具有运动时间约束的机械手最优平滑轨迹规划

为了提高机械手在指定时间内完成运动任务的平滑性,提出一种最优平滑轨迹规划方法.采用七次B样条曲线插值关节位置序列,保证关节加加速度连续且关节启停速度、加速度和加加速度可设定.将运动学约束转化为B样条曲线控制顶点约束,以加加速度平方积分的最小值作为平滑性能指标,采用遗传算法对平滑性能指标和相应的时间节点向量全局寻优,进而规划出最优平滑轨迹,解决了现有平滑轨迹规划方法没有考虑加加速度累积效果和运动学、运动时间约束的问题.实验结果表明,该方法规划的轨迹具有加加速度平滑和加加速度累积最小的特点,与现有的三次样条轨迹相比,可有效降低轨迹跟踪误差.     

机器人轨迹规划控制策略研究

为提高机器人轨迹平稳性和光滑性,构造五次B样条函数完成空间轨迹规划,基于自适应混合遗传算法完成运行轨迹优化,提高了运动快速性和系统功耗;利用搭建的多体动力学模型获取运动参数并搭建控制策略模型,仿真与实物验证了轨迹规划策略有效性.结论表明,关节空间B样条轨迹构造保证了机器人平滑运行,避免了关节速度、加速度突变;自适应混合遗传算法使轨迹更光滑,从而实现机器人动作轨迹、时间和能耗综合最优。     

SCARA四轴机器人控制系统综述

SCARA工业机器人因速度快、精度高及机构特点,特别适合于装配工作,因而在3C、食品药品、汽车工业等生产领域有着广泛应用,如装配印刷电路板和零部件等。首先,讲解轨迹规划并对其进行分类,包括基本轨迹规划、最优轨迹规划和人工智能轨迹规划,并总结了各类方法的优点和存在的问题。其中基本轨迹规划是在关节空间进行多项式、样条曲线插补,在笛卡尔空间进行速度规划、直线和圆弧插补;最优规划包括时间最优、能量最优、冲击最优;人工智能是建立在遗传算法和机器学习的基础上对轨迹进行规划。实现轨迹规划需要控制器驱动器等硬件基础和控制策略保障轨迹跟踪,综述了现有的控制系统架构及控制方法。目前主流的控制系统包括运动控制卡型和基于工业总线型,利用工业以太网可以实现自动化系统的网络化。同时,为方便读者选择合适的SCARA机器人,介绍了国内市场的情况,并对比了一些产品的性能及优缺点。最后,对未来发展进行了展望,主要包括驱控一体型控制系统、机器人模块化及人机协作方面。     

基于SCARA机器人的包装工作站仿真设计

针对某食品工厂月饼包装生产线需要大量人力且工作效率较低问题,构建了基于SCARA机器人的自动化包装工作站,依据包装流程进行离线编程,仿真分析了机器人工作站工作节拍、工作空间和轨迹规划。利用SolidWorks和RobotStudio搭建了工作站模型,结合实际场景进行规划布局,对机器人吸盘、传送带和包装盒进行了动态Smart组件设计,完成I/O信号的创建及连接,进行了编程和仿真分析。仿真结果表明,机器人运动轨迹平滑,速度和加速度连续,SCARA机器人在食品包装生产线的应用后,提高了产线效率,降低了体力劳动强度,为自动化产线的智能升级、改造提供了借鉴。     

机器人关节空间B样条轨迹设计的混沌优化

为了研究机器人关节空间轨迹时间最短的优化计算问题,依据混沌优化理论,采用改进的基于混沌变量优化算法,以时间最短为性能指标对轨迹进行优化求解.研究了均匀非周期四阶B样条曲线的优化,每一段B样条曲线的运行时间作为优化参数,优化问题模型包括关节角速度、角加速度、角加加速度及力矩4种约束.给出了PUMA560前三铰B样条轨迹优化算例,优化结果明显优于采用复合形法或有约束随机搜索方法的优化结果;该算法简单,易于实现,求解速度快,任给一组初值得到优化结果的可靠性达90%以上,逼近约束条件的误差几乎为零,进一步减少了运行时间,从而有效地实现了机器人在关节空间的轨迹优化.     

双机器人协调跟踪复杂边缘的运动规划

研究了双机器人协调跟踪平面复杂边缘任务中所涉及的运动规划问题。提出了一种简单、可行的双机器人笛卡儿空间内的协调任务分解策略。根据该策略，在一般笛卡儿空间内分析了双机器人的位置约束关系、提出了平面复杂曲线的基于曲线极大值的分段跟踪算法、对双机器人进行了关节空间的摆线轨迹规划。以正弦曲线为跟踪实例，通过仿真实验验证了分段跟踪算法的正确性。     

基于改进性遗传算法的Bezier曲线笛卡尔空间轨迹规划

针对机器人轨迹笛卡尔空间规划中需要精确规划出机器人路径曲线,且在需要精确跟踪轨迹场合却有很多曲线往往达不到精度要求的问题,利用改进性遗传算法,分段跟踪Bezier曲线的各部分,使机器人运行平稳,路径圆滑平顺。仿真实验表明,改进后算法收敛效果明显。     

小型仿人双足机器人步态规划与仿真分析

针对双足机器人动力学系统复杂、运动学分析较为困难的问题,结合人类行走特点,文章建立了双足机器人下肢结构运动模型。为了使机器人行走更自然,增强机器人行走的稳定性,对双足机器人进行了步态规划,并且利用三次样条插值方法通过MATLAB仿真得到机器人各关节的平滑运动轨迹[1-2],验证了步态规划的可行性。     

基于最小冲击的三自由度永磁球形电机轨迹规划

为了提高三自由度永磁球形电机在指定时间内完成运动任务的平滑性,减小运动过程中的振动程度,提出一种能达到最小冲击的轨迹规划方法。为保证冲击连续,该方法采用5次B样条曲线插值位置序列,将运动学约束转化为B样条曲线控制顶点约束,以冲击平方积分的最小值作为平滑性能指标。采用遗传算法对最小冲击性能指标和相对应的时间节点向量全局寻优,规划出最小冲击轨迹。最后,通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于SimMechanics的SCARA机器人轨迹规划与仿真

针对SCARA机器人运动姿态解和轨迹规划的优化选择问题,基于D-H法建立了机器人运动学模型,根据机器人通过奇点后的两种姿态解,利用多项式插值法得到了不同的运动轨迹,利用SimMechanics导入Solidworks三维模型进行了机械运动仿真。通过对比不同姿态下的轨迹规划仿真结果,验证了关节角度积分求和的优化选择方法在SCARA机器人轨迹规划中的可行性。     

基于末端圆周标定的软体机器人刚度独立控制研究

软体机器人进行末端位姿调节时受到稳态误差干扰，导致软体机器人刚度独立控制问题性不好，为了提高软体机器人的末端位姿调节的稳定性，提出一种基于末端圆周标定的软体机器人刚度独立控制方法。采用刚体力学分解方法构建软体机器人的动力学分析模型，采用严格反馈控制方法进行软体机器人的末端位姿记忆性控制，利用比例－积分控制器进行软体机器人的末端圆周标定，采用机器人的逆运动学模型进行软体机器人的刚体独立性调节，在关节空间上通过纠偏量与编程轨迹的自适应镇定性调整实现机器人的末端位姿反馈修正，实现软体机器人的优化控制。仿真结果表明，采用该算法进行软体机器人刚度独立控制的稳态性较好，纠偏能力较强。     

遗传优化模糊PID融合算法的5自由度机械手控制

由于5自由度机械手具有不同的连接方式,其各关节的控制环不是完全独立,相互存在的耦合使得机械手运动呈现出严重的非线性特征,要得到机械手控制的精确运动轨迹比较困难。采用一种改进的传统PID控制与遗传优化的模糊控制融合的控制算法,通过利用两种控制器的并行控制结构和设置加权调节因子,根据偏差绝对值的大小,动态调整两种控制器的输出强度,两种控制器的融合输出控制5个关节的运动。实验仿真和应用表明该算法能大大提高了机械手运动轨迹的控制精度,能得到平滑的运动轨迹,具有较好的实用价值。     

柔性关节机器人奇异摄动控制

传统的奇异摄动控制方法仅适用于关节柔性较小的机器人.针对这一问题,设计了关节柔性补偿器,以提高关节的等效刚度、消除关节柔性对该方法的限制,并将奇异摄动方法推广应用于具有一般关节柔性的机器人系统中.设计了自适应控制规律完成对慢子系统的控制,以保证轨迹误差的渐近跟踪.该控制策略不限制关节柔性大小,并且不需要连杆加速度及其微分信号,便于工程应用.以柔性关节机器人为研究对象进行了实验研究.实验结果表明,对于慢子系统采用PD、计算力矩和自适应控制,本文的控制策略比传统的奇异摄动方案更有效.     

Disturbance Observer-Based Robust Control of Free-Floating Space Manipulators

A disturbance observer-based control scheme is proposed for free-floating space manipulator with nonlinear dynamics derived using the virtual manipulator approach. The derived dynamic equation uses only link angles as generalized coordinates, which is suitable for the controller design in joint space. Since joint coupling, model uncertainties in robot dynamics are treated as lumped disturbances, a disturbance observer is developed at each joint of degree-of-freedom space manipulator to decouple and simplify the controller design. Simulation results of a six-link space manipulator show that the proposed scheme achieves superior performance, especially when large external disturbances are present.     

Iterative learning control for non‐repetitive trajectory tracking of robot manipulators with joint position constraints and actuator faults

In this work, we present a novel iterative learning control (ILC) scheme for a class of joint position constrained robot manipulator systems with both multiplicative and additive actuator faults. Unlike most ILC literature that requires identical reference trajectory from trail to trail, in this work the reference trajectory can be non‐repetitive over the iteration domain without assuming the identical initial condition. A tan‐type Barrier Lyapunov Function is proposed to deal with the constraint requirements which can be both time and iteration varying, with ILC update laws adopted to learn the iteration‐invariant system uncertainties, and robust methods used to compensate the iteration and time varying actuator faults and disturbances. We show that under the proposed ILC scheme, uniform convergence of the full state tracking error beyond a small time interval in each iteration can be guaranteed over the iteration domain, while the constraint requirements on the joint position vector will not be violated during operation. An illustrative example on a two degree‐of‐freedom robotic manipulator is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Development of Sensor and Control Systems of a Wearable Robot to Walk on a Step

The goal of our study is to develop a system for walking on a step using a wearable robot. Our system consists of (1) sensing of a step from the movement of the walker, (2) detection of the foot placement state related to the step, and (3) generation of gait patterns of climbing and stepping down for the step. In the generation of gait patterns for the step, toe trajectories are generated according to the height of the step to avoid collision of the swinging leg with the step. The hip trajectory is generated by an optimization technique that minimizes the sum of the joint angular jerk of the robot subject to constraints on the hip position and the velocity at toe liftoff. Each joint angle trajectory is calculated from the generated trajectories by means of inverse kinematic equations. We investigated the feasibility of the proposed sensor and control systems for two steps with different heights.     

输电线路的雷击跳闸概率预测计算新方法

如何实现雷电故障的预警及跳闸概率的计算,对于电力系统防御雷击故障具有积极意义。提出了基于三时次雷区信息的电网雷击跳闸概率计算新方法。首先,根据每个时次的雷电监测信息,基于图像识别技术识别雷电发生区域;然后,以优化的方法确定雷区发展最佳轨迹;根据当前时次及之前的连续2个时次的雷区信息及发展轨迹,构成三时次相关雷区信息,并进行下一时次雷区相关信息的预报,包括雷区特性变化量(雷区面积、雷电流强度、雷区落雷概率);进而,计算位于雷击预报范围内的输电线路跳闸概率。该方法因利用了较多的雷电监测信息而具有较高的雷区预测准确性,相应的线路雷击跳闸概率也具有较高的准确率而可以作为雷击跳闸预警指标。算例证明了所述方法的有效性。