柔性机器人轨迹跟踪的逆动力学分析

基于绝对坐标,以期望轨迹而不是名义刚性位置作为机器人末端点的边界条件,建立了具有柔性关节和柔性杆的机器人的逆动力学模型,此方法可使柔性机器人非常准确地跟踪期望轨迹。最后,提出了求解此类非线性方程的数值算法。通过对３Ｒ机器人进行仿真,表明本方法优于通常的方法。     

基于绝对坐标的柔性机器人逆动力学建模和轨迹跟踪

采用了 Timoshenko梁理论和有限元法 ,由 L agrange方程建立了基于绝对坐标的柔性机器人逆动力学模型。由提出的非线性方程数值解法 ,求解出柔性机器人的输入关节角或驱动力矩 ,以此作为输入参量 ,可使机器人能够非常准确地跟踪末端轨迹。文中就三柔性臂机器人进行了仿真 ,验证了本方法的有效性     

柔顺并联机器人动力学及轨迹跟踪

以含有开槽型柔顺关节的并联机器人为研究对象,对其动力学及轨迹跟踪问题进行研究。根据柔顺关节特性,建立系统分析模型,应用拉格朗日方法建立系统动力学方程。为补偿系统具有的不确定性,分别设计趋近律上界滑模控制策略和径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络趋近律滑模控制策略,基于Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性。应用S型速度规划曲线,分别给出直线轨迹和圆轨迹的运动规划算法。仿真结果表明,系统模型及控制策略能够有效实现柔顺关节并联机器人的轨迹跟踪。     

柔性机器人协调操作的动力学建模和轨迹跟踪

首次基于绝对坐标 ,建立了具有柔性关节和柔性臂的机器人协调操作刚性负载的动力学模型。由此推导出了协调操作的正动力学模型。由提出的载荷分配方法 ,以被操作物体质心的实际位置而不是名义刚性位置跟踪期望轨迹 ,建立了柔性机器人协调操作的逆动力学模型。此方法可使机器人非常准确地实现期望轨迹。文中就两个具有柔性关节和柔性臂的机器人协调操作刚性负载为例 ,验证了本方法的有效性     

基于模型预测控制的排爆机器人轨迹跟踪算法研究EI北大核心CSCD

排爆机器人在复杂、危险环境下代替人作业拥有非常重要的地位。排爆机器人对期望轨迹的跟踪是避免发生危险最重要的环节。基于模型预测控制算法提出了排爆机器人末端轨迹跟踪算法。给出了机械臂状态空间的离散模型,已知当前时刻位置状态和下一时刻位置输入状态,预测未来某时域内的输出状态;然后根据给定性能指标和约束条件,求解未来一段时域内的输入序列,对实际输出进行反馈校正;最后,采用实验仿真对比测试,验证了该算法的有效实时性,结果表明,基于模型预测控制的机器人末端轨迹跟踪算法具有良好的动态实时跟踪能力,实现了目标轨迹的有效跟踪。     

基于参数自适应神经动力力学的轮式机器人轨迹跟踪控制

轮式机器人具有复杂多变的非线性、强耦合以及时变的动力学特点,采用传统的机器人轨迹跟踪控制容易产生较大的速度突变,导致机器人在控制过程中产生抖振现象,为此提出了一种基于参数自适应神经动力力学的轮式机器人轨迹跟踪控制方法。通过运动学分析并建立轮式机器人的位姿误差模型,采用神经动力学设计机器人轨迹跟踪控制器;分析比较不同参数取值与控制量之间的关系,设计了一种参数自适应方法进一步提高轨迹跟踪控制器的性能;最后,通过对所设计的控制方法进行了仿真实验。实验结果表明,所设计的控制方法能够保证机器人拥有较小的速度突变,在出现误差情况下能够以较快速度收敛,在轨迹跟踪上拥有较高的精度。     

基于高速视觉的绳索牵引并联机器人轨迹跟踪控制

在绳索牵引并联机器人中,实时测量动平台位姿是实现高精度轨迹跟踪控制的关键环节。为此,设计一种基于高性能工业相机的高速视觉测量系统,实现绳索牵引并联机器人的运动学视觉伺服控制。设计一种基于感兴趣区域的位姿跟踪算法,并且加入Auto-Regressive(AR)模型对位姿进行实时预测,避免了绳索牵引并联机器人复杂的正运动学求解。以此为基础,构建了工作空间的运动学视觉伺服控制方案,在实际6自由度绳索牵引并联机器人上进行了轨迹跟踪控制试验,试验结果表明基于高速视觉测量的工作空间控制方案明显优于基于编码器反馈的关节空间控制。     

空间刚柔性机械臂动力学模型与轨迹跟踪控制

针对双连杆刚柔性空间机械臂建立了非线性动力学方程,运用基于模型的非线性解耦反馈控制方法,得到刚柔性机械臂部分解耦形式的控制方程。讨论了空间机械臂的轨迹跟踪问题,通过二例数值仿真计算,表明了该方法的有效控制。     

基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现

机器人示教是实现机器人轨迹跟踪的一种重要方法,其工作原理决定了机器人作业的效率及复杂轨迹跟踪的精度。文章在传统示教方法基础上提出了一种基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现方法,通过应用双目立体视觉三维测量技术跟踪并记录机器人示教手柄完成的随机的复杂的操作轨迹,对轨迹数据进行坐标转换、运动学逆解,计算机器人各关节的期望旋转角度值,并驱动机器人运动,实现示教手柄的复杂操作的复现。该方法能够实现任意操作的实时示教再现,操作简单,工作效率高,与传统的示教方法相比显著地降低了工业机器人对专业操作人员的依赖程度,广泛地拓展了机器人的应用范围,具有极其重要的应用价值。     

考虑驱动器特性的柔性弹跳机器人的轨迹跟踪控制

针对弹跳机器人存在的欠驱动问题以及轨迹跟踪控制问题,提出了电机和液压混合驱动的欠驱动仿生柔性弹跳机器人系统。首先建立欠驱动柔性弹跳机器人的运动学模型,通过5次多项式规划、主动关节和被动关节的动力学耦合关系得出各关节转角的变化规律,然后比较了考虑驱动器特性和不考虑驱动器特性时质心的运动规律。其次,建立考虑驱动器特性的机器人完整动力学模型,采用部分反馈线性化和极点配置相结合的方法对其进行运动控制。最后,仿真证明柔性关节能提高机器人弹跳性能,提出的控制方法是可行的。     

机械手鲁棒自适应PD控制

针对工业机械手的轨迹跟踪问题,设计了一种鲁棒自适应PD控制策略,避免了初始输出力矩过大的弊端.考虑将控制器分为非线性补偿控制和PD反馈控制两部分,机械手的不确定动力学部分由回归矩阵构成的自适应控制器进行补偿,实现了对机械手的运动控制.通过计算机仿真结果验证了所提出控制策略的有效性,能够很好地跟踪期望轨迹.     

考虑柔索垂度影响的索牵引并联机器人跟踪控制

为考虑柔索垂度影响采用抛物线方程来描述大跨度柔索的构形,推导出索端张力与索端位移和索长变化之间的关系。基于柔索力学方程建立索牵引机器人的动力学模型,模型中作用在末端执行器上的柔索合力与柔索长度和末端执行器的位姿直接相关。为便于在控制设计中引入力学模型,对动力学方程进行线性展开,得到作用在末端执行器上的柔索合力增量与索长变化和末端执行器位移之间的关系。作用在末端执行器上的柔索合力可以表示为其期望值与相应的增量之和,该增量是由索长误差及末端执行器位姿误差引起的。控制设计时首先采用李雅普诺夫法针对柔索合力设计反馈控制器,然后利用前述的增量关系构造出基于末端执行器位姿反馈,以索长调整量为控制输出的非线性控制器。该控制器在本质上为一带补偿项的非线性PD控制,控制器参数可随系统状态的变化而自动调整。数值算例证明了控制算法的有效性。     

机器人关节跟踪带死区的变参数EW-RLS算法研究

提出一种带死区的变参数EW-RLS算法,提出误差级的概念,并给出基于鲁棒极小极大原理选择误差级的准则。在机器人关节上进行的实验验证了该改进算法的良好性能。利用该算法,用最优PID控制器进行机器人轨迹跟踪研究。     

3自由度气动串联机械手的关节控制

3自由度气动机械手属关节串联式机器人,机械手在运动过程中,转动惯量、重力矩及关节间的耦合力矩等参数都会发生较大变化,影响了机械手末端的运动精度。针对这些问题,利用拉格朗日方程对机械手3关节进行动力学分析,得到多关节联动时单关节力矩方程。以腰部关节为例,通过对关节动力机构的数学模型线性化处理,采用状态反馈极点配置方法进行控制器设计,试验表明具有一定鲁棒性,但存在一定静态误差。分析产生误差的原因主要是干扰力矩的影响,根据单关节规划路径通过动力学模型得到补偿力矩,利用输入前馈对关节实施动态补偿。试验验证了方法的有效性,从结果可以看出,该组合控制策略抑制了扰动,提高了轨迹跟踪精度。     

基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制的研究

针对机器人建模的不精确性以及扰动的存在给机器人控制增加难度的问题,提出了一种基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制方法。该控制方法的控制器由模糊神经网络(FNN)控制器和CMAC控制器组成,FNN控制器代替传统的计算力矩法,CMAC控制器在线补偿控制误差,有效补偿机器人存在的各种不确定性。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。     

机器人动力学集总计算结构的建模公式

给出了一种集总计算结构的动力学建模公式。该公式采用广义杆质量特征量来集总算出各有关杆对方程系数的影响,广义杆质量特征量可由末杆向基座依次递推算得且具有明确的力学意义。与文献中可见的其他建模公式相比,该公式不仅运算量为最少,而且结构简明,很好地表现出了各系数与杆件质量特征量和运动结构特征量的关系,是最有效的建模计算公式之一。     

基于多约束的机器人关节空间轨迹规划

当机器人进行快速运动且运动时间确定时,由于受到驱动机构性能等因素的制约,机器人进行运动轨迹规划时需要考虑角加速度约束、角速度约束和角度约束等多个约束条件。通过对运动约束进行分析,提出基于梯形速度曲线的多约束条件下机器人关节空间轨迹规划方法。根据无约束条件下规划出的最小加速度运动轨迹,在角加速度满足约束的情况下对其进行优化,获得满足角速度约束和角度约束的最小角加速度运动轨迹。对加速度达到最大时的轨迹也无法满足约束条件的情况进行讨论。该轨迹规划方法兼顾机器人的运动平稳性与约束要求,并且能够充分发挥机器人关节的驱动性能。仿真结果表明了该方法的可行性。     

APPROACH TO IMPROVEMENT OF ROBOT TRAJECTORY ACCURACY BY DYNAMIC COMPENSATION

Some dynamic factors, such as inertial forces and friction, may affect the robot trajectory accuracy. But these effects are not taken into account in robot motion control schemes. Dynamic control methods, on the other hand, require the dynamic model of robot and the implementation of new type controller. A method to improve robot trajectory accuracy by dynamic compensation in robot motion control system is proposed. The dynamic compensation is applied as an additional velocity feedforward and a multilayer neural network is employed to realize the robot inverse dynamics. The complicated dynamic parameter identification problem becomes a learning process of neural network connecting weights under supervision. The finite Fourier series is used to activate each actuator of robot joints for obtaining training samples. Robot control system, consisting of an industrial computer and a digital motion controller, is implemented. The system is of open architecture with velocity feedforward function. The proposed m     

机器人PTP控制曲线的研究与实现

机器人 PTP 控制曲线对机器人的性能如运行平稳住、重复定位精度、寿命等有很大影响.根据最大加速度系数 C。最大跃动系数 R 及实时计算量的大小等指标,对机器人 PTP 运动控制的各种曲线进行了分析,提出新改进的 sin 加毫度曲线作为精密装配机器人 PTP 轨迹规划软件,改善了精密装配机器人的动态性能.