基于模糊PID的武装机器人运动控制研究北大核心CSCD

运动控制系统设计是武装机器人设计中的重要内容,控制驱动电机的转速是进行运动控制的常用方法,所研究的武装机器人就是运用控制电机转速这种方法来实现运动控制的。在电机的运动控制过程中容易出现超调、振荡、丢步和两电机不同步的问题,运用先进的控制算法实现电机转速精确控制是运动控制的一种有效途径,设计了一种利用模糊自适应整定PID原理实现对步进电机速度控制的运动控制系统,然后在两驱动电机控制系统中间设计了速度同步补偿器,来保证武装机器人的直线运动性能。通过仿真和试验证实,该运动控制系统具有良好的响应速度、稳定性和控制精度,在两电机负载和干扰输入信号有所差异的情况仍然能够实现电机的同步控制,能够满足武装机器人运动控制的设计要求。     

基于数字PID算法的机器人运动控制

针对机器人电机软件驱动特性存在的不确定性,提出一种采用＂试凑法＂确定PID调节参数的实验方法。将实验所得参数编写控制程序在样机上运行,测试表明,系统响应时间短,控制精度高,机器人可以长距离直线行驶。     

基于模糊技术的水下机器人运动控制

发展水下机器人有着重大而深远的意义,水下机器人的运动控制是实现其智能化的关键,是国内外研究的热点。本文将模糊技术应用于水下机器人,根据水下机器人的六自由度运动模型,设计了水下机器人模糊控制器与PID控制器,并进行了仿真环境下的试验比较。试验结果表明,基于模糊技术的方法显然有较大优势,更有利于控制水下机器人的运动。     

基于神经网络模糊PID的足球机器人控制算法研究

通过对足球机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了神经网络模糊PID控制技术应用于足球机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与神经网络模糊控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性,利用神经网络模糊控制提高控制的快速性与自适应性。针对足球机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于神经网络和模糊控制相结合动态调整PID控制器的三个参数KP,KI,KD的设计方法。实验证明该方法增强了控制器的调节能力和简化了控制器设计,同时本方法对模型和环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于模糊PID算法吸附机器人转向控制

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,本文分析了吸附式机器人系统数学模型,并提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而使得机器人回到原始路线,通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。     

基于导管机器人的变论域模糊PID控制研究

在微创血管介入手术中,当操作者通过主手给出期望位置后,要求导管机器人能够控制导管快速稳定并精确到达目标位置。但由于导管机器人的电机响应迟滞以及血管内的复杂环境因素,传统的模糊PID控制已经不能满足血管介入手术对导管机器人快速性、精确性、强鲁棒性的要求。通过对导管建模,导管机器人运动学、手术坐标空间变换分析,采用变论域模糊PID控制,并运用Matlab进行仿真。仿真结果证明,所设计的变论域模糊PID控制器能够提高导管机器人的响应速度、定位精度与稳定性,为血管介入手术导管机器人的控制提供良好的理论依据。     

基于解耦的工业机器人模糊PID抑振研究

该文针对工业机器人在定位过程中由于关节柔性产生的振动抑制问题，对六自由度的工业机器人进行研究，提出了基于解耦的柔性关节模糊PID抑振控制算法。首先，建立了工业机器人系统的动力学模型；然后，根据连杆之间的耦合关系设计了变参数模糊控制器，降低各连杆之间的耦合程度，并在解耦的基础上加入模糊PID控制器，对解耦后的各个关节进一步抑振；最后，通过Simulink仿真验证该算法的有效性。研究结果表明，变参数模糊解耦比定参数模糊解耦的效果更好，解耦之后的转台、大臂和小臂之间可以近似看成线性系统，再进行模糊PID控制，其抑振的效果相比传统PID控制器来说更为理想。     

球形机器人姿态模糊PID控制研究

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。     

基于模糊PID算法的循迹机器人系统设计

随着科技和社会的发展,智能机器人慢慢融入到人类的生产生活中,发挥出越来越大的作用.本文针对传统送餐机器人存在的在送餐循迹过程中路径偏差较大、循迹时间过长等问题,设计并实现了一款基于模糊PID算法的循迹机器人系统.整个系统的硬件电路由信息采集模块、信号放大模块、电源模块、电机驱动模块等组成;软件上通过模糊PID算法来设计...     

机器人的高级运动控制

本文将近年来国际上提出的众多机器人高级运动控制策略纳入控制分解原理的统一体系中.控制一般可以分解为两个部分,其一是非线性补偿部分,它的功能是补偿机器人动力学的非线性,使补偿后的系统成为线性或近似线性;其二是偏差调节部分,它的功能是调节轨线的跟踪偏差.偏差调节部分应具有自适应性或鲁棒性.以便适应机器人大范围运动时动特性的显著变化,达到均匀的高性能.本文最后指出了当前机器人运动控制存在的主要问题及可能的研究方向.     

基于LabVIEW的机器人的运动控制系统研究

为了减少机器人运动轨迹误差,实现对机器人的精准控制,提高机器人的运动效率,设计了基于LabVIEW的机器人的运动控制系统;采用了NI公司的控制板卡,选用了Odriver驱动器作为主控制器,选用大力矩伺服电机作为驱动电机,实现运动控制系统的硬件架构的设计;通过脉冲信号驱动电机运动,获取机器人的运动轨迹数据,通过进行对控制...     

柔性内镜介入机器人模糊PID控制研究

柔性内镜以其损伤小、检查直观等优势在消化道疾病的诊断与治疗上得到广泛的应用,但其操作困难,因此研发有内镜机器人辅助医生进行内镜操作。在镜下介入手术操作过程中,人体生理活动增加了内镜远程操作的难度。针对生理活动对目标靶点位置的影响,分析内镜弯曲段结构,建立了柔性内镜机器人的运动学模型,并引入模糊PID控制策略来适应人体解剖结构、内镜参数等不确定因素影响,使内镜自动跟踪病灶靶点,避免人重复小范围的跟踪动作,提高控制精度。仿真表明,相对于传统PID控制算法,模糊PID控制算法可加快系统响应,降低系统稳态误差。     

基于IPC与运动控制卡的机器人运动控制系统

工控机(IPC)和运动控制卡组成的开放式机器人控制系统,具有可靠性高、信息处理能力强、开放程度高、运动轨迹准确等优点,利用其来进行六自由度关节机器人的运动控制系统的开发.IPC实现上位机功能,完成人机交互、运动学运算等任务.下位机采用PMAC运动控制卡,对各关节电机进行伺服控制.上位机基于Visual C++编程,通过调用PMAC的动态链接库编写上位机人机界面实现对PMAC卡的控制,另外介绍了伺服驱动器的设置以及PMAC的PID调节.实践证明这套系统工作可靠,完全满足要求.     

基于模糊PID的助行机器人调速系统的研究

助行机器人对系统的动态特性要求较高,而且在其爬楼的过程中有诸多不确定的因素,基于传统控制策略的单闭环负反馈控制系统调速效果难以令人满意;在这种情况下建立了系统的数学模型,设计了基于模糊PID的双闭环调速控制系统,并和传统的PID控制进行了对比;为了保证助行机器人爬楼过程的平稳性和乘坐者的舒适性,参考电梯运行的速度曲线,设计了正弦速度给定曲线;仿真结果表明:在助行机器人调速系统中,模糊PID控制比传统PID控制启动和制动过程更平稳,舒适性更高,误差更小,精度更高。     

轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型，再用遗传PID进行参数寻优，最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究，控制效果良好。     

轮式机器人模糊神经网络建模与模糊遗传PID转向控制的研究

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，提出了一种先用模糊神经网络建模，再用模糊遗传PID转向控制的方法。模糊遗传PID控制算法简单，直观性好，容易理解，能直观地判断PID参数是否有效。控制方法所需的数据完全来源于实验。经过对车体转向控制的仿真研究，由仿真结果可看出，仿真控制效果良好。控制方法能适应各种不同速度、不同转向角度等参数变化，在实际中应用实验数据就能控制，是一种有实用意义的控制方法。     

一种压电驱动微小型机器人循迹的模糊PID控制研究

微小型机器人在国防军事、生物医疗、航空航天、工业应用等领域有着广阔的应用前景。本文对一种压电驱动的微小型移动机器人的运动控制展开研究,介绍在压电陶瓷在机器人运动过程中保持平行的假设条件下所得的运动学模型,进而设计模糊PID控制器对其进行循迹控制。MATLAB仿真实验结果显示出良好的跟踪控制效果机器人在模糊PID控制中的运动情况。     

基于模糊PID调节的核磁兼容机器人气动控制技术

基于自主研发的MRI(核磁共振成像)导航针刺手术机器人,搭建了机器人气动控制系统.建立了开关阀控气缸、气缸摩擦力及长气管等数学模型,设计了模糊PID(比例–积分–微分)控制器,并在此基础上进行了PWM(脉宽调制)信号的线性分解.模拟仿真和实验验证结果均表明模糊PID控制器对系统具有较高的位置控制精度及轨迹跟踪能力.结合机器人进行针刺精度实验,结果显示针刺精度误差为0.79 mm,满足精度要求.     

基于模糊PI的Delta机器人运动控制系统

搭建了视觉决策的并联机器人系统,其技术路线是由智能相机通过在线视觉检测算法分割目标,采用张正友标定方法进行相机标定;采用五次多项式插值对机器人的抓取路径进行关节空间轨迹规划;由逆运动学的代数解法求取各轴关节空间坐标.以Delta机器人的运动机构为研究对象,设计了新型的模糊PI控制器,并运用LabVIEW软件结合FPGA实现了机器人的运动控制.测得50组基于模糊PI控制器和PI控制器的上升时间的均值分别为179.6 ms和200.2 ms,试验结果表明,模糊PI具有更快的动态响应过程,同时还兼具了传统PI控制稳态性能好的特点.     

RoboCup中型组足球机器人的改进模糊HSIC运动控制

针对RoboCup中型组三轮全向足球机器人路径规划和轨迹跟踪的特点,结合仿人智能控制(human-simulated intelligent control,HSIC)算法,提出了改进模糊仿人智能运动控制算法,并将其运用于该系统的运动控制.实验研究证明,该算法具有控制精度高、稳定性好、能实时逼近期望路径的特点,完全满足RoboCup足球机器人运动控制的要求.另外,模糊控制的控制规则表可以由改进HSIC的逻辑控制规则所确定,使模糊控制器的设计更易于实现.