索牵引并联机器人中变长度柔索的动力学分析

现有索牵引并联机器人研究中大多将柔索处理成简单的索杆单元,没有充分考虑柔索的动力学特性对末端执行器定位精度的影响。为此,本文提出了一种柔索长度慢速变化时的索牵引并联机器人动力学模型。文中首先推导了描述变长度柔索动力学特性的偏微分方程,空间离散化后采用有限差分法将其转换成普通微分方程。然后,根据末端执行器与柔索之间的动力耦合关系,得出索牵引并联机器人的动力学模型,模型中同时包含有柔索和末端执行器的自由度。最后,给出两个算例来验证本文模型的有效性,同时说明工作空间巨大时考虑柔索动态特性的必要性。     

空间绳系系统自由展开建模与仿真

运用Hamilton原理建立了空间绳系展开动力学模型,研究绳系展开过程中绕线盘出线、系绳振动以及末端质量的运动规律,并利用中心差分法、四阶Runge-Kutta和预估校正法等数值方法对绳系的自由展开过程进行仿真,仿真结果显示该模型可以较精确描述绳系系统在展开过程中的复杂非线性动力学行为,绳系自由展开不能满足稳定展开的要求,仿真数据可以为后续的绳系展开控制提供参考依据.     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的拟增广自适应控制及柔性振动实时主动抑制

讨论了载体位置、姿态均不受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂系统关节运动的拟增广自适应控制和柔性振动实时主动抑制问题。此类机器人系统的特点在于:结合系统动量及动量矩守恒关系得到的完全能控形式的系统动力学方程,关于系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系,因此地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用。为了克服上述难点,我们仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程。其优点在于,系统动力学方程关于一组组合惯性参数保持惯常的线性函数关系。以此为基础,设计了具有未知参数柔性空间机械臂关节轨迹跟踪的拟增广自适应控制方案。并根据柔性子系统的动力学特性,设计了一个基于反馈的自适应控制方案来对柔性杆的振动进行快速实时的抑制。所提出的控制方案还具有不需要测量、反馈载体位置、移动速度和移动加速度的显著优点。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

考虑绳索质量和惯性力影响的绳牵引并联机器人

该文研究了高速大跨度冗余驱动绳牵引并联机器人的动力学建模和张力优化分布。首先,建立了基于有限元思想的绳索动力学模型;其次,推导了包含绳索动力学影响的绳牵引并联机器人的动力学方程;继而,以绳索张力方差最小为目标,得到了适用于冗余驱动绳牵引并联机器人的张力优化分布模型;进而,在优化模型的基础上,提出了一种以直线模型的索长和张力为迭代初始值,以绳索垂度不发生改变为终止条件的绳索张力迭代优化算法,实现了绳索张力的优化求解;最后,通过算例仿真说明了考虑绳索质量和惯性力影响的必要性,并且验证了算法的收敛性、有效性和合理性,为绳牵引并联机器人的力控制奠定了理论基础。     

考虑绳索质量和惯性力影响的绳牵引并联机器人动力学建模和张力优化求解

该文研究了高速大跨度冗余驱动绳牵引并联机器人的动力学建模和张力优化分布。首先,建立了基于有限元思想的绳索动力学模型;其次,推导了包含绳索动力学影响的绳牵引并联机器人的动力学方程;继而,以绳索张力方差最小为目标,得到了适用于冗余驱动绳牵引并联机器人的张力优化分布模型;进而,在优化模型的基础上,提出了一种以直线模型的索长和张力为迭代初始值,以绳索垂度不发生改变为终止条件的绳索张力迭代优化算法,实现了绳索张力的优化求解;最后,通过算例仿真说明了考虑绳索质量和惯性力影响的必要性,并且验证了算法的收敛性、有效性和合理性,为绳牵引并联机器人的力控制奠定了理论基础。     

一种舵机组合控制策略的书写机器人设计

本文讨论了受控制驱动力、外界扰动及参数不确定的一种舵机组合控制策略的书写机器人设计。首先,构建多舵机组合机械臂模型及其旋转拟合空间,解算并采集其正、逆运动学和动力学的仿真样本数据训练RBF神经网络自适应策略控制器,分析多舵机组合控制后的关节转角轨迹曲线及系统响应特性;进而,针对书写机器人组合舵机的运行轨迹目标跟踪末端书写过程,完成4自由度和6自由度舵机关节三维空间坐标的建模和仿真,采用RBF神经网络自适应策略和PNN神经网络策略完成书写机器人末端位置控制,比较两种控制策略的书写机器人末端控制过程的位置误差精度参数。研究表明,根据舵机组合控制策略进行书写机器人的建模与分析的特征参数,进行设计相应的书写机器人控制系统,笔尖末端轨迹运行控制能够5s内执行上位机指令,文中设计的硬笔书写机器人和软笔书写机器人都能写出具有良好辨识度的图形格式。     

悬索驱动并联机器人的非线性PD控制研究

基于悬链线方程建立了大跨度悬索的索力与索端位移和索长之间的增量关系,同时推导出机器人末端执行器的位移偏差与悬索作用力增量之间的关系,据此构造出系统的动力学方程。采用李雅普诺夫法先对末端执行器上的合力设计反馈控制器,然后结合系统的动力学方程,构造出以索长调整量为控制输入时的非线性PD控制器。数值算例证明了控制算法的有效性。     

漂浮基双臂空间机器人惯性空间轨迹跟踪的拟增广自适应控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制的漂浮基双臂空间机器人系统的自适应控制问题。为了克服空间机器人系统动量及动量矩守恒关系的引入,使得系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系,给控制系统设计带来的困难,漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程被表示为欠驱动形式。其优点在于,相应的控制系统状态方程保持了惯常的关于系统惯性参数的线性性质。以此为基础,并借助于增广变量法,通过恰当地虚拟扩展系统的控制输入与输出,成功地克服了漂浮基双臂空间机器人系统自适应控制方案设计的难点,针对双臂空间机器人两个末端抓手持有载荷参数均未知的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人两个末端抓手惯性空间轨迹跟踪的拟增广自适应控制方案。通过系统数值仿真,证实了上述控制方法的有效性。     

基于PD结合输入整形控制的含有刚性模态弹性机构的力及能耗分析

高速轻型机构在大幅度刚性运动的同时弹性构件存在着弹性变形,从而产生残留振动,导致刚性体运动与弹性体运动相互耦合,使整个系统难以精确定位。在研究含有刚性模态弹性机构的动力学特性的基础上,将时滞环节引入控制系统中,提出PD结合输入整形控制策略,研究在阶跃输入信号作用下PD结合输入整形控制系统的振动特性,分析输入整形对系统控制力和能耗的作用规律。在相同反馈增益的情况下,与PD反馈控制相比较,PD结合输入整形控制系统控制力降低56%,能耗降低47%,同时提高了系统的响应速度。     

混凝土泵车臂架振动响应的主动控制实验研究

考虑混凝土泵车臂架结构特点,采用独立模态空间控制方法对泵送混凝土激励下的臂架末臂节振动响应进行了主动控制试验研究。针对泵车臂架系统的动力学模型,采用模态滤波技术和最优控制理论设计主动控制策略,通过优选臂节油缸的作动控制以实现对臂架一阶模态振动响应的实时控制。实验结果表明,采用该主动减振控制后水平工况下臂架末端的减振精度可达80%,取得了显著的减振实验效果     

基于多传感器融合信息的移动机器人速度控制方法

为提高移动机器人在复杂环境下的速度控制精度和适应能力,提出了一种基于多传感器融合信息的移动机器人速度控制方法.首先,根据多传感器非线性优化融合理论,通过最小化运动观测残差的方法来构建移动机器人运动状态优化估计模型.然后,对利用单目相机、轮式里程计及惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU...     

基于ABB机器人的双追踪传送包装系统设计

目的为提高物流、包装等行业物料包装的效率,设计基于ABB并联机器人的物料和包装盒传送带的包装系统,实现物料的动态拾取及放置。方法在系统中,建立传送带基坐标和物料移动工件坐标,当物料进入追踪队列后,被链接上物料移动工件坐标,DSQC377B追踪模块对物料的位置信息进行记录,机器人根据DSQC377B追踪模块反馈的信息,实现物料和包装盒的动态追踪。结果通过实验验证,该系统可以实现物料和包装盒的生产线的动态追踪,机器人平均拾取放置速度可达到每分钟60个,拾取传送带漏抓率小于0.2%,产品盒放置率达到100%。结论该系统大大提高了物料包装的效率,降低了成本,并具有较高的稳定性和准确性,可满足工业实际要求。     

基于S型曲线的包装堆垛机器人轨迹规划

目的为了保证包装堆直角坐标堆垛机器人系统能够平滑、稳定、高速运行,避免机器人出现速度、加速度的突变,并对机器人轨迹进行规划。方法首先分析直角坐标机器人的运动过程,在此基础上提出一种基于多项式的S型曲线包装堆垛机器人轨迹规划方法,并设计机器人控制系统,利用威纶TK6050ip触摸屏对机器人进行监控和参数设定,采用西门子S7-200 PLC和EM253位置控制模块实现对机器人速度和位置的控制,最后对机器人运动轨迹进行仿真实验分析。结果仿真实验结果表明,该轨迹规划方法能够保证机器人速度和加速度无突变,确保了机器人平滑稳定运行。结论该控制系统有效提高了包装堆垛机器人的运行效率,对于机器人稳定可靠运行具有重要意义。     

体感交互式上肢镜像康复训练机器人系统

针对脑卒中患者因大脑神经损伤而造成的上肢运动功能缺失,结合镜像疗法的机器人辅助训练可通过促使双侧肢协同运动来有效地促进大脑神经元重塑,从而实现运动功能恢复.为此,将镜像康复理论、虚拟现实技术和机器人技术有效结合,提出一种体感交互式上肢镜像康复训练机器人系统.使用动作捕捉设备采集患者健肢的位姿信息,通过设计人机镜像运动映...     

基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究

冶金工业机器人在现代工业生产中扮演着越来越不可替代的角色。由于工业自动化程度的大幅提升,人们对冶金工业机器人的性能也不断地提出新要求,尤其是对其控制系统的稳定性提出了更高的要求。针对目前冶金工业机器人轨迹跟踪精度较低且不具有自适应动态调节特性等问题,提出了一种模糊迭代Q-学习控制算法。以6-DOF（six degree-of-freedom,六自由度）双臂机器人为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,以机器人产生的位置误差以及位置误差的变化率为模糊控制器的输入量,并引入Q-学习策略,以调整模糊控制器中的量化因子、比例因子以及迭代学习控制中的PD（proportional derivative,比例微分）参数,完成模糊迭代Q-学习控制器的设计。然后,联合ADAMS（automatic dynamic analysis of mechanical systems,机械系统动力学自动分析）和MATLAB软件搭建6-DOF双臂机器人仿真平台,开展高精度轨迹跟踪的轴孔装配任务模拟。仿真结果表明,6-DOF双臂机器人关节空间的轨迹跟踪精度较高,同时可以完成双臂轴孔协调装配任务,验证了所提出控制算法的有效性和先进性。研究结果可为双臂协作机器人实现高精度轨迹跟踪的轴孔装配提供参考,具有一定的实际应用价值。     

Bionic tracking method by hand & eye-vergence visual servoing

Animals rotate their eyes to gaze at the target prey, enhancing the ability of measuring the distance to the target precisely for catching it. These animals, visual tracking includes the triangular eye-vergence control and their body's motion control by visual servoing. The research aims to realize a bionic robot tracking performance, in which the body links moves together with eyes' view orientation. This paper proposed a hand & eye-vergence dual control system which included two feedback loops: an outer loop for conventional visual servoing to direct a manipulator toward a target object and an inner loop for active motion control of binocular cameras to change the viewpoint along with the moving object to give an accurate and broad observation. This research also foused on how to compensate a fictional motion of the target seen by camera images in an eye-in-hand system, where the camera was fixed on the end-effector and moved together with the hand motion. A robust motion-feedforward (MFF) recognition method is proposed to compensate the fictional motion of the target based on the manipulator's joint velocity, then the real motion of the target seen by camera images is extracted, which can improve the feedback image sensing unit to make the whole servoing system dynamically stable. The effectiveness of the proposed hand & eye-vergence visual servoing method is shown by tracking experiments using a 6-DoF robot manipulator and a 3-DoF binocular vision system.     

两栖仿海龟机器人动力学建模与运动控制研究

为了提高两栖仿海龟机器人行走的稳定性,对其进行动力学建模,并基于PID (proportional integral derivative,比例积分微分)反馈控制策略提出了一种力/位控制模型。首先,根据机器人的运动学模型,得到了支腿的变换矩阵和雅可比矩阵,并利用虚功原理建立了足端与液压缸之间的力传递模型。然后,利用拉格朗日法对机器人进行动力学建模,推导了支腿的动力学方程,同时进行了动力学仿真,并将实时的足端受力导入动力学方程进行计算,验证了动力学模型的正确性。最后,搭建了液压仿真模型,并在ADAMS-AMESim-MATLAB联合仿真环境中开展了机器人运动仿真。仿真结果显示：与纯位置控制模式相比,力/位控制模式下机器人膝关节的转动更加平稳,液压缸的动力输出更稳定且功耗更小。研究结果对提高机器人运动的稳定性、增强运动控制系统的鲁棒性和提高液压系统的总效率具有借鉴意义。     

风作用下缆船拖带非线性系统运动数值模拟

基于船舶操纵性运动方程和拖缆的三雏动力学运动方程，提出了被拖点位置匹配的方法，建立了拖船-拖缆-被拖船系统的非线性整体拖带动力学模型．为了考察被拖船航向稳定性与横向稳性的关系以及风栽荷作用的影响，被拖船采用水平面四自由度运动方程，并引入了风的作用力和力矩．拖船采用PD控制方法较真实地模拟了拖船航向改变的运动过程．对一个拖船拖缆被拖船系统（5000t的拖船和3000t的被拖船）在时域内进行了风作用下拖带运动的模拟．计算结果表明，风力增大拖带航向稳定性降低，拖带航向稳定是横向稳的必要条件．数值计算结果归纳出判别被拖带船航向稳定性的极坐标图，该极坐标图表明顶风航行较顺风具有较强拖带航向稳定能力，但是拖带航向稳定性区域很小，而顺风和顺斜风拖带比顶斜风具有更大的拖带航向稳定性区域．     

Stable walking in a biped robot with force-feedback-induced center-of-mass regulation

We report on a novel ZMP feedback control strategy which regulates the center of mass trajectory of a robot based on the measured zero-moment point (ZMP). Based on the trajectory generated by preview control and the linear inverted pendulum model, the controller has an extra model-based control input which is driven by the center-of-mass (CoM) acceleration, which provides sensitive response to disturbance. Thus, the robot motion is balanced between the long-term nominal CoM/ZMP trajectory tracking and the short-term trajectory modification for disturbance rejection. In addition, the controller has two layers of adjustment strategy. When the disturbance is small, the robot is regulated by merely adjusting its CoM trajectory. In contrast, when the disturbance is large, the foot position of the robot is simultaneously changed to provide a more effective response with characteristics of larger intrinsic stability. The performance of the control strategy is also experimentally evaluated using a child-size biped robot.     

一种球形机器人高速直线运动的自适应控制方法

具备高速精准运动能力是球形机器人技术发展的重要方向。针对高速运动状态下外界扰动和系统抖振等因素对球形机器人精准直线运行产生的影响,开展面向高速直线运动的分数阶自适应分层积分滑模控制方法的研究。提出面向高速直线运动的球形机器人标准动力学模型并且以此作为控制方法的研究基础,将积分项和分数阶微积分项与分层滑模控制方法相结合,并且对高速运动过程中的未知扰动进行自适应评估和补偿,基于BYQ-GS高速运动球形机器人对该方法的控制效果展开验证。研究结果表明,在高速直线运动状态下,随着速度的增大,该控制方法能够有效提高系统响应速度、收敛速度、稳定性和鲁棒性,对球形机器人高速精准控制的实现有重要的意义。