安全遮拦收放机械臂控制系统设计与实现（英文）

针对安全遮拦存在重量大,不易搬运等问题,设计了一款专门用于收放安全遮拦的新型机械臂。机械臂采用三个通用线性模组和一个旋转平台进行搭建,根据运动学模型,对机械臂进行轨迹规划,以PLC为控制核心,采用PTO模式控制步进电机,实现了机械臂的轨迹控制。实验结果表明:机械臂能准确将安全遮拦放置在指定位置,可实现多个安全遮拦的连续自动收放。     

基于线性变参数控制的机械臂追踪误差仿真研究

针对目前机械臂在使用控制器时,存在轨迹追踪误差较大问题,设计了机械臂线性变参数控制方法,并且对追踪误差进行仿真验证。构造了两关节机械臂运动简图,建立机械臂刚体动力学数学模型,引入动力学参数的线性组合,推导出线性变参数模型。设计出机械臂的线性变参数控制器,采用Matlab/Simulation软件对控制器的轨迹追踪误差进行仿真。同时,与其它控制器的机械臂轨迹追踪误差仿真结果进行比较和分析。仿真结果显示,采用线性变参数控制器实际输出运动轨迹与理论期望运动轨迹更接近,运动比较平稳。采用线性变参数控制可以提高机械臂运动轨迹的追踪精度。     

NMPC算法下六自由度机械臂避障轨迹规划

针对机械臂在空间避障轨迹规划的需求,提出一种基于NMPC的六自由度机械臂避障轨迹规划算法。与以往的避障算法相比,该避障算法在规避障碍物的同时可以对运动轨迹精度进行控制。首先,建立六自由度机械臂自主防撞最优控制模型。其次,为了保证系统的时效性,对复杂的六自由度机械臂系统进行线性化处理,并且通过剪切搜索的方法来寻找最优解。最后,使其在满足控制约束和轨迹约束的前提下,达到自主避障效果。通过MATLAB 对该算法进行仿真验证,结果表明：该方法能够有效地规划出满足机械臂性能要求的无障碍运动轨迹,实现机械臂在动态环境下的防撞控制,有效提高机械臂的运行安全。     

基于RBF-BP算法的工业机械臂轨迹控制与跟踪

针对现有机械臂轨迹控制补偿算法偏差大、效率低的不足,提出一种基于RBF-BP的机械臂行进轨迹控制与跟踪算法研究。从机械臂各轴向的空间移动、角度旋转等6个自由度出发建模,描述机械臂末端的位置移动和姿态变化,并计算向量的移动距离和偏转角度;面对机械臂系统误差和摩擦扰动导致的轨迹偏差问题,利用RBF-BP算法局部逼近最优控制轨迹,并基于高斯基函数的向量值获取最优的权值和轨迹输出值。仿真结果表明:在提出算法控制下的行进轨迹接近于理论轨迹,3个轴向的坐标误差趋近于零。     

自适应鲁棒控制在机械臂轨迹跟踪中的应用

以仿人型机械臂为研究对象,针对常规PID控制器在机械臂轨迹跟踪控制中存在速度较缓慢、位姿误差较大的问题,设计了一种自适应鲁棒控制策略。利用SolidWorks进行机械臂结构的自主设计,根据所设计的机械臂参数进行控制器设计,利用Simulink建立机械臂控制系统模型,在直线和曲线两种运动目标轨迹下进行轨迹跟踪控制验证。实验结果表明,相对于常规控制器该自适应鲁棒控制方法可以更为准确地控制机械臂的末端轨迹,跟踪速度快且跟踪位姿准确,具有较好的可行性及可移植性。     

基于径向基函数神经网络控制的机械臂轨迹误差研究

当前,机械臂关节运动轨迹容易受到外界环境的干扰,导致运动轨迹不稳定,抖动现象特别严重,不能很好地满足轨迹跟踪任务的要求。对此,文中创建机械臂双关节运动简图模型,采用径向基函数(RBF)神经网络自适应控制方法跟踪机械臂关节的运动轨迹。分析了机械臂运动轨迹所产生的误差,设计了机械臂关节神经网络自适应控制器,引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性和收敛性进行了证明。结合具体实例,借助于Matlab软件对机械臂双关节的运动轨迹追踪误差进行仿真。同时,与模糊PID控制的仿真误差进行对比和分析。仿真曲线显示,机械臂关节采用RBF神经网络自适应控制方法,运动轨迹追踪所产生的误差较小,输入力矩的振动幅度相对较小。因此,机械臂关节末端采用RBF神经网络自适应控制器,可以降低运动轨迹的跟踪误差,改善振动现象。     

基于改进PSO算法的时间最优机械臂轨迹规划北大核心

针对传统机械臂轨迹规划存在效率低、智能算法易早熟和运行不稳定等问题,提出了一种以时间最优为目标,采用改进粒子群算法(PSO)对6自由度机械臂轨迹进行优化的方法。首先,在关节空间下利用机械臂正逆运动学原理获取其轨迹插值点;其次,为了使机械臂能够快速平稳地到达目标位置,采用3-5-3多项式对其轨迹进行插值;最后,使用改进PSO算法对分段多项式插值构造的轨迹进行优化,实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。通过MATLAB仿真实验可以得到机械臂各个关节的加速度、速度和位置的轨迹信息,在满足机械臂运动学约束的前提下,机械臂完成整段轨迹所用的时间从3 s减少到2.1 s,整体运行时间相对于PSO算法优化前缩短了近30%,由此表明改进PSO算法可以有效地实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。     

机械臂自适应神经网络控制虚拟实现

针对机械臂自适应神经网络控制效果不能直观显示的问题,在深入研究各种虚拟仿真,可视化仿真方法的基础上提出了一种基于ADAMS和MATLAB的虚拟样机联合仿真方法.采用该方法对三自由度机械臂进行动态仿真,首先在ADAMS中建立机械臂模型,然后在MATLAB中实现自适应神经网络控制器和机械臂终端轨迹的设计,最后进行联合仿真.仿真结果非常直观地显示了机械臂的动态控制过程和控制器各参数的实时变化情况,验证了该方法的有效性,为机械臂的复杂控制算法的仿真研究提供了新的有效方法.     

铸件多功能作业机器人多臂协调轨迹规划与仿真

以铸件多功能作业机器人的工作臂为研究对象,采用笛卡尔空间变量法对机器人铸件搬运过程进行轨迹规划。结合多臂协调的运动约束条件以及伪逆法,对机器人的4个工作臂关节运动进行优化,得到多机械臂协调运动的关节位置和速度变化曲线。由MATLAB软件仿真得到的运动参数曲线可知,算法优化后得到的运动轨迹均能保持连续、平滑,有利于实现对机器人的精准控制。利用机械臂正运动学方程得到了机械臂末端执行器的轨迹曲线,曲线满足铸件搬运的要求,验证了算法的正确性。     

偏置式空间机械臂关节角参数化逆运动学求解

针对偏置式空间7自由度(DOF)冗余机械臂,提出了一种基于关节角参数化的运动学求解方法。根据空间机械臂的结构特点对其臂型进行了分析,采用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立空间机械臂坐标系。采用D-H法对空间机械臂操作空间进行了描述,在考虑运动学约束的基础上,得到了以关节角为变量的正运动学模型。通过分析逆运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解了该类机械臂逆运动学的完整解析解。在Matlab环境下,使用Matlab Robotic Tools对机械臂的初始姿态进行了仿真。通过给定的机械臂末端位姿,根据推导的逆运动学算法对空间机械臂各个关节的角度进行了求解。机器臂的运动学逆解算将作为机器臂运动规划和轨迹控制的基础。     

基于EtherCAT的三次元高速多工位送料机械手控制系统设计与实现

针对现有的三次元送料机械手低速、低精度的特点,设计了基于实时以太网EtherCAT的三轴联动送料机械手。通过对其运动轨迹进行了分析,合理地规划了三次元送料机械手的运动轨迹曲线;通过优化其速度和加速度以及加加速度的特征,提高了三次元送料机械手在运动过程的动态特性;通过在控制系统采用电子凸轮技术,使伺服电机的运动能够实现所规划轨迹的点对点的精确定位。在通信方式上采用了实时以太网EtherCAT总线来实现多轴精确同步控制,采用环形双向冗余技术提高系统的稳定性和可靠性,并通过实验验证和测试分析。结果表明:该控制系统使送料机械手能够在所设计的工作空间内运行快速、平稳,达到所设计的35次/min的抓取速率。     

单杆柔性机械臂的轨迹跟踪与末端弹性振动复合控制

针对单杆柔性机械臂末端轨迹跟踪和弹性振动抑制的问题,提出了一种基于奇异摄动法的复合控制方法。采用假设模态法和Lagrange方程推导出柔性臂的动力学模型。基于奇异摄动法将柔性臂的刚柔耦合动力学方程分解成慢变(刚性)和快变(弹性)两个子系统。慢变子系统控制器选择滑模控制和PID控制相结合的方法以抑制控制输入引起的抖振,快变子系统则选择LQR最优控制方法以实现简单的线性状态反馈控制律。数值仿真表明:该方法不仅能实现柔性臂的轨迹跟踪,而且有效地抑制了柔性臂运动过程中的弹性振动。并且,采用滑模控制和PID控制相结合的方法设计的慢变子系统控制,能减少普通滑模控制中的输入抖振,具有更好的控制效果。     

SCARA机械手的RBF神经网络自适应轨迹跟踪控制

为了解决机械手系统模型存在参数变化、强耦合、高度非线性等不确定性因素,提出基于RBF神经网络机械手自适应控制方法。该方法利用RBF神经网络的自适应、容错、并行处理及非线性映射能力,从而实现了无需机械手精确模型信息的控制。通过Matlab/Simulink环境下的仿真实验表明,该方法可实现对SCARA机械手的位置跟踪控制,通过控制算法适时地修正网络参数,实现对非线性系统任意轨迹的轨迹跟踪控制,具有良好的控制品质。     

基于BP神经网络和蚁群算法的机械手轨迹控制算法研究

为了提高机械手运行的平稳性,实现机械手控制的精准度,采用BP神经网络和蚁群算法相结合的方法实现机械手轨迹控制。首先,建立机械手运动轨迹模型,然后利用神经网络算法对机械手主要参数进行训练,接着,将输出预测的运动轨迹与机械手期望运动轨迹对比,以便求解更趋近于期望的最优参数。最后,借助蚁群算法对神经网络模型参数进行优化。经过实验证明：相比于传统BP神经网络算法,所提算法训练得到的角位移与期望角位移的拟合程度更高,且在空间三维坐标系的位移误差更小。     

基于OpenMV的五自由度机械臂控制方法研究

以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明：此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。     

并联平面平动机器人运动学分析及其仿真

提出了一种具有2个自由度的新型并联平面平动机器人,该机器人的运动平台和静平台之间由2个相同的分支相联系,每一支链都含有2个平行四边形机构,所有运动副均为转动副,其优点是运动副简单、末端为一刚体的平动.本文分析了其位置正、反解,并对其运动进行了模拟仿真.该机器人可广泛应用于切削加工、零件搬运及空间机器人的平动部分等方面.本文的分析结果可用于该机器人的设计、轨迹规划及实时控制中.     

基于三次B样条的六自由度液压机械臂轨迹规划北大核心

六自由度液压机械臂具有更高的负重比,但由于液压关节存在响应时滞,易导致机械臂末端执行器行进轨迹出现偏离。为此,提出一种基于三次B样条函数的轨迹纠偏算法。利用改进的D-H参数法标定液压机械臂关节的空间位姿坐标,构造三次B样条函数。根据B样条曲线中当前节点向量的分布,确定相关的示教点与控制点,得到节点向量随时间变化的序列值;对分割后的B样条进行插值处理,可有效纠正液压机械臂的轨迹偏离现象。结果表明:所提出的纠偏算法能够从3个轴向控制移动轨迹出现的局部偏差,使液压关节的力矩误差、角速度误差和加速度误差被控制在较低的范围内。