垂直三连杆欠驱动机械臂通用控制策略设计

本文针对一类含单一欠驱动关节的垂直三连杆欠驱动机械臂提出一种基于振荡衰减轨迹的通用控制策略. 与传统的分区控制策略相比, 本文控制策略无需采用分区方式就能快速地实现将机械臂末端点由垂直向下初始位 置开始移动, 并最终稳定在垂直向上目标位置的控制目标. 首先, 根据驱动连杆的初始和目标状态, 为驱动连杆规划 含可调参数的振荡衰减轨迹. 该轨迹能够在一定调节时间内将驱动连杆直接由初始状态移动至目标状态. 基于连 杆状态间的耦合关系, 利用粒子群优化算法优化轨迹参数使欠驱动连杆在相同调节时间内也运动至目标状态. 接 着, 利用滑模方法设计跟踪控制器使驱动连杆跟踪优化后的振荡衰减轨迹, 这样, 系统末端点将由初始位置移动至 目标位置. 进一步利用极点配置方法设计镇定控制器克服重力的作用将末端点稳定在目标位置. 最后, 通过仿真实 验验证所提控制策略的有效性.     

基于智能优化算法的欠驱动机械臂位姿控制

针对中间关节为欠驱动的平面机械臂系统,提出一种基于轨迹规划和跟踪控制的位姿控制策略,实现了系统位姿控制目标。根据系统控制目标,针对驱动连杆设计了一条连续的运动轨迹。其中,为了实现驱动连杆的控制目标,根据驱动连杆的初始和目标角度设计第一部分的运动轨迹;为了同时实现欠驱动连杆的控制目标,设计第二部分带有可调参数的轨迹。同时,通过差分进化算法对轨迹参数进行优化。并设计滑模变结构控制器使驱动连杆跟踪设计的运动轨迹达到目标状态。最后,仿真结果验证了该策略的有效性。     

基于模型降阶的平面三连杆欠驱动机械系统位置控制

针对第一关节为被动的平面三连杆欠驱动机械系统,提出一种基于模型降阶的位置控制方法. 首先,建立平面三连杆欠驱动系统数学模型,并分析其积分特性;其次,将部分可积的三连杆系统分段降阶为两个完全可积的两连杆子系统,并基于两子系统获得系统驱动杆与欠驱动杆之间的状态约束关系;然后,利用粒子群优化算法,根据系统末端点目标位置计算驱动杆目标角度;最后,分别设计两连杆子系统控制器,实现系统从任意初始位置到任意目标位置的控制目标. 仿真结果验证所提控制策略的有效性.     

基于智能优化算法的Pendubot轨迹规划与控制方法设计

以垂直Pendubot为研究对象,提出一种基于智能优化算法的轨迹规划与控制方法,以解决Pendubot控制过程中难以从摇起区过渡至平衡区的问题.为Pendubot的驱动连杆规划一条从初始角度到中间角度的正向轨迹和一条从中间角度到目标角度的反向轨迹.欠驱动连杆在系统耦合关系作用下进行运动,对应的Pendubot末端点也运动至相应位置.通过遗传算法优化轨迹参数,将正向和反向轨迹拼合为一条由初始角度到目标角度的驱动连杆轨迹的同时,对应的Pendubot末端点轨迹拼合为一条由垂直向下平衡位置到垂直向上平衡位置的完整轨迹,然后设计跟踪控制器跟踪优化后的驱动连杆轨迹至目标角度,由于耦合关系的存在,Pendubot末端点也运动至垂直向上平衡位置.由于Pendubot受重力作用,其末端点很难长时间稳定在垂直向上平衡位置,故设计镇定控制器,实现Pendubot末端点在垂直向上平衡位置的镇定控制.最后通过仿真实验验证所提出方法的有效性,并通过对比说明所提出方法在奇异点规避、控制器设计和控制效果方面的优势.     

基于模型退化的平面四连杆欠驱动机械系统位置控制

针对第2关节为被动的平面四连杆欠驱动机械系统,提出基于模型退化的分阶段控制策略。首先,建立系统的数学模型,并通过控制第1杆维持初始状态,使系统模型退化;然后,根据第1关节为被动的平面连杆系统的积分特性,得到系统角度约束关系,基于角度关系和目标位置,利用粒子群优化算法获得驱动杆的目标角度;最后,基于Lyapunov函数分阶段设计控制律,实现系统从初始位置到目标位置的控制目标。仿真结果验证了所提出控制策略的有效性。     

欠驱动冗余度空间机器人优化控制

欠驱动控制是空间技术中容错技术的重要方面.本文研究了被动关节中有制动器的欠驱动冗余度空间机器人系统的运动优化控制问题.从系统动力学方程出发,分析了欠驱动冗余度空间机器人的优化能力和控制方法;给出了主、被动关节间的耦合度指标;提出了欠驱动冗余度空间机器人系统的“虚拟模型引导控制”方法,在这种方法中采用与欠驱动机器人机构等价的全驱动机器人作为模型来规划机器人的运动,使欠驱动系统在关节空间中逼近给出的规划轨迹,实现了机器人末端运动的连续轨迹运动优化控制;通过末关节为被动关节的平面三连杆机器人进行了仿真,仿真的结果证明了提出算法的有效性.     

双连杆刚柔机械臂无残余振动位置控制

针对双连杆刚柔机械臂,提出一种基于轨迹规划的无残余振动位置控制方法,在将机械臂的末端执行器从任意初始位置移动到目标位置的同时,确保系统没有残余振动产生.首先,建立系统的动力学模型,并通过分析该模型得到系统的状态约束方程.其次,基于状态约束方程,运用双向轨迹规划方法规划一条系统前向轨迹和一条系统反向轨迹.然后,利用时间倒转方法及基于遗传算法的轨迹优化方法对两条轨迹进行拼合,得到一条从系统初始状态到目标状态的期望轨迹.最后,设计轨迹跟踪控制器使系统沿期望轨迹到达目标状态,实现系统的无残余振动位置控制目标.仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

基于关节角补偿的多轴串联机械臂轨迹自动跟踪控制

由于现有方法在机械臂轨迹跟踪控制实际应用中,容易受到刚性连杆和柔性连杆之间耦合作用影响,导致控制后轨迹与实际目标轨迹一致性系数较低,为此提出基于关节角补偿的多轴串联机械臂轨迹自动跟踪控制.首先利用旋转矩阵对多轴串联机械臂空间位姿描述及坐标变换,然后利用关节角补偿对多轴串联机械臂末端关节角进行补偿计算,根据计算结果规划多...     

一类新的PPA型三连杆欠驱动机器人的控制策略

PPA型机器人是一类新型的三连杆欠驱动机械系统,具有3个自由度,但只有1个驱动装置.针对这类欠驱动机器人的运动控制,提出一种分区的控制策略,使之从垂直向下的位置摇起到垂直向上的位置,并实现稳定控制.首先,将系统的运动空间划分为摇起区和吸引区;其次,应用一种基于Lyapunov函数的控制方法来增加系统能量和控制驱动杆姿态,实现摇起操作;再次,采用最优控制方法设计平衡控制,实现稳定的平衡控制;最后,通过仿真实验验证了所提出控制方法的有效性.     

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.     

Stable control strategy for a second-order nonholonomic planar underactuated mechanical system

This paper presents a stable control strategy for a planar four-link active–passive–active–active (APAA) underactuated mechanical system. The control objective is to move its end-point from any initial position to any target position. First, the controllers are designed to move the first link to the target angle which ensures the target position is within the reachable area of the planar three-link passive–active–active (PAA) system. Meantime, the system is reduced to a planar virtual Pendubot. Then, the periodic controllers are designed based on the nilpotent approximation model to make the first link return to the target angle and all angular velocities converge to zeroes, where the fuzzy modulating is added to adjust the convergence of angular velocities. Thus, the system is reduced to a planar virtual PAA system. Next, the control is divided into two stages, and based on the angle constraint relationships, the target angles of the planar virtual PAA system for the target position are obtained by using the online particle swarm optimisation algorithm. Each stage controllers are designed according to the target angles, so the end-point of the planar APAA system is controlled to the target position. Finally, the validity of the control strategy is demonstrated via simulations.     

Trajectory tracking control of a pneumatically actuated 6-DOF Gough–Stewart parallel robot using Backstepping-Sliding Mode controller and geometry-based quasi forward kinematic method

In this paper, the trajectory tracking control of a 6-DoF pneumatically actuated Gough–Stewart parallel robot is investigated. The dynamic model of each link, comprising of a pneumatic actuator and a proportional electrical valve is extracted with the aim of obtaining the corresponding state space representation of the pneumatic system. Unknown parameters of the dynamic model consisting friction force of the cylinder and parameters of the proportional valve are identified by employing genetic algorithm. Position control of the pneumatic actuator is performed based on Back-Stepping Sliding Mode controller according to the dynamic model of the system. As such trajectory tracking control is performed for different trajectories by employing a rotation sensor and calculated position based on joint space and task space simultaneously. Desired sinusoidal trajectories with pure motions are tracked with root mean square error of the pure translations and rotations lower than 0.85 (cm) and 1.9 (deg), respectively. The results reveal that the trajectory is tracked by the Back-Stepping Sliding Mode controller properly. This shows the efficiency of the control strategy and the proposed method for calculating the position of the end-effector.     

Gyrobot: Control of Multiple Degree of Freedom Underactuated Mechanisms Using a Gyrating Link and Cyclic Braking

A novel control strategy is introduced in which a multiple degree of freedom passive joint mechanism is augmented with a single continuously gyrating link. The gyrating link introduces coupling torques to the remaining joints, and the effect of these torques is controlled by cyclically applying holding brakes mounted on the passive joints. This allows position and trajectory control of the mechanism.     

运动辅助的CPG控制及其关键参数分析

针对运动辅助过程中主/从运动生成的问题,在原有松岗（Matsuoka）数学模型的基础上引入适应系数建立了一个新的CPG模型,获得了理想的主/从关节目标轨迹;利用仿真分析手段调查研究了CPG模型的关键参数对其输出振荡的影响规律;以单关节运动辅助为控制对象,建立了相应的人机交互运动系统的动力学模型,利用基于MATLAB的仿真试验对CPG控制的有效性进行了验证。结果表明,根据CPG各个参数与输出的变化规律,适当调节各个参数可以获得理想的输出;CPG生成的运动轨迹有效规避了传统助力机器人控制模型中复杂的运动学和动力学解算;可根据实际需求调整外部参数[C]从而有效地生成辅助装置主/从运动模式;控制方法对单关节运动辅助具有明显效果。     

Multi-target tracking by learning local-to-global trajectory models

The multi-target tracking problem is challenging when there exist occlusions, tracking failures of the detector and severe interferences between detections. In this paper, we propose a novel detection based tracking method that links detections into tracklets and further forms long trajectories. Unlike many previous hierarchical frameworks which split the data association into two separate optimization problems (linking detections locally and linking tracklets globally), we introduce a unified algorithm that can automatically relearn the trajectory models from the local and global information for finding the joint optimal assignment. In each temporal window, the trajectory models are initialized by the local information to link those easy-to-connect detections into a set of tracklets. Then the trajectory models are updated by the reliable tracklets and reused to link separated tracklets into long trajectories. We iteratively update the trajectory models by more information from more frames until the result converges. The iterative process gradually improves the accuracy of the trajectory models, which in turn improves the target ID inferences for all detections by the MRF model. Experiment results revealed that our proposed method achieved state-of-the-art multi-target tracking performance.