一种并联机器人的神经内分泌智能控制器

针对并联机器人结构复杂、控制精度要求高的特点,首先对一种新型6-PSS并联机器人进行了运动学分析,然后根据神经内分泌调节原理和抽象出的二种内分泌调节的反馈机制,设计了一种新型的智能控制器,并给出了其调节规律。该控制器结构上遵循内分泌调节模型,策略上遵循内分泌规律。通过仿真实验证明了神经内分泌智能控制器在快速性、稳定性上均优于PID控制器,该控制方法为机器人的复杂控制提出了一种新思路。     

仿生直立双足机器人的稳定性控制算法

仿生直立双足机器人共有7个旋转自由度,对其稳定性控制是保证双足机器人稳定行走和姿态变换的关键。传统方法中对仿生直立双足机器人的稳定性控制采用二自由度超外差控制方法,对直立双足机器人抓握和操控的运动规划效果不好。提出一种基于末端效应逆运动学分解的仿生直立双足机器人的稳定性控制算法,构建了仿生直立双足机器人运动学结构模型,采用末端效应逆运动学分解方法对机器人的运动学模型进行七自由度重构,在重构的运动学状态空间中实现仿生直立双足机器人稳定性控制,实现控制算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行机器人稳定性控制,机器人行走过程中各个机构部件具有稳定运动学参量的输出,仿生双足机器人的控制机构参数仿真结果与理论值在一定的波动范围内相符,保证了机器人在行走和各种行为动作实施过程的姿态稳定性。     

移动式救援机器人的动力学仿真分析

利用雅克比矩阵概念与拉格朗日乘子方程,分别建立了移动式救援机器人系统的运动学与动力学模型,并以系统的动力学模型为基础,研究了移动式救援机器人的动力学分析过程。为实现对移动式救援机器人工作端轨迹的跟踪控制,提出了一种基于工作空间的逆动力学控制算法。利用Matlab软件,对所得到的运动学、动力学模型与逆动力学控制算法进行了仿真验证。     

外骨骼上肢康复机器人滑模控制策略研究

介绍一种外骨骼型上肢康复机器人,在分析其运动学和动力学的基础上,推导一种滑模控制算法并分析其收敛性.在MATLAB/Simulink环境中建立了机器人的控制实验模型,通过实验验证了所设计的控制器对康复机器人的运动具有较好的控制效果,可以满足上肢康复训练的要求.     

基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法与仿真

针对移动操作自由度冗余搬运机器人伤员搬运运动的安全性、稳定性要求,提出基于动力学的运动规划与控制方法。采用改进D-H方法建立搬运机器人正逆运动学模型;采用拉格朗日法建立机器人动力学模型;基于零力矩点（ZMP—the Zero-Moment Point）方法建立机器人稳定性评估模型;采用S形曲线方法规划机器人末端运动;通过优化稳定性求解机器人运动学逆解;采用滤波方法拟合关节运动曲线实现关节平稳运动;仿真验证了基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法的有效性。     

一种6自由度冗余驱动并联机器人的神经内分泌智能控制

给出一种新型8输入6自由度冗余驱动并联机器人的机械结构,并建立其运动学逆解。基于神经内分泌激素调节原理及激素调节回路模型,结合8输入6自由度冗余驱动并联机器人的特点,设计了一种智能控制器。考虑到建立精确的并联机器人动力学模型的实际困难,利用MATLAB中MimMechanics建立了该机器人的机械系统模型,并利用提出的智能控制器对其进行控制。仿真结果表明该智能控制器能有效地控制此6自由度并联机器人。     

移动式救援机器人的转铰空间轨迹跟踪控制问题研究

首先,本文利用雅克比矩阵概念与拉格朗日乘子方程,分别建立了移动式救援机器人系统的运动学与动力学模型,并以系统的动力学模型为基础。其次,为实现对移动式救援机器人转铰空间轨迹的跟踪控制,分别设计了基于转铰空间的PD控制算法和逆动力学控制算法。最后,利用Matlab软件,对所得到的运动学、动力学模型与控制算法进行了仿真验证。     

一种基于交叉耦合控制的串联机器人笛卡尔空间轨迹跟踪方法

针对串联机器人在笛卡尔空间轨迹跟踪问题,将交叉耦合策略和机器人运动学结合起来,设计了机器人在笛卡尔空间位置控制中耦合误差的一般性构建方法,进而提出了一种新型脱离动力学模型的控制算法.该算法不仅能保证单个关节的运动稳定,同时还可以保证所有的关节运动协调,使位置误差和耦合误差都收敛到零.最后,设计了基于HIT/DLR灵巧手笛卡尔空间位置控制实验,验证了该方法的有效性.     

六足机器人的动力学建模与鲁棒自适应PD控制

分析了六足机器人的运动学特性,建立了摆动腿的动力学模型并采用鲁棒自适应PD控制算法对各关节位置和速度进行了轨迹跟踪仿真研究。首先,根据六足机器人的结构特点定义了机体坐标系及各腿跟关节坐标系,建立了单腿运动学D-H模型,运用数值仿真软件对足端运动空间进行了仿真研究。其次,运用拉格朗日方法建立了六足机器人摆动腿的动力学模型,并对其进行了规范化处理。最后,采用鲁棒自适应PD控制算法对六足机器人的关节位置、速度进行了轨迹跟踪控制的仿真研究。仿真结果验证了该算法对此类机器人关节位置、速度轨迹跟踪控制的有效性。     

信通机房巡检机器人系统设计

为解决电力系统中的信通机房巡检问题,该文设计了一种基于六自由度机械臂的自动巡检机器人。采用D-H法构建了机器人的正向运动模型,采用牛顿迭代法进行了逆运动学求解,并用MATLAB进行了正逆向运动学的仿真,为机器人的位置控制提供了理论支持。基于蒙特卡洛法进行了工作空间的求解,提出了一种基于三次插值法的巡检机器人末端路径规划方法,以实现末端的平稳运动。搭建了巡检机器人实验系统对所提出的运动学模型以及路径规划算法进行验证,实验结果表明机器人的空间定位精度在1 cm以内,且末端能够实现平稳运动。     

基于被动力反馈的遥操作电液控制系统

针对遥操作机器人现有的力反馈冲击、反馈力震荡等问题,提出了一种新型的遥操作电液控制系统。主操作端选用电液比例控制系统以实现力反馈效果,从动端选用电液伺服控制系统以实现位移跟踪效果,并建立了电液控制系统的数学模型,选用算法简单、跟踪性能较好的力反射型控制策略,对整个系统进行了Matlab/Simulink仿真,结果表明,新型遥操作电液控制系统具有较好的位移跟踪及力反馈效果。     

未知时变环境下采摘机器人电液伺服控制系统

为保证采摘机器人在未知时变环境下的控制稳定性和机器人末端执行器的位置执行精度,优化采摘机器人电液伺服控制系统。系统基于直流电动机驱动机器人各个关节,构建采摘机器人电液伺服控制系统的数学模型;通过加权自扰动递推最小二乘法辨识采摘机器人接触动力学模型实时控制参数后,结合小脑神经网络和PID算法,分别实现前馈控制和反馈控制,以此优化采摘机器人电液伺服控制系统。结果表明：优化后系统具备较好的控制参数辨识效果,机器人末端执行器在3个方向的误差接近于0;可在2 s内完成控制,超调量在2%以内;控制机器人在静态和动态2种状态下,液压缸活塞的位移结果均低于1.6 cm。     

FORCE FEEDBACK MODEL OF ELECTRO-HYDRAULIC SERVO TELE-OPERATION ROBOT BASED ON VELOCITY CONTROL

The tele-operation robotic system which consists of an excavator as the construction robot, and two joysticks for operating the robot from a safe place are useful for performing restoration in damaged areas. In order to accomplish a precise task, the operator needs to feel a realistic sense of task force brought about from a feedback force between the fork glove of slave robot and unfamiliar environment. A novel force feedback model is proposed based on velocity control of cylinder to determine environment force acting on fork glove. Namely, the feedback force is formed by the error of displacement of joystick with velocity and driving force of piston, and the gain is calculated by the driving force and threshold of driving force of hydraulic cylinder. Moreover, the variable gain improved algorithm is developed to overcome the defect for grasping soft object. Experimental results for fork glove freedom of robotic system are provided to demonstrate the developed algorithm is available for grasping soft object.     

A double-loop structure in the adaptive generalized predictive control algorithm for control of robot end-point contact force

Robot force control is an essential issue in robotic intelligence. There is much high uncertainty when robot end-effector contacts with the environment. Because of the environment stiffness effects on the system of the robot end-effector contact with environment, the adaptive generalized predictive control algorithm based on quantitative feedback theory is designed for robot end-point contact force system. The controller of the internal loop is designed on the foundation of QFT to control the uncertainty of the system. An adaptive GPC algorithm is used to design external loop controller to improve the performance and the robustness of the system. Two closed loops used in the design approach realize the system?s performance and improve the robustness. The simulation results show that the algorithm of the robot end-effector contacting force control system is effective.     

基于改进PID算法的机器人双目视觉跟踪系统

概述了自主研制的机器人双目视觉跟踪系统，重点描述了所设计的基于单片机的目标速度反馈PID控制算法，并通过实验检验了该视觉跟踪系统的控制性能。实验证明该系统解决了普通图像直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的问题，基于目标速度反馈的PID控制算法优于普通图像直接反馈的控制算法。     

基于点云三维重建技术的甲状腺超声穿刺三维导航研究

设计了一种基于超声自动扫描机器人的甲状腺点云三维重建系统,并与甲状腺超声截面穿刺机器人系统相融合,实现并验证了一套甲状腺超声穿刺三维导航的软硬件方案.通过甲状腺自动超声扫查机器人获得了１组带有准确空间位姿信息的甲状腺超声图像,并且通过传统图像算法和深度学习方法分割出甲状腺组织的区域.此后通过点云重建和空间重建方案获得了甲状腺模型,并将超声模型与CT扫查模型及机械臂模型进行空间配准和数据融合,依此在软件界面为医生提供了穿刺手术的多视角三维空间信息,在减轻手术医师负担的同时提升了穿刺手术的精准度和成功率.通过实验分析了扫描控制算法和三维重建算法的可行性和稳定性,并验证了该三维导航系统的导航空间精度和响应速度.     

基于迭代算法的六自由度主从异构机器人的位置映射

现有基于运动学反变换法的六自由度主从异构机器人映射算法,存在超越函数和存在多解,导致映射算法设计复杂。为改善这一问题,设计了基于LabVIEW的六自由度主从机器人系统,并对主从映射算法和位置跟随误差进行研究。首先选择3-5RUU并联机构和FANUC多功能机器人分别作为主手和从手,并对主从手的构型进行分析;然后采用迭代算法建立系统的映射模型;其次,对从手跟随主手的位置误差进行研究;最后根据主从机器人的映射算法进行实验分析。建模过程与实验结果表明:所设计的映射算法简单有效,该系统可实现从手运动状况的提前验证与实时反馈。     

基于位姿反馈的三臂空间机器人抓捕轨迹规划

以三臂空间机器人为研究对象,针对经历奇异位形时出现的位姿误差问题,提出一种基于位姿误差反馈的轨迹规划算法。根据系统一般运动学方程并结合动量守恒方程建立系统运动学模型,利用位姿期望指令得到误差运动方程。以关节角速度为控制量,设计了基于位姿误差反馈的控制率,使闭环系统的跟踪误差按指数速度收敛。该方法能够减小机器人奇异点邻域内的位姿跟踪误差,且在离开奇异区域后能完全消除误差。仿真结果证明了该方法的有效性。     

链式非完整系统的输出反馈自适应镇定算法的验证

非完整系统的镇定控制研究主要内容是寻找一种控制律,即通过反馈控制律的设计,使得以非完整系统为对象的闭环系统在原点渐进稳定或指数稳定。文章的算法涉及的是不确定非完整系统的自适应控制律设计。为了在机器人上对算法进行验证,需要用C＋＋编程语言,其中会涉及到利用Runge-Kutta法求解微分方程组。     

多关节机器人反馈线性化双模糊滑模控制

为了提高多关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种反馈线性化双模糊滑模控制方法。该方法在对机器人非线性动力学模型反馈线性化的基础上,设计了一种双模糊滑模控制器。通过设计一个模糊控制器,根据跟踪误差和误差变化率自适应地调整滑模面的斜率,从而加快响应速度。通过设计另一个模糊控制器,根据滑模面自适应地调整滑模控制的切换控制部分,从而减弱抖振。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。针对空间三关节机器人进行了仿真实验,结果表明了所提方法的有效性。