腿轮式机器人的运动原理及参数优化

分析了一种腿轮式机器人的运动原理，基于腿轮式机器人的运动参数对机器人的运行性能有较大影响，提出采用遗传算法进行参数优化设计。给出了遗传算法的具体寻优步骤，并得到了最优解，为机器人的机构设计和运动控制提供了理论依据。     

基于F2812 DSP的机器人位置控制系统研究

为了满足机器人位置跟随精度和定位精度高的要求,建立了基于F2812 DSP的机器人位置控制系统。给出了控制系统的总体框图,分析了OSP运行的主流程,采用模糊PD控制算法进行控制。仿真试验结果表明,该系统能满足位置控制的要求。     

轮腿式复合机器人设计及运动实现

通过机械结构和控制系统设计,研制了轮式和腿式独立运动的轮腿式复合机器人。应用PWM对机器人的关节控制进行了研究。分析了其腿式运动、轮式运动和轮腿变形的过程,并进行了实验验证。结果表明,研制的机器人具有结构简单、易于控制的特点,解决了现有轮腿式机器人运动时与地面摩擦力不够的问题,具有很好的应用前景。     

二维模糊控制器在小型轮式机器人中的应用

为了提高小型轮式机器人电机系统的运行性能,设计了一种带修正函数的二维模糊控制器.首先阐述模糊控制器的基本结构,并结合具体控制对象设计了fuzzy论域和模糊控制规则;其次设计了实现该控制器的嵌入式平台.最后给出了实验结果,实验证明了该模糊控制器的有效性.     

基于参数自适应神经动力力学的轮式机器人轨迹跟踪控制

轮式机器人具有复杂多变的非线性、强耦合以及时变的动力学特点,采用传统的机器人轨迹跟踪控制容易产生较大的速度突变,导致机器人在控制过程中产生抖振现象,为此提出了一种基于参数自适应神经动力力学的轮式机器人轨迹跟踪控制方法。通过运动学分析并建立轮式机器人的位姿误差模型,采用神经动力学设计机器人轨迹跟踪控制器;分析比较不同参数取值与控制量之间的关系,设计了一种参数自适应方法进一步提高轨迹跟踪控制器的性能;最后,通过对所设计的控制方法进行了仿真实验。实验结果表明,所设计的控制方法能够保证机器人拥有较小的速度突变,在出现误差情况下能够以较快速度收敛,在轨迹跟踪上拥有较高的精度。     

并联六轮腿机器人机身平稳性控制方法研究

轮腿式机器人在非结构化路面运动时,机身平稳性控制对于提高运动平稳性、降低系统能耗、提高定位与建图精度等具有重要意义.针对并联式六轮腿机器人在通过不规则地形时足端悬空、姿态倾斜、机身晃动等问题,提出一种融合足端力控制器、姿态控制器及重心高度控制器的机身平稳性控制框架.其中,足端力控制器通过阻抗控制算法抑制机器人足端受力因...     

有轨轮式机器人原地转向机构初探

针对现行有轨轮式行走机器人转向需要转变半径占用空间较大的问题,构思了一种新颖的转向方法,并设计出二种实用的原地转向机构,可使转弯半径大大减小,并可推广到其它轮式行走装置上。     

轮式电力巡检机器人控制系统设计与实现

为了更好地保障电网工程建设质量安全,在运营阶段创造出更多经济效益,应不断完善轮式电力巡检机器人的研发工作,有效解决通用性系统平台短缺的现实问题.设计研发轮式电力巡检机器人控制系统,该系统的主要构成为前端与后台显示器.系统设计工作应用STM32F103RCT6芯片、开源式Android系统、MFC等完善前端及后台功能.对本系统进行测试后发现,其具有技术兼容性强、功能多样化、研发周期较短及经济性较强等诸多优势.     

轮式移动焊接机器人输出反馈线性化控制

针对目前基于运动学模型的焊缝跟踪控制已经不能满足焊缝跟踪的高精度要求的问题,以一种后两轮差速驱动的5自由度轮式移动焊接机器人为对象,给出其动力学模型及其输出反馈线性化的过程,并提出一种基于此动力学的轮式移动焊接机器人路径跟踪控制方法。建立轮式移动机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并推导出对应的状态反馈精确线性化模型。在此线性化模型基础上,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用滑模变结构控制方法来设计动力学控制规律,选取线性切换函数和指数趋近律,设计滑模变结构控制器。并利用Lyapunov稳定性理论证明系统的稳定性且跟踪误差收敛,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。通过仿真验证所提控制律的有效性和正确性。     

自适应蚁群算法在轮式机器人三维路径规划中的应用

为了优化轮式机器人三维路径,进行了特殊三维空间有效路径设计,提出了自适应蚁群算法(AACS)。并将该算法应用于三维空间机器人路径规划中,将轮式机器人所处位置与目的点之间的空间划分成带有坡度角的立体网格,定义其有效路径,形成TSP模式。自适应蚁群按TSP模式搜索从原点到目的点之间的最短路径。实验表明:自适应蚁群优化方法克服了传统蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,提高了收敛速度和精度,输出稳定性好,可以解决轮式机器人在三维实际工作环境中的路径优化问题。     

轮腿混合机器人控制系统设计

设计了一种新型轮腿混合机器人,该机器人结合了轮式移动机构与足式移动机构的优点,阐述了机器人的总体结构。根据该轮腿混合机器人的运动要求和性能特点,设计了基于MEGA16单片机的整套机器人控制系统,该控制系统实现了用NRF2401无线控制机器人的基本运动。根据所遇路况,通过无线遥控可以控制和选择机器人的轮式运动和腿式运动两种工作模式,增加了机器人对环境的适应性。     

移动机器人路径跟踪控制方法研究

基于两轮差动驱动的移动机器人,设计了一种路径跟踪控制系统。系统采用临时路径生成方法,通过规划移动机器人跟踪上期望路径前的轨迹,消除初始位置误差和方向误差,解决了移动机器人直接跟踪期望路径时控制量可能过载的问题,使机器人光滑趋近到期望路径。控制器的设计采用模糊控制器。试验验证了系统的有效性。     

复合自适应模糊控制在移动机器人中的应用

文章综合考虑了运动控制实现的复杂性和精确性,采用一种基于机器人动态性能变化而实时调整模糊控制规则的复合自适应模糊控制方法,从而提高了机器人的自适应能力。实验结果显示,系统响应速度快,可以满足实时性和控制精度的要求。     

危险工位气动机器人的PLC控制

本文介绍了可编程控制器在危险工位中气动机器人控制系统中的应用,并对系统的组成、功能及软件的构成作了简要阐述.     

机器人关节摩擦的自适应模糊补偿建模与控制

采用自适应模糊系统在线逼近摩擦模型并将模型辨识结果作为控制算法的补偿项，在控制方法上，采用了基于自适应模糊补偿的PD算法。在系统证明上，从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。在算法实现上，利用Matlab对文中的方法及证明的有效性进行了验证。     

基于模糊自适应算法的肢体机器人力控制研究

为了提高肢体机器人与环境接触时的鲁棒性,提出了基于模糊自适应算法的力控制策略。模糊自适应控制器采用Sugeno方法进行模糊推理,采用高斯分布作为输入变量的隶属度函数,采用加权平均方法进行解模糊处理。     

新型雕刻机器人控制策略的研究

建立了新型雕刻机器人的雕刻并联头的运动学模型,计算出了运动学的正解和反解;研究了新型雕刻并联工作头的控制策略,建立了PD算法、PD加重力补偿算法和计算力矩法3种控制策略的模型;采用Matlab/Simulink软件,仿真了3种算法搭建的数学模型,比较得出了不同控制算法的优劣。结果表明,在3种控制策略中,计算力矩法的位置控制效果最好,能够保证系统有较强的抗干扰性。所以,新型雕刻机器人选用计算力矩法作为自身的控制策略。     

关于移动机器人路径最优化问题

针对移动机器人路径规划的人工神经网络算法所存在的问题,提出应用局部路径修正和路径“张紧”法加以改进,以便适应多个障碍物的不同要求,在复杂环境下实现规划路最优化,并证验其有效性。实践表明,应用该方法改进的新算法效果十分显著,能够确保路径无碰撞,计算速度远高于原算法,快速得到最优化路径,并使路径长度有一定程度的缩短,在保证路径平滑性和兼顾快速性的前提下,解决了碰撞和路径最短问题,有效地实现了路径规划最优化。     

汽车驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法

为了实现汽车驾驶机器人对给定车速的准确跟踪,提出了一种驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法。网络模型输入层变量为驾驶机器人油门和制动器、离合器机械腿、换挡机械手的位移;中间层为隐层,节点数为5,神经元传递函数为正切传递函数;输出层变量为试验车辆车速,神经元传递函数为线性传递函数。结果表明,该方法的收敛速度明显高于梯度下降法的收敛速度,且达到的控制精度更高,车速跟踪误差满足国家汽车试验标准的要求。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.