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...     

基于大数据聚类的智能探测机器人运动控制系统设计

为了减小智能探测机器人运动轨迹误差,实现精准控制,提高智能探测机器人运动控制效率,设计基于大数据聚类的智能探测机器人运动控制系统;采用TMS320LF2407A主控芯片,集成650 V功率管,在电感电流断续模式下工作,提供系统驱动能量,设置光电耦合器,处理控制信号发射,调整控制电路内部电流关系;选用6ES7214-1AG40-0XB0控制器以及信号和通信模块扩展,控制机器人运动轨迹,结合内部驱动装置,整合运动数据信息进行存储,实现运动控制系统硬件结构设计;通过调节程序开始数据,结合内部脉冲数据,构建软件平台管理模块,获取机器人运动轨迹数据;采用大数据聚类技术,建立控制系统大数据分布结构模型,模拟非线性时变LFM控制信号,提取特征并聚类运动轨迹数据,获取精准运动轨迹数据,减少运动轨迹偏差程度,完成运动控制系统软件设计;实验结果表明,基于大数据聚类的运动控制系统的运动轨迹误差较小,能够有效实现精准控制,提高运动控制效率.     

基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计

机械臂是多臂机器人的重要组成部分,针对基于姿态识别控制及位置识别控制系统受到被控量振荡影响,而导致机械臂运动轨迹控制不精准的问题,提出了基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计;基于FuzzyP控制系统,找到系统控制平衡点,设计系统硬件结构包含3个机械臂,共十八个自由度,简化关节控制器连线,选择直流有刷电机,采用增量型编码器,设计H桥电路,配合74ACT244增强驱动电路,利用NRF24L01无线模块获取与处理位置信息;使用FuzzyP控制器,抑制被控量振荡,控制连杆运动,完成多臂机器人机械臂控制方案设计;由实验结果可知,该系统轨迹与预期轨迹基本一致,较好解决多臂机器人机械臂对接精确定位要求。     

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。     

基于强跟踪滤波的机器人运动轨迹控制系统设计

机器人运动信息采集的抗噪性较差,导致系统运动轨迹与实际轨迹不符,轨迹控制效果较差。因此提出基于强跟踪滤波的机器人运动轨迹控制系统设计。系统通过软硬件协同工作,实时控制机器人轨迹。采用IPM电机驱动控制系统硬件结构,根据指令和感知信息,采用多CPU结构控制方式,控制一个机器人关节运动。使用PCI9052接口控制PCI-485接口卡,实现了上下位机之间通讯。以TMS32OF240XDS为核心,设计DSP控制器,完全分离程序空间与数据空间。在软件设计方面,通过CAN-TTLG单片机光隔离超远程驱动器,使系统具有一定抗噪能力。构建机器人运动方程,引入强跟踪滤波弱化因子,计算运动轨迹偏差,并对机器人运动控制进行重力补偿,由此设计轨迹控制流程,完成机器人运动轨迹控制系统设计。实验结果表明,该系统运动轨迹与实际轨迹相符,且轨迹控制效率较好,具有良好控制效果。     

基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计

针对传统系统控制精准度低的问题,提出了基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计。根据基于卷积神经网络的手术机器人控制原理,设计控制系统总体结构,选用PCI插槽上直接内插CAN适配卡作为上位机核心组件,采用C++编写的Lib库和DLL库为驱动程序提供适配卡。通过下位机三个节点,处理相关信号,并进行量程转换和越限判断,确保机器人不会失控。选用80C592微控制器设计关节驱动节点结构,以高速工作方式向控制器提供向总线的差动发送和接受能力,避免外界干扰。设计基于视觉的持镜臂,为手术过程提供上下、左右、前后的运动的手术视野。分别采用FN3002力传感器和MPS-M拉线式位移传感器获取相关传感数据,采用卷积神经网络深度学习方法,设计持镜臂运动控制步骤,采用VC++6.0工具,控制软件程序,避免抖动或者误操作主手现象的出现。由实验结果可知,该系统持镜臂轨迹规划与期望轨迹一致,简化了控制系统的复杂性。     

基于滑模控制器的双臂机器人控制仿真

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。     

腹腔镜机器人控制系统的设计及实现

根据机器人辅助微创手术任务的特点设计了腹腔镜机器人控制系统．研究了基于运动控制卡的 开放式机器人控制器结构,设计了机器人伺服系统及相应控制器硬件接口,采用面向对象的技术和模块化思 想开发了系统控制软件,应用灵活度和可操作度概念建立了腹腔镜机器人的手术规划和控制平台．通过调试 伺服参数提高了系统控制性能．实验表明,该腹腔镜机器人控制系统具有稳定性、高可靠性和多任务适应性, 满足微创手术需求．     

轮-腿-履带复合移动机器人的研究

中国科学院沈阳自动化研究所自行研制的灵豹复合移动机器人,采用轮-腿-履带复合移动机构,构建了嵌入式控制系统,设计了模糊控制器控制机器人行走,实现了机械臂的自主联动控制.机器人运动控制更加简便,系统具备良好的适应性和运动稳定性.     

基于STM32的果实收获机械臂运动控制系统研究

为了实现果实的收割,设计了一种基于STM32处理器的机械臂运动控制系统。该系统以STM32F103微控制器为核心,完成机械臂运动控制模块的设计;利用D-H参数法研究分析多关节机械臂的正、逆运动学问题,建立机械臂的运动学仿真模型,并实现机械臂平面作业轨迹跟踪仿真,验证其运动学正逆解的正确性。基于PC+STM32运动控制模块,控制实现机械臂的运动轨迹跟踪,利用机械臂完成运动控制实验。实验结果表明该控制系统能够实现果实收割。     

微创血管介入手术机器人控制系统与零位定位装置设计

为实现微创血管介入手术机器人对手术工具的精确定位和稳定把持,设计了其控制系统及相应零位定位装置.首先介绍了机器人系统组成和基于PMAC(可编程多轴控制器)的上下位机控制系统构架.同时,设计了5次插值运动规划算法和关节运动的三环PID控制算法,提高了机器人响应速度和稳定性.为了确定机器人运动初始位置,提出了以霍尔传感器为基础,结合电机运动信号的零位找寻方法和装置.实验结果表明,该零位定位装置定位稳定且准确.     

一种球形滚动机器人的路径跟踪控制器设计

对一种球形滚动机器人的路径跟踪问题进行研究,设计一种基于自适应滑模控制策略的路径跟踪控制器。所设计的路径跟踪控制器采用鲁棒滑模自适应增益控制律,能够有效实现带有扰动和不确定性的实际球形滚动机器人的路径跟踪。推导球壳纯滚动和无自转非完整约束下球形滚动机器人的运动方程,并在此基础上设计自适应滑模路径跟踪控制器。对于给定的参考几何路径,所设计的路径跟踪控制器能够确保路径跟踪误差在有限时间内收敛至很小的零邻域内。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的稳定性,数值仿真与样机实验结果进一步验证了所设计的路径跟踪控制器的有效性。     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计;综合机器人结构、运动机理和动力机制3个方面,构建机器人数学模型;根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量;依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能;在系统测试与分析中,所设计控制系统的平均位置跟踪控制误差为0.93 mm,与设定轨迹目标基本重合,机器人姿态角跟踪控制误差为0.06 mm,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

脑外科机器人控制系统的设计和实现

从无框架立体定向脑外科手术的临床需求出发，设计了微创神经外科机器人黎元BH 600的控制系统．分析确定了系统的控制结构及实施方案，对脑外科机器人的硬件和软件进行了设计，建立了脑外科机器人手术规划和控制平台．通过实验和临床应用结果，验证了该手术控制系统的高精度和稳定可靠性．     

基于滑模变结构的轮式机器人运动误差控制器设计

面对当前使用的基于黎卡提微分方程、综合位姿误差控制优化仿真方法受到不确定性因素干扰,导致控制误差较大的问题,提出了基于滑模变结构的轮式机器人运动误差控制器设计。使用双框架陀螺仪,为控制器提供电力。采用FB900C/E 角位变送器,将交流信号转换为角位移输出。使用TMS320F2812的DSP控制器,负责控制整个控制器的数据传输以及电平转换。充分考虑相变量输入的n阶线形数据,设计滑模变结构控制律,计算滑模变结构控制滑动面。在滑模变结构模态控制阶段,构建滑模变结构模态控制阶段的运动方程矩阵。对滑模切换面强制状态点运动,通过控制目标实现稳定控制。对DSP程序控制流程进行设计,将基于滑模变结构的误差控制结果传递到电位器上,并将运行数据发送到主机,由此完成轮式机器人运动误差控制。由实验结果可知,该控制器通过自适应调整参数后,滑模抖振得到明显消除,且最大控制误差为0.01rad,具有精准控制效果。     

脊柱手术机器人

针对脊柱手术中的椎弓根钉内固定术,为克服医生操作手术时定位精度难以保证、长时间手术易疲劳等问题,设计了一套脊柱手术机器人系统用于辅助实施椎弓根钉内固定术。机器人为5自由度,充分考虑手术机器人对安全性和工作空间有效覆盖的要求,进行了构型设计,并完成了相应的机器人运动学分析。控制系统是由图像导航下的主动控制和基于力传感器的被动拖拽控制两个模式进行控制。主动控制下,医生通过导航系统提供最优钉道的精确位置信息,机器人根据医生的规划路径自主到达手术点;被动力拖拽控制基于导纳控制原理对医生作用在机器人末端执行器的操作力进行映射,并以此形成跟随拖动动作的机器人运动控制指令。针对力拖拽控制的实验验证了机器人在被动拖拽控制模式下能够柔顺地跟踪医生的操作动作。     

Motion control analysis of a parallel robot assisted minimally invasive surgery/microsurgery system (PRAMiSS)

This paper presents motion control architectures for a parallel robot assisted minimally invasive surgery/microsurgery system (PRAMiSS) that enable it to achieve milli/micro-manipulations under the constraint of moving through a fixed penetration point or so-called remote centre-of-motion (RCM) point without any mechanical constraint. Two control structures suitable for minimally invasive surgery operations with submillimeter accuracy and for minimally invasive microsurgery operations with the desired accuracy in micron range are proposed. The control algorithm also applies orientation constraints preventing the tip from orienting around the instrument axis due to the robot movements as well as a minimum displacement constraint to minimise the movements of the parallel micropositioning robot. Experiments were performed and the results are analysed in this paper to verify accuracy and effectiveness of the proposed control algorithm for both cases of minimally invasive surgery and microsurgery operations. The experimental results present good accuracy and performance of the control algorithm. The numerical modelling and graphical simulations were also carried out and the results are also provided that demonstrate the correlation between the experimental results and physical responses.