柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制

为解决机器人由于结构复杂、关节耦合以及控制的非线性时变等因素给其带来的动态响应迟滞,以及关节的柔性因素引起的机械谐振的问题,改进了刚体前馈力矩补偿方法,提出了基于柔体动力学模型的柔性力矩前馈补偿控制。该方法通过建立机器人柔性关节的动力学模型,辨识得到柔性关节的扭转刚度参数以及最小惯性参数,获取更为准确的柔性因素下的预设轨迹的位置、速度、加速度信息,从而计算出柔性关节下所需的力矩值;将计算值作为前馈量,以周期为T的形式发送到伺服驱动器的底层,实时刷新驱动器,采用补偿的形式与电流环输出量进行叠加,从而实现机器人的柔性控制,使得机器人末端振动加速度幅值下降60%,提高了定位精度。实验验证了柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制的工程应用价值。     

六自由度装配机器人的动态柔顺性控制

为了提升工业机器人装配的精确性与柔顺性,提出适合工业六自由度装配机器人的动态柔顺性控制策略,使之不仅能够实现快速高精度的参考轨迹跟踪,而且能够动态地切换到工件装配时的接触力控制,并能够保持良好的柔顺性接触力.构建机器人关节空间的标准动力学模型,并变换到末端执行器操作空间,获得操作空间的动态特性.给出该控制策略,主要包含参考轨迹给定模块、内环的轨迹跟踪控制器以及动力学参数辨识模块等.采用滑模算法设计轨迹跟踪控制器;采用阻抗滤波器,生成装配作业时末端执行器的期望运动轨迹;采用sigmoid函数设计轨迹跟踪与接触力控制的判别模块;采用最小二乘算法,设计动力学参数辨识模块.采用Lyapunov函数证明了该控制策略的大范围渐进稳定性和收敛性.基于装配实验台上进行现场装配和动态轨迹跟踪的对比性仿真实验研究.仿真实验结果表明：与典型的比例微分（PD）控制相比,动态柔顺性控制能够在较宽广的范围内实现更精确的空间轨迹跟踪和接触力柔性控制,平均相对误差可以有效地控制在-4%到+4%之内.     

基于改进傅里叶级数的机器人动力学参数辨识

针对机器人动力学参数辨识的问题,提出一种基于改进傅里叶级数的辨识方法.采用静态连续摩擦模型描述机器人关节摩擦特性,以确保基于该模型的摩擦补偿是物理可实现的.推导得到机器人动力学模型的线性形式.设计严格满足速度、加速度边界条件的改进傅里叶级数作为激励轨迹,并根据条件数准则优化激励轨迹系数.考虑测量噪声的影响,采用最大似然法作为参数估计的方法.实验结果表明,采用所提方法的辨识结果能够准确重构机器人关节力矩值.且相比于传统的基于傅里叶级数的辨识方法,该方法提高参数辨识的精度.     

基于混合遗传算法的机器人改进摩擦模型辨识

为了解决机器人运动过程中库伦+黏性摩擦模型不能真实反映关节摩擦的非线性特性的问题,采用改进Stribeck摩擦模型对机器人关节摩擦进行建模,提出基于混合遗传算法与余弦轨迹的模型参数辨识方法. 采用不同的余弦轨迹对机器人关节进行激励,利用已知的机器人动力学方程确定关节摩擦力矩,从而建立机器人关节速度与关节摩擦力矩之间的映射关系,并利用模拟退火混合遗传算法对摩擦参数进行辨识. 为了验证所提方法的有效性,以多关节串联型机器人为研究对象,进行摩擦参数辨识实验. 实验结果表明,与传统的库伦+黏性摩擦模型相比,改进的Stribeck摩擦模型可以减少17.7%~33.6%的关节力矩计算误差,并能够进一步提高机器人动力学模型的准确性.     

使用零力矩点反馈的双足机器人惯性参数辨识

为解决基于关节力矩的双足机器人参数辨识方法辨识精度不高,基于完整的足底力信息和运动捕捉数据的辨识方法对实验条件要求较高的问题,提出基于ZMP(zero moment point)数据的双足机器人惯性参数辨识方法。将理论ZMP与实际ZMP的位置偏差作为目标函数,考虑参数范围和机器人总质量两类约束条件,建立只使用双足机器人自身传感器采样数据的惯性参数辨识优化模型。针对所建模型无法拆分成线性形式的问题,推导目标函数关于参数矢量的梯度矢量和海塞矩阵,并给出了基于最速下降法和牛顿法的优化求解算法。使用GoRoBoT-II机器人的双足部分,进行腿部杆件的惯性参数辨识实验,将所提出方法得到的辨识结果与传统基于关节力矩的辨识结果进行对比,发现基于ZMP的辨识方法的结果更接近于三维几何建模得到的参数标称值,且理论ZMP与实际ZMP的偏差均值为4.6 mm,小于传统基于力矩辨识方法的12.4 mm,说明所提出的基于ZMP的惯性参数辨识方法能够得到比传统方法更好的结果。     

一种基于驱动力矩的足球机器人轨迹控制方法

分析了足球机器人的运动特性,得出了足球机器人运动模型．结合驱动轮参数对驱动轮进行受力分析,推导出该机器人驱动轮的驱动力矩．以驱动轮力矩作为控制参数研究了该种机器人的轨迹控制方法,提出基于PD反馈控制模型的轨迹控制,并分析了基于PD反馈控制的系统特性．仿真实验验证了所提出轨迹控制方法的可行性和有效性．     

基于惯性测量单元的欠驱动球形机器人惯性参数辨识

针对欠驱动球形机器人,提出基于惯性测量单元的惯性参数辨识方法。首先,根据Kane方法建立欠驱动球形机器人的动力学模型;其次,利用该模型中的三个欠驱动方程推导出球形机器人惯性参数辨识模型;最后,以一种新型的球形机器人为实验平台,根据安装在球形机器人框架上的惯性测量单元实测信息,对本文方法进行实验验证。实验结果表明,辨识结果具有合理性。该方法简单可行,为其他欠驱动机器人惯性参数辨识提供了一种新的思路。     

提综臂辅助旋铆机械手动力学建模及控制仿真

为实现在旋铆加工过程中对零部件的高速、高精度抓取-摆放之目的,以多臂织机提综臂的自动化加工为背景,提出一种新型辅助旋铆并联机械手的动力学建模及控制策略。首先,介绍机器人机构的结构特征及自由度类型;其次,建立闭环矢量方程,得到了位置正逆解的解析表达式,进而通过求导,建立了速度映射模型;再次,基于第一类拉格朗日方法,建立了系统逆刚体动力学模型,得到关于末端执行器广义坐标的驱动力矩函数。在此基础上,设计具有PD补偿的任务空间计算力矩控制策略,并借助ADAMS与Simulink开展联合虚拟仿真,对控制参数进行整定,最终得到最优控制参数的参考值。仿真结果表明：在最大加速度为3 g时,跟踪轨迹与理论轨迹的y向误差小于0.3 mm,z向误差小于0.65 mm,控制效果良好,符合设计预期。     

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真

本文以二自由度机械臂为主要研究对象,对机械臂进行运动学模型分析和动力学模型分析,采用自适应鲁棒PD控制器,给出自适应律设计。最后基于Matlab软件搭建控制系统图,通过调节参数实现对机械臂轨迹的跟踪控制。     

工业机器人可变增益自适应迭代学习控制研究

为确保执行重复运动的工业机器人位置、速度的跟踪精度,提出一种可变增益自适应迭代学习控制算法。首先在PD反馈部分增加指数可变增益来加快算法收敛速度,然后在参数自适应部分设计广义误差函数来进一步减小轨迹跟踪误差,增强系统稳定性。通过Lyapunov函数对可变增益自适应迭代学习控制算法的收敛性进行了理论证明,最后利用仿真验证了该控制算法能有效减小机器人轨迹跟踪误差,并加快算法的收敛速度。     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明：该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

下肢外骨骼机器人动力学参数辨识与步态跟踪

为了提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪的精度,对于下肢外骨骼二连杆动力学模型,提出一种静态与动态结合的参数辨识的实验方法,并结合穿戴者人体参数,得到人机协同系统精确的动力学模型。采用基于模型上界的滑模控制,并引入低通滤波器,进行MATLAB步态跟踪仿真。经仿真表明,髋关节和膝关节转矩的实验测量值与理论计算值的波形基本一致,动力学参数辨识结果正确;基于滑模控制的人机协同系统能够实现髋关节和膝关节对参考步态轨迹的精准跟踪,低通滤波器能够有效减小滑模控制引起的高频抖振。这为下肢外骨骼动力学参数辨识提供了一种解决方案,为基于模型的控制方法提供了一种参考模型,为下肢外骨骼人机协同系统的步态轨迹精准跟踪提供了一种参考方法。     

基于旋量理论的模块化机械臂动力学建模

机器人系统建模方法主要有D-H参数法和旋量法.旋量法建模具有物理意义清晰,表示无奇异等优点.基于旋量理论对6自由度的机械臂进行机构描述,采用Newton-Euler方法建立机械臂的动力学模型,然后进行动力学仿真实验.首先设置一段机械臂关节轨迹,利用逆动力学方程求解出相应的力矩,然后将力矩拟合函数和初始关节角位移和角速度...     

机器人的自适应小脑模型控制

利用水脑模型算术模块模拟机器人动力学方程，计算实现期望运动所需力矩作为前馈控制力矩，采用自适应反馈控制消除输入扰动及参数变化引起的误差．控制方法的有效性通过回自由度直接驱动机器人仿真得到验证．     

基于点球约束的七自由度机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,由于各种误差因素的影响,机器人理论位姿和实际位姿总是存在着一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响着装配机器人的应用与推广。标定技术是提高定位精度的主要手段,误差建模、数据测量、参数辨识是标定与误差补偿过程中的重要环节。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1)通过在机器人末端安装的六维力传感器反馈末端受力情况控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2)以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的七自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;基于D-H模型,建立机器人的运动学误差模型,在理论研究中,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,将关节变量值代入正运动学方程进行验证,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证,机器人定位精度得到明显提高。通过实验,采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所求得的误差参数代入误差模型中进行实验,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供有益参考。     

基于双观测器的机器人自适应摩擦补偿控制

针对机器人系统中存在关节摩擦的问题,提出一种基于终端滑模观测器和摩擦状态观测器的双观测器自适应摩擦补偿反演控制方案:为避免速度测量带来的噪声影响,设计终端滑模观测器对机器人的速度进行估计;考虑到摩擦力无法直接获取,采用连续LuGre摩擦模型,设计摩擦状态观测器和摩擦参数自适应律,得到摩擦的估计值;结合摩擦估计值设计反演控制器,使机器人在受到关节摩擦影响的情况下能有效跟踪期望位置轨迹。最后通过Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性以及机器人轨迹跟踪误差的收敛性,并通过MATLAB仿真验证该控制方案的有效性。仿真结果表明,该控制方法能有效抑制关节摩擦对机器人轨迹跟踪的影响,提高了系统的位置跟踪精度。     

一类不确定遥操作系统的混杂控制

提出了一种基于自适应逆动力学和位置误差(PEB)结构的混杂控制方法,以克服动力学参数不确定性对遥操作系统透明性的影响。首先将操作者和环境模型分别融入到主、从机器人的动力学模型中;然后基于逆动力学设计自适应控制器,将其融入PEB结构,并利用李亚普诺夫函数法对系统性能进行了分析。仿真研究表明,该控制方案具有良好的位置和力跟踪性能。     

基于卷积力矩观测器与摩擦补偿的机器人碰撞检测

针对常规工业机器人在未知环境下运行时可能产生碰撞的安全性问题,提出一种新型的机器人碰撞检测算法. 设计卷积力矩观测器,通过实时观测关节输出力矩与动力学估计力矩的偏差实现机器人碰撞检测. 为了避免机器人处于不同位姿、运动状态等情况下关节摩擦对机器人碰撞检测的干扰,采用静态LuGre模型对关节摩擦进行补偿. 通过对实际工业机器人的运动监测,辨识出更加准确的静态LuGre模型参数. 该碰撞检测算法无需加速度信息,避免了对位置反馈信息二次求导所带来的计算误差. 关节力矩基于关节伺服驱动的电流信息获取,无需安装专门的力/力矩传感器,从而在常规工业机器人无需额外配置的情况下,只需采集机器人关节驱动电机电流和位置信息即可实现碰撞检测. 通过人与机器人交互实验验证了该碰撞检测算法的有效性.     

六圆柱轮式月球车动力学建模与仿真

为了实现月球车的运动控制与自主避障, 对六圆柱轮式月球车的动力学进行了建模与仿真研究.根据该六轮月球车的机构原理和结构特点, 分析了车轮的受力情况, 并根据车辆动力学理论给出了简化计算公式.利用凯恩方法建立了月球车的动力学方程, 并提出了基于动力学模型的车轮计算力矩控制方案, 利用MATLAB/Simulink完成了动力学模型和控制方案的仿真分析.研究结果表明,基于动力学模型的车轮计算力矩控制方案是可行的, 可以使月球车跟踪期望轨迹, 并按轨迹跟踪的精度要求来选择控制器的参数, 使得轨迹控制既满足位置精度, 同时也满足速度精度.     

工业机器人鲁棒自适应PD控制的可行性研究

以HA006型工业机器人为例,针对常规的非线性PD控制器在应用中存在输出力矩较大的问题,提出了将鲁棒自适应PD控制策略应用于HA006型工业机器人实际控制的解决方案,并通过利用ADAMS/control和MATLAB/Simulink模块建立起的机器人联合控制系统仿真进行验证。当输入正弦指令时,跟踪信号与输入的正弦信号之间仅有较小的延时,可以较为准确地控制机器人的末端轨迹。仿真结果表明:建立的工业机器人联合控制系统具有良好的轨迹跟踪能力,证明了机器人的鲁棒自适应PD控制方法对HA006型工业机器人控制是可行的。