数控机床上下料机器人运动控制轨迹优化研究

运动轨迹优化是工业机器人研究的一个重要领域.七段S型曲线是从传统的梯形加减速算法基础上发展而来的,尽管S型速度曲线控制算法提高了加减速过程中的稳定性,使运动过程中的速度变化连续,有较好的平滑性,但其加加速度仍存在阶跃变化问题,导致加速度存在明显的拐点,容易造成机器人在运动过程中发生冲击或振动.在上述研究的基础上,将多项式速度曲线控制算法与S型速度曲线控制算法相结合,提出了一种改进的S型速度曲线控制算法,通过优化加加速度,使其速度、加速度连续变化,曲线平滑性更好.在新代机械手臂控制系统下,对改进后S型速度曲线控制算法进行试验,证明所提出的算法在加减速过程中能够获得更加平滑的速度和加速度.     

基于执行时间约束的机器人关节空间轨迹优化

为在保证机器人运动轨迹的平滑性的条件下提高机器人工作效率,提出一种基于轨迹执行时间归一化处理的关节空间运动轨迹规划优化算法。对轨迹的执行时间进行归一化处理,分析关节空间位置、速度、加速度的运动轨迹相对于归一化时间的数学模型;考虑关节运动参数的约束条件,采用五次多项式拟合机器人在关节空间的运动轨迹,分析不同轨迹执行时间对关节位置运动轨迹的超调量的影响,实现机器人关节空间的位置轨迹优化;在M atlab环境里对机器人的运动轨迹进行仿真建模,完成机器人运动学仿真。多组仿真结果表明,该算法在保证机器人轨迹平滑的基础上,能保证轨迹执行时间最优,有效地提高机器人的运动效率。     

基于IMU的主动伴舞机器人人机协作控制算法

提出了基于惯性测量单元IMU的主动型伴舞机器人人机协作控制算法。机器人腰部安装具有一定刚度的弹簧,利用Kalman滤波将三轴加速度计数据与三轴陀螺仪数据进行融合,得到机器人在人类舞伴作用下的姿态角变化,采用阈值法滤除相对姿态角抖动误差,再结合当前机器人状态,综合判断得到相对姿态角到速度矢量的映射。将期望轨迹速度与人力产生的轨迹修正速度融合,得到人机协作下机器人的运动轨迹和剩余目标点的坐标修正值。将算法应用于华尔兹CCL舞步轨迹测试,实验结果表明算法效果良好。     

小型双足步行机器人的步态规划

为了解决双足步行机器人的步态控制,实现机器人稳定步行.为加强机器人的行走稳定性和优化步态过程,通过构造机器人行走过程中应满足的约束条件,规划机器人行走时的基本姿态及重心轨迹.根据规划的行走姿态及轨迹建立运动学方程,求解方程得到机器人各关节的运动轨迹.通过Matlab软件进行对运动轨迹模型的仿真,仿真得到的结果与设想的结果一致,证明步行得到平滑的关节轨迹是平稳的,并验证了方法的可行性.     

一种四足机器人全向行走运动控制方法

本文给出一种四足机器人全向行走的机器人控制方法。文章基于AIBO四足机器人提出了一整套运动控制方法。方法包括正向运动学计算,反向运动学计算,运动轨迹的平滑插值方法以及全向行走的实时轨迹规划。为实现四足机器人平滑的行走轨迹,本文同时给出了一种改进型三维拉格朗日插值方法,可有效平滑腿部末端运动轨迹,减少机械损伤。     

笛卡尔空间轨迹平滑过渡的前瞻插补算法

为了解决由于六轴串联工业机器人由于笛卡尔空间运动轨迹不平滑导致频繁启停的问题,提出了基于三次准均匀B样条曲线的前瞻插补算法实现轨迹平滑过渡和提高运行效率。该算法采用三次准均匀B样条曲线作为笛卡尔空间中相邻轨迹的过渡曲线,根据过渡曲线的曲率求出过渡曲线的速度约束,利用速度前瞻根据各轨迹段长度规划出合适的衔接速度,对各轨迹段分别采用非对称S曲线加减速控制,通过等时插补获得实际插补点。在六轴串联工业机器人的控制平台上进行实验验证,结果表明,相较于传统算法,该算法可以使六轴串联工业机器人在笛卡尔空间的运动轨迹更加连续与平滑,运行效率得到了有效提升。     

生物启发神经动力学模型的自治水下机器人反步跟踪控制

本文提出一种生物启发神经动力学模型的自治水下机器人(autonomous underwater vehicles,AUV)三维轨迹跟踪控制算法.将AUV在三维空间的运动分为水平面运动和垂直面运动,针对传统反步轨迹跟踪控制器出现的速度跳变问题,采用生物启发神经动力学模型,通过构造一种简单的中间虚拟变量,同时结合Lyapunov函数设计出轨迹跟踪控制律,使其控制效果在水平面和垂直面都能够达到全局渐近稳定并且有平滑连续的输出结果,克服AUV反步轨迹跟踪控制的速度跳变问题.仿真结果证明了所提控制律的有效性.     

Robocup小型足球机器人的运动分析与控制--Robocup系列研究之三

足球机器人运动控制要求灵活、快速、准确。通过对足球机器人的结构及车轮分析，对足球机器人的轨迹控制进行运动学分析，在运动学分析的基础上提出一种比较好的控制方法，从而实现足球机器人的轨迹控制。试验结果表明足球机器人轨迹控制达到设计要求。     

基于混合遗传算法的工业机器人最优轨迹规划

为兼顾工业机器人工作效率与轨迹的平稳性,提出一种基于混合遗传算法的二次轨迹规划方案.通过最优时间轨迹规划得到最小执行时间,在最小执行时间内进行最优冲击轨迹规划,进而规划出一条既高效又平滑的运动轨迹.采用五次均匀B样条在关节空间进行快速插值,不仅保证了各关节速度和加速度连续性还保证了各关节冲击的连续性.连续平滑的冲击可以减少机械振动,延长机器人的工作寿命.选用PUMA560为对象进行仿真与实验,结果表明,该方案可以获得比较理想的机器人运动轨迹,所提出的混合遗传算法能有效提高全局寻优的性能和算法运行的稳定性.     

轮式移动机器人的位置量测输出反馈轨迹跟踪控制

针对机器人的姿态角难以精确测量的困难,本文研究基于位置测量的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.首先提出一种利用机器人的位置信息估计其姿态角的降维状态观测器,当机器人的线速度严格大于零时,可保证姿态角观测误差的指数收敛.然后给出一种新的状态反馈轨迹跟踪控制律,当参考轨迹满足一定的激励条件时,可以保证机器人的线速度严格大于零且跟踪误差全局渐近收敛.进一步结合姿态角观测器和状态反馈控制律,得到一种输出反馈轨迹跟踪控制算法.理论分析表明,当参考轨迹满足一定的激励条件时,所提出的输出反馈控制算法可以保证跟踪误差的全局渐近收敛.最后对所提出的姿态角观测器、状态反馈和输出反馈轨迹跟踪控制算法进行了仿真验证,证实了算法的有效性,并且当存在位置测量误差时,所提出的输出反馈轨迹跟踪控制算法仍可以保证机器人对参考轨迹的实际跟踪.     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

Robust tracking control for wheeled mobile robot based on extended state observer

This paper presents a new control scheme on trajectory tracking of wheeled mobile robot with nonholonomic constraints. Extended state observer is introduced to estimate unknown disturbances and velocity information. A robust tracking controller is designed to implement the accurate trajectory tracking and disturbance compensation. By theoretical, position and velocity tracking errors of wheeled mobile robot are proven uniformly ultimately asymptotically stable. Simulation results are given to illustrate the effectiveness of the developed technique.     

A new adaptive tracking control scheme of wheeled mobile robot without longitudinal velocity measurement

This paper proposes a new adaptive trajectory tracking control scheme of the wheeled mobile robot without longitudinal velocity measurement. First, based on a kinematic controller, we obtain a new tracking error equation, which is suitable to develop an adaptive controller. Then, we develop a new adaptive trajectory tracking controller, which does not need any accurate values of the wheeled mobile robot parameters, including the driving motor parameters. Moreover, as the longitudinal velocity measurement is still difficult, this controller is developed without longitudinal velocity measurement. In addition, this new adaptive controller introduces a method to improve the control performance. The stability of the closed‐loop system is presented using the direct Lyapunov method. Finally, numerous simulations verify the effectiveness of the new controller.     

基于线性二次型算法的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章在控制输入饱和约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪问题.首先在参考轨迹处对运动学模型进行线性化得到移动机器人线性时变系统,证明了其能观性和能控性,在此基础上设计了饱和约束条件的分段线性二次型控制器(Piecewise Linear QuadraticRegulator,PLQR),并基于Lyapunov方法证明了其稳定性.在MATLAB软件平台下的仿真和实验结果表明,基于PLQR的轮式移动机器人对不同初始位姿及不同的参考轨迹都有较好的跟踪效果,且能够避免控制律跳变现象,满足饱和约束条件.     

具有参数不确定性的轮式移动机器人自适应backstepping控制

针对参数不确定的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,设计自适应跟踪控制器.基于移动机器人的动力学模型,采用backstepping积分方法,通过逐步递推选择适当的Lyapunov函数,设计基于状态反馈的自适应控制器,并进行了相应的稳定性分析.与传统PID控制进行仿真对比,结果表明提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

Trajectory tracking control of mobile robots without using longitudinal velocity measurements

We propose a new robust trajectory tracking control scheme for wheeled mobile robots without longitudinal velocity measurements. In the proposed controller, a velocity observer is used to estimate the longitudinal velocity of a wheeled mobile robot. A wheeled mobile robot model, including motor dynamics, is used to develop the controller. The developed controller has the following useful properties. (1) The developed controller does not require any accurate knowledge of the robot parameters or the motor parameters. Even if there are uncertainties in the robot dynamics, including the motor properties, it is certain that tracking errors ultimately become uniformly bounded in a closed-loop system using the developed controller. (2) It is shown theoretically that the ultimate norms of tracking errors can easily be reduced by setting only one design parameter.     

基于自适应反步法的轮式移动机器人跟踪控制

轮式移动机器人是一种典型的非完整约束系统.基于反步法提出一种自适应扩展控制器,对含有未知参数的非完整轮式移动机器人动力学系统进行轨迹跟踪控制并且Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差渐近收敛到零.为了克服速度跳变产生滑动,加入了神经动力学模型对控制器进行改进.以两驱动轮移动机器人为例,利用运动学自适应控制器设计出转矩控制器,有效解决了不确定非完整轮式移动机器人动力学系统的轨迹跟踪问题.仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

一类不确定非完整机器人的时变自适应镇定

通过对质心和几何中心不重合情况下两轮驱动移动机器人镇定问题的研究，提出了一种光滑时变控制律，并针对质心和几何中心距离参数未知的情况，利用自适应技术对其进行了修正. 证明了所提出的控制律可使该类型移动机器人的位姿从任意的初始状态指数收敛到原点．仿真试验验证了本文所提出控制律的有效性．     

滑动与打滑条件下的轮式移动机器人自抗扰跟踪控制

针对具有未知的滑动与打滑的轮式移动机器人(WMR),提出了一种基于自抗扰思想的跟踪控制策略.首先建立了滑动与打滑条件下的轮式移动机器人动力学模型.其次,由反步法设计运动学控制器,基于模型设计线性扩张观测器和动力学控制器,并给出了控制器稳定性分析.最后与积分滑模控制进行了仿真对比,结果表明该控制方法的误差收敛速度更快.观测器能够精确估计滑动与打滑及动力学不确定性对机器人的扰动,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性.     

基于全局视觉的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

将视觉伺服控制思想引入到全局视觉条件下的轮式移动机器人轨迹跟踪控制中,提出一种基于消除图像特征误差的控制方法.讨论并推导了包含电机模型的非完整移动机器人动力学方程,设计了鲁棒速度跟踪控制器.实验结果证明了文中方法的有效性.􀁱