双臂机器人的轨迹跟踪控制方法研究

针对工件在实际加工中打磨空间局限、精度不高等问题,为提高机器人作业的轨迹跟踪效果,提出一种双臂机器人轨迹跟踪控制方法。以轮毂打磨为研究背景,主从架构中夹持机器人采用PD控制,夹持待打磨工件进行位置跟踪运动控制;打磨机器人采用基于位置的阻抗控制,实现力控和末端位置补偿,提高定位精度。基于MATLAB/Simulink设计仿真模型验证可行性,并完成实验验证。实验结果表明：当机器人末端在外界干扰力作用下,能自适应地跟踪及修正轨迹,满足双臂机器人轨迹跟踪控制的要求。     

六轴联动数控加工并联机器人的光滑滑模控制研究

以6PTRT机构的六轴联动数控加工并联机器人为控制对象,在分析其运动控制系统模型的基础上,运用运动学逆解进行了轨迹规划,并设计了一种"无震颤"光滑滑模控制算法,仿真实现了并联机器人支路末端的期望轨迹跟踪.仿真结果表明:该算法解决了传统滑模控制在数字控制实现时的震颤问题,且系统鲁棒性好,抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能,实现了并联机器人执行末端的高精度轨迹跟踪控制.     

基于无源控制的非完整移动机器人轨迹跟踪误差仿真研究

当前,非完整移动机器人在外界干扰作用下容易发生抖动现象,机器人轨迹跟踪误差较大,不能很好的满足执行任务的需要。对此,文章采用无源控制理论控制非完整移动机器人的轨迹跟踪,实现轨迹跟踪误差最小化。构造机器人动力学模型,介绍了机器人空间运动控制的基本形式,引入无源控制理论,在非完整移动机器人末端安装无源控制的执行器。采用数学方法证明了无源控制闭环系统具有很好的稳定性,并且轨迹跟踪误差具有收敛性。结合具体实例,非完整移动机器人末端执行器在无源控制条件下,通过数学软件Matlab/Simulink进行轨迹跟踪误差仿真,并且与其它轨迹跟踪误差控制方法进行对比分析。误差仿真结果证明,非完整移动机器人末端执行器采用无源控制方法,不仅轨迹跟踪误差降低,而且输入转矩波动程度较小。非完整机器人末端执行器采用无源控制方法,具有良好的控制精度,削弱了抖动现象。     

基于刚柔耦合的水轮机修复机器人导轨误差分析

为了探究导轨式水轮机修复机器人在打磨过程中末端打磨精度问题,提出刚柔耦合仿真方法模拟导轨变形对机器人末端打磨精度的影响。以工业机器人PUMA560为本体建立机器人虚拟模型,并推导机器人正逆运动学解,借助MATLAB和ANSYS完成机器人轨迹规划和导轨柔性化。基于ADAMS仿真环境,模拟刚性体和柔性体导轨条件下的机器人末端打磨轨迹。对比发现导轨变形对机器人末端打磨精度的影响,及启动前期的不稳定状态,为后期导轨式水轮机修复机器人控制研究提供了依据。     

机器人曲面抛光末端VCM力迭代学习控制研究

针对曲面元件机器人抛光过程中的柔顺控制和响应速度问题，研究一套机器人抛光柔顺控制系统。采用切片算法完成抛光轨迹规划以控制机器人顺应曲面元件表面低频段轮廓与曲率变化，设计一种力控末端执行器达到主动力输出和高速响应要求，提出基于迭代学习控制的电流迭代优化控制策略使执行器中音圈电机输出力以高精度跟随目标力，减小元件表面中高频段波纹度与表面粗糙度。搭建以机器人、力控执行器、六维力传感器、运动控制卡为核心部件的实验平台。仿真与实验结果证明所设计柔顺控制系统力控性能良好，力平均响应时间为55.4 ms,力跟踪误差小于3 N,能够满足曲面元件抛光加工需求。     

振动基柔顺驱动打磨机器人的力/位混合控制研究

针对柔顺打磨机器人在移动作业过程中,在基础振动、柔性振动与环境接触力耦合作用下非线性控制问题,提出一种新型鲁棒轨迹跟踪力/位混合控制策略。使用第二类拉格朗日法建立柔顺机械臂的动力学方程,通过奇异摄动法将上述系统分为快、慢2个时间尺度的子系统。慢变子系统对系统刚性部分采用力/位混合控制方法,其中力控制采用PID控制,位置控制采用基于神经网络的鲁棒控制。快变子系统对系统柔性部分采用速度差反馈法进行控制。结果表明：利用所提出的控制策略,机械臂末端的轨迹跟踪效果较好且打磨力保持稳定,对非线性振动有较好的抑制效果。     

机器人柔性关节前馈力/位混合控制策略研究

针对机器人关节柔性引起的轨迹跟踪误差问题和末端执行器残余振动现象,在PD反馈控制律基础上,提出一种基于柔体动力学模型的前馈力矩补偿控制算法和后置多模态自适应输入整形算法前馈力/位混合控制策略。建立六轴工业机器人柔体动力学简化模型,在不附加关节编码器和外设的情况下进行柔体动力学参数辨识,再将动力学模型改写为力矩计算方程,经计算得到前馈力矩并加入控制律中进行补偿;计算前馈力矩所用的期望轨迹需经过输入整形器处理,考虑机器人系统的时变性问题,采用后置多模态自适应输入整形算法对期望输入位移信号进行命令整形,从而抑制末端的残余振动现象。结果表明：所提出的前馈力/位混合控制策略能有效减少轨迹跟踪误差,抑制机器人末端的残余振动现象。     

基于改进模糊自适应补偿的柔性关节机器人PD控制

针对柔性关节机器人具有不确定性、轨迹跟踪精度低和抖动的问题,提出一种改进模糊自适应补偿的PD控制方法。该方法在原有模糊自适应控制和PD控制的基础上进行改进,采用改进模糊自适应控制对PD控制进行补偿,以提高存在不确定性条件下的关节轨迹跟踪精度并抑制抖动。通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明：新型控制器具有良好的自适应能力,与传统PD控制和模糊自适应控制相比,新型控制策略显著提高了关节的轨迹跟踪精度并在一定程度上抑制了关节抖动。     

平面三自由度欠驱动机器人轨迹跟踪控制

对平面3R欠驱动机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究,该机器人有两个驱动关节和一个自由关节.利用拉格朗日方程建立了该机器人的动力学模型.依据该动力学模型,分析了该类机器人的特点,并设计了一种模糊控制方法.控制系统根据模糊逻辑控制器输出量得到主动关节的控制力矩.利用主动关节和被动关节之间的动力学耦合作用,控制被动关节,以实现机器人末端的直线轨迹跟踪任务.采用该控制方法,对控制过程进行了数值仿真,结果表明该方法具有可行性.     

采用传感器测量联合最小二乘法的机器人路径跟踪控制方法的研究

为提高机器人跟踪期望路径的准确性,以改善机器人的工作质量,结合传感器测量和最小二乘法设计一种机器人路径控制方法。通过3个激光距离传感器构造机器人测量系统,利用距离传感器得出平面上3个点的测量距离,从而计算出末端执行器和曲面之间的距离。采用曲面的法向量描述曲面上任意点处的曲面。通过刀具中心点位置和旋转矩阵,求取曲面上每个测量点的位置,进而计算出刀具中心点到曲面上任意点的距离与交点位置。使用二次系数矩阵求取近似曲面的z分量,采用距离传感器测量所得的当前和先前测量点,进行最小二乘近似来确定未知平面和抛物面参数,进而根据期望路径求取路径方向和刀具方向,从而实现对期望路径的跟踪。结果表明：与模糊PI控制方法相比,利用所提方法跟踪平面和立体期望路径时准确度较高,验证了所提方法能控制机器人对期望路径进行准确跟踪,为改善机器人的工作质量提供参考。     

基于关节约束的双臂机器人协调控制器研究

为提高双臂机器人运动的协调性，设计了协调控制系统，并对机械臂运动轨迹跟踪误差和角速度变化进行仿真验证。创建了双臂机器人三维模型，利用相对雅克比矩阵推导机械臂末端执行器运动轨迹误差公式，设计机械臂运动协调控制器。根据层次优先的任务结构推导机械臂关节角速度方程式，设计双臂联合避免关节限制策略，通过优先级协调双臂运动。为验证关节约束条件下机械臂运动的协调性和稳定性，采用MATLAB软件对机械臂运动轨迹跟踪误差和角速度变化进行仿真，并与无关节约束条件下输出效果进行比较。结果表明：在无关节约束条件下，单臂机器人运动轨迹误差较小，但是双臂机器人运动轨迹跟踪误差较大，双臂产生的角速度峰值较大；在有关节约束条件下，单臂机器人运动轨迹误差较大，而双臂运动轨迹跟踪误差较小，双臂产生的角速度峰值较小。采用联合关节限制策略，可以提高机械臂运动的协调性，降低机械臂角速度产生的峰值，机器人运动相对稳定，效果较好。     

具有不确定性的主从机械手自适应模糊控制

针对具有不确定性且存在执行器未知约束的遥操作机器人系统，研究自适应模糊轨迹跟踪控制方案。该方案无需精确建立机器人遥操作系统的动力学模型，也不需要测量机械臂末端的运动参数与末端受到的外力。通过自适应模糊系统逼近未知的机器人动力学模型，利用运动学参数线性化特性构建预估机器人雅可比矩阵，辅以参数更新律实现跟踪目标的近似表示。此外，通过采用Nussbaum函数处理执行器受到的输入约束实现输入约束补偿。针对遥操作机器人系统主从端受到的相互作用力，借助自适应模糊系统，在控制律中添加模糊项实现对相互作用力的逼近，从而实现更为稳定、精确的轨迹跟踪。通过李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环动力学系统是有界的，且位置误差收敛于零，仿真试验进一步证明了理论方案的有效性。     

外部转矩干扰的非完整移动机器人轨迹追踪控制研究

针对外部转矩干扰的非完整机器人运动不稳定、轨迹追踪控制精度较低等问题,提出了无源控制理论的控制方法。构造了非完整移动机器人的动力学模型,介绍了机器人空间运动控制的基本形式。采用无源控制方法设计了机器人末端执行器,使用李雅普诺夫综合法对无源控制闭环系统的稳定性和追踪误差的渐近收敛性进行了证明。结合具体实例,通过Matlab软件对外部转矩干扰的非完整移动机器人运动追踪轨迹和输出转矩进行仿真,并且与PI控制方法形成对比。仿真结果显示,无源控制方法的实际轨迹朝理论轨迹收敛,轨迹追踪误差较小,输出转矩波动小。无源控制方法可以避免外部转矩干扰的非完整机器人运动不稳定,提高轨迹追踪精度。     

基于跟踪微分器的移动机器人轨迹规划与跟踪控制研究北大核心

针对移动机器人的轨迹规划和轨迹跟踪控制问题,提出一种加速度和速度约束情况下,通过贝塞尔曲线拟合参考轨迹,再利用跟踪微分器规划平滑速度的轨迹规划新方法;基于Backstepping方法,建立机器人位姿误差方程并进行控制器的设计,同时分析了控制参数对轨迹跟踪性能的影响;将轨迹规划方法和控制算法结合,并在仿真平台和移动机器人实物平台上进行实验验证。实验结果验证了轨迹规划算法和控制器的可靠性及有效性,相比于未进行速度规划、速度不连续和滑模控制等方法,提出的方法控制平稳且有效减少了位姿误差。     

一种改进的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

针对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制中误差收敛速度和平滑性上存在的不足,提出了一种改进的非线性反推跟踪控制算法。在运动学模型的基础上,构造了简单的虚拟变量推导出了反推控制律,且通过Lyapunov函数证明了该控制律的稳定性,并引入了一个反馈控制律,得到了一种新型轨迹跟踪控制器。MATLAB仿真分析表明:改进的非线性反推控制律很好地改善了控制效果,跟踪误差能在较短的时间内收敛,具有良好的抗干扰能力。     

基于布谷鸟算法的工业机器人轨迹跟踪控制

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题。实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度。针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划机器人的参考轨迹;控制策略在李亚普诺夫稳定性理论的支撑下,采用连续非奇异终端滑模面来补偿与抑制系统的不确定性与外界扰动,引入快速终端滑模趋近律来加快系统的响应速度,并结合Anti-Windup技术来补偿系统中死区等其他非线性因素。通过李亚普诺夫稳定性理论,证明机器人系统的轨迹跟踪误差全局稳定。最后,通过轨迹跟踪试验验证了此方法的有效性。