模糊自适应PID控制器在足球机器人中的应用

传统的PID控制器结构简单、实现简单、控制效果良好,所以在足球机器人中广泛应用.但由于机器人机械加工精度问题,每个足球机器人都存在个体差异,很难得到一致的PID控制参数.本文提出了一种基于模糊控制理论的足球机器人控制系统,针对传统PID控制器的特点,将摸糊控制技术引入到PID参数自整定过程中,根据不同情况在线自整定PID参数.通过和传统的PID控制器比较,模糊自适应PID控制器具有具有灵活性好,控制适应性强,动态、静态性能好等优点.在MIROSOT机器人上验证了该控制器的有效性和实用性.     

覆冰机器人控制系统研究

针对覆冰机器人除冰时的电机特性,设计一种基于DSP的全数字化控制器,给出了硬件电路和部分软件设计方案.该控制器采用DSP对机器人行走电机进行伺服控制,经过分析,该控制系统不仅成本低、结构简单、方便扩展,而且系统响应速度快、稳定性好.减少了电机体积,符合机器人在输电线路上的工作要求.     

机器人计算力矩不确定性的神经网络补偿控制*

提出一种由计算力矩控制器和神经网络补偿控制器相结合的控制方案,探讨了用神经网络补偿机器人计算力矩不确定性的方法,推导了网络权值的自适应调整律,并证明了系统的稳定性和误差的收敛性.该方案结构简单、鲁棒性强,且神经网络补偿器有较好的适应性,无须事先知道机器人动力学参数和结构的精确值.对机器人轨迹跟踪的仿真结果表明,所提方案具有很好的鲁棒性和抗干扰能力.     

机器人电液位置伺服系统的智能模糊控制

本文针对机器人的关节电液位置伺服系统的特点,应用模糊集和人工智能原理设计了一种简单的智能模糊控制器.计算机仿真和实时控制实验结果均表明,智能模糊控制能有效地克服机器人系统固有的变惯量、非线性等不利因素的影响.此外,该控制器对系统参数变化具有较强的鲁棒性,能显著的提高机器人系统的定位精度和动态响应性能.     

履带式移动机器人轨迹跟踪研究

详细分析了履带式移动机器人的受力特点,提出了一种适宜进行控制器设计的履带移动机器人模型.根据履带式移动机器人动力学模型和运动学模型,设计了机器人的轨迹跟踪控制器.利用Lyapunov稳定判据证明控制器的全局稳定性.在控制器的设计中考虑了履带一地面作用,引入参数对其描述.考虑到机器人动力学约束,引入机器人速度、加速度控制策略以保证机器人运动平滑.仿真实验验证了该方法的有效性和全局收敛.     

基于C8051 F340的多直流电机控制系统的设计

多电机的协调工作是机器人控制领域的关键技术之一.提出了以C8051F340为控制器、LMD18200为电机驱动器的解决方案.详细介绍了其硬件设计和软件实现方法.在机械手的运动控制应用中,该控制方法结构简单、可靠.     

不确定性机器人的自适应跟踪控制

提出了一种自适应控制策略 ,用于不确定性机器人的轨迹跟踪 ,该控制器结构简单 ,且无需计算回归矩阵 ,通过对二自由度的机器人的仿真 ,证明该方法能使跟踪误差快速趋近于零     

机器人手机编程系统设计

设计了一种基于手机Android系统、机器人ARM核心控制板、蓝牙系统的手机端编程系统。该系统将机器人常见控制指令函数封装成库,存储在机器人控制器内存中,Android手机端使用自主定义的控制指令,通过与机器人的蓝牙连接,将手机编程的指令传输给机器人,存储在机器人的EEPROM中,最后由机器人调取完成相应控制。该系统控制简单,一定程度上摆脱了传统的电脑编程,利用智能手机的便捷性,使得机器人编程变得更加便捷简单,并通过实验证明了设计方法的有效性。     

机器人位置/力控制系统的稳定性

本文通过一个简单的两自由度机器人,分析了 Raibert 和 Craig 提出的位置/力混合控制器的不稳定性问题,提出了力微分反馈控制和在力控制方向引入位置反馈这两种克服不稳定性的方法;在此基础上,对一般机器人提出了一种有效的位置/力控制结构。大量的仿真研究显示了该控制结构的有效性,并给出了关于力控制器设计的一些重要结论.     

智能机器人基于作业子空间划分的自学习自适应控制方法

现有的机器人自适应控制基本上都是在建立机器人线性化的动力学模型的基础上,采用某种显式或隐式参数辨识的方法,在线地修正控制作用.本文针对机器人运动和动力学参数变化的固有特点,提出一种完全不同的自学习自适应方法.这种方法基于智能机器人分级系统中的两级结构,并且在空间域里而不是在时间域里处理机器人参数的变化.把机器人的作业空间划分成子空间,其中包括重力载荷的作用,每个子空间对应一组控制器.规划的轨迹映射到作业空间形成子空间序列.用自学习方法选择与这个序列对应的最佳控制器序列.该方法算法简单,计算量小.避开了通常的自适应方法遇到的一系列困难问题.