基于模糊控制器的按摩机器人的力度控制

将模糊控制策略应用到按摩机器人的力度控制,设计了由力度误差和力度误差变化率为输入、按摩机器人电机输出功率为控制系统输出的双输入单输出模糊逻辑控制器,而按摩机器人电机输出功率由电机输出电压控制。通过仿真对比不同控制器所产生的按摩机器人的按摩力度变化曲线表明:当按摩机器人系统受到外界干扰时,模糊逻辑控制器在处理外界干扰的快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始(PD)控制器,采用模糊控制方法对按摩机器人的驱动电机输出参数电压进行控制,实现了预期的工作性能。     

Kalman滤波算法在自平衡机器人中的应用

针对两轮自平衡机器人系统的单一惯性传感器采集数据不够准确,且极易受到外界噪声信号的干扰的问题,提出了基于片上可编程系统的卡尔曼滤波算法来实现多惯性传感器的数据融合系统.介绍了卡尔曼滤波器的基本原理、特点和应用环境.利用FPGA控制器的硬件可重构特性,搭建了Nios软核处理器的SOPC系统硬件平台,在硬件平台上采用C语言实现多姿态传感器的卡尔曼滤波算法,为两轮自平衡机器人的多传感器姿态数据融合提供了有效工具,获得了自平衡机器人姿态数据的最优估计,解决了陀螺仪和加速度计惯性传感器的数据补偿问题.测试结果表明,采用FPGA硬件平台实现卡尔曼滤波算法效率高,姿态数据融合准确、可靠,能够满足自平衡机器人控制系统的姿态最优估计和倾角数据实时反馈要求,系统工作稳定.     

受干扰机器人网络控制系统事件驱动控制研究

针对受干扰的机器人网络控制系统,结合干扰观测器和事件触发机制,设计了一种事件驱动控制方法, 在考虑网络中存在随机时延的同时,对干扰进行补偿。事件驱动能够大大减少网络阻塞和控制器的计算负担,节约网络通信信道带宽。控制器在判定被控机器人的输出误差是否满足预设事件的同时,接收到来自干扰观测器的干扰观测值,当控制器判定系统输出误差不满足预设事件时,控制器利用系统输出误差和干扰观测值,计算出新的控制输入来替换原来的控制输入信号,否则控制器保持上一时刻的控制输入。理论证明了机器人网络控制系统的稳定性与收敛性。最后以双关节机器人网络控制系统为例进行仿真,其结果表明,该方法能够对外部干扰进行观测,使被控机器人在受到外部干扰以及网络时延的影响下仍具有良好的位置跟踪效果。     

基于多体动力学的六足机器人快速步态研究

实现六足机器人步态控制的前提是能够准确进行步态建模.本文提出一种基于多体动力学的六足机器人三角步态仿真模型,该模型由Simulink中的SimMechanics模块所建立,主要包括力模型和控制器模型.力模型针对足和接触地面的作用力与反作用力,控制器模型用来模拟六足机器人在行走时具有仿昆虫的行走特征.本文选用昆虫常见的三...     

基于模型预测控制的四足机器人斜坡自适应调整算法与实现

为了实现四足机器人在有斜坡地形下的自适应稳定行走,在模型预测控制基础上进行扩展,设计四足机器人在斜坡上的足端位置调整与躯干姿态自适应调整策略。由惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)测得机器人运动时的姿态参数,通过推导的足端轨迹算法,得到足端位置的坐标映射,调整机器人在斜坡上的重心位置;通过设计的“虚拟斜坡”躯干姿态调整算法,实现机器人在上坡过程中躯干姿态的自适应调整。利用实验室的四足机器人物理平台和搭建的实际斜坡地形环境,验证了所提算法的可行性和有效性。机器人平台验证结果表明,所提出的斜坡自适应控制方法提高了机器人在坡面上的稳定裕度,优化了足端运动空间,实现了四足机器人的自适应爬坡调整。     

液压四足机器人的自适应模糊PID控制

为提高液压四足机器人的控制性能和足端轨迹跟踪效果,将自适应模糊PID算法用于机器人腿关节控制,并对PID参数进行实时增量调节.建立阀控非对称缸系统的数学模型,分析其伸出和缩回运动时由非线性、参数时变等因素导致的控制问题,利用AMESim-Simulink联合仿真模型对算法的控制效果进行了仿真,并在单腿试验平台上进行了实物样机测试.结果表明:自适应模糊PID算法的控制效果在减小调节时间、抑制干扰等方面相比常规PID有较大改善.该控制算法提高了机器人的动态跟踪性能,易于工程应用,有利于机器人的运动控制.     

基于混合粒子群优化的仿袋鼠机器人站立平衡控制

为提高仿袋鼠机器人的站立平衡控制性能,基于混合粒子群算法对机器人的平衡控制进行了优化.首先,将在地面站立平衡时的仿袋鼠机器人简化成一个倒立摆模型,使用拉格朗日方法对机器人进行动力学建模.然后,基于机器人的动力学模型设计了线性二次型控制器,并使用混合粒子群算法对线性二次型控制器的权重矩阵进行优化.最后,使用优化的线性二次型控制器对仿袋鼠机器人站立平衡控制进行了仿真实验.优化后的控制器的调节时间比优化前明显缩短,结果表明:基于混合粒子群算法优化的线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)控制器可以提高系统的稳定性和鲁棒性,能有效降低控制器参数的整定工作量.     

基于参数寻优的自学习算法在两轮机器人控制上的应用

针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器.该控制器结构简单,无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器应用于两轮机器人的平衡控制中,并与线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制器进行对比,仿真结果验证了该算法的正确性、有效性,凸显出较强的鲁棒性和仿生学习性;将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好的控制效果.     

基于模型参考自适应的四旋翼飞行器反步控制

针对四旋翼飞行器易受干扰的问题,本文提出了一种基于模型参考自适应的反步控制方法,在外界气流干扰和内部参数不确定的情况下,保证四旋翼飞行器稳定平滑地跟踪参考信号。将四旋翼飞行器的飞行控制系统分解为水平位置控制子系统与高度和姿态控制子系统,并对两个子系统分别设计反步控制器,然后在高度和姿态控制子系统应用模型参考自适应控制,提高该子系统的抗干扰性能,从而进一步改善水平位置控制性能,同时采用Lyapunov稳定性理论,证明整个闭环系统渐近稳定。仿真结果表明,该算法能够有效抑制外界气流干扰,对负载不确定性具有较强的自适应能力,有效提高系统的稳定性和抗干扰性能。该研究具有一定的理论和实际应用价值。     

基于三维空间曲线的四足机器人轨迹规划

四足机器人在对角小跑运动下的稳定性问题是当前四足机器人研究的热点,故分析了机体力矩对机体运动过程中稳定性的影响,提出一种新的足端轨迹函数。首先对机器人进行运动学分析,参照优宝特型四足机器人建立三维模型并搭建了仿真环境;然后分析机体力矩,得出机体翻转原因,即机体腿部摆动对机体产生的反作用力矩和重力产生的倾覆力矩以及运动中足端所受到的冲击力矩。在此基础上,通过利用机器人摆动腿侧摆关节运动提供一个力矩以平衡部分反作用力矩和倾覆力矩,提出了一种基于三维空间曲线的足端轨迹规划。最后,通过对比仿真实验验证了所提足端轨迹规划的有效性和正确性。     

复杂局部地形中的实时路径规划算法设计

针对复杂局部环境中机器人实时自主导航问题,设计了“双向搜索多边形构造算法”和“基于势场函数的机器人运动控制器”．“双向搜索多边形构造算法”能够在机器人被障碍物包围的环境下搜索出障碍物的包围多边形,从而获取基于障碍的最优行进路径;“基于势场函数的机器人运动控制器”是一个多变量控制器,输入矢量由吸引势场函数和排斥势场函数组成,输出矢量由速度和转角组成,该控制器控制机器人实际运动,使机器人能够有效躲避障碍物并逐步趋向目标点;控制器还设定了机器人运动的基本速度,解决势场为零时引起的局部极小化问题．与“沿墙走算法”、“人工势场法”等方法的实验比较表明,本文算法能够获得更好的优化性和实时性,具有更加广泛的实际应用范围．     

基于自适应-模糊控制的六足机器人单腿柔顺控制

针对六足机器人在不同环境下进行柔顺控制的问题,提出一种基于自适应-模糊控制算法的腿部柔顺控制策略.在建立六足机器人结构模型和阻抗控制模型的基础上,推导间接自适应控制算法,并通过对该算法参数进行分析,得知该算法并不能满足在复杂环境下机器人脚力控制的要求.根据这一情况提出自适应-模糊控制算法,运用模糊控制算法对自适应控制参数进行修正,根据输入与输出的差异关系实时调整参数以得到满意的系统响应.通过对传统的间接自适应控制和改进后自适应-模糊控制算法的比较分析,结果表明,改进后的算法不仅在环境参数发生变化时能够很好跟随期望接触力,而且在躯体高度波动的情况下依然能够保证较小的接触冲击力和较高的稳态精度.这对于提高六足机器人的适应性有着重要意义.     

具有半球形足端的六足机器人步态修正算法

针对六足机器人步行时由于半球形足端滚动影响造成的机器人躯体轨迹偏差问题,提出一种步态修正算法.指出大半径半球形结构作为六足机器人的足端设计方案所具备的优势及其在支撑相中存在的足端滚动问题.通过提出理想立足点的概念,对三维空间内机器人单腿运动学模型进行修正,对理想立足点与实际立足点之间的偏差量进行分析,建立全方位步行时理想立足点与单腿各关节转角之间的运动学正/逆解关系.通过仿真对比分析修正前后单腿根关节运动轨迹,验证修正算法的有效性.实验结果表明,修正算法既能够更好地避免足端与地面产生相对滑动从而显著改善机器人步行时的方向偏离问题,又能够在一定程度上降低系统能耗.     

基于彩色摄像头的四足机器人自主循迹算法的研究与实现

机器人的智能环境交互能力是人机共融的主要能力之一,随着四足机器人技术的进步和发展,提高四足机器人与环境的智能交互能力是当前的一个研究热点。基于开发的小型电驱动四足机器人物理平台,在集成彩色摄像头和相关处理单元的基础上,本文设计了一种跟踪性能较好的自主循迹算法,结合四足机器人的方向运动控制策略,实现了机器人的自主循迹,为后续机器人环境感知能力的提高和机器人竞赛提供了一定的算法应用基础。     

基于运动发散分量的四足机器人步态规划

为了使四足机器人在出现较大的轨迹跟踪误差时仍然可以稳定运动,提出基于运动发散分量（DCM）的在线步态规划方法. 将四足机器人抽象成三维线性倒立摆模型（LIPM）,根据离线规划的落脚点,应用DCM方法论递推出保持DCM有界的参考轨迹;在满足步幅约束、零力矩点（ZMP）约束的条件下,步态规划运用宽松初始状态模型预测控制在线优化出可快速收敛到参考轨迹上的落脚点以及期望状态轨迹;全身运动控制器通过构建二次规划优化出满足运动约束、动力学约束、摩擦力约束等条件下跟踪期望状态轨迹的力矩. 通过仿真验证以上算法,仿真结果表明：与经典模型预测控制相比,宽松初始状态模型预测控制可以承受较大的轨迹跟踪误差,四足机器人可以在出现较大的轨迹跟踪误差时以troting步态稳定运动并尽快收敛到离线规划的轨迹上.     

基于Webots仿真软件的四足机器人建模和运动控制

运用计算机进行机器人仿真,首先对四足机器人模型的各项参数进行设定,对各部分关系进行分析;在此基础上利用Webots 8.3仿真平台构建机器人的3D模型、分析了机器人控制原理,以及如何创建和添加控制器。     

AUV的精确航迹跟踪系统的鲁棒控制

为了解决外界海洋环境干扰下水下无人航行器(AUV)的精确航迹跟踪控制问题,针对欠驱动AUV动力学运动模型不确定性,将三维航迹跟踪控制分解为水平面和垂直面跟踪控制问题,分别建立了AUV水平面和垂直面动力学模型,在设计模型时考虑了线性近似产生的误差、不确定性和外界干扰的影响,根据鲁棒H∞控制理论设计了航向控制器和纵倾控制器.仿真结果表明,系统存在外界海流情况下,AUV能够克服外界干扰海流的影响运动到设定航迹上,跟踪误差收敛于0,控制效果良好.文中所设计的鲁棒H∞控制器能够有效克服外界干扰的影响,较精确的实现了航迹跟踪.     

多足机器人规则步态实现方法研究

步态规划在移动机器人运动学研究中具有基础和重要的作用,本文首先对四足机器人的着地点进行设计,并分别对各腿的摆动顺序进行几何规划,利用虚拟样机,对四足机器人的单足轨迹进行设计,使得机体能够维持重心稳定并向前运动;其次,本文构建了四足机器人支撑机构的运动学逆解模型,排除奇异解,基于支撑机构的数学建模与求解对四足机器人的前行运动进行了规划;最后,实验结果表明,规则步态规划方法可实现四足机器人稳定可靠地运动.     

新型四足步行机器人串并混联腿的轨迹规划与仿真研究

为了提高四足机器人的载重自重比,综合了一种新型串并混联四足步行机器人,并针对其运动过程的冲击问题,使用了一种基于高次多项式的零冲击足端轨迹规划算法.该机器人每条腿均是由3-RRR并联机构串联一个转动机构组成.此机构利用D-H的方法建立坐标系,利用足端轨迹规划算法在世界坐标系对串并混联腿的摆动相进行足端轨迹规划,支撑相利用匀速直线运动进行规划.根据反解模型,计算出足端在髋关节全局坐标系下的足端轨迹.然后,基于混联腿的运动学逆解用Matlab编程计算得出串并混联腿的四个驱动函数.最后,把单腿模型导入到ADAMS中,添加约束、驱动后,利用ADAMS对串并混联腿进行运动仿真.结果显示,该混联腿的足端实现了零冲击规划的目标,且足端轨迹的速度、加速度平滑.由此表明仿真结果与理论结果相符,验证了该算法的合理性和有效性,为进一步研究四足机器人的步态规划和运动控制奠定了基础.     

双叶片液压关节主被动联合柔顺控制分析

双叶片液压被动柔顺回转关节在受到外界环境的碰撞时,关节的被动柔顺性会使关节阀体输出转角产生回调,碰撞结束后,输出转角又会迅速恢复。为了有效吸收剩余的冲击能量,本文将自适应阻抗控制作为回转关节的主动柔顺控制,与关节的被动柔顺控制相结合,实现对关节的主被动联合柔顺控制,增大了回转关节在受到碰撞时的回调角度,能够更好地化解环境碰撞力。同时在关节的控制系统中设计并添加了一个模糊自适应PID（比例-积分-微分）控制器,作为自适应阻抗控制中的位置控制器,能够减小回转关节输出转角恢复后的稳态误差,提高了关节与外界接触时的安全性。