TMS32020在机器人动力学控制中的应用

本文在分析机器人动力学行为得到简化模型的基础上，讨论了基于计算力矩法的机器人动力学控制，将ＴＭＳ３２０２０用于机器人动力学控制中，为机器人的动力学控制和其他研究提供了一条新的路径。     

平面双连杆受限柔性机器人臂的动力学建模*

对一类平面双连杆受限柔性机器人臂的动力学建模问题进行研究，利用Ｄ’Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理得到了一组描述该机器人系统运动性态的动力学方程。与已有的动力学模型相比，本文所建立的运动方程和振动方程具有模型准确、结构简单等特点，且具有与传统无约束刚性机器人类似的模型形式，因而有可能直接或间接利用现有的关于刚性机器人运动控制等方面的成果来研究复杂的受限柔性机器人的控制问题。     

空间机器人运动学和动力学控制

本文介绍空间机器人运动学和动力学控制.空间机器人是由操作手和卫星本体组成,在微小重力场工作(漂浮在空中),其运动学和动力学控制要比地面机器人复杂且有其特点,本文则主要综述它与地面机器人的不同之处及其研究成果,指出了当前的研究方向.     

DGR—5A机器人的动力学及控制

摘要 DGR-5A 机器人是我们自行设计的五自由度全关节型电动机器人.本文讨论了该机器人的动力学及控制问题.为此对机器人的各杆臂建立坐标系并详尽地计算了各杆臂的惯性参数.在推导了该机器人前三个自由度的动力学方程和分析了动力学特性之后,我们提出了一种实时计算量少,易于工程实现的控制方案.最后对该方案进行了仿真研究,仿真的结果是颇为令人满意的.     

人工神经网络在机器人控制中的应用

本文介绍了人工神经网络在机器人运动学、动力学机器人控制中的应用现状,指出了其中存在的困难,并提出了可能的研究方向.     

基于螺旋理论的机器人自适应运动／力混合控制

本文研究当机器人动力学模型中含有未知惯性参数时机器人适从运动的混合控制，利用旋转理论将与环境接触时的机器人动力学方程分成两个螺旋方程后，提出了一种运动和力的自适应混合控制规律，该规律直接利用的自然约束和人工约束，达到了运动／力的全局稳定跟踪。     

采用神经元的机器人位置控制

本文将人工神经元用于机器人的位置控制,无需建立机器人的精确动力学模型。通过神经元的自学习来设定和调整控制量,对单关节机器人进行了仿真研究,结果表明,神经元控制器的控制效果好且鲁棒性强。     

洁净机器人反应转矩观测与碰撞保护研究

提出一种基于反应转矩观测器的机器人碰撞保护方法;机器人的反应转矩由基于模型的干扰观测器估值得到,模型的建立包括电机系统转矩模型与机器人系统动力学模型两部分;由于洁净机器人特殊的构型及关节耦合关系,机器人的动力学建模被大大简化,同时对简化后的模型采用最小二乘法对惯性参数和摩擦参数进行辨识,提高了模型的精度;根据永磁同步电机的转矩模型与机器人动力学模型,可以得到基于电机电流的机器人关节转矩;机器人与外界环境接触时,关节转矩的增加量即为反应转矩;通过设计反应转矩观测器并采用力/位混合控制结构,实现基于电流的机器人主动柔顺控制功能,并在洁净机器人进行碰撞保护实验,实际运行结果验证了该方法的有效性。     

一类受限柔性机器人的鲁棒性力／位置控制方法*

本文研究受限柔性连杆机器人的力／位置控制问题，首先导出受限柔性机器人的动力学模型，然后借助于微分几何理论将动力学模型转化为仿射非线性形式，再使用非线性反使系统线性化，最后对线性子系统设计变结构补偿器，使控制方法具有较高的精度和强鲁棒性。     

机器人电液伺服系统的同步增益校正

一、引言一个机器人的电液伺服系统是非线性的多输入多输出系统,几个关键的动力学参数(固有频率和阻尼比等)受负载变化的影响较大。此外,机器人的各关节还要受到干扰力矩的影响。因此,使得机器人的控制具有时变惯性和强烈干扰的特点,致使其动力学控制变得异常复杂和困难。为了克服上述困     

空间机器人捕获动力学与控制

空间目标的在轨捕获是航天器在轨服务的重要内容,无论是太空碎片清理还是对航天器进行维修等,都首先需要解决捕获这个极具挑战性的问题.本文对空间机器人捕获空间目标的动力学与控制问题进行综述,首先介绍国内外主要的空间机器人计划,然后介绍捕获前、捕获中、捕获后三个阶段的动力学与控制问题,寄望于本文内容能够对从事空间机器人技术研究的学者有所裨益.     

油浸式变压器内部检测球形机器人的深度悬停控制研究

为实现设计的油浸式变压器内部检测机器人在实际作业过程中能针对深度方向某具体点进行观测,对机器人的深度悬停控制进行研究.通过对机器人控制策略的分析,根据水下机器人动力学理论,建立机器人在变压器油特殊介质的动力学模型.基于鲁棒反演控制方法及滑模自适应控制理论,提出一种鲁棒反演滑模控制方法,采用模糊控制器设计滑模面切换增益,以削弱不确定干扰带来的系统抖振,并通过Lyapunov理论分析证明控制器稳定性.解决了机器人在变压器油中因耦合、外界扰动等造成的深度悬停定点过程自旋及抖动问题,仿真及实验表明了所提出控制器的有效性.     

基于迭代学习控制的鳗鱼机器人切向速度跟踪控制

鳗鱼机器人的动力学模型非线性强、高度欠驱动,导致多关节鳗鱼机器人的切向速度跟踪控制极具挑战．本文采用P型迭代学习控制与步态生成器相结合的方法对多关节鳗鱼机器人的切向速度进行跟踪控制．首先,采用解析牛顿-欧拉法建立非惯性系下的鳗鱼机器人动力学模型,直接获得切向速度子动力学模型;然后,利用带饱和函数的P型迭代学习控制器控制步态参数,并且利用复合能量函数和切向速度子动力学模型分析该控制器的收敛性,得到切向速度跟踪误差的收敛条件;最后,提出鳗鱼机器人的运动控制框架,并对多模块的鳗鱼机器人进行仿真和实验．实验结果表明,实际的切向速度随着迭代次数的增加而逐渐跟踪上了期望的切向速度,故而验证了鳗鱼机器人切向速度跟踪控制器的有效性．     

模块化可重构机器人动力学研究进展

模块化可重构机器人由于其构型多变,运动形式丰富等特点,可以在非结构化环境或未知环境中执行任务,在最近几年迅速成为机器人研究领域的前沿和热点. 模块化可重构机器人在军事、医疗、教育等众多工程领域具有广泛的应用前景,其典型代表包括仿生多足模块化机器人、模块化可重构机械臂、晶格式模块化机器人等. 模块化可重构机器人丰富的构型设计、多样的连接特征、不断拓展的应用范围,给动力学建模与控制带来了很多挑战和机遇. 本文首先阐述了模块化可重构机器人的研究背景和意义,并概述了其构型分类与设计、构型描述与运动学建模方法.随后,本文系统回顾了模块化可重构机器人动力学研究中相关问题的最新进展,包括：(1)系统整体动力学建模;(2)结合面以及对接机构动力学建模;(3)基于动力学模型的控制方法. 本文最后提出了模块化可重构机器人动力学研究中若干值得关注的问题.     

球形机器人姿态模糊PID控制研究

论文尝试研制一种大尺寸球形机器人姿态控制问题,其中利用模糊PID控制算法初步解决了球形机器人的平衡及运动控制的问题。论文在大尺寸球形机器人转弯运动分析基础上,提出通过控制球形机器人姿态来控制球形机器人转弯半径的方法,建立姿态调整的动力学模型,并进行仿真分析及其运动特性分析,并针对球形机器人的控制问题,提出了相应的控制策略。通过对动力学模型的传递函数进行控制分析,找到使系统达到满意的性能指标。根据实际控制中执行机构特点,提出了一种改进的PID控制模糊PID控制算法,并进行了试验研究。通过仿真与试验表明:模糊PID控制算法对球形机器人姿态调整控制有良好效果,使该算法在外界地形保持不变时能够较好的适应该地形,并实现控制要求。     

基于DSP的欠驱动体操机器人的摇起控制设计

针对欠驱动机器人控制系统,给出一种基于DSP控制的类人形的三关节欠驱动体操机器人。首先以ADSP2181为核心设计出控制器,通过高速PCI总线与上位机PC通讯,采用直流电机伺服控制。然后依据建立的体操机器人动力学模型提出基于能量增加的正弦和斜坡函数输入方式,经对体操机器人作摇起控制实验,实验显示,设计的三关节欠驱动体操机器人控制系统满足实时性、稳定性和准确性要求。     

加前馈补偿的工业机器人自适应控制

工业机器人的控制是一个复杂的非线性控制问题.本文针对由Lagrange-Euler方程描述的工业机器人动力学模型,提出了两种加前馈补偿的自适应控制方法,并从理论上证明了系统的渐近稳定性. 考虑自由度为n的工业机器人,由Lagrange-Euler方程知其动力学方程为M(q)q+d(q,q)+g(q)=u.(1)其中g∈R~n为广义坐标向量;n∈R~n为广义控制向量;M(·)∈R~(n×n)为惯性矩阵;d(·,·)∈R~n为哥氏力与向心力向量;g(·)∈R~n为重力向量,一般M(·)非奇异. 设与(1)式并联的参考模型为     

一类弹性机器人的模糊控制

本文研究了一类多弹性连杆机器人的模糊控制问题.为系统仿真的需要.首先给出了该机器人系统的动力学模型.然后通过控制规则的函数生成方法给出了模糊控制器设计.并通过模糊控制器量化因子和比例因子的在线自调整.保证系统具有良好的动态与稳态品质.系统仿真结果表明,本文方案为弹性机器人的控制提供了新的有效途径.这项工作也为拓广模糊控制方法的应用领域做出了贡献.     

救援机器人目标跟踪控制的研究

在分析了腿轮式救援机器人运动原理的基础上,建立了机器人的动力学模型,并根据该模型提出了一种基于线性反馈控制的目标跟踪控制方法,详细介绍了该控制方法的实现。实验结果证明了所提出控制方法的有效性。     

机器人实时数据采集分析系统 RTAAS 的研制

RTAAS(Real Time Acquisition & Analysis System)是为南开大学机器人实验室研制的 NKRS-1型通用机器人实验系统设计的实时效据采集与分析系统,它包括 RTAS 和 AS 两部分.该系统面向机器人的运动轨迹和关节伺服控制,以多级菜单驱动,图形显示清晰直观,分析数据全面.RTAAS 可以为机器人运动学的研究,动力学的建模,机器人伺服控制算法的优化,轨迹规划方法的评估以及双臂机器人系统的辅助设计等多方面的研究提供切实的手段和依据.