采用神经元补偿器的机械手计算转矩控制算法

在本文中,我们提出了一种神经网络控制方法,以增 强在机械手控制中普遍使用的计算转矩控制结构．本算法将计算转矩控制结构,和神经网络 补偿结构有效地结合起来,使得在不增加控制结构复杂性的基础上,大大增强了控制的鲁棒 性．由于神经元补偿器具有很强的自适应性,因此在整个控制算法中无需事先精确了解机器 人的动力学参数和结构,而且在操作中变化的参数也能得到很好的补偿．这种算法还有一个 突出的优点就是,神经元补偿器作为前馈控制回路中的一个独立部分,使得整个控制系统能 够实现多速率采样控制结构．     

机器人时间—能量综合最优轨迹规划器的设计

本文利用动态规划法进行了机器人时间-能量综合最优轨迹规划器的设计.设计中巧妙地选取了参变量,使得任意N个关节点轨迹规划限制在二维平面内.从而避免了动态规划法占计算机内存过大,计算时间过长的问题.以三关节操作器为例的数字仿真结果表明,此种设计方法是较理想的.     

机械手的全局稳定自适应控制方案

本文针对机械手一类复杂的非线性系统,综合非线性补偿和模型参考自适应控制两种方法的基本思想,提出一种有效的全局渐近稳定自适应控制方案.此方案没有对机械手模型做任何线性近似,控制算法中只用到了容易测量的关节角位移和角速度信号,而且保证控制量平滑.最后给出了满意的仿真结果.     

超冗余度机械手自律分散控制算法

本文介绍了一种超冗余度机械手的控制算法,它采用自律分散控制方法来指导冗余 度机械手末端执行器的运动,实现做功最小,从而避免采用需复杂计算的求逆解的方法,大 大简化了机械手的算法和控制,具有高度的“鲁棒性”和“容错性”．     

一个基于分层推理的机器人抓取规划系统

本文给出一个基于分层推理的机器人抓取规划系统 KBGS.该系统把对象的知识分成经验知识和精确知识两个层次,并首先使用经验知识进行抓取方案的规划,一旦输出一个适合于环境和任务的用符号形式描述的抓取方案,就使用对象的精确知识进行具体的抓取参数的推理.     

基于对象模型的一种服务性机器人系统

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统及系统结构 ,对系统中的对象进行模型化 ,建立对象模型知识库。在设计任务规划时 ,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法 ,在设计控制软件时 ,根据控制目标 ,设计了推理程序。因此 ,系统根据一用句子给出的请求 ,规划出一系列相关联的基本任务 ,从而控制机器人各关节协调动作 ,完成目标任务。     

操作器的PID自适应控制

利用操作器动力学模型的性质,提出了一种前馈补偿加PID反馈控制的自适应控制方案.由于在控制力矩中引入积分项,使操作器关节的跟踪精度和抗干扰能力得到提高.本文分析了摩擦干扰和执行机构的惯性对控制方案的影响.本文进一步的研究表明:在许多情况下,只需对操作器动力学中耦合和非线性最强的项进行补偿,然后加PID反馈控制,就能取得较好的控制效果.从而简化了控制方案,以PUMA560的前三个关节的参数作模型,对文中的方法进行了仿真.     

基于迭代学习的机械手操作空间力/位置混合控制算法

基于对常规机械手操作空间力／位置混合控制算法的简单回顾，及对该算法所遇到困难的分析，提出了一种基于迭代学习的机械手操作空间力／位置混合控制算法，来改善机械手同高刚度环境接触时，机械手力／位置混合控制的动态控制性能．给出了学习算法的收敛条件及其证明．实验表明该算法具有快速的收敛性，能达到很高的力／位置动态控制精度．     

面向位控机器人的力/位混合控制

本文提出了一种面向位控机器人的力/位混合控制策略．通过力反馈信息对未知约 束进行估计获得位控和力控方向,根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划, 并采用阻抗力控制规律以使机器人获得较好的柔顺性．仿真试验表明,该策略具有较高的力 控制精度和表面跟踪能力．     

一种基于操作空间的操作器分散自适应控制方法

本文提出了一种操作器分散自适应阻力控制方法．这种方法不要求知道操作器动态模型的结构和参数，采用分散控制的形式，可以对各自由度单独进行控制，因此计算简单有效，具有一定的容错能力，控制系统有较好的暂态性能，由于控制律以操作空间坐标形式描述，适合于具有冗余自由度的操作器的控制．计算机仿真表明了该方法的良好的控制效果     

基于OpenGL的机械手三维可视化仿真研究

本文介绍在 Visual C 6 .0环境下 ,基于 Open GL开发机械手三维可视化仿真平台的设计方案 ,给出了创建机械手模型的基本方法 ,以及机械手在空间运动与抓取物体的三维动画实现过程     

基于对象模型的自组织专家系统

在研制的一个基于对象模型的自组织专家系统中 ,通过对机器人的行走装置进行模型化 ,建立了对象的模糊知识库 ,并根据控制的目标 ,设计了推理机。系统无需精确的数学模型 ,能根据输入、输出变量 ,自动修改控制规则 ,达到优化控制的目的。     

PASSIVITY ANALYSIS OF A MOTION CONTROL FOR ROBOT MANIPULATORS WITH DYNAMIC FRICTION

This paper addresses the motion control in joint space of robot manipulators with friction described by the generalized LuGre friction model. The paper extends the nonadaptive version of the Slotine and Li's control system originally designed for friction‐free manipulators to the case where a friction observer is incorporated to deal with friction. This observer corresponds to an adaptation of the friction compensation scheme proposed in Canudas de Wit et al., in 1975, 1995. Passivity concepts are the fundamental tools invoked in this paper to analyze the closed‐loop system behavior which lead to the conclusion of global asymptotic joint position tracking. A major advantage of this framework is that it allows to develop in a separate way the control law from the observer design provided that each part satisfies some passivity properties.     

机器人运动轨迹规划分析与算法

本文在 Lin 和 Luh 等人工作的基础上,提出了一种新的机器人 CP 运动轨迹规划算法。在该算法中,连续路径由一组直角坐标下的参数方程来描述。时间区间〔0,T〕被分成m段,并且各轨迹段的拟合多项式系数采用递推方式求得,这不仅易于计算机实现,而且计算量也较少.另外本文对时间最优轨迹规划问题也作了分析和研究,并提出了一种有效的算法.     

ROBUST ADAPTIVE CONTROL FOR ROBOT MANIPULATORS WITH UNMODELLED DYNAMICS

In this paper, a robust adaptive control scheme for mechanical manipulators is presented. The design basically consists, on the one hand, of an adaptive controller that implements a feedback linearization control law which compensates the modeled dynamics, and, on the other hand, of an adaptive sliding-mode control law that overcomes the unmodelled dynamics and noise. It is also proved that the resulting closed-loop system is stable and that the trajectory tracking control objective is asymptotically achieved. Finally, some simulation results are also provided to evaluate the design.     

新一类的机器人鲁棒跟踪控制策略

本文提出了一类基于计算力矩结构的变增益鲁棒控制策略，用于参数不确定性机器人的轨迹跟踪．其特点是利用了机器人动力学的一种特殊的参数变量分离方法，只需知道一个集中的系统不确定性参数，能够有效的消除参数误差带来的不确定性影响，最后保证系统达到３种不同的稳定性结果．另外，在该参数未知时，我们还设计了一个简单的在线辨识器，可保证系统全局的收敛．理论和仿真，均证明了其可靠性和有效性．     

操作器力和位置混合控制——算法与系统行为分析

本文首先回顾了力控制技术的发展,对在操作空间一级实现力和位置混合控制的算法做了说明。着重分析了在约束空间中系统的动、静态行为。指出了环境刚度对主动力控制系统动态行为的影响,以及关节摩擦对力控制精度的影响。     

机械手的高精度轨迹跟踪控制研究

本文针对机械手的高精度轨迹跟踪控制问题进行了研究.首先通过一个典型的 SISO 系统用频域分析说明了当采用变结构控制时,只要系统高频未建模部分的相位滞后超过—π/2,就必须引入边界层的结论.然后在此基础上给出了确定一般机械手的对轨迹跟踪精度起决定性作用的回路最高反馈增益的条件.本文同时给出了一种简单实用的动力学参数离线估计方法.最后通过实验给出了高精度控制的结果.     

全局稳定的PD+前馈机器人鲁棒自适应控制

研究应用PD+前馈控制结构的不确定性机器人轨迹跟踪问题.在忽略摩擦力和外部扰动情况下,设计了一大类综合的自适应控制策略,能保证系统全局的渐近稳定;在摩擦力和外部扰动存在时,提出两种新颖的鲁棒自适应混合控制方法,不仅可以保证闭环系统的全局稳定性,同时还能给出系统清晰的暂态性能.严格的理论证明和二自由度机器人的仿真验证了控制器的有效性.