基于于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计

为了解决舞台文化发展背景下移动舞台机器人的位姿估计问题,提出了一种基于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计算法。结合移动舞台机器人的运动学模型和预设的参考位姿,采用ＰＤ控制实现了机器人对参考位姿的跟踪,建立了移动舞台机器人闭环误差系统模型。在此基础上,采用滚动时域估计算法实时估计机器人的跟踪误差,该算法在一个固定时域窗口内利用误差系统参数和测量数据进行迭代估计,结合参考位姿实现了对移动舞台机器人位姿的实时估计。以移动舞台机器人进行曲线运动为测试场景,仿真验证了该算法的有效性。     

一种轮式移动机器人滑模轨迹跟踪控制器设计及其参数优化方法

为实现轮式机器人轨迹跟踪控制,以双闭环控制方案为基础,在每个闭环子系统中设计滑模控制器,并将粒子群算法应用其中,优化控制器参数,达到更好的跟踪效果.通过仿真验证了所设计的控制器能够实现轨迹跟踪,并且相较于人工经验整定的参数,通过优化得到的参数使控制器的控制性能更加优越.     

基于PD方法的不确定机器人神经网络变结构控制

针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出基于PD方法自适应神经网络变结构控制律,利用RBF神经网络补偿系统参数不确定性,用滑模变结构控制器消除神经网络的逼近误差.仿真结果表明,该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性.     

水下机器人S面控制器的免疫遗传算法优化

S面控制器是实践证明有效的水下机器人的运动控制器算法,但参数调整困难.如何针对特定载体选取最佳的控制器参数,是影响到控制效果的重要问题.为了减少参数手工调整所带来的误差和繁琐劳动,提出了水下机器人S面控制器的免疫遗传优化算法.利用免疫算法产生多样性抗体的能力,抗体浓度自我调节,抗原的免疫记忆功能实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.给出了S面控制器的推导过程,免疫遗传算法求解的一般过程.详细论述了S面控制器参数免疫遗传优化的具体实现.大量的仿真实验和湖中实验得到了确定性的结果.表明了此算法对于水下机器人运动非线性控制器的参数寻优能达到很好的效果.     

带有舵机特性的船舶航向自动舵DSC-MLP设计

为了研究船舶航向非线性系统的自适应自动舵跟踪控制问题,采用T-S模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出了一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法学习参数少、计算量小,易于工程实现;并且能够避免可能存在的控制器奇异值问题.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,能够使得航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.     

机器人系统鲁棒轨迹跟踪控制器设计

针对机器人系统的轨迹跟踪控制问题,考虑实际系统中存在的不确定性,基于动态系统终值有界性引理,采用连续状态反馈的方法,设计出一种鲁棒轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,此法设计的控制器对机器人系统的参数不确定性具有较好的鲁棒性,可保证不确定性存在情况下跟踪误差的终值有界性。     

基于扩张状态观测器与动态面控制的可重构模块机器人反演分散控制

针对可重构模块机器人控制中各子系统间关联项难以处理的问题,提出了一种基于三阶扩张状态观测器(ESO)和动态面控制(DSC)的反演分散控制方法。利用三阶ESO对各关节耦合的关联项及建模不确定性进行实时的估计和补偿,并利用粒子群算法(PSO)自适应调整ESO中的参数。在设计反演分散控制器时,为了克服对虚拟控制量进行重复求导运算而导致的所谓"计算膨胀"问题,采用基于动态面控制的方法设计反演分散控制器,并对所设计的分散控制器的Lyapunov稳定性进行了分析。将该控制策略应用于一个四自由度可重构模块机器人的轨迹跟踪控制中,仿真结果验证了该控制器对处理关联项及反演控制中"计算膨胀"问题的有效性。     

基于移动传感网络的随机分布参数系统的镇定控制

针对移动传感网络带有执行器的情况,研究了基于移动传感网络的随机分布参数系统的镇定控制问题.通过Lyapunov稳定性理论和It^o公式,设计相应的反馈镇定控制器,得到每个传感器/执行器节点的移动轨迹,最终保证基于移动传感网络的分布参数系统是渐近稳定的.仿真结果表明:移动传感网络在增强系统性能方面具有明显的优越性.     

基于混合粒子群优化的仿袋鼠机器人站立平衡控制

为提高仿袋鼠机器人的站立平衡控制性能,基于混合粒子群算法对机器人的平衡控制进行了优化.首先,将在地面站立平衡时的仿袋鼠机器人简化成一个倒立摆模型,使用拉格朗日方法对机器人进行动力学建模.然后,基于机器人的动力学模型设计了线性二次型控制器,并使用混合粒子群算法对线性二次型控制器的权重矩阵进行优化.最后,使用优化的线性二次型控制器对仿袋鼠机器人站立平衡控制进行了仿真实验.优化后的控制器的调节时间比优化前明显缩短,结果表明:基于混合粒子群算法优化的线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)控制器可以提高系统的稳定性和鲁棒性,能有效降低控制器参数的整定工作量.     

移动服务机器人共享控制研究

移动服务机器人在提高老人/残疾人活动空间方面具有重要作用.针对机器人自主避障失败时存在安全问题,提出了基于共享控制的服务机器人系统.构建基于机器视觉与人眼视觉共享控制的机器人系统.研究服务机器人的共享策略问题和眼电信号角度与参考轨迹关系.引入人工场解决自适应轨迹跟踪算法的平滑性.仿真结果说明基于人工场导向方法能平滑逼近期望轨迹.实验结果表明本系统能够满足使用者的安全需求.     

水下机器人S面控制器的改进粒子群优化

S面控制器是一种有效的水下机器人的运动控制算法,但需要人工调整参数.为了减少手工调整参数所带来的困难和误差,提出了改进的粒子群优化算法对S面控制器参数进行优化.采用动态压缩因子,加快粒子算法的收敛;引入退火算法,提高粒子算法的局部搜索能力.同时,在S面控制器中引入智能积分项,有效地减小控制器的稳态误差.最后,论述了改进粒子群算法优化S面控制参数的具体过程,并在某型水下机器人上进行了仿真试验和水池试验.试验结果表明,该算法对于水下机器人非线性控制器的参数寻优达到良好的效果,优化后的S面控制具有较快的反应速度和较小的超调.     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

基于二型模糊大脑情感学习控制器的双足机器人容错控制研究

为提高双足机器人行走的控制精度,提出利用二型模糊大脑情感学习控制器对双足机器人进行容错控制.该方法利用控制器的非线性估计模块估计双足机器人的系统故障和建模误差信息,并由计算转矩控制器和鲁棒控制器实现容错控制以解决外部扰动引起的系统不稳定问题.利用Matlab对两个案例进行仿真结果表明,该方法在双足机器人出现系统故障和外部出现扰动的情况下,仍能良好地估计出控制器的输入值,使双足机器人正常运行.因此,该方法对提高双足机器人的容错控制精度及轨迹跟踪的可靠性具有很好的参考价值.     

基于多机器人编队控制的大件物品协同搬运

针对多移动机器人的协同搬运控制问题,基于领航-跟随者策略设计多移动机器人编队控制器。利用编队参数和领航者位置信息将编队控制转换为跟随者对虚拟机器人轨迹跟踪,实现编队的队形控制;利用反演法设计运动控制器,实现移动机器人轨迹跟踪控制;利用Lyapunov函数分析闭环系统的稳定性。仿真结果表明,编队中的移动机器人能够快速形成和保持给定的编队队形,并沿期望轨迹移动,实现了大件物品的协同搬运。     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

液压四足机器人的自适应模糊PID控制

为提高液压四足机器人的控制性能和足端轨迹跟踪效果,将自适应模糊PID算法用于机器人腿关节控制,并对PID参数进行实时增量调节.建立阀控非对称缸系统的数学模型,分析其伸出和缩回运动时由非线性、参数时变等因素导致的控制问题,利用AMESim-Simulink联合仿真模型对算法的控制效果进行了仿真,并在单腿试验平台上进行了实物样机测试.结果表明:自适应模糊PID算法的控制效果在减小调节时间、抑制干扰等方面相比常规PID有较大改善.该控制算法提高了机器人的动态跟踪性能,易于工程应用,有利于机器人的运动控制.     

一种基于细菌觅食算法的机械手臂控制器设计

针对机械臂控制系统需可靠、快速、准确跟踪设定值轨迹的要求,通过研究机械臂控制系统的非线性动力学模型,提出1种基于细菌觅食优化算法(BFO)优化PID控制器参数的控制方案。设计采用细菌觅食算法求解在线优化PID参数的流程,用于机器人手臂的跟踪控制。为更有效地考察机械手臂系统的跟踪控制性能,设定2个关节的期望轨迹分别为正弦和余弦函数。仿真结果表明,与传统PID方法相比,基于BFO算法优化的控制方案具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力,能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性。     

一种基于运动学约束的工业机器人轨迹规划算法

为了能够实现多自由度工业机器人运动的柔性化,并满足实时性要求,提出一种基于运动学约束的工业机器人轨迹实时规划算法,该算法以机械臂运动时的速度、加速度和加加速度(加速度对时间的导数)为约束条件,可实现在线实时生成点到点的多自由度运动轨迹。采用三次多项式表达机器人的运动轨迹,保证机器人运动的柔性。将提出的轨迹生成算法运用到AuBo-i5工业机械臂上进行验证。本方法不涉及优化算法,运动轨迹可由多项式直接计算生成并发送至机器人控制器,所需计算时间极短,保证轨迹可以在一个控制周期(约1 ms)内完成,因此,该算法可快速集成在视觉或力觉的闭环反馈系统中。此外,提出一种简单有效的时间同步策略,以减小机器人轨迹跟踪时的误差。     

基于非线性观察者的主动股骨假体的最优控制

本文使用状态依赖的Riccati方程(SDRE)方法为主动经股假体系统设计联合控制器/观察器框架.利用积分状态控制技术来设计机器人/假体系统的跟踪控制器.该框架保证了系统灵活设计,通过该设计,可以实现多种设计参数优化,例如鲁棒性、状态估计和控制最佳性,而无需模型线性化.仿真研究证明了该方法的性能,较鲁棒的自适应阻抗控制...     

电机调速系统的最优PID控制参数方法

基于电机调速系统中PID控制器参数优化问题,提出了一种采用MATLAB最优化工具箱来优化PID控制器参数的有效的方法.在选定直流电机为控制对象的情况下,根据最优化工具箱的主要特点,给出在约束条件下的优化算法.针对控制对象和控制过程,进行了电机调速系统的仿真实验.实验结果证明:采用单纯形法的调节参数自寻优方法具有良好的收敛性,计算工作量小、简单实用.