUI 24也能够保存模式变化，使得以后能按顺序执行这些模式变化。GUI 24还可接受外部控制触发器以处理模式变化，例如，经由外部附接的示教器(teach-pendant)，或经由通过网络连接控制自动流程(flow of automation)的PLC。GUI24的各种实施例都可能在本发明的范围内，而下面参考图5A和5B描述了两个可能的实施例。

为了利用机器人10执行多种操作任务，需要对机器人进行范围宽广的功能控制。该功能包括混合的力/位置控制、阻抗控制、带有多种抓握类型的协调物体控制、末端执行器笛卡尔空间控制(即，在XYZ坐标空间内的控制)和关节空间操纵器控制，以及对多个控制任务的分级优先化。因此，本发明将工作空间阻抗规则及解耦的力和位置应用到对机器人10的末端执行器的控制，并应用到当物体20被机器人的一个或多个末端执行器(例如，手18)抓握、接触或以其它方式作用时对物体20的控制。本发明提供了内力的参数化空间以控制这种抓握。还提供了如下所述的操作在物体20的零空间中的次级关节空间阻抗关系。

仍然参照图1，控制器22提供了至少两种抓握类型，即刚性接触和点接触，并且还允许混合的抓握类型。刚性接触由任意的力和力矩的传递来描述，例如，用攥紧的手抓握。点接触仅传递力，例如，手指尖。物体20的期望闭环行为可由下面阻抗关系限定：

$M_o\stackrel{\·\·}{y}+B_o\stackrel{\·}{y}+N_{F^T}{K}_o\mathrm{\Δy}=F_e-F_e^{*}$

$\stackrel{\·}{y}=\left(\begin{array}{c}\stackrel{\·}{p}\\ \mathrm{\ω}\end{array}\right)$

其中M_o，B_o和K_o分别是指定(commanded)的惯性矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵。变量p是物体参考点的位置，ω是物体的角速度，F_e和

代表物体20上的实际外部力旋量(wrench)和期望外部力旋量。Δy是位置误差(y-y^*)。N_FT是向量

的零空间投影矩阵，并可描述如下：

$N_{F^T}=\left\{\begin{array}{cc}I-F_e^{*}{F}_e^{{*}^{+}},& \left|\right|F_e^{*}\left|\right|\≠0\\ I,& \left|\right|F_e^{*}\left|\right|=0\end{array}\right.$

在上面等式中，上标(+)指示相应矩阵的伪逆，而I是单位矩阵。在假设力控制方向由一个DOF组成的情况下，N^FT通过将刚度项投影到与指定力正交的空间内从而保持位置和力的控制自动解耦。为了解耦更高阶动力学，需要在力的参考系中对M_o和B_o对角地进行选取。这扩展到包括沿多于一个的方向对力进行控制的能力。

该闭环关系在正交方向上应用力和运动的控制的“混合”方案。阻抗规则将二阶位置跟踪器应用到运动控制位置方向，同时将二阶力跟踪器应用到力控制方向，并且在给定了矩阵正定值的情况下应当是稳定的。该公式自动地解耦力和位置控制的方向。用户简单地输入期望的力，即，位置控制就被正交地投影到零空间。如果输入的期望力为零，那么位置控制覆盖整个空间。

参照图2，示出了图1的物体20的受力图25和坐标系。N和B分别代表地参照系和主体参照系。r_i是从质心到接触点i的位置向量，其中i＝1，...，n。w_i＝(f_i，n_i)代表来自接触点i的接触力旋量，其中f_i和n_i分别是力和力矩。接触点i的速度和加速度可由以下标准运动关系表示：

$v_i=\stackrel{\·}{p}+\mathrm{\ω}\×r_i+v_{{\mathrm{rel}}_i}$

${\mathrm{\ω}}_i=\mathrm{\ω}+{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{rel}}_i}$

${\stackrel{\·}{v}}_i=\stackrel{\·\·}{p}+\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}\×r_i+\mathrm{\ω}\×(\mathrm{\ω}\×r_i)+2\mathrm{\ω}\×v_{{\mathrm{rel}}_i}+a_{{\mathrm{rel}}_i}$

${\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_i=\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}+{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{{\mathrm{rel}}_i}$

其中v_i代表接触点的速度，而ω_i代表末端执行器i的角速度。v_rel和a_rel分别定义为B参照系中的r_i的一阶导数和二阶导数。

$v_{{\mathrm{rel}}_i}=\frac{d_B}{\mathrm{dt}}{r}_i,$ $a_{{\mathrm{rel}}_i}=\frac{d_B}{\mathrm{dt}}{v}_{{\mathrm{rel}}_i}$

换句话说，它们代表该点相对于主体的运动。当该点固定在主体内时，这些项变为零。

末端执行器坐标系：本发明的框架设计成提供上述的至少两种抓握类型，即刚性接触和点接触。因为每种类型对DOF提供了不同约束，所以取决于特定的抓握类型为每个操纵器x_i选择末端执行器坐标系。第三抓握类型是“无接触”类型，其描述了不与物体20接触的末端执行器。该抓握类型允许独立于其它末端执行器来对相应的末端执行器进行控制。该坐标系可在速度级上定义为：

刚性接触： ${\stackrel{\·}{x}}_i=\left(\begin{array}{c}{v}_i\\ {\mathrm{\ω}}_i\end{array}\right)$

点接触： ${\stackrel{\·}{x}}_i=\left(\begin{array}{c}{v}_i\\ 0\end{array}\right)$

无接触： ${\stackrel{\·}{x}}_i=\left(\begin{array}{c}{v}_i\\ {\mathrm{\ω}}_i\end{array}\right)$

通过图1所示的GUI 24，用户可选择(一个或多个)期望的末端执行器来启用，例如，(一个或多个)手指19等。然后控制器22为每个末端执行器分别产生线性的或旋转的Jacobian矩阵，J_vi和J_ωi。然后，每个点的最终Jacobian矩阵J_i依赖于接触类型，使得：

${\stackrel{\·}{x}}_i=J_i\stackrel{\·}{q}$

在该公式中，q是被控系统中所有关节坐标系的列矩阵。

矩阵运算：末端执行器的合成速度可定义为：其中n是启用的末端执行器(例如图1所示的类人机器人10的手指19)的数目。基于上述的运动关系可用矩阵运算来表示速度和随后的加速度，即：

$\stackrel{\·}{x}=G\stackrel{\·}{y}+{\stackrel{\·}{x}}_{\mathrm{rel}}$

$\stackrel{\·\·}{x}=G\stackrel{\·\·}{y}+Q+{\stackrel{\·\·}{x}}_{\mathrm{rel}}$

G可被称为抓握矩阵并包含接触位置信息。Q是包含离心项和科氏项(coriolus term)的列矩阵。

和

是包含相对运动项的列矩阵。

矩阵G、Q和J的结构根据系统中的接触类型而变化。它们可由代表每个操纵器i的子矩阵构成，即：

$G=\left[\begin{array}{c}{G}_1\\ .\\ .\\ .\\ G_n\end{array}\right],$ $J=\left[\begin{array}{c}{J}_1\\ .\\ .\\ .\\ J_n\end{array}\right],$ $Q=\left[\begin{array}{c}{Q}_1\\ .\\ .\\ .\\ Q_n\end{array}\right]$

参照图3，可以按照特定接触类型显示这些子矩阵。

指的是等同于向量r的叉积的斜对称矩阵。在低速应用中，Q可以忽略。要注意的是，点接触的Jacobian矩阵只包含线性Jacobian矩阵。因此，对这种类型的接触只控制位置，而不控制定向。

图3的表中的第三种情况将比例微分(PD)控制器应用在末端执行器位置上，该控制器可以是图1的控制器22的一部分或是不同的装置，其中k_p和k_d是标量增益。这允许独立于图1的物体20来控制末端执行器i的位置。这也意味着相应的末端执行器不遵守笛卡尔阻抗行为。

当

和

都等于零时，末端执行器极好地满足刚性体条件，即不改变它们之间的内力。

可用于控制被抓握物体中的期望内力。为了确保

不影响外力，它必须位于与G正交的空间(本文称为“内部空间”)中，即包含内力的相同空间。针对该空间或零空间的投影矩阵G^T满足：

$N_{G^T}=I-{\mathrm{GG}}^{+}$

相对加速度可被约束在内部空间：

${\stackrel{\·\·}{x}}_{\mathrm{rel}}\stackrel{\·}{=}{N}_{G^T}a$

其中a是内部加速度的任意的列矩阵。

该条件确保

不产生对物体级加速度的净影响，从而使得外力不受干扰。为了验证这一结论，可求解物体加速度，并可显示出内部加速度对的贡献为零，即：

$\stackrel{\·\·}{y}=G^{+}(\stackrel{\·}{x}-Q)-G^{+}{\stackrel{\·\·}{x}}_{\mathrm{rel}}$

$=G^{+}(\stackrel{\·}{x}-Q)-G^{+}{N}_{G^T}a$

$=G^{+}(\stackrel{\·}{x}-Q)-0$

内力：针对在上述控制框架内控制内力有两个要求。第一，用物理相关的参数对零空间进行参数化，第二，这些参数必须位于两种抓握类型的零空间内。这两个要求都由相互作用力的概念满足。概念性地，通过在两个接触点之间划一直线，相互作用力可定义为两个接触力沿着该直线的投影之间的差。还可示出相互作用的力旋量(即，相互作用力和力矩)也位于刚性接触情况的零空间中。

可以设想位于接触点的一个向量，其位于表面的法向上并指向图1的物体20的内部。在点接触时的力必须具有法向分量，该法向分量是正的并具有足够的大小，这两点均用于维持与物体20接触并防止相对于该物体的滑动。在适当的抓握中，例如在图1的手18内，相互作用力永远不会都与物体20的表面正切。因此，总是存在某个最小相互作用力使得该法向分量大于下界(lower bound)。

关于相互作用加速度，其可定义为：

${\stackrel{\·\·}{x}}_{\mathrm{rel}}\stackrel{\·}{=}{N}_{G^T}a$

其中期望的相对加速度应当位于相互作用方向上。在上述等式中，a可定义为相互作用加速度a_ij的列矩阵，其中a_ij代表在点i和j之间的相对线性加速度。因此，从点i观测到的相对加速度是：

${\stackrel{\·\·}{x}}_{{\mathrm{rel}}_i}=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{a}_{\mathrm{ij}}{u}_{\mathrm{ij}}\\ 0\end{array}\right)$

其中，u_ij代表沿着从点i到j的轴线指向的单位向量。

$u_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{r_j-r_i}{\left|\right|r_j-r_i\left|\right|},& i\≠j\\ 0,& i=j\end{array}\right.$

另外，如果i或j代表非“接触”点，则u_ij＝0。然后，相互作用加速度被用来利用随后的PI调节器来控制相互作用力，其中k_p和k_i是恒定的标量增益：

$a_{\mathrm{ij}}=-k_p(f_{\mathrm{ij}}-f_{\mathrm{ij}}^{*})-k_i\∫(f_{\mathrm{ij}}-f_{\mathrm{ij}}^{*})\mathrm{dt}$

其中f_ij是点i和j之间的相互作用力。

f_ij＝(f_i-f_j)·u_ij

该定义允许我们引入一个使相互作用分量参数化的空间N_int。如本文所使用的，除了点接触情况，N_int是整个零空间N_GT的子空间，在点接触情况中，N_int覆盖整个零空间：

${\stackrel{\·\·}{x}}_i=G\stackrel{\·\·}{y}+Q+N_{\mathrm{int}}a$

N_int由相互作用方向向量(u_ij)组成并能由等式：

构造。可以证明对于两种接触类型N_int都正交于G。设想具有两个接触点的示例。在这种情况下：

${\stackrel{\·\·}{x}}_{{\mathrm{rel}}_1}=\left(\begin{array}{c}{a}_{12}{u}_{12}\\ 0\end{array}\right)\text{,}$ ${\stackrel{\·\·}{x}}_{{\mathrm{rel}}_2}=\left(\begin{array}{c}{a}_{21}{u}_{21}\\ 0\end{array}\right)$

注意到u_ij＝-u_ji和a_ij＝a_ji，得到以下简单的矩阵表达式：

$N_{\mathrm{int}}=\left[\begin{array}{c}{u}_{12}\\ 0\\ -u_{12}\\ 0\end{array}\right],$ a＝(a₁₂)

三个接触点情况的表达式是：

$N_{\mathrm{int}}=\left[\begin{array}{ccc}{u}_{12}& u_{13}& 0\\ 0& 0& 0\\ -u_{12}& 0& u_{23}\\ 0& 0& 0\\ 0& u_{13}& -u_{23}\\ 0& 0& 0\end{array}\right],$ $a=\left(\begin{array}{c}{a}_{12}\\ a_{13}\\ a_{23}\end{array}\right)$

控制规则-动力学模型：以下等式为整个操纵器系统建立模型，假设外力仅作用在末端执行器：

$M\stackrel{\·\·}{q}+c+J^T\mathrm{\ω}=\mathrm{\τ}$

其中q是广义坐标下的列矩阵，M是关节空间惯性矩阵，c是广义的科氏力、离心力和重力的列矩阵，T是关节转矩的列矩阵，而w是接触力旋量的复合列矩阵。

控制规则-逆动力学：基于逆动力学的控制规则可由以下公式表示：

$\mathrm{\τ}=M{\stackrel{\·\·}{q}}^{*}+c+J^T\mathrm{\ω}$

其中是期望的关节空间加速度。其可如下地由期望的末端执行器加速度

导出：

${\stackrel{\·\·}{x}}^{*}=J{\stackrel{\·\·}{q}}^{*}+\stackrel{\·}{J}\stackrel{\·}{q}$

${\stackrel{\·\·}{q}}^{*}=J^{+}({\stackrel{\·\·}{x}}^{*}-\stackrel{\·}{J}\stackrel{\·}{q})+N_J{\stackrel{\·\·}{q}}_{\mathrm{ns}}$

其中

是投影到J的零空间内的任意向量。它将用于下文中的次级阻抗任务。N_J表示用于矩阵J的零空间投影算子。

N_J＝I-J⁺J， $J^{+}=\left\{\begin{array}{cc}{J}^{+},& J\≠0\\ 0,& J=0\end{array}\right.$

然后，可由以上等式导出在末端执行器级和物体级上的期望加速度。该物体力分布方法的优点是它不需要该物体的模型。传统方法可能涉及将物体的期望运动转化成指定的合力，这个步骤需要该物体的现有高品质动力学模型。然后，用G的逆将该合力分布到接触点。然后，末端执行器逆动力学产生指定力和指定运动。在本文描述的方法中，引入感测的末端执行器力并在加速度域内进行分配，从而消除了对物体模型的需要。

控制规则-估计：图1中物体20上的外部力旋量(F_e)是无法感测的，不过其可从物体20上的其它力得到估计。如果物体模型是已知的，那么可利用完整的动力学来估计F_e。否则，可采用准静态近似。另外，可用下面的作为刚体的系统的最小平方误差估计来估计物体20的速度：

$\stackrel{\·}{y}=G^{+}\stackrel{\·}{x}$

当将末端执行器指定为如上所述的“非接触”类型时，G将包含一行零。基于奇异值分解(SVD)的伪逆计算产生G⁺，其中G⁺的对应列为零。因此，非接触点的速度将不影响该估计。替代性地，可用标准的闭合形式解来计算伪逆。在这种情况中，需要在计算之前去掉为零的行，然后再恢复成使对应的列为零。对可能也包含为零行的J矩阵应用同样的操作。

第二阻抗规则：操纵器的冗余允许在物体阻抗的零空间内进行次级任务。下面的关节空间阻抗关系定义了次级任务：

$M_j\stackrel{\·\·}{q}+B_j\stackrel{\·}{q}+K_j\mathrm{\Δq}={\mathrm{\τ}}_e$

其中τ_e代表由外力产生的关节转矩的列矩阵。τ_e可由运动等式(即，

)估计得到，即：

${\mathrm{\τ}}_e=M\stackrel{\·\·}{q}+c-\mathrm{\τ}$

该公式又决定下面的零空间期望加速度：

即

可以显示该实施过程在操纵器的零空间中产生下面闭环关系。请注意，N_J是得到向零空间内的最小误差投影的正交投影矩阵。

$N_j[\stackrel{\·\·}{q}-M_j^{-1}({\mathrm{\τ}}_e-B_j\stackrel{\·}{q}-K_j\mathrm{\Δq})]=0$

零力反馈：由以上等式得到以下结果：

$\mathrm{\τ}=(J^T-M{J}^{+}{\mathrm{GM}}_o^{-1}{G}^T)\mathrm{\ω}+c$

$-{\mathrm{MJ}}^{+}{\mathrm{GM}}_o^{-1}(F_e^{*}+B_o\stackrel{\·}{y}+N_{F^T}{K}_o\mathrm{\Δy}+m_o{g}_o)$

$+{\mathrm{MJ}}^{+}(Q+N_{\mathrm{int}}a-\stackrel{\·}{J}\stackrel{\·}{q})+{\mathrm{MN}}_J{M}_j^{-1}({\mathrm{\τ}}_e-B_j\stackrel{\·}{q}-K_j\mathrm{\Δq})$

如果在操纵器中不能获得可靠的力感测，那么可调节阻抗关系以消除对感测的需要。通过对期望阻抗惯性M_o和M_i的适当选择，可消除力反馈项。可从前面等式容易地确定适当的值。

用户界面：通过简单的用户界面，例如图1的GUI 24，控制器22可在所有的期望模式下操作类人机器人10。在全功能模式中，控制器22用采混合阻抗关系来控制物体20，在接触点之间应用内力，并在冗余空间内实现关节空间阻抗关系。仅利用简单逻辑的和直观的界面，所提出的框架可基于一组控制输入(如图1中箭头i_C所示)容易地在该功能的一些或全部之间切换。

参照图4，来自图1的GUI 24的输入30以表的形式显示。输入30可被分类为属于笛卡尔空间(即，输入30A)或属于关节空间(即，输入30B)。用户可通过提供参考外力从而容易地在位置控制和力控制之间切换。用户还可简单地通过选择期望的末端执行器组合来使系统在将阻抗控制应用于物体级、末端执行器级和/或关节级之间进行切换。下面是更完整的模式列表及它们是如何再现的：

笛卡尔位置控制：当

时。

笛卡尔混合力/位置控制：当

时。在

方向上应用力控制而在正交方向上应用位置控制。

关节位置控制：当未选择末端执行器时。关节空间阻抗关系控制系统的全部关节空间。

末端执行器阻抗控制：当仅选择一个末端执行器时(其它的可被选择并标记为“未接触”)。向该末端执行器应用混合笛卡尔阻抗规则。

物体阻抗控制：当选择至少两个末端执行器时(且未被指示为“未接触”)。

手指关节空间控制：只要手指尖未被选择为末端执行器的任何时间，将通过关节空间阻抗关系控制手指尖。即使手掌被选择时也一样。

抓握类型：刚性接触(当手掌被选择时)；点接触(当手指被选择时)。

参照图5A和图4，示例GUI 24A被示出为具有笛卡尔空间的输入30A和关节空间的输入30B。GUI 24A可分别提供左侧节点31和右侧节点33，用于控制图1的机器人10的左手侧和右手侧，例如图1的左右手18和左右手指19。可通过GUI 24A选择顶级工具位置(r_i)、位置参考(y^*)和力参考(

)，如三个相邻的方框91A、91B和91C所指示的。左侧节点31可包括手18的手掌和由19A、19B和19C表示的主要手指19的三个指尖。同样地，右侧节点33可包括右手18的手掌和该手的主要手指119A、119B和119C的三个手指尖。

每个主要手指19R、119R、19L、119L分别具有对应的手指界面，即34A、134A、34B、134B、34C、134C。手18L、18R的每个手掌均包括手掌界面34L、34R。界面35、37和39分别提供位置参考、内力参考(f₁₂，f₁₃，f₂₃)和第二位置参考(x^*)。分别为左手和右手提供未接触任选项41L、41R。

通过输入30B提供关节空间控制。可通过界面34D、34E提供左手臂和右手臂16L、16R的关节位置。可通过界面34F、34G提供左手和右手18L、18R的关节位置。最后，同样也通过图1的GUI 24来提供，用户可通过界面34H选择定性的阻抗类型或等级(即，柔软的或刚硬的)，控制器22以所选择的定性的阻抗级作用在物体20上。

参照图5B，所示扩展的GUI 24B相对于图5A的实施例提供了更大的灵活性。所增加的任选项包括通过界面34I允许笛卡尔阻抗仅控制线性部件或旋转部件，而不是仅同时控制两者；通过界面34J允许“未接触”节点与同一手上的接触节点并存；以及通过界面34K为每个启用的节点增加选择接触类型的灵活性。

虽然具体描述了实施本发明的最佳模式，但本领域技术人员将意识到，在所附权利要求范围内的实现本发明的各种替代性设计和实施例。

Claims (19)

1.一种机器人系统，包括：

类人机器人，其具有适于向物体施加力的多个机器人关节；

图形用户界面，其适于接收来自用户的输入信号，所述信号至少描述了将要施加到所述物体的期望输入力；和

控制器，其电连接到所述图形用户界面，其中所述图形用户界面向所述用户提供了对所述控制器的编程访问；

其中，所述控制器适于利用基于阻抗的控制框架来控制所述多个机器人关节，所述框架响应于所述输入信号提供了所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制中的至少一个。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述图形用户界面图形化地显示了每一个笛卡尔空间的输入和每一个关节空间的输入，所述每一个笛卡尔空间的输入和每一个关节空间的输入用于所述类人机器人的左侧节点和右侧节点中的每一个。

3.如权利要求1所述的系统，其中，所述控制器适于在所述物体级控制中对所述类人机器人的预定组的内力进行参数化，由此实时地允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述输入信号还描述了定性的阻抗级，并且其中所述控制器适于用所述定性的阻抗级来控制所述多个机器人关节。

5.如权利要求1所述的系统，其中，所述图形用户界面是基于功能的装置，其利用一组直观输入和一个解释逻辑层以便通过用于所述物体级、所述末端执行器级和所述关节空间级中的至少一个的一组阻抗命令来命令所述类人机器人中的所有关节。

6.如权利要求1所述的系统，其中，所述控制器适于通过响应于所述期望输入力来自动解耦的力和位置的方向，从而在所述笛卡尔空间中执行混合的力和位置的控制。

7.一种用于机器人系统的控制器，所述系统包括具有多个机器人关节的类人机器人和电连接到所述控制器的图形用户界面，所述机器人关节适于相对于由所述类人机器人作用的物体进行力控制，所述图形用户界面适于接收来自用户的输入信号，所述控制器包括：

主机；和

算法，所述算法可由所述主机执行并且适于利用基于阻抗的控制框架来控制所述多个关节；

其中，所述算法的执行响应于进入到所述图形用户界面的所述输入信号提供所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制中的至少一个，所述输入信号至少包括将要施加到所述物体的期望输入力。

8.如权利要求7所述的控制器，其中，所述算法适于执行中间逻辑层，以便解读通过所述图形用户界面输入的所述输入信号。

9.如权利要求7所述的控制器，其中，所述算法适于在所述用户输入所述期望的输入力时自动解耦所述类人机器人的力方向和位置控制方向，并且其中所述位置控制方向在所述算法的执行期间被自动地正交投影到零空间。

10.如权利要求7所述的控制器，其中，所述算法适于在物体级控制中将所述类人机器人的预定组的内力参数化，由此允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

11.如权利要求7所述的控制器，其中，所述主机适于记录由所述用户输入到所述图形用户界面的定性的阻抗级，并适于将所述定性的阻抗级应用到所述多个机器人关节。

12.如权利要求7所述的控制器，其中，所述控制器适于在将二阶力跟踪器应用到所述力控制方向的同时将二阶位置跟踪器应用到所述位置控制方向。

13.如权利要求7所述的控制器，其中，所述用户选择待所述机器人的期望末端执行器以便启用，并且其中所述控制器响应于此为每个末端执行器产生线性的和旋转的Jacobian矩阵。

14.如权利要求7所述的控制器，其中，所述控制器适于在所述用户通过所述图形用户界面提供参考外力时在位置控制模式和力控制模式之间切换，并且适于在所述用户通过所述图形用户界面选择末端执行器的期望组合时在将阻抗控制应用于所述物体级、所述末端执行器级和/或所述关节级中的一个之间切换。

15.一种用于控制机器人系统的方法，所述系统包括具有适于向物体施加力的多个关节的类人机器人、控制器、和电连接到所述控制器并适于接收输入信号的图形用户界面，所述方法包括：

通过所述图形用户界面接收所述输入信号；和

利用主机处理所述输入信号以控制所述多个关节；

其中，处理所述输入信号包括利用基于阻抗的控制框架提供所述类人机器人的物体级控制、末端执行器级控制和关节空间级控制。

16.如权利要求13所述的方法，其中，所述输入信号是施加到所述物体的期望输入力，并且其中处理所述输入信号包括：

在所述用户通过所述图形用户界面输入所述期望的输入力时自动解耦力控制方向和位置控制方向，并且将所述位置控制方向正交投影到零空间。

17.如权利要求13所述的方法，进一步包括：利用所述主机将二阶位置跟踪器应用到所述位置控制方向并且将二阶力跟踪器应用到所述力控制方向。

18.如权利要求13所述的方法，进一步包括：在物体级控制中使所述类人机器人的预定组的内力参数化，由此实时地允许多种抓握类型，所述多种抓握类型至少包括刚性接触抓握类型和点接触抓握类型。

19.如权利要求13所述的方法，进一步包括：在所述用户通过所述图形用户界面提供所述期望输入力时，在位置控制模式和力控制模式之间自动切换，并且在所述用户通过所述图形用户界面选择所述类人机器人的末端执行器的期望组合时，在所述物体级、所述末端执行器级和/或所述关节级中的一个上的阻抗控制之间自动切换。

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