自由漂浮空间机器人的笛卡尔连续路径规划

对于自由漂浮空间机器人,位置级逆运动学方程不适合于笛卡尔连续路径的规划,而且机械臂的运动会对基座产生扰动.为此提出了基于速度级逆运动学方程的方法,可实现5个目标:1)惯性空间连续位姿跟踪;2)基座姿态无扰动的连续位置跟踪;3)基座姿态无扰动的连续姿态跟踪;4)基座姿态调整的连续位置跟踪;5)基座姿态调整的连续姿态跟踪.采用阻尼最小方差法回避动力学奇异,所规划的路径连续平滑.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种笛卡儿空间的自由漂浮空间机器人路径规划方法

针对自由漂浮空间机器人工作时需保证载体姿态稳定的问题,提出了一种笛卡儿空间内载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人非完整路径规划方法．首先,基于自由漂浮空间机器人特征方程和角动量守恒方程得到广义雅可比矩阵;其次,出于路径规划的需要,分析了载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人可达工作空间;最后,引入相关系数,设计了笛卡儿空间内的无扰向量合成算法．仿真得到的路径规划结果表明机械臂末端达到目标点的同时确保了载体姿态无扰动,从而验证了所提方法的可行性和有效性．     

自由漂浮空间机器人捕获目标的协调控制

针对空间机器人目标捕获任务,为提高控制效率并节约燃料,提出了基座自由漂浮下由空间机械臂自身的控制实现机械臂与基座协调运动的方法．首先分析了自主捕获的典型控制任务类型,得出相应的控制目标及对机械臂自由度数的要求．然后,建立了基座自由运动和基座姿态稳定/调整下的目标抓捕、视觉监测、位置跟踪等不同需求下的微分运动学方程,并将这些方程表示为统一的运动学模型．基于此,采用分解运动速度控制方法实现各种任务下的控制目标．最后建立了仿真系统,对所提方法进行仿真验证．结果表明了方法的有效性．     

自由漂浮空间机器人回避动力学奇异的轨迹规划

针对非完整约束导致的自由漂浮空间机器人广义雅可比矩阵动力学奇异性问题,提出一种间接求解机器人逆运动学的方案.该方案通过运动方程分解并构造迭代函数,将动力学奇异转换为运动学奇异问题,避免直接求解逆广义雅可比矩阵,解决广义雅可比矩阵动力学参数相关特性问题,仿真结果表明该方法能够有效地实现自由漂浮空间机器人回避动力学奇异的非完整轨迹规划.     

自由飘浮空间机器人运动规划研究综述

本文介绍了自由飘浮空间机器人的运动学特性;从避奇异点规划、姿态调整规划和协同控制规划三个方面总结了自由飘浮空间机器人的运动规划研究现状,并对现有方法的局限性进行了分析;最后给出了自由飘浮空间机器人运动规划下一步需要研究的问题与解决思路。     

自由漂浮空间机器人避奇异规划—跟踪算法

针对路径相关空间内自由漂浮空间机器人无法进行有效跟踪控制的问题,设计了一种避奇异轨迹规划—跟踪算法,用于完成路径相关空间机械臂末端轨迹跟踪控制的任务．首先,分析奇异条件并设定安全边界曲线,求解回避奇异的基座姿态角阈值,从而得到避奇异参考轨迹及初始状态值．接着,利用自由漂浮空间机器人非线性动力学模型具有状态依赖参数的类线性结构特点,基于状态依赖Riccati方程设计跟踪控制器对末端速度进行跟踪,保证闭环系统的局部渐近稳定性．所提方法克服了传统方法将工作空间约束在路径无关空间的缺点．仿真结果表明,该算法具有比比例微分（proportional derivative,PD）控制更高的跟踪精度．同时,在存在输入干扰的情况下仍然能够实现有效跟踪．     

不确定性自由漂浮空间机器人神经自适应控制

针对具有模型不确定性以及外部干扰下的自由漂浮空间机器人,采用一种整体逼近的神经网络自适应控制方法。该方法采用RBF神经网络对不同重力环境下系统模型的不确定项进行整体逼近,对系统的不确定项进行在线自适应学习。神经网络的逼近误差以及外界干扰由鲁棒项进行消除。该方法不依赖于系统模型,简化了控制系统的结构,在考虑重力等不确定项的情况下不用改变控制器也能进行控制,并且根据李亚普诺夫理论证明了所设计控制器使系统渐进稳定。在不同重力环境下进行了仿真,验证了控制方案的有效性。     

基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划

本文采用蚁群算法实现了自由飞行空间机器人的避障路径规划．蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化方法问题提供了一种新思路．本文对蚁群算法进行了适当的修改,使之适用于自由飞行空间机器人的路径规划,然后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果．     

参数突变自由漂浮空间机器人神经集成控制

本文以自由漂浮空间机器人为被控对象,针对机器人手臂在捕获大质量目标后,如何保证控制精度这一问题,提出基于神经网络的鲁棒控制策略.由于测量误差和外界干扰等因素的影响,空间机器人系统存在参数和非参数两种不确定性,利用径向基函数神经网络来学习系统的未知参数不确定性,设计隐层和输出层之间权值参数学习律来保证自适应在线调整,鲁棒控制器补偿非参数不确定性和神经网络的逼近误差,利用冗余机理来集成两种控制器,从而确保了捕获后的控制精度,基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统全局渐进稳定.所提控制方法无需空间机械臂精确数学模型,仿真结果表明了这种控制器的有效性,且由于空间机械臂的低速工况,这为神经网络提供了充足的学习时间,保证了工程应用的实时性.该控制方法对于国防、航空航天及其安全领域具有重要的工程应用价值.     

自由漂浮空间机器人末端轨迹优化自适应控制

惯性参数不确定情况下的自由漂浮空间机器人(FFSR)轨迹跟踪控制是当前FFSR自主控制研究的重点与难点之一.针对该问题,提出一种FFSR末端轨迹优化自适应跟踪控制方法.该方法首先基于离散状态依赖黎卡提方程(DSDRE),设计两级DSDRE优化跟踪控制器,然后在控制器输出基础上,通过求解有约束条件下的非线性优化问题实现FFSR惯性参数的辨识,进而根据辨识结果调整控制器相关参数,实现FFSR末端轨迹的优化自适应跟踪控制.最后,采用平面两连杆FFSR模型进行仿真,验证了所提出方法的有效性.     

自由漂浮空间机器人轨迹跟踪的模型预测控制

针对传统控制方法难以解决自由漂浮空间机器人(free-floating space robot, FFSR)轨迹跟踪过程中的各类约束的问题,采用模型预测控制对自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪问题进行了研究.在自由漂浮空间机器人拉格朗日动力学模型的基础上,建立了系统伪线性化的扩展状态空间模型;在给定系统的性能指标和各类约束的情况下,基于拉盖尔模型设计相应的离散模型预测控制器,并证明控制器的稳定性,控制器中引入任务空间滑模变量实现了对末端期望位置和期望速度的同时跟踪;以平面二杆自由漂浮空间机器人为例,对无约束末端轨迹跟踪和有约束末端轨迹跟踪两种情况进行对比仿真验证.仿真结果表明,该模型预测控制器不仅可以实现对末端期望轨迹的有效跟踪,还能满足各类约束.     

空间绳系机器人抓捕目标过程协同稳定控制

针对空间绳系机器人抓捕无控目标过程中的自身稳定控制问题,提出一种操作机械臂主动阻尼控制与利用空间系绳、反作用轮进行基体姿态稳定控制相结合的协同稳定控制方法.文中首先建立了空间绳系机器人抓捕目标的动力学模型及与目标的接触碰撞模型,分析了抓捕过程中空间绳系机器人及目标的运动状态,在此基础上设计了操作机械臂关节主动阻尼控制律以减小碰撞力对操作机械臂末端的冲击,结合基体姿态的变化设计了滑模姿态稳定控制律,通过空间系绳和反作用轮提供基体所需的滑模姿态控制力矩.在抓捕目标仿真过程中对关节主动阻尼控制方法和所提出的协同稳定控制方法进行比较分析,结果表明,本文提出的抓捕目标协同稳定控制方法能很好地稳定操作机械臂和基体,且空间系绳对基体及目标的扰动影响很小,达到了空间绳系机器人抓捕目标时自身稳定的要求.     

空间机器人抓捕目标后基于任务相容性的消旋策略

针对双臂空间机器人抓捕自旋目标后的镇定操作,在考虑机器人系统输入约束的条件下,提出了一种基于任务相容性的消旋规划与控制方法。首先,给出空间机器人抓捕目标后的组合系统的动力学模型,作为规划与控制的基础。然后,根据动力学可操作度和任务相容性设计了目标的快速消旋策略,其期望加速度的方向和大小分别取作速度的反方向和机器人系统输入约束允许的最大值。最后,基于所推导的运动学和动力学模型,通过对目标和机械臂末端分别建立柔顺度等式,提出了一种跟踪期望运动轨迹同时对末端接触力进行调节的柔顺控制方法。通过双臂7自由度空间机器人消除目标自旋运动的仿真结果,验证了所提方法的有效性。     

空间机器人捕获运动目标的协调规划与控制方法

针对目标以任意轨迹运动且其轨迹可能与``有保证工作空间'不相交的问题, 提出了空间机器人捕获运动目标的协调规划与控制方法. 首先, 根据手眼视觉测量数据, 预测目标的运动路径, 由此确定空间机器人对目标的最优交会姿态及最佳捕获臂型; 其次, 规划基座姿态及机械臂关节角的轨迹; 最后, 采用协调控制的方法, 实现空间机器人系统对运动目标的最优捕获(以最优交会姿态及最佳捕获臂型对目标进行捕获). 仿真结果表明了该方法的有效性.     

应用于力矩受限自由漂浮空间机器人的神经网络自适应控制

在控制力矩受限情况下,为实现具有模型不确定性自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪控制,文章设计了一种新的神经网络自适应控制策略;首先,用双曲函数对控制力矩输入进行限制;其次,设计一种神经网络自适应控制律,对输入力矩受限条件下的非线性系统模型进行在线逼近,同时,利用鲁棒项对神经网络逼近误差和外界干扰进行消除;最后,根据李雅普诺夫理论,证明了所设计控制策略能够使自由漂浮空间机器人系统渐进稳定;仿真实验表明,该控制策略在无需建立复杂系统模型的情况下,便能够对控制力矩进行有效限制,从而使自由漂浮空间机器人在控制力矩受限情况下得到较好的控制.     

输入有界的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制

针对自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制问题, 首先利用拉格朗日和假设模态法建立了动力学模型. 分析系统动力学模型, 综合考虑欠驱动、柔性振动等特点, 将其简化为一种带有柔性振动扰动完全可控的动力学模型; 在此基础上, 考虑控制输入受限, 提出一种自适应状态反馈控制策略. 该策略采用自适应技术实时在线学习柔性振动扰动参数, 从而保证控制律对柔性振动扰动具有良好的鲁棒性; 最后, 基于Lyapunov方法证明了该控制策略能够实现关节期望轨迹的跟踪. 仿真验证了该控制策略对控制输入受限系统轨迹跟踪控制的有效性和可靠性.     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人关节空间鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性以及干扰的自由漂浮空间机器人关节空间轨迹跟踪问题,提出了一种基于鲁棒控制思想的神经网络鲁棒控制方法.对于控制器中由系统惯性参数不确定性引起的非线性不确定项,利用径向基函数(RBF)神经网络进行逼近,并且利用鲁棒控制器使系统镇定并保证从干扰到跟踪误差的增益小于或等于给定的指标.最后,对本文提出的控制方案进...     

空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应控制器设计

针对空间绳系机器人（Tethered space robot,TSR）目标抓捕过程中的稳定控制问题,建立空间绳系机器人系统模型,根据阻抗控制原理,设计基于位置的阻抗控制方法;针对空间绳系机器人系统的模型不确定性问题,利用神经网络对不确定性进行估计补偿,设计鲁棒项对空间系绳干扰和神经网络估计误差的影响进行抑制,在此基础上设计空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应稳定控制器,并进行稳定性证明.最后对设计的控制器进行仿真验证.作为对比,对无鲁棒项自适应的稳定控制器进行仿真.仿真结果表明,设计的基于阻抗控制的鲁棒自适应控制可以实现对空间绳系机器人目标抓捕过程中的稳定控制,与无鲁棒项自适应的稳定控制器仿真结果相比,本文采用的鲁棒自适应控制方法可以有效地对不确定性进行补偿,控制过程中超调量更小,收敛时间更短,并且控制精度更高.     

空间机器人目标捕获的自适应规划

与地面固定基座机器人不同的是,空间机器人的运动学方程中含有动力学参数。在执行目标捕获任务时,目标动力学参数的不精确会给空间机器人的规划带来致命的影响。针对目标捕获后动力学参数不精确情况下的关节空间规划问题,在建立了自由飘浮空间机器人运动学模型的基础上,给出了雅可比矩阵及其动量守恒方程中的惯性参数以及惯性参数的组合参数线性化的具体形式,提出了一种关节空间的自适应规划方法。以平面二连杆空间机器人为研究对象进行仿真验证。结果表明,所提出的自适应规划方法可以有效降低惯性参数不精确给运动规划带来的影响,为空间机器人执行目标捕获等任务时提供了任务空间内精确轨迹跟踪的能力。     

基于多目标粒子群优化算法的自由漂浮空间机器人负载最大化轨迹优化

为了有效提升自由漂浮空间机器人的负载能力,提出一种基于多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的多约束多目标轨迹优化方法.结合建立的负载操作模式下空间机器人系统动力学模型,将负载最大化问题转化为实现关节力矩、基座扰动和系统能量同时最小的多目标轨迹优化问题;建立了相应的多目标优化问题(multi-objective optimization problem,MOP)数学模型;基于MOPSO算法求解出满足负载最大化要求的Pareto最优解集,并在算法中对约束条件进行了有效的处理.通过仿真实验证明了所提方法的有效性.