本發(fā)明涉及機器人控制，具體為一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著機器人在工業(yè)自動化、醫(yī)療手術(shù)等復(fù)雜場景中的廣泛應(yīng)用，多模態(tài)感知與實時協(xié)同控制成為提升系統(tǒng)性能的核心需求。此類系統(tǒng)通常依賴異構(gòu)傳感器（如事件相機、力覺傳感器、imu）的聯(lián)合數(shù)據(jù)采集與高精度執(zhí)行機構(gòu)控制，而各模塊間的時序同步精度、數(shù)據(jù)融合可靠性及指令傳輸實時性直接決定了機器人的動態(tài)響應(yīng)能力與操作安全性。
2、現(xiàn)有技術(shù)中，多模態(tài)機器人系統(tǒng)的時鐘同步多采用晶振時鐘源或gps授時方案。例如，基于恒溫晶振（ocxo）的本地時鐘同步技術(shù)通過鎖相環(huán)（pll）實現(xiàn)微秒級時間對齊；gps同步方案則依賴衛(wèi)星信號提供全局時間基準。在數(shù)據(jù)傳輸方面，主流系統(tǒng)通過ros（機器人操作系統(tǒng)）與工業(yè)總線（如ethercat）協(xié)議轉(zhuǎn)換中間件實現(xiàn)指令分發(fā)，并采用傳統(tǒng)pid或mpc（模型預(yù)測控制）算法生成控制指令。
3、然而，現(xiàn)有技術(shù)存在顯著缺陷：晶振時鐘易受溫度漂移與電磁干擾影響，gps信號在室內(nèi)或遮蔽環(huán)境中失效，導(dǎo)致多模塊協(xié)同的時序偏差累積（典型值＞1μs）。這種同步誤差會引發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合失真、流形建模精度下降及控制指令延遲，進而造成機械臂軌跡抖動、力控超調(diào)等安全隱患。如何實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下全系統(tǒng)的高精度時序同步，成為制約機器人性能提升的關(guān)鍵瓶頸。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，解決了復(fù)雜環(huán)境下機器人多模塊協(xié)同的全局高精度同步的問題。
2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，包括：
3、量子時鐘基準模塊，用于生成全局同步的皮秒級時間基準信號，并通過微波脈沖同步多模態(tài)傳感器時鐘；
4、多模態(tài)感知模塊，包含動態(tài)范圍≥120db的事件相機、噪聲密度≤0.01n/√hz的六維力傳感器及零偏穩(wěn)定性≤0.8°/h的慣性測量單元；
5、隨機微分流形模塊，采用四層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層接收多模態(tài)數(shù)據(jù)，隱藏層節(jié)點數(shù)256，激活函數(shù)為relu，輸出層通過協(xié)方差運算生成度量張量；
6、預(yù)測控制模塊，在gpu上并行求解哈密頓-雅可比-貝爾曼方程，更新頻率1khz；
7、具身控制模塊，生成帶寬≥100hz的關(guān)節(jié)力矩信號，過載保護閾值±300n·m；
8、系統(tǒng)中間件，支持ros2與ethercat協(xié)議轉(zhuǎn)換，延遲≤10μs，數(shù)據(jù)校驗采用crc-32算法。
9、優(yōu)選的，所述量子時鐘基準模塊的時鐘偏差補償滿足：
10、；
11、其中：
12、為電子旋磁比；
13、為時鐘偏差補償量，單位為μs；
14、為時變磁場強度，單位為特斯拉；
15、為nv色心相干時間；
16、為比例增益；
17、為微分增益；
18、所述模塊通過2.87ghz微波諧振腔耦合至傳感器時鐘電路，同步精度。
19、優(yōu)選的，所述多模態(tài)感知模塊的數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)包括：
20、事件相機通過mipicsi-3接口以8gbps傳輸數(shù)據(jù)，每幀數(shù)據(jù)包頭包含64位時間戳；
21、六維力傳感器在canfd總線上分配0x100-0x1ff區(qū)間傳輸原始數(shù)據(jù)，傳輸間隔≤100μs；
22、慣性測量單元的dma通道觸發(fā)條件為角速度變化率≥500°/s2。
23、優(yōu)選的，所述隨機微分流形模塊的度量張量計算包含：
24、曲率正則化加權(quán)系數(shù)0.2-0.3；
25、擴張流形時間曲率調(diào)節(jié)系數(shù)0.1-0.2；
26、動態(tài)預(yù)測時域調(diào)整步長10-15ms。
27、優(yōu)選的，所述預(yù)測控制模塊的預(yù)測時域調(diào)整規(guī)則為：
28、當(dāng)流形曲率變化率＞0.05rad/ms時縮短時域至50ms；
29、當(dāng)關(guān)節(jié)角速度＜5°/s且流形擴散系數(shù)≤0.01時延長時域至200ms。
30、優(yōu)選的，所述具身控制模塊的力矩生成包含：
31、慣量矩陣逆運算采用cholesky分解，精度≤0.01%；
32、阻尼項系數(shù)與關(guān)節(jié)速度呈負指數(shù)關(guān)系，衰減常數(shù)0.05s；
33、過載保護觸發(fā)時切斷驅(qū)動電源≤100μs。
34、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)中間件的協(xié)議轉(zhuǎn)換接口包含：
35、時間戳字段精度0.1μs；
36、ros2話題到ethercatpdo的映射表存儲在fpga片內(nèi)ram中；
37、數(shù)據(jù)幀格式包含流形狀態(tài)字段、控制指令字段和crc校驗字段。
38、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)的動態(tài)性能驗證指標包括：
39、斜坡地形適應(yīng)角度≥30°時足式機器人zmp偏差≤2cm；
40、50n·s沖擊下恢復(fù)時間≤0.5s；
41、連續(xù)工作8小時功耗≤20w均值。
42、優(yōu)選的，所述隨機微分流形模塊的穩(wěn)定性控制滿足：
43、；
44、其中：
45、為李雅普諾夫函數(shù)的時間導(dǎo)數(shù)；
46、為流形狀態(tài)向量第i維分量；
47、為衰減系數(shù)；
48、為流形嵌入函數(shù)梯度；
49、為二范數(shù)；
50、優(yōu)化過程在xilinxversalacap芯片的ai引擎上實現(xiàn)。
51、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)的硬件部署架構(gòu)為：
52、量子時鐘模塊與多模態(tài)感知模塊通過星型拓撲連接，線長≤10cm；
53、預(yù)測控制模塊采用nvidiajetsonagxorin平臺，通過pcie4.0×16接口連接流形模塊；
54、具身控制模塊與執(zhí)行機構(gòu)構(gòu)成閉環(huán)，反饋延遲≤50μs。
55、本發(fā)明提供了一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)。具備以下有益效果：
56、1、本發(fā)明采用量子時鐘基準模塊的金剛石nv色心體系與微波脈沖耦合技術(shù)方案，達到了皮秒級全局信號同步效果。相較于現(xiàn)有技術(shù)中依賴傳統(tǒng)晶振或gps時鐘的方案，解決了其易受電磁干擾、信號抖動大的不足，確保多模塊協(xié)同的高精度時序?qū)R。
57、2、本發(fā)明通過多模態(tài)感知模塊的時空數(shù)據(jù)對齊與自適應(yīng)降噪技術(shù)方案，實現(xiàn)了異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)在動態(tài)環(huán)境下的零偏差融合。傳統(tǒng)方案中多傳感器數(shù)據(jù)因時鐘漂移或噪聲干擾導(dǎo)致融合失效的問題，被徹底攻克。
58、3、本發(fā)明基于隨機微分流形模塊的非線性嵌入與動態(tài)流形優(yōu)化技術(shù)方案，讓復(fù)雜環(huán)境下的多模態(tài)數(shù)據(jù)建模能力大幅提升?，F(xiàn)有技術(shù)因線性假設(shè)或固定流形結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的建模失真缺陷，在此方案下不復(fù)存在。
59、4、本發(fā)明通過系統(tǒng)中間件的多協(xié)議實時轉(zhuǎn)換與量子時鐘驅(qū)動同步技術(shù)方案，打通了從感知到控制的超低延遲指令鏈。傳統(tǒng)系統(tǒng)通信協(xié)議割裂、時序混亂的痛點，被一舉解決，全系統(tǒng)響應(yīng)實時性躍上新臺階。
1.一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述量子時鐘基準模塊的時鐘偏差補償滿足：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述多模態(tài)感知模塊的數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述隨機微分流形模塊的度量張量計算包含：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測控制模塊的預(yù)測時域調(diào)整規(guī)則為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述具身控制模塊的力矩生成包含：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)中間件的協(xié)議轉(zhuǎn)換接口包含：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)的動態(tài)性能驗證指標包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述隨機微分流形模塊的穩(wěn)定性控制滿足：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具身智能與多模態(tài)感知驅(qū)動的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)的硬件部署架構(gòu)為：