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本文主要介绍了机器人控制算法试验系统的研制.基于CAN总线的六维力传感器与机器人控制程序的实时、可靠的通讯是该试验系统建设的难点.制定完力传感通讯协议并测试可与机器人正常通讯后,本文进行了一种力控制试验.从试验结果分析,该试验系统完全可以满足机器人控制实验的需要,具有一定的工程价值. 相似文献
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《自动化仪表》2019,(2)
针对工业机械臂运动控制中由于建模误差和未知干扰导致的控制误差问题,基于机器人力矩控制方法,采用滑模控制理论,利用关节角运动误差,设计并搭建机器人控制系统。以安川Motoman-SDA20机器人为例,对该机器人进行了运动学与动力学分析,搭建相关数学模型,并针对该机器人系统设计了滑模运动控制器。在机器人仿真环境VERP与Simulink中搭建联合仿真平台,对虚拟环境中的机械臂进行运动控制仿真试验,验证了算法的有效性。试验对比了逆运动学控制与滑模控制算法效果,同时对滑模控制算法在机械臂定点运动与轨迹跟踪中的控制效果进行了验证与分析。该控制算法计算过程简明、便于设计。利用VERP仿真平台,获得了更加直观的效果,实现了存在较大建模误差与较小控制频率下的机械臂位置控制,角度误差在0. 3 rad以内。该研究对于机器人控制算法的研究与仿真环境的搭建具有借鉴意义。 相似文献
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机器人六维腕力传感器及其信号处理系统的研制 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了一种高精度多功能型的机器人六维腕力传感器及其信号处理系统,对机械手腕部的力/力矩信号进行实时检测,采用16位单片机实现力解耦及坐标变换,为控制器提供准确的六维力/力矩向量。本系统来用了指令通讯方式,可以完成多种功能,减轻主控机负担。该系统可与各种通用机器人和控制微机连接,具有很好的通用性。 相似文献
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针对多移动机器人的编队控制问题,提出了一种结合Polar Histogram避障法的领航-跟随协调编队控制算法。该算法在领航-跟随l-φ编队控制结构的基础上引入虚拟跟随机器人,将编队控制转化为跟随机器人对虚拟跟随机器人的轨迹跟踪控制。结合移动机器人自身传感器技术,在简单甚至复杂的环境下为机器人提供相应的路径运动策略,实现实时导航的目的。以两轮差动Qbot移动机器人为研究对象,搭建半实物仿真平台,进行仿真实验。仿真结果表明:该方法可以有效地实现多移动机器人协调编队和避障控制。 相似文献
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为实现挖掘机器人的自动挖掘,为挖掘控制算法及视觉图像采集与处理提供仿真操作平台,在挖掘机实验模型基础上进行了电路改造,构建了以单片机为核心的控制电路,通过无线蓝牙与上位机进行通讯,实现对挖掘机操作装置的控制;通过视觉传感器采集挖掘机铲斗、目标物的实时图像,经图像处理后,对目标物中心及铲斗标记中心进行提取、定位,计算出二者之间的实时距离,进而控制挖掘机铲斗对目标物进行挖掘;通过对平台进行实际控制及基于视觉目标的图像分割及定位,验证了文章构建的方法的有效性. 相似文献
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论文尝试研制一种大尺寸球形机器人姿态控制问题,其中利用模糊PID控制算法初步解决了球形机器人的平衡及运动控制的问题。论文在大尺寸球形机器人转弯运动分析基础上,提出通过控制球形机器人姿态来控制球形机器人转弯半径的方法,建立姿态调整的动力学模型,并进行仿真分析及其运动特性分析,并针对球形机器人的控制问题,提出了相应的控制策略。通过对动力学模型的传递函数进行控制分析,找到使系统达到满意的性能指标。根据实际控制中执行机构特点,提出了一种改进的PID控制模糊PID控制算法,并进行了试验研究。通过仿真与试验表明:模糊PID控制算法对球形机器人姿态调整控制有良好效果,使该算法在外界地形保持不变时能够较好的适应该地形,并实现控制要求。 相似文献
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为提升农业采摘机器人运动协作控制性能,降低机器人碰撞概率,利用D-H法优化设计机器人运动协作控制系统。改装位置、力矩以及碰撞传感器设备,优化运动协作控制器与驱动器,调整系统通信模块结构,完成硬件系统的优化。利用D-H法构建农业采摘机器人数学模型,在该模型下,利用传感器设备实现机器人实时位姿的量化描述,通过机器人采摘流程的模拟,分配机器人运动协作任务,从位置和姿态等多个方面,确定运动协作控制目标,经过受力分析求解机器人实际作用力,最终通过控制量的计算,实现农业采摘机器人的运动协作控制功能。通过系统测试实验得出结论:与传统控制系统相比,机器人位置、姿态角和作用力的控制误差分别降低了约40mm、0.2°和1.2N,在优化设计系统控制下,机器人的碰撞次数得到明显降低。 相似文献
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This paper proposes a new control method applied to an underwater vehicle equipped with a robot manipulator. This control method is based on force control to stabilize the platform when the manipulator works in free or constrained space. The torque produced by the arm on the platform is estimated with a force sensor installed between the base of the manipulator and the vehicle. This allows correcting the position errors of the platform using an external force control loop. This paper presents this control law and shows some simulation results. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. 相似文献
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Wenguo LiuAuthor Vitae Alan F.T. Winfield Author Vitae 《Microprocessors and Microsystems》2011,35(1):60-67
In this paper we describe the implementation of a Linux extension board for the e-puck educational mobile robot, designed to enhance the computation, memory and networking performance of the robot at very low cost. The extension board is based on a 32-bit ARM9 microprocessor and provides wireless network support. The ARM9 extension board runs in parallel with the dsPIC microprocessor on the e-puck motherboard with communication between the two via an SPI bus. The extension board is designed to handle computationally intensive image processing, wireless communication and high-level intelligent robot control algorithms, while the dsPIC handles low-level sensor interfacing, data processing and motor control. The extension board runs an embedded Linux operating system, along with a Debian-based port of the root file system stored in a Micro SD card. The extended e-puck robot platform requires minimal effort to integrate the well-known open-source robot control framework Player and, when placed within a TCP/IP networked infrastructure, provides a powerful and flexible platform for experimental swarm robotics research. 相似文献
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Blomdell A. Bolmsjo G. Brogardh T. Cederberg P. Isaksson M. Johansson R. Haage M. Nilsson K. Olsson M. Olsson T. Robertsson A. Jianjun Wang 《Robotics & Automation Magazine, IEEE》2005,12(3):85-94
This paper describes the design and implementation of a platform for fast external sensor integration in an industrial robot control system. As an application and motivating example, the implementation of force controlled grinding and deburring within the AUTOFETT-project (EU Growth Programme) is reported. 相似文献
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设计了一种模糊控制的四轮全位移平衡机器人,通过SolidWorks改进设计了基于麦克纳姆轮的全位移平衡底盘、双轴云台等机械结构。以Altium Designer为开发平台设计了STM32F405核心板主控,外设电路设计主要包括:ICM20948传感器电路、CAN通信差分电路等。使用Simulink对算法进行仿真验证,云台控制算法使用了串级PID控制,底盘通过HI220陀螺仪传感器结合模糊控制算法实现平衡及运动。最终制作出了实体机器人并对模糊控制算法进行了验证,与传统PID算法相比,基于模糊控制的平衡机器人在响应速度、鲁棒性、稳定性等方面均有一定的提升。相比于传统四轮机器人,制作的平衡机器人能够更好地通过狭小的空间,对环境的适应性更强。 相似文献
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康晋 《计算机测量与控制》2022,30(9):119-124
目前设计的工业机器人远程监控系统存在抗干扰能力差、功耗过高的问题。基于LoRa无线通信设计了一种新的工业机器人远程监控系统,系统硬件主要设计了主控芯片、工业机器人接口、电源电路和位移传感器四部分。主控芯片为SX1265/7/8型号射频芯片,选用STM32F1103C8T6型号MCU主控芯片作为LoRa无线通信的组网处理硬件,根据MCU主控芯片性能建立信号链,采用SPI接口使SX1276无线收发装置和单片机设备的接口关联,利用锂电池作为电源电路,通过AME8800AEETL稳压芯片稳定锂电池电源电压,使用WXY31拉线式位移传感器实现传感。引入LoRa无线通信技术,建立LoRa无线通信信号储存时序,接收采集平台下发监控指令,更新显示屏上的机器人工作状态,实现远程监控软件操作。实验结果表明,设计的基于LoRa无线通信的工业机器人远程监控系统抗干扰能力得到有效加强,功耗明显降低。 相似文献
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陈巧 《计算机测量与控制》2023,31(2):135-140
壁面吸附是爬壁机器人的基本功能之一,其吸附程度直接影响爬壁机器人的稳定性和移动速度;为此,设计了基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统;选择爬壁机器人传感器装置,加设DSP数字信号处理器,设计爬壁机器人吸附控制器;在硬件结构的支持下,根据爬壁机器人的组成结构和工作原理,构建相应的数学模型;在该模型下,利用DSP技术计算爬壁机器人吸附力;通过爬壁机器人在壁面环境下的受力分析结果,确定爬壁机器人安全吸附条件;以吸附控制器作为执行机构,实现爬壁机器人的吸附控制;选择负压爬壁机器人作为测试样机,通过系统测试表明,在瓷砖、木板、玻璃三种壁面环境下,与两个对比系统相比,应用此次设计系统得出爬壁机器人吸附力的控制误差降低了2.04 N,倾覆风险系数降低了0.29,具有较好的吸附控制效果。 相似文献
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This paper studies and implements a real-time robust balance control for a humanoid robot under three environment disturbances which are an external thrust, an inclinable platform, and a see-saw. More precisely to say, the robot with robust control can resist an external thrust, stand on a two-axis inclinable platform, or walk on a see-saw successfully. The main feature of the robot is that it has a waist joint which has three degrees of freedom. With the aids of the proposed fuzzy controllers, the robot can change the posture of the body nimbly by adjusting the waist joint and two ankle joints to strengthen the stabilization capacity. The sensory system of the robot includes eight force sensors and one inertial measurement unit sensor in order to measure the center of pressure and the slant angle of the robot’s body. According to the measured data from the sensors and by imitating human reflex actions, the proposed fuzzy controllers perform real-time balance control for the robot under three environment disturbances. According to the experiment results, the stability of the robot is increased at least 32.2 and 61.7% under the first two environment disturbances, respectively. In addition, the robot walking on a see-saw has a success rate of about 95%. 相似文献