本文提出利用功能冗余作为一种工具来提高机器人系统的能源效率。在功能冗余系统中,即完成任务所需的自由度小于可用自由度的系统中,可以对额外自由度的运动进行调整,以增强性能指标。本作品展示了一种通过运动设计有效提高能量效率的方法,使用了一个详细的UR5系列机器人手臂的动态模型。该方法基于对运动轮廓的优化,使用了对末端执行器方向的参数化描述:结果显示出效率提高了,可以节省多达20.8%的能源,


相关论文以题为“Energy Optimization of Functionally Redundant Robots through Motion Design”与发表在《Applied Sciences》上。


科学家提出了一种新方法,可用来提高机器人系统的能源效率!


机器人操作的优化是一个引起广泛关注的话题,也是无数工作的中心话题,同时也考虑到可以定义几个指标来衡量机器人的性能。大多数情况下,在轨迹规划中优化机器人操作的唯一工具,因为大多数工业机器人是通过定义他们的运动作为一个点序列或通过组合使用预定义的一组运动原语来编程的。


在这个框架中,传统的轨迹优化被用来最小化一个任务的执行时间,或运动轮廓的平滑度,以最小化运动诱发的振动。随后,作动器的力(通常定义为驱动机器人关节所需的机械能或二次扭矩范数)的最小化问题已在若干工作中得到研究。最近,人们的注意力已经转移到机器人系统能耗的研究和优化上。这些工作的动机是欧洲联盟支持的节能政策,以及与提高效率有关的明显经济优势。


在这项工作中,研究人员尝试了使用功能冗余作为一个工具,以提高能源消耗的机器人在执行一个简单的运动任务。针对某商用机器人,建立了详细的动力学和电动力学模型,并利用该模型对机器人的运动进行了估计和优化。功能冗余是由绝对工具定位参数化的,在这种情况下,正在执行的操作允许它在预先定义的范围内变化。


机器人的能源消耗估算


本节概述了用于描述所研究的机器人的机械模型和电气模型。这个模型是为选择作为测试平台的UR5机器人定义的,如图1所示,但是相同的公式适用于描述工业中使用的大多数串行机器人的动力学。该模型用于估计与执行任务相关的能源消耗。


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图1.通用机器人UR5的运动学结构——全局坐标系和末端执行器坐标系。


UR5机器人参数


这里选择的作为测试用例的机器人是一个通用机器人UR5机械手。它的大部分机械和电气参数在文献中包括机器人制造商的数据表,或部件制造商的一个。根据制造商的数据,机械手的运动学特性收集在表1中。


表1.UR5机器人的Denavit-Hartenberg参数。


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机器人的质量特性如表2所示,列出了由制造商声明的各连杆的质心和总质量。


表2.UR5机器人的质量特性。


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测试案例


在这次的测试案例中,考虑了末端执行器的水平静止运动。笛卡儿的位置之间的运动发生P0 =(−0.5,0.5,0.3)T m和Pf =(0.5, 0.5, 0.3),与初始和最终取向角度设置为ϕ=[θ,φψ)T =(0, 0, 32个π)传统的路径定义为一条直线。因此,该运动描述了沿水平线1m的位移,末端执行器与全局参考系的y轴对齐。


首先,研究人员对一个非优化的运动规划进行仿真,以提供一种衡量性能改进的方法。末端执行器的运动,将使末端执行器的方向保持不变,等于ϕ=(0,0,32个π)传统主义,而笛卡尔末端执行器的运动描述梯形速度剖面与加速和减速斜坡时间等于150 ms。任务的总持续时间被选择为T=750 ms。梯形速度剖面的选择是由机器人编程环境提供的运动原语的可用性驱动的。图2、图3和图4提供了在仿真环境中执行任务的结果。利用MATLAB开发的自定义仿真器对运动剖面进行优化,并绘制仿真结果。图2显示了电机的速度轮廓:图显示机器人的第六个关节没有移动,因为它决定了末端执行器参考系的滚动,这不是任务所要求的。各电机输出的电量如图4所示。


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图2. 非优化轮廓下的标称刀具方向的电机速度:φ=0rad,θ=0rad,ψ=3π/2rad。


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图3. 非优化轮廓下的标称刀具方向的电机扭矩:φ=0rad,θ=0rad,ψ=3π/2rad。


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图4.刀具名义方向的电机电功率 标称刀具方向的电机电功率:φ=0rad,θ=0rad,ψ=3π/2rad。


结论


本文提出了一种通过利用功能冗余来优化机器人能耗的方法,即机器人结构中可用的自由度数多于任务所需的自由度数。所建议的方法是基于使用冗余自由度的参数化运动剖面,应用于UR5系列机器人手臂,显示出在执行简单运动任务时显著降低能耗。该工作还表明,通常用于应对运动学和功能冗余的可操作性指数的最大化,在大多数情况下无法改善能耗。该方法应用于六自由度串行臂,但它具有普遍的用途,适用于任何机器人配置和任何运动任务,但前提是要有准确的机器人动态和电气模型。所提出的方法的应用表明,在不改变执行时间的情况下,任务的执行可以得到显著的能量改善,可以达到高达20.8%的数值。这些数据以及工作中已有的数据表明,只要仔细优化冗余自由度的运动,就可以利用功能冗余和内在冗余来获得显著的能量降低。与前人的工作相比,本工作中提出的方法不需要任何硬件改造,因此它的潜在成本更低。


论文链接:https://www.mdpi.com/2076-3417/10/9/3022/htm



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