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  • ISSN 1006-3080
  • CN 31-1691/TQ

基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现

唐志祺 李钰 包怿杰 肖家麟

唐志祺, 李钰, 包怿杰, 肖家麟. 基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现[J]. 华东理工大学学报(自然科学版). doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20200824003
引用本文: 唐志祺, 李钰, 包怿杰, 肖家麟. 基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现[J]. 华东理工大学学报(自然科学版). doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20200824003
TANG Zhiqi, LI Yu, BAO Yijie, XIAO Jialin. Realization of Robot Flexible Motion Control Algorithm Using Model-Based Design Method[J]. Journal of East China University of Science and Technology. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20200824003
Citation: TANG Zhiqi, LI Yu, BAO Yijie, XIAO Jialin. Realization of Robot Flexible Motion Control Algorithm Using Model-Based Design Method[J]. Journal of East China University of Science and Technology. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20200824003

基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现

doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20200824003
详细信息
    作者简介:

    唐志祺(1995—),男,浙江杭州人,硕士生,研究方向为嵌入式运动控制。E-mail:erictang996@163.com

    通讯作者:

    李 钰,E-mail:liyu@ecust.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Realization of Robot Flexible Motion Control Algorithm Using Model-Based Design Method

  • 摘要: 运动控制算法是机器人系统设计的关键技术,通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法,提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法,可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期,提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simulink中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试;然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核;最后在以Zynq-7000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

     

  • 图  1  S形加减速运动曲线

    Figure  1.  Motion profiles of S-shaped ACC/DEC

    图  2  柔性S形速度曲线

    Figure  2.  Flexible S-shaped velocity profile

    图  3  不同条件下S形加减速算法的仿真结果

    Figure  3.  Simulation results of S-shaped ACC/DEC algorithm under different conditions

    图  4  基于模型设计工作流程

    Figure  4.  Workflow for model-based design

    图  5  柔性控制算法的实现结构

    Figure  5.  Implementation structure of flexible control algorithm

    图  6  参数计算单元的程序设计流程

    Figure  6.  Program design flowchart of parameter calculation unit

    图  7  软件设计模型

    Figure  7.  Software design model

    图  8  脉冲发生器模块原理图

    Figure  8.  Schematic diagram of pulse generator module

    图  9  速度控制状态机

    Figure  9.  Speed state machine model

    图  10  速度计算模块核心计算单元

    Figure  10.  Core unit of speed calculation module

    图  11  柔性运动控制算法仿真模型

    Figure  11.  Simulation model of flexible motion control algorithm

    图  12  模型仿真结果

    Figure  12.  Model simulation results

    图  13  模型部署工作流程

    Figure  13.  Workflow of model deployment

    图  14  实验环境搭建

    Figure  14.  Experimental setup

    图  15  仿真、实验、测量结果比较

    Figure  15.  Comparison of simulation, experiment and measurement results

    图  16  示波器测量波形

    Figure  16.  Waveform measured by oscilloscope

    表  1  不同条件下的柔性S形加减速算法

    Table  1.   S-shaped ACC/DEC algorithms under different conditions

    ClassificationNameConditionFeature
    Group 17-Segment S-shaped speed curve$L > {L_{\text{α}} }$ and ${t_{\rm{m}}} \in \left( {0,{t_{\rm{r}}}/2} \right)$/
    6-Segment S-shaped speed curve$L \in \left( {{L_{\text{β}} },{L_{\text{α}} }} \right]$ and ${t_{\rm{m}}} \in \left( {0,{t_{\rm{r}}}/2} \right)$Without ${T_4}$
    5-Segment S-shaped speed curve$L > {L_{\text{α}} }$ and ${t_{\rm{m}}} = {t_{\rm{r}}}/2$Without ${T_2},{T_6}$
    4-Segment S-shaped speed curve$L \in \left( {{L_{\text{β}} },{L_{\text{α}} }} \right]$ and ${t_{\rm{m}}} = {t_{\rm{r}}}/2$Without ${T_2},{T_4},{T_6}$
    Group 2Trapezoidal speed curve (3-segment)$L > {L_{\text{α}} }$ and ${t_{\rm{m}}} = 0$Only ${T_2},{T_4},{T_6}$
    Triangle speed curve (2-segment)$L \in \left( {{L_{\text{β}} },{L_{\text{α}}}} \right]$ and ${t_{\rm{m}}} = 0$Only ${T_2},{T_6}$
    Group 3Speed curve without acceleration (1-segment)$L \in \left( {0,{L_{\text{β}}}} \right]$ and ${v_0} > 0$Only ${T_4}$
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    表  2  可编程逻辑硬件资源使用情况

    Table  2.   Programmable logic hardware resource usage

    ModuleConsumed resource (Utilization)
    Slice LUTSlick registerLUT as memoryDSP48E1
    Pulse generator152 (0.29%)298 (0.28%)00
    Iterative velocity control2330 (4.38%)824 (0.77%)04 (1.82%)
    System reset module16 (0.03%)33 (0.03%)1 (0.01%)0
    AXI539 (1.01%)677 (0.64%)61 (0.35%)0
    Total3037 (5.71%)1832 (1.72%)62 (0.36%)4 (1.82%)
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-24
  • 网络出版日期:  2020-11-10

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