ROS应用之基于PID控制的机械臂关节控制

ROS应用之基于PID控制的机械臂关节控制

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_68094467/article/details/144983840

PID控制（比例-积分-微分控制）在工业控制和机器人控制中具有广泛的应用。本文以机械臂关节控制为例，深入探讨PID控制在ROS中的实现与优化。相比于视觉相关的应用，本文聚焦于机械臂的伺服控制，讨论如何通过PID调节关节电机的位置或速度，确保其快速、平稳地达到目标状态。

原理介绍

基本概念

PID控制器根据控制偏差计算控制量，公式如下：

$$
u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}
$$

• $e(t)$：目标值与实际值的偏差。
• $K_p$：比例增益，控制反应速度。
• $K_i$：积分增益，控制稳态误差。
• $K_d$：微分增益，抑制快速变化引起的震荡。

整体流程

1. 输入目标值（Setpoint）：用户或上层控制器指定的机械臂目标位置。
2. 获取反馈值：通过编码器读取机械臂的当前关节位置。
3. 计算误差：将目标值与当前值作差。
4. PID调节：根据比例、积分和微分计算输出控制量。
5. 执行控制：向伺服电机发送控制信号，驱动机械臂运动。

关键特点

• 实时性：PID控制对实时性要求高，需要在短时间内计算并应用控制信号。
• 鲁棒性：PID参数调节可以适应不同机械臂关节的惯性和阻尼特性。
• 通用性：与运动学和路径规划模块解耦，适用于多种机械臂。

算法流程

1. 初始化PID控制参数（$K_p$, $K_i$, $K_d$）。
2. 周期性读取目标值和当前反馈值。
3. 计算误差：
   $$e(t) = \text{setpoint} - \text{feedback}$$
4. 计算控制量：

• 比例部分：$K_p e(t)$
• 积分部分：$K_i \int_0^t e(\tau) d\tau$
• 微分部分：$K_d \frac{de(t)}{dt}$

5. 更新伺服电机的控制信号。
6. 循环执行，直至误差收敛或超时。

部署环境

硬件环境

• 机械臂模型：如UR系列或自制机械臂。
• 控制板：Arduino、Raspberry Pi或工业伺服控制器。
• 编码器：用于实时检测关节位置。
• 电机驱动器：如伺服驱动器或步进电机驱动器。

软件环境

• 操作系统：Ubuntu 22.04。
• ROS版本：ROS 2 Humble。
• 编程语言：C++或Python。
• 依赖库：
• ros2_control（用于控制器加载与管理）
• rqt_reconfigure（用于动态调节PID参数）

部署流程

1. 安装 ros2_control

   sudo apt install ros-humble-ros2-control ros-humble-ros2-controllers
   

2. 配置URDF文件
   在机械臂的URDF文件中添加关节控制器插件，例如：

   <joint name="joint_1">
     <plugin name="pid_controller" type="ros2_control::JointPositionController">
       <param name="p">100.0</param>
       <param name="i">0.01</param>
       <param name="d">0.1</param>
     </plugin>
   </joint>
   

3. 启动控制器管理节点
   创建机械臂控制的配置文件，启动控制器：

   ros2 run controller_manager spawner joint_trajectory_controller
   

4. 动态调整PID参数
   使用 rqt_reconfigure 工具调整参数：

   ros2 run rqt_reconfigure rqt_reconfigure
   

5. 运行机械臂运动节点
   通过话题发送目标值，启动关节运动：

   ros2 topic pub /joint_trajectory_controller/command trajectory_msgs/JointTrajectory ...
   

代码示例

以下是实现机械臂关节PID控制的C++代码示例：

#include <ros2_control_interfaces/JointController.hpp>

class JointPIDController : public JointController
{
private:
  double kp_, ki_, kd_; // PID参数
  double integral_, prev_error_;

public:
  JointPIDController(double kp, double ki, double kd)
    : kp_(kp), ki_(ki), kd_(kd), integral_(0.0), prev_error_(0.0) {}

  double computeControl(double setpoint, double feedback, double dt)
  {
    double error = setpoint - feedback;
    integral_ += error * dt; // 积分项
    double derivative = (error - prev_error_) / dt; // 微分项
    prev_error_ = error;
    return kp_ * error + ki_ * integral_ + kd_ * derivative;
  }
};

int main(int argc, char **argv)
{
  rclcpp::init(argc, argv);
  auto node = rclcpp::Node::make_shared("pid_controller_node");

  double kp = 100.0, ki = 0.01, kd = 0.1; // PID参数
  JointPIDController pid(kp, ki, kd);

  rclcpp::Rate rate(100); // 100Hz
  while (rclcpp::ok())
  {
    double setpoint = 1.0; // 目标值
    double feedback = getJointPosition(); // 获取关节位置
    double control = pid.computeControl(setpoint, feedback, 0.01); // 计算控制量
    sendControlSignal(control); // 发送控制信号
    rate.sleep();
  }

  rclcpp::shutdown();
  return 0;
}

代码解读

1. 构造函数初始化

• JointPIDController 类构造时初始化PID参数。
• $K_p$, $K_i$, $K_d$ 值可以通过配置文件或动态参数调整。

2. 误差计算
   通过 setpoint - feedback 计算当前误差，支持实时更新。

3. 积分与微分项

• 积分项通过累加误差与时间间隔的乘积计算。
• 微分项通过当前误差与前一时刻误差的差值除以时间间隔计算。