用于复杂CPS的机器人柔性控制器及其实现方法

1.一种用于复杂CPS的机器人柔性控制器，其特征在于，包括：机器人模型模块，控制算法模块，传感器模块，观测器模块和动态连接模块；
机器人模型模块，包括机器人物理模型和机器人语义化功能描述，所述机器人物理模型为根据实际应用采用的动力学模型和运动学模型，所述机器人语义化功能描述包括与所述机器人物理模型对应的负载能力、运行速度、执行精度、重复精度；
控制算法模块，包括控制算法库和控制算法语义化功能描述，所述控制算法库包括多个用于控制机器人运动的算法，所述控制算法语义化功能描述用于列举控制算法库中各个算法名称及其对应的参数列表；
传感器模块，包括传感器和传感器语义化功能描述，所述传感器包括多个用于监测机器人运动状态与环境的传感器，所述传感器语义化功能描述用于列举传感器中各个传感器名称及其对应的处理数据列表；
观测器模块，用于通过控制机的运行，将观测数据上传到上位机中；
动态连接模块，用于分析机器人语义化功能描述、控制算法语义化功能描述和传感器语义化功能描述，分别确定机器人模型模块、控制算法模块和传感器模块的功能、输入输出信息，通过给定的优化指标建立各个模块间的连接结构。
2.根据权利要求1所述的用于复杂CPS的机器人柔性控制器，其特征在于，所述传感器包括图像传感器、扭矩传感器、力传感器、RFID和位置传感器。
3.根据权利要求1所述的用于复杂CPS的机器人柔性控制器，其特征在于，所述机器人语义化功能描述、控制算法语义化功能描述和传感器语义化功能描述通过XML格式进行定义。
4.一种用于复杂CPS的机器人柔性控制器的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：根据具体的生产任务，按照语义本体库基本原则对该生产任务进行描述；
步骤S2：任务解析，根据语义本体库解析，获取机器人模型模块、控制算法模块、传感器模块需要执行的任务流程；
步骤S3：自定义规则库，由动态连接模块描述机器人模型模块、控制算法模块、传感器模块之间的连接规则，并根据需求定义性能指标；
步骤S4：动态连接模块根据自定义规则生成动态连接表，通过仿真对比，在控制算法模块中选取符合性能指标的控制算法；
步骤S5：使用Matlab引擎自动生成可执行的实时仿真代码，下载到控制机中；
步骤S6：实时运行，启动实时仿真程序后，控制机通过EtherCAT总线与实际物理系统连接，获取相应的生产数据，通过控制机计算操作工业机器人完成相应的任务，完成该项生产任务，直到有新的任务下达。
5.根据权利要求4所述的用于复杂CPS的机器人柔性控制器的实现方法，其特征在于，所述性能指标按照能耗最少或者时间最短设定。
6.根据权利要求4所述的用于复杂CPS的机器人柔性控制器的实现方法，其特征在于，所述动态连接表为各模块输入输出接口的连接表单。

用于复杂CPS的机器人柔性控制器及其实现方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及了一种用于复杂信息物理融合系统(Cyber Physical System，CPS)的机器人柔性控制器及其实现方法，属于智能制造控制领域。\n背景技术\n[0002] 结合国际机器人联合会统计数据，2013年中国市场共销售工业机器人近37000台，约占全球销量五分之一，总销量超越日本，成为全球第一大机器人市场。但是我国工业机器人产业发展较晚，受相关技术和加工工艺等因素影响，中国80％的市场份额被ABB、FANUC、安川和KUKA四大企业占据。国内自主品牌的机器人占到的市场份额仅占约8％。机器人控制系统作为工业机器人最为核心的关键技术之一，必将受惠工业机器人的快速增长，但作为关键核心零部件的控制器市场，也同样被外企所占据。\n[0003] 控制系统是决定机器人功能和性能的主要因素，它的主要任务是控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹，操作顺序及动作的时间等。机器人自由度的高低取决于其可移动的关节数目，关节数愈多，自由度越高，位移精准度也愈出色，然所须使用的伺服电机数量就相对较多；换言之，愈精密的工业型机器人，其内的伺服电机数量愈多。一般每台多轴机器人由一套控制系统控制，也意味着控制器性能要求越高。\n[0004] 目前国外主流机器人厂商的控制器均在通用的多轴运动控制器平台基础上进行自主研发，各品牌机器人均有自己的控制系统与之匹配，国内企业控制器尚未形成市场竞争优势。同时传统机器人控制结构根据具体任务需求，采用固定的连接方式，难以适应柔性生产模式下的任务变化。\n[0005] 因此，针对以工业柔性化生产复杂系统对信息物理融合的需求，研究动态环境下的分布式组件动态发现与自组织、基于组件的信息物理融合系统功能封装与驱动技术研究，突破复杂信息物理系统设计建模与控制器硬件代码生成等核心技术，形成新一代复杂信息物理融合系统核心控制器具有重大的意义。\n发明内容\n[0006] 针对以工业柔性化生产复杂系统对信息物理融合的需求，本发明所要解决的技术问题在于提供一种用于复杂CPS的机器人柔性控制器及其实现方法，动态环境下的分布式组件动态发现与自组织、基于组件的信息物理融合系统功能封装与驱动。\n[0007] 本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种用于复杂CPS的机器人柔性控制器，包括：机器人模型模块，控制算法模块，传感器模块，观测器模块和动态连接模块；\n[0008] 机器人模型模块，包括机器人物理模型和机器人语义化功能描述，所述机器人物理模型为根据实际应用采用的动力学模型和运动学模型，所述机器人语义化功能描述包括与所述机器人物理模型对应的负载能力、运行速度、执行精度、重复精度；\n[0009] 控制算法模块，包括控制算法库和控制算法语义化功能描述，所述控制算法库包括多个用于控制机器人运动的算法，所述控制算法语义化功能描述为用于列举控制算法库中各个算法名称及其对应的参数列表；\n[0010] 传感器模块，包括传感器和传感器语义化功能描述，所述传感器包括多个用于监测机器人运动状态与环境的传感器，所述传感器语义化功能描述为用于列举传感器中各个传感器名称及其对应的处理数据列表；\n[0011] 观测器模块，用于通过控制机的运行，将观测数据上传到上位机中；\n[0012] 动态连接模块，用于分析机器人语义化功能描述、控制算法语义化功能描述和传感器语义化功能描述，分别确定机器人模型模块、控制算法模块和传感器模块的功能、输入输出信息，通过给定的优化指标建立各个模块间的连接结构。\n[0013] 所述传感器包括图像传感器、扭矩传感器、力传感器、RFID和位置传感器。\n[0014] 所述机器人语义化功能描述、控制算法语义化功能描述和传感器语义化功能描述通过XML格式进行定义。\n[0015] 一种用于复杂CPS的机器人柔性控制器的实现方法，包括以下步骤：\n[0016] 步骤S1：根据具体的生产任务，按照语义本体库基本原则对该生产任务进行描述；\n[0017] 步骤S2：任务解析，根据语义本体库解析，获取机器人模型模块、控制算法模块、传感器模块需要执行的任务流程；\n[0018] 步骤S3：自定义规则库，由动态连接模块描述机器人模型模块、控制算法模块、传感器模块之间的连接规则，并根据需求定义性能指标；\n[0019] 步骤S4：动态连接模块根据自定义规则生成动态连接表，通过仿真对比，在控制算法模块中选取符合性能指标的控制算法；\n[0020] 步骤S5：使用Matlab引擎自动生成可执行的实时仿真代码，下载到控制机中；\n[0021] 步骤S6：实时运行，启动实时仿真程序后，控制机通过EtherCAT总线与实际物理系统连接，获取相应的生产数据，通过控制机计算操作工业机器人完成相应的任务，完成该项生产任务，直到有新的任务下达。\n[0022] 所述性能指标按照能耗最少或者时间最短设定。\n[0023] 所述动态连接表为各模块输入输出接口的连接表单。\n[0024] 本发明具有以下优点及有益效果：\n[0025] 1、本发明的控制器不针对某一个别型号的机器人，其标准化、模块化的设计理念适用于多种机型的机器人控制应用。\n[0026] 2、本发明的控制、关联、逻辑可以根据需要实时变更，可以针对不同的生产任务，进行系统级的仿真验证以及目标代码的快速生成与下载运行。\n[0027] 3、本发明可以很好地应对工业4.0小批量、定制化、个性化的生产需求，增加了工业机器人的灵活性，是一种新的快速设计解决方案，利于推广使用。\n[0028] 4、本发明适用范围更广，操作简单能给工业生产带来更多的便利。\n附图说明\n[0029] 图1是本发明应用的硬件环境组成的实施例框图；\n[0030] 图2是本发明的控制器语义建模模块图；\n[0031] 图3是本发明的模块动态连接流程图。\n具体实施方式\n[0032] 下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。\n[0033] 参见图1，用于复杂信息物理融合系统的机器人柔性控制器，其中主要涉及：上位机、控制机。\n[0034] 所述的上位机，是运行Windows操作系统的普通PC平台，构建的基于Matlab软件的仿真环境。可以采用Matlab公司提供的引擎，开发自定义的基于C语言的集成环境。也可以采用支持Matlab/Simulink开发的第三方软件程序。上位机通过以太网与控制机相连。\n[0035] 所述的控制机，是基于QNX实时操作系统的X86架构平台，支持EtherCAT总线协议，为上位机提供可以运行Matlab实时代码的仿真环境，控制机通过工业以太网总线EtherCAT与图像识别、RFID识别、位置传感器、机器人本体、产线信息进行数据交互。\n[0036] 参见图2，以工业机器人为对象，通过语义描述的方式建立机器人模型模块，控制算法模块，传感器模块，观测器模块和动态连接库模块。各模块具有统一标准的输入输出模块接口。本专利针对异构设备的统一语义建模，涉及语义建模架构中本体的构建和模型三层结构存在的映射。在模型的三层结构中，存在两级本体映射:即数据源文档与局部本体之间的映射，局部本体与全局本体之间的映射。本体映射相当于建立起通信规则的集合，通过这些映射规则可以使领域中的信息源在语义层次上取得描述的一致，并使用户提交的基于上层全局本体的模块调用。考虑到在数据管理方面关系数据库的高效率，以及在Web信息共享及异构数据源集成方面XML灵活的表达能力，本专利所阐述的异构数据源主要采用关系数据和XML数据这两种格式，它们也是目前数据存储和管理的主要手段。在把异构信息源经过某些封装后，提出了一个自动产生映射规则的过程，为系统处理的模块调用提供了转换基础。\n[0037] 参见图3，本发明涉及的动态连接工作流程是：系统初始化后，通过载入自定义规则，确定工业产线的任务要求，明确图像识别、RFID识别、位置传感器、机器人本体执行任务。通过优化求解，获取机器人本体执行的最优轨迹，并针对实际的机器人模型，可获取传感器设备，选取最优的控制算法。生成模块连接关系，建立整体的控制闭环回路，涉及各模块之间的数据流交互。自动生成实时仿真代码，并下载到控制机中，在QNX实时环境中运行。\n通过EtherCAT总线连接物理实物，形成整理的工业产线的柔性解决方案。\n[0038] 以下将描述本发明一个实施实例，工业生产针对复杂任务需求使用机器人柔性控制器实现的步骤具体为：\n[0039] 步骤S1：根据具体的生产任务，按照语义本体库基本原则进行描述。\n[0040] 步骤S2：任务解析，根据语义本体库解析，获取图像识别、RFID识别、位置传感器、机器人本体等产线组成需要执行任务流程。\n[0041] 步骤S3：自定义规则库，描述各模块之间的连接规则，并根据需求按照能耗最少或者时间最短定义性能指标。\n[0042] 步骤S4：自动生成动态连接表，根据自定义规则以及优化指标，通过仿真对比，建立各模块输入输出接口的连接表单，确保系统能够稳定运行。\n[0043] 步骤S5：自动代码生成与下载，仿真过程在上位机完成，获得动态连接表后，使用Matlab引擎自动生成可执行的实时仿真代码，下载到控制机中。\n[0044] 步骤S6：实时运行，启动程序后，控制机通过EtherCAT总线与实际物理系统连接，获取相应的生产数据，通过控制机计算操作工业机器人完成相应的任务，完成该项生产任务，直到有新的任务下达。\n[0045] 综上所述，本发明的方法针对以工业柔性化生产复杂系统对信息物理融合的需求，提供一种动态环境下的分布式组件动态发现与自组织、基于组件的信息物理融合系统功能封装与驱动的机器人柔性控制器，适用范围更广，操作简单能给工业生产带来更多的便利。本发明不会影响原有的产线设备，很好地应用在工业4.0小批量、个性化、定制化的工业需求，增加了工业机器人的灵活性，是一种新的快速设计解决方案，利于推广使用。