一种空间机械臂舱外照料构型优化方法 专利技术说明

五金工具产品及配附件制造技术一种空间机械臂舱外照料构型优化方法【技术领域】1.本发明属于机械臂构型优化领域，涉及空间机械臂舱外照料构型优化方法。背景技术：2.空间站在轨运营寿命将超过十年，期间无可避免会产生磨损，需要定期进行照料维护。然而太空环境复杂恶劣，长期出舱作业既不利于宇航员的身体健康，也具备较高技术操作难度，因此空间站舱段照料工作更适合由机械臂承担。空间站舱段照料工作包含多种类型，如舱表状态检查、设备安装更换或维修、悬停飞行器捕获与对接、辅助宇航员出舱活动、舱外负载搬运、辅助舱段转位等。机械臂执行全舱段照料任务时，通常只有照料点位姿已知，即机械臂末端位姿已知。由于空间站各个舱段表面安装了多个机械臂适配器，且空间机械臂多为冗余机械臂，当照料点位姿固定时，机械臂构型以及机械臂的适配器选择并不唯一，因此针对空间机械臂舱外照料构型开展优化研究非常必要。3.现有的机械臂构型优化方法大多通过优化算法或机械臂运动学解析法，基于单个或多个优化指标对机械臂构型进行优化，得到最优机械臂构型。然而空间机械臂舱外照料构型优化问题的约束条件为机械臂末端位姿保持固定，因此属于机械臂零空间构型优化问题，现有机械臂构型优化方法无法适用。技术实现要素：4.有鉴于此，本发明提供了一种空间机械臂舱外照料构型优化方法，以使冗余空间机械臂在末端位姿固定的情况下得到最优机械臂构型与最优适配器连接方案。5.本发明提供了一种空间机械臂舱外照料构型优化方法，包括：6.依据空间站舱段照料任务类型，构建空间机械臂舱外照料构型的性能评价指标为静态负载能力、灵活性、碰撞安全距离；7.构建空间机械臂舱外照料构型优化模型，优化模型包含约束条件与决策变量；8.依据所述空间机械臂舱外照料构型优化模型和性能评价指标，构建适配器选择策略、基准构型选择策略；9.依据nsga-ii算法以及所述适配器选择策略、基准构型选择策略，构建空间机械臂构型优选策略，获得最优机械臂舱外照料构型与最优适配器连接方案。10.上述方法中，所述依据空间站舱段照料任务类型，构建空间机械臂舱外照料构型的性能评价指标为静态负载能力、灵活性、碰撞安全距离，包括：11.(1)静态负载能力12.定义机械臂末端受到的力fn和力矩fn组成的矢量[0013][0014]称为末端广义力矢量。定义机械臂各个关节驱动力构成的矢量[0015][0016]称为关节力矩矢量。基于虚功原理可知，机械臂在稳定情况下任意虚位移产生的虚功总和为0，因此关节空间虚位移产生的虚功与笛卡尔空间虚位移产生的虚功相等，即[0017]ττ·δq＝ft·d[0018]其中，δq为关节空间虚位移，d为笛卡尔空间虚位移，二者并非毫无关联，存在几何约束关系。二者之间的几何约束是由机械臂的雅可比所决定的，即[0019]d＝jδq[0020]代入可得[0021]τ＝jtf[0022]f＝(jt)-1τ[0023]式中的j是机械臂的雅可比矩阵。[0024]因此优化目标一为：[0025][0026](2)灵活性[0027]可操作度能够定量地评估机械臂的运动灵活性，其定义为：[0028][0029]式中：ω为可操作度的度量指标，det()为方阵的行列式，j(q)为雅可比矩阵，jt(q)为雅可比矩阵的转置，λi为矩阵j(q)jt(q)的特征值，λ1≥λ2≥...≥λm，i＝1，2，...，m，m为矩阵j(q)jt(q)的行数，σi为雅可比矩阵j(q)的奇异值。可操作度指标ω在[0，1]之间，当ω＝0时，机械臂为奇异状态，ω的数值越大，灵活性越好。[0030]对于给定的机械臂，当结构参数确定后，只有机械臂关节角度的改变会对机械臂灵活性产生影响。因此优化目标二为：[0031]g2＝max(ω1，ω2，...，ωn)[0032]其中，n为照料点位姿对应的所有空间机械臂构型的数目。[0033](3)碰撞安全距离[0034]碰撞检测算法采用fcl库中的检测算法，fcl库为碰撞检测开源库，其核心思想是将待检测物体模型处理为包围盒形状，然后计算各个包围盒之间是否碰撞并求出碰撞距离。[0035]fcl库计算碰撞距离的公式如下所示，其中a、b为两个包围盒集，dist(a，b)为a、b之间的最短距离。[0036]dist(a，b)＝min{||x-y||：x∈a，y∈b}[0037]优化目标三为：[0038]g1＝max{dist(i，j)，1≤i≤8，1≤j≤m}[0039]其中，dist(i，j)为舱外照料构型中机械臂各个杆件与周围环境的最小碰撞安全距离；i是机械臂杆件模型的个数，j是机械臂周围环境中模型的个数，最多为m个。[0040]上述方法中，所述构建空间机械臂舱外照料构型优化模型，优化模型包含约束条件与决策变量，包括：[0041](1)约束条件[0042]约束条件一为照料点可达。机械臂舱外照料构型优化的前提条件是照料点位姿已定，即机械臂末端位姿固定，因此每一个参与优化算法的机械臂构型必须满足末端位姿等于照料点位姿，即在机械臂零空间下开展构型优化。零空间构型优化如图2所示。[0043]约束条件二为机械臂与周围环境无碰撞，即dist(i，j)＞0。[0044]约束条件三为机械臂关节角度限位，其中，qi为机械臂每个关节的角度，θmin为机械臂关节最小设计运行角度，θmax为机械臂关节最大设计运行角度。[0045]θmin≤qi≤θmax，i＝1，2，...，n[0046](2)决策变量[0047]零空间下的关节角速度满足因此考虑将φ作为决策变量，通过遗传算法对φ进行选择、交叉、变异等操作，再对φ进行解码，将其转化为关节角度q，再依据q进行适应度函数计算、非支配排序等优化操作。解码的具体方式为：[0048]第1步：基于将φ转化为关节角速度[0049]第2步：对关节角速度进行积分，将关节角速度转化为关节角度q。[0050]上述方法中，所述依据所述空间机械臂舱外照料构型优化模型和性能评价指标，构建适配器选择策略、基准构型选择策略，包括：[0051](1)适配器选择策略[0052]第1步：基于工作空间分析的适配器初步选择策略。[0053]计算照料点位姿与各个适配器的笛卡尔空间距离，记为disti，若disti＜r，则将endpei存入算法，在后续的适配器精细选择中进行二次筛选；若disti＞r，则说明该适配器不在工作空间范围内，应当舍去，其中r为空间机械臂工作空间半径，endpei为空间站第i个适配器对应位姿。[0054]第2步：适配器精细选择策略。[0055]令机械臂末端位姿与照料点位姿相等，机械臂基座位姿与适配器初步选择策略得到的适配器位姿相等，基于机械臂逆运动学，计算满足上述条件的逆运动学算法结果，理论上逆运动学算法必有可行解，因此对所有可行解进行碰撞检测，若存在一组无碰撞可行解，则该适配器可以作为照料点附近的可用适配器；若不存在无碰撞可行解，则该适配器为不可用适配器。[0056](2)基准构型选择策略[0057]基于机械臂位置级逆解算法确定基准构型，基于机械臂位置级逆解算法确定基准构型，位置级逆解预先设定的关节角为q1，令q1在0°～270°之间迭代，每次增加x°，从而使基准构型在关节角度取值范围内得到遍历，从根源上避免了构型优选算法陷入局部最优。[0058]上述方法中，所述依据nsga-ii算法以及所述适配器选择策略、基准构型选择策略，构建空间机械臂构型优选策略，获得最优机械臂舱外照料构型与最优适配器连接方案，包括：[0059]第1步，照料点位姿为算法的输入变量，基于适配器选择策略，得到满足照料点可达的适配器信息；[0060]第2步，若可用适配器的数量不为0，则对每个适配器依次进行分析，使用基准构型选择策略，得到当前适配器对应的基准构型；[0061]第3步，使用nsga-ii优化算法，基于基准构型将决策变量转化为关节角度，分析适应度等优化指标，得到优化构型；[0062]第4步，为了避免优化算法陷入局部最优，对基准构型进行位置级逆解的迭代，重复上述优化算法流程(第3步)，多次迭代之后得到当前适配器的最优构型；[0063]第5步，每个适配器对应一个最优舱外照料构型，从其中选出最优舱外照料构型，对应的适配器为最优适配器。【附图说明】[0064]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性和劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。[0065]图1是本发明实施例所提供的空间机械臂舱外照料构型优化方法的流程示意图；[0066]图2是本发明实施例中零空间构型优化示意图；[0067]图3是本发明实施例中机械臂构型优化策略流程图；[0068]图4是本发明实施例中仿真实验迭代seqcount次nsga-ii算法后优化目标一收敛图；[0069]图5是本发明实施例中仿真实验迭代seqcount次nsga-ii算法后优化目标二收敛图；[0070]图6是本发明实施例中仿真实验迭代seqcount次nsga-ii算法后优化目标三收敛图；[0071]图7是本发明实施例中仿真实验迭代seqcount次nsga-ii算法后总权重收敛图；[0072]图8是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿x偏移图；[0073]图9是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿y偏移图；[0074]图10是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿z偏移图；[0075]图11是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿rz偏移图；[0076]图12是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿ry偏移图；[0077]图13是本发明实施例中仿真实验nsga-ii算法生成的机械臂构型末端位姿rx偏移图；[0078]图14是本发明实施例中避免构型优化算法陷入局部最优的实验结果图。【具体实施例】[0079]为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。[0080]应当明确，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0081]本发明实施例给出一种面向空间站全舱段照料的空间机械臂舱外照料构型优化方法，请参考图1，其为本发明实例所提供的空间机械臂舱外照料构型优化方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：[0082]步骤101，依据空间站舱段照料任务类型，构建空间机械臂舱外照料构型的性能评价指标为静态负载能力、灵活性、碰撞安全距离。[0083]具体的，空间站照料任务分为两大类：在轨捕获组装任务与在轨巡检任务。支持宇航员出舱、舱段转位、舱外大型设备维护、舱外货物搬运属于在轨捕获组装任务，空间机械臂执行此类任务时，需要考虑机械臂在舱外照料构型处的负载能力；舱外状态检查属于在轨巡检任务，由于机械臂需要使用末端装配的视觉系统对舱外环境进行拍照录像，因此机械臂应保持较高的灵活性，即具备大幅度且快速变换姿态的能力，时刻应对不同的拍照姿态变换，所以这类任务需要以机械臂灵活性作为优化目标。与此同时，在轨捕获组装任务与在轨巡检任务的舱外照料构型均需满足碰撞安全距离最远的目标，即机械臂各个杆件相距空间站其他部件的碰撞安全距离最远，最大限度保证机械臂舱外照料构型不会与空间站发生碰撞。[0084]因此空间机械臂舱外照料构型的性能评价指标为静态负载能力、灵活性、碰撞安全距离。[0085](1)静态负载能力[0086]定义机械臂末端受到的力fn和力矩fn组成的矢量[0087][0088]称为末端广义力矢量。定义机械臂各个关节驱动力构成的矢量[0089][0090]称为关节力矩矢量。基于虚功原理可知，机械臂在稳定情况下任意虚位移产生的虚功总和为0，因此关节空间虚位移产生的虚功与笛卡尔空间虚位移产生的虚功相等，即[0091]ττ·δq＝ft·d[0092]其中，δq为关节空间虚位移，d为笛卡尔空间虚位移，二者并非毫无关联，存在几何约束关系。二者之间的几何约束是由机械臂的雅可比所决定的，即[0093]d＝jδq[0094]代入可得[0095]τ＝jtf[0096]f＝(jt)-1τ[0097]式中的j是机械臂的雅可比矩阵。[0098]因此优化目标一为：[0099][0100](2)灵活性[0101]可操作度能够定量地评估机械臂的运动灵活性，其定义为：[0102][0103]式中：ω为可操作度的度量指标，det()为方阵的行列式，j(q)为雅可比矩阵，jt(q)为雅可比矩阵的转置，λi为矩阵j(q)jt(q)的特征值，λ1≥λ2≥...≥λm，i＝1，2，...，m，m为矩阵j(q)jt(q)的行数，σi为雅可比矩阵j(q)的奇异值。可操作度指标ω在[0，1]之间，当ω＝0时，机械臂为奇异状态，ω的数值越大，灵活性越好。[0104]对于给定的机械臂，当结构参数确定后，只有机械臂关节角度的改变会对机械臂灵活性产生影响。因此优化目标二为：[0105]g2＝max(ω1，ω2，...，ωn)[0106]其中，n为照料点位姿对应的所有空间机械臂构型的数目。[0107](3)碰撞安全距离[0108]碰撞检测算法采用fcl库中的检测算法，fcl库为碰撞检测开源库，其核心思想是将待检测物体模型处理为包围盒形状，然后计算各个包围盒之间是否碰撞并求出碰撞距离。[0109]fcl库计算碰撞距离的公式如下所示，其中a、b为两个包围盒集，dist(a，b)为a、b之间的最短距离。[0110]dist(a，b)＝min{||x-y||：x∈a，y∈b}[0111]因此优化目标三为：[0112]g1＝max{dist(i，j)，1≤i≤8，1≤j≤m}[0113]其中，dist(i，j)为舱外照料构型中机械臂各个杆件与周围环境的最小碰撞安全距离；i是机械臂杆件模型的个数，j是机械臂周围环境中模型的个数，最多为m个。[0114]步骤102，构建空间机械臂舱外照料构型优化模型，优化模型包含约束条件与决策变量。[0115]具体的，约束条件一为照料点可达。机械臂舱外照料构型优化的前提条件是照料点位姿已定，即机械臂末端位姿固定，因此每一个参与优化算法的机械臂构型必须满足末端位姿等于照料点位姿，即在机械臂零空间下开展构型优化。[0116]约束条件二为机械臂与周围环境无碰撞，即确保参与优化算法的每个构型都满足与周围环境碰撞距离大于0的要求，其中，dist(i，j)为机械臂各个杆件与周围环境的碰撞距离。[0117]dist(i，j)＞0[0118]约束条件三为机械臂关节角度限位，其中，qi为机械臂每个关节的角度，θmin为机械臂关节最小设计运行角度，θmax为机械臂关节最大设计运行角度。[0119]θmin≤qi≤θmax，i＝1，2，...，n[0120]零空间下的关节角速度满足因此考虑将φ作为决策变量，通过遗传算法对φ进行选择、交叉、变异等操作，再对φ进行解码，将其转化为关节角度q，再依据q进行适应度函数计算、非支配排序等优化操作。解码的具体方式为：[0121]第1步：基于将φ转化为关节角速度[0122]第2步：对关节角速度进行积分，将关节角速度转化为关节角度q；[0123]步骤103，依据所述空间机械臂舱外照料构型优化模型和性能评价指标，构建适配器选择策略、基准构型选择策略。[0124]具体的，适配器选择策略分为两步：[0125]第1步：基于工作空间分析的适配器初步选择策略。[0126]计算照料点位姿与各个适配器的笛卡尔空间距离，记为disti，若disti＜r，则将endpei存入算法，在后续的适配器精细选择中进行二次筛选；若disti＞r，则说明该适配器不在工作空间范围内，应当舍去，其中r为空间机械臂工作空间半径，endpei为空间站第i个适配器对应位姿。[0127]第2步：适配器精细选择策略。[0128]令机械臂末端位姿与照料点位姿相等，机械臂基座位姿与适配器初步选择策略得到的适配器位姿相等，基于机械臂逆运动学，计算满足上述条件的逆运动学算法结果，理论上逆运动学算法必有可行解，因此对所有可行解进行碰撞检测，若存在一组无碰撞可行解，则该适配器可以作为照料点附近的可用适配器；若不存在无碰撞可行解，则该适配器为不可用适配器。[0129]基准构型选择策略：[0130]基于机械臂位置级逆解算法确定基准构型，位置级逆解预先设定的关节角为q1，令q1在0°～270°之间迭代，每次增加x°，从而使基准构型在关节角度取值范围内得到遍历，从根源上避免了构型优选算法陷入局部最优。[0131]步骤104，依据nsga-ii算法以及所述适配器选择策略、基准构型选择策略，构建空间机械臂构型优选策略，获得最优机械臂舱外照料构型与最优适配器连接方案。[0132]具体的，依据以下步骤执行空间机械臂构型优化策略：[0133]第1步，照料点位姿为算法的输入变量，基于适配器选择策略，得到满足照料点可达的适配器信息；[0134]第2步，若可用适配器的数量不为0，则对每个适配器依次进行分析，使用基准构型选择策略，得到当前适配器对应的基准构型；[0135]第3步，使用nsga-ii优化算法，基于基准构型将决策变量转化为关节角度，分析适应度等优化指标，得到优化构型；[0136]第4步，为了避免优化算法陷入局部最优，对基准构型进行位置级逆解的迭代，重复上述优化算法流程(第3步)，多次迭代之后得到当前适配器的最优构型；[0137]第5步，每个适配器对应一个最优舱外照料构型，从其中选出最优舱外照料构型，对应的适配器为最优适配器。[0138]空间机械臂构型优选策略如图3所示。[0139]依据本发明实施例提供的上述方法，对我国空间站核心舱搭载的空间机械臂进行了仿真实验，以碰撞安全距离、静态负载能力、灵活性为构型优化目标，以c++语言为基础，开展了基于nsga-ii多目标构型优选数值仿真实验，仿真实验设置参数如表1所示。[0140]表1仿真实验参数取值[0141][0142]首先验证机械臂舱外照料构型优化方法的有效性。由图4、图5、图6可知，三个优化目标在迭代运行seqcount次nsga-ii算法后均产生收敛效果，且由图7可知，优化总权值呈现向上收敛效果。由于三个优化目标均为取值越大，效果越好，因此图4～图7可以证明该优化方法能够使机械臂构型朝着总权重表现更好的方向改变，具有有效性。[0143]其次验证该方法的合法性。所谓合法性即方法满足约束条件。本方法最重要的约束条件为照料点可达，即参与优化算法的机械臂构型末端位姿保持不变。图8～图1 3表面优化算法生成的机械臂构型对应的末端位置偏移误差在0.001米之内，末端姿态偏移在0.1°之内，可以证明算法在运行过程中满足照料点可达的约束，具有合法性。[0144]最后验证该方法能否避免算法陷入局部最优。图14为避免构型优化算法陷入局部最优的实验结果图，其中横坐标为nsga-ii算法迭代次数，纵坐标为总目标的数值。每seqcount(50)次nsga-ii算法共用一个最初的基准构型，因此可以看到每seqcount个数据内部总目标呈现上升趋势，而每seqcount个数据之间总目标数值变化较大，证明该方法有效避免了总目标陷入局部最优，能够通过调整基准构型，大幅度改变优化目标数值，从而为得到全局最优构型打下基础。[0145]本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：[0146]基于空间站全舱段照料任务得到机械臂舱外照料构型的性能评价指标，构建了机械臂舱外照料构型优选的约束条件与决策变量，设计了机械臂适配器选择策略、基准构型选择策略，并结合nsga-ii算法设计了机械臂舱外照料构型优选策略，从而使冗余空间机械臂在末端位姿固定的情况下得到最优机械臂构型与最优适配器连接方案，该优化方案能够避免算法陷入局部最优，具有有效性与可行性。[0147]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。[0148]本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!