具有MY轮的全方位移动机器人运动学研究

根据MY轮的结构特点建立了由MY轮组成的全方位移动机器人的运动学模型.分析了由于轮结构带来的运动学特性.对全方位移动机器人在运动过程中的振动、控制及误差进行了深入研究.提出了通过优化接触距离及MY轮转速来减小机器人运动误差的控制方法.为获得优化结构,比较了三轮结构和四轮结构的运动学特性.同时应用正弦控制规律来合理控制MY轮的转动,改善了机器人的运动稳定性.仿真结果充分证明了分析的正确性.     

四轮全方位移动机器人各向相异性研究

由于全方位轮的特殊构造，使得全方位移动机器人沿不同方向运动时具有的最大速度不同，以及在不同方向上的加速性能也不同，称之为各向相异性（anisotropy）．为了充分发挥全方位移动机器人的优越性，通过对4轮全方位移动机器人进行运动学、动力学建模，分析了机器人各向相异性，确定了轮系布置与最大速度曲线的相关规律，以及当机器人沿某一方向以一定加速度运动时，不同轮子上驱动电机所需提供的转矩，从而使得机器人加速运动时更好地避免轮子打滑．并且通过Matlab-ADAMS联合仿真以及实际实验，验证了分析结果的正确性．对机器人的各向相异性作了全面系统的研究，从而更清楚地表述了模型特性，为更好地控制全方位移动机器人提供了基础．     

含有摩擦补偿的全方位移动机器人自抗扰控制

本文针对全方位移动机器人轨迹追踪中的摩擦补偿问题,提出了一种改进的非线性自抗扰控制器.首先建立了含有经典静态摩擦模型的全方位移动机器人动力学模型.其次,基于该模型设计非线性控制器和线性扩张状态观测器并给出了系统的稳定性分析.通过将模型已知项加入线性扩张状态观测器中得到摩擦力的估计值,并将估计值用于非线性控制器中摩擦补偿部分.为减小摩擦力对机器人低速运动轨迹追踪控制的影响,非线性控制器采用变增益控制器进行轨迹追踪控制.最后通过仿真结果验证本文提出控制器的有效性.     

非完整移动机器人轨迹跟踪自适应控制器设计

针对轮式移动机器人的非完整运动学模型,将自适应反演控制技术和李亚普诺夫稳定性理论应用于机器人轨迹跟踪控制,设计了具有全局渐近稳定性的自适应轨迹跟踪控制器,并在Matlab环境下实现了移动机器人对直线和椭圆2种轨迹追踪的仿真实验.实验表明:该控制方法在轨迹跟踪控制中有较好的航向跟踪效果,对机器人非完整系统模型的非线性特性...     

基于反步法的移动机器人鲁棒跟踪控制

以四轮移动机器人为研究对象,建立了机器人完整的数学模型,包括运动学模型、动力学模型以及驱动电机模型。在机器人数学模型的基础上,采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的鲁棒轨迹跟踪控制器,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为运动学控制器、动力学控制器以及电机控制器三部分,降低了控制器设计的难度。构造了系统的李雅普诺夫函数,证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定轨迹的全局渐近追踪。仿真实验结果表明基于反步法的控制器是有效的。     

基于神经网络的全方位移动机器人运动稳定性研究

全方位移动机器人具有平面运动的3个自由度,运动灵活性高,被广泛应用到狭窄拥挤环境中.针对实验室开发的MY2轮在运动过程中的振动现象及轨迹误差问题,采用BP(反向传播)神经网络方法来解决.根据机器人的结构及运动特点,建立BP神经网络模型并分析及优化了BP神经网络参数.以BP神经网络模型为基础进行轨迹仿真实验,分析初值、不同速度及不同轨迹对模型的影响.结果表明基于合适的BP神经网络方法可以将轨迹误差控制在3 mm内,偏向转角误差小于3?,能够减缓机器人振动,提高轨迹精度.通过输入不同运动轨迹验证BP神经网络模型的普遍适用性,最后通过实验验证了仿真结果的正确性.     

基于惯性测量单元的轮式机器人轨迹跟踪仿真

针对轮式机器人轨迹跟踪质量下降问题,提出基于惯性测量单元(IMU)的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过两个惯性测量单元(IMU)来建立轮式机器人的速度、角速度计算模型,针对轮式移动机器人执行中的差动命令对轮式机器人实施闭环控制;设计轮式机器人工作轨迹参考量,结合动力学模型提出轮式机器人轨迹跟踪控制器,使轮式机器人可以在指定的轨迹上进行跟踪.实验结果表明,提出的方法能够使轮式移动机器人的轨迹跟踪误差更小,跟踪结果更精准.     

变结构可抛掷球形机器人的运动分析

针对灾后、战后等复杂地面环境,开发了一种能够以抛掷或发射方式进入工作区域进行作业的变结构机器人.该机器人能够以球形结构通过抛掷或发射的方式越过现有大部分地面移动机器人无法通过的地面障碍.同时,在到达工作区域后,机器人能够变形为具有2个被动自由度的四轮移动机器人以完成移动作业.为了对机器人进行有效的运动控制,针对展开结构建立了考虑前、后车体几何约束及驱动轮无横向滑移约束的运动学模型,分析了机器人在进行曲线运动时产生轨迹误差的原因.仿真得到了机器人做正弦曲线运动时的轨迹误差,并分析了误差的影响因素.通过实验对建立的模型和仿真结果进行了验证,证明机器人具有较好的运动灵活性.     

一种新型轮腿式移动机器人的参数设计与实验研究

面向复杂未知环境探索作业对移动机器人的重大重要需求,借鉴3轮辐型轮腿越障能力强和弧形轮腿缓冲减振好的优势,提出一种新型轮腿式移动机器人.以攀爬楼梯为越障任务和设计目标,从静力学角度分析机器人轮腿与楼梯台阶不产生滑移的条件,得出机器人可跨越楼梯台阶的必要条件.从几何学角度规划一种机器人高效攀爬楼梯的轨迹,据此完成机器人轮腿结构的参数设计,并研究轮腿结构参数对机器人抗冲击能力和续航能力的影响规律.最后,通过软件仿真和爬楼梯实验验证上述工作的可行性和有效性.     

基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随行人方法

针对人机共融环境下的跟随型自动搬运机器人,为了解决被跟随目标突发性运动造成机器人失灵的难题,提出了一种基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随方法.给被跟随目标的腿部和障碍物添加虚拟弹簧,完成了对机器人和被跟随目标之间相对位姿的闭环控制,从而实现躲避障碍物和自然交互任务.特别地,通过给虚拟弹簧添加动态阻尼系数,实现了移动机器人跟随目标运动的实时性和柔顺性.通过Simulink仿真对比移动机器人对被跟随目标的柔顺跟随轨迹,实现对改进弹簧模型的参数优化.采用自主开发的两轮差速移动机器人和Vicon光学运动捕捉系统,在被跟随目标做无规律、长距离运动的条件下,验证了该移动机器人跟随轨迹的平滑性和柔顺性.     

基于GALIL控制器的踝康复机器人控制系统

介绍了基于GALIL运动控制器的踝关节康复机器人的控制系统。该踝关节康复机器人引入生物融合理念,基于4-UP(Pe)S/PS并联机构,采用PC+运动控制器相对独立运行的并行控制模式,实现踝关节复合康复运动。用户利用PC机实现康复机器人康复运动轨迹的规划,康复运动控制程序的自动编制和运动控制器程序的下载,通过操作面板控制运动控制器相对PC独立地执行程序。这种并行控制模式能够在满足康复运动相对复杂的空间康复轨迹需要的前提下,保证踝关节康复机器人系统的反应速度。该系统成功地用于踝关节康复机器人系统,取得了很好的康复效果,为PC+运动控制器模式的康复系统设计提供了范例。     

基于运动控制和频域分析的移动机器人能耗最优轨迹规划

本文针对两轮自平衡可移动机器人, 提出了一种新的能耗最优运动轨迹规划方法.本文将轨迹规划与由轨迹跟踪控制器和机器人动力学方程组成的运动控制模型相结合, 基于期望轨迹与实际电机输入电压间的传递函数和能量在时域和频域上的对应关系, 通过频域分析的方法得到了具有明确机理表达的线性能耗模型, 并采用最小二乘线性回归法对模型参数进行辨识.对于能耗最优轨迹, 由全局路径规划得到的路径点作为局部轨迹规划的局部目标点, 通过一定的数学转换和参数求导, 可直接得到相邻两个局部目标点间的能耗最优运行轨迹和对应的运行时间.通过仿真实验证明了本文所提能耗模型的准确性和所得轨迹的能耗最优性.     

基于高阶多项式的爬游机器人足端轨迹规划

针对深海爬游机器人足端轨迹规划问题,采用高阶多项式拟合的方法对其进行研究;首先,介绍了爬游机器人整体结构并对其进行运动学建模,结合爬游机器人运动学模型提出了一种直线与曲线相结合的机器人足端轨迹;其次,利用四阶多项式和六阶多项式分别对机器人足端轨迹进行拟合,比较两种拟合结果可知,六阶多项式拟合方法对机器人足端速度、加速度的规划效果更佳;利用六阶多项式轨迹拟合方法对多段轨迹连接点处的速度问题进行了分析,解决了机器人在运动过程中腿部抖动问题,使机械腿具有良好的控制柔顺性;最后,根据D-H法则建立机器人单腿仿真模型,通过仿真验证了算法的可行性,进一步在水池中利用机器人实物样机验证了算法的有效性.     

Time-optimal and Smooth Trajectory Planning for Robot Manipulators

This paper presents a practical time-optimal and smooth trajectory planning algorithm and then applies it to robot manipulators. The proposed algorithm uses the time-optimal theory based on the dynamics model to plan the robot’s motion trajectory, constructs the trajectory optimization model under the constraints of the geometric path and joint torque, and dynamically selects the optimal trajectory parameters during the solving process to prominently improve the robot’s motion speed. Moreover, the proposed algorithm utilizes the input shaping algorithm instead of the jerk constraint in the trajectory optimization model to achieve a smooth trajectory. The input shaping of trajectory parameters during postprocessing not only suppresses the residual vibration of the robot but also takes the signal delay caused by traditional input shaping into account. The combination of these algorithms makes the proposed time-optimal and smooth trajectory planning algorithm ensure absolute time optimality and achieve a smooth trajectory. The results of an experiment on a six-degree-of-freedom industrial robot indicate the validity of the proposed algorithm.

     

基于ROS的六自由度机械臂运动规划

针对传统机器人在复杂环境下的安全问题以及运动规划问题,采用开源机器人操作系统ROS搭建了机器人仿真平台,并进行运动规划。在ROS平台下,利用URDF文件完成机械臂3D建模;利用Movelt配置助手(setup assistant)配置机械臂模型并且生成启动文件。在Rviz中显示三维模型;利用Movelt完成对六自由度机械臂的运动规划,以及避障轨迹规划。结果表明,通过Rqt_plot导出机械臂运动过程中六个关节的位置关系信息,可为进一步改善和研究机械臂轨迹规划提供更加直观的方法。     

关节型机器人运动学仿真及控制系统设计

关节型机器人各运动关节动态特性和控制系统的稳定性直接影响机器人以及轨迹规划的可达性。以IRB140关节型机器人为研究对象,依据标准D-H参数法和空间位姿变换理论推导出机器人正向运动学数学模型,并采用机器人逆运动学和改进后的五次多项式插值算法实现了机器人在关节空间下进行轨迹规划时各运动关节速度和加速度过渡平滑的目的。最后,搭建机器人控制系统实验平台,实验结果表明,所设计的关节型机器人控制系统能够准确、稳定的控制各关节运动,精准地完成不同运动路径下的夹取搬运任务,满足实际生产工作要求。     

基于GA优化RBF神经网络的机器人轨迹规划

针对机器人在不确定环境下末端执行器运动轨迹的准确性及平稳性问题,采用基于遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络的轨迹规划方法对Kinova Mico2机器人进行轨迹规划研究。介绍了机器人的相关参数及坐标系、建立了D-H矩阵和运动学模型。提取机器人实际抓取物品的直线轨迹并等分插补,用GA优化并实时在线更新RBF神经网络的权值,以更优的权值参数建立新的RBF网络。研究结果表明:相比优化前,基于GA优化RBF的规划轨迹逼近误差小且平滑稳定,仿真结果较为稳定,轨迹规划的可行性满足机器人实际抓取工作的需要。     

State Space Constrained Iterative Learning Control for Robotic Manipulators

Real‐life work operations of industrial robotic manipulators are performed within a constrained state space. Such operations most often require accurate planning and tracking a desired trajectory, where all the characteristics of the dynamic model are taken into consideration. This paper presents a general method and an efficient computational procedure for path planning with respect to state space constraints. Given a dynamic model of a robotic manipulator, the proposed solution takes into consideration the influence of all imprecisely measured model parameters, making use of iterative learning control (ILC). A major advantage of this solution is that it resolves the well‐known problem of interrupting the learning procedure due to a high transient tracking error or when the desired trajectory is planned closely to the state space boundaries. The numerical procedure elaborated here computes the robot arm motion to accurately track a desired trajectory in a constrained state space taking into consideration all the dynamic characteristics that influence the motion. Simulation results with a typical industrial robot arm demonstrate the robustness of the numerical procedure. In particular, the results extend the applicability of ILC in robot motion control and provide a means for improving the overall trajectory tracking performance of most robotic systems.     

动态环境下基于路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构 建（SLAM）算法．机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律．利用 混合当前统计模型的交互式多模型（IMM）方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关 联到地图中．算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成．仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中 存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计．     

理疗师交互下的下肢康复训练机器人个性化步态规划方法

针对偏瘫患者的个体差异及病况差异,提出了一种理疗师交互下的下肢康复训练机器人步态规划方法,在理疗师-减重悬吊式康复训练机器人-患者三者共存的复杂环境中,理疗师穿戴主控外骨骼直接行走实现步态时空参数规划,并融入理疗师的医学经验及对患者的评估.首先,基于旋量理论建立运动学模型,实现理疗师空间与机器人空间的运动映射;然后,统一规划机器人关节运动轨迹、减重机构重心调整轨迹及跑步机步速.最后,通过理疗师步态参数的实时采集、运动映射实验及机器人轨迹跟踪实验,验证了步态时空规划方法的有效性.结果表明,髋、膝关节规划角度在人体关节活动范围内,速度变化平稳,关节轨迹规划和重心调整规划均符合人体行走的生理特性.理疗师的参与实现了渐进康复训练中的个性化步态规划.