基于滑模变结构控制的路径跟踪研究

为解决锅炉水冷壁磨损检测机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制的机器人路径跟踪方法。在水冷壁磨损检测机器人运动模型的基础上,进行路径跟踪误差分析,设计一种基于指数趋近律的滑模变结构控制器,再利用Lyapunov定理验证其收敛性,最后通过MATLAB软件模拟仿真,仿真结果表明该控制器可以克服误差,使位姿误差收敛至零。     

基于自适应模糊PID的爬壁机器人运动路径控制研究

为解决爬壁机器人沿轨迹爬行检测过程中出现的位姿偏差问题,将模糊控制和传统比例积分微分(PID)相结合,提出了一种基于自适应模糊PID的运动路径控制方法。在建立相应的爬壁机器人运动模型的基础上,对爬行过程中的位姿偏差进行分析,设计了一种自适应模糊PID控制器。给出以位姿偏差角度为外环、以电机转速为内环的双闭环模糊控制方法,通过不断检测爬壁机器人的位姿角度误差,将实时的角度误差转化为左右电机的差速,再对左右电机转速进行模糊PID控制,进而改变爬壁机器人的运动方向。利用Simulink对模糊PID控制效果进行仿真分析。结果表明:自适应模糊PID相比于传统PID跟踪响应效果更好,具有较好的自适应能力;双闭环模糊控制能够更好地使爬壁机器人沿目标轨迹稳定爬行。     

基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

水冷壁磨损检测机器人控制系统的设计与研究

为了有效提高石化行业对锅炉水冷壁壁厚的检测效率,设计了一种磁吸附履带式爬壁机器人,并在此载体上采用分级控制系统来共同实现高空检测;首先,下位机使用ARM Cortex-M3为内核的32位微控制器,并采用模糊PID控制方法实现对锅炉水冷壁磨损检测机器人的位姿进行控制,完成直线路径跟随动作;除此之外,还配备超声波无损检测技术、图像采集器以及位移传感器等,来实现锅炉水冷壁磨损检测机器人最终管壁实时图像视频以及检测数据的采集;其次,基于Visual Studio 2010平台创建人机交互界面,实现与下位机的数据传输以及后续检测数据处理;最后,实验仿真证明该分级控制系统运动稳定可靠,上下位机能实时通讯,提高了爬壁机器人的工作速度和处理能力,有效提高检测效率,具有较高的智能化水平。     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究

针对目前轮式机器人在路径跟踪时容易出现的偏离期望路径甚至打滑、侧翻失去控制等问题,对轮式机器人结构及其路径跟踪特点进行了分析,构建了轮式机器人运动学模型,设计了一种基于模糊神经网络(FNN)的行进路线和行驶速度分级控制的路径跟踪方法.第一级中模糊神经网络利用机器人位姿信息确定行进路线即转弯半径,第二级根据前方路径情况和转弯半径调节机器人行驶的角速度和线速度.仿真实验表明,所设计的模糊神经网络能够对所期望的路径进行快速准确地拟合,且鲁棒性强;轮式机器人路径跟踪过程稳定,不会出现失控现象.     

自动导引车路径跟踪控制

路径跟踪控制算法是自动导引车(AGV,automated guided vehicle)控制系统设计的关键问题之一.推导了差速驱动式AGV的运动学模型,结合反演控制方法设计了变结构控制的切换函数,基于指数趋近律设计了路径跟踪变结构控制器,并采用饱和函数代替符号函数消除抖振.在不同速度和任意初始位姿误差条件下,仿真分析了对直线、圆周和曲线参考路径的跟踪能力,结果验证了控制器的有效性.     

小型履带式移动机器人控制系统设计

针对小型履带式移动机器人,设计了遥控与自主返航模式相结合的控制体系结构,并对机器人自主定位及路径跟踪技术进行重点介绍;信号正常的情况下,机器人在遥控模式下工作,信号中断后,启动自主返航模式,机器人根据路径规划的轨迹行驶到目标点;自主返航模式下,采用传感器信息融合技术提高了机器人定位精度,基于已有路径进行点跟踪控制,设计机器人跟踪控制律;基于履带式移动机器人平台及所述控制系统,对任意给定路径进行跟踪实验;结果表明,机器人可沿给定路径到达终点,且行驶轨迹光滑,验证了定位方法的精度以及跟踪控制律的有效性。该控制系统设计简单,可移植性高,可广泛应用于地面移动机器人领域。     

光伏阵列清洁机器人路径跟踪改进型自抗扰控制

针对光伏阵列清洁机器人清洁作业过程中存在路径跟踪精度低与外界不确定干扰等问题,提出了一种改进型自抗扰控制策略来控制驱动单元模型,实现驱动单元角速度（力矩）的高鲁棒性控制,从而提高了机器人的路径跟踪精度.通过分析机器人的运动状态,得到清洁机器人实际运动位姿与期望运动位姿之间的误差.由于外界环境以及其他不确定因素的干扰,通过建立清洁机器人移动底盘带不确定干扰因素的动力学控制模型,在传统自抗扰控制器的基础上通过改进fal函数,提出了一种运动学与动力学内外嵌套的改进型自抗扰策略.改进型扩张状态观测器来实时观测并补偿不确定干扰因素,从而实现清洁机器人高精度跟踪作业目标路径.通过多种目标路径的跟踪仿真实验,最终都表现出了较好的跟踪结果.证明了本文所设计的基于改进型自抗扰控制的光伏阵列清洁机器人路径跟踪控制算法的优越性与有效性,提高了光伏阵列清洁机器人的清洁作业路径跟踪精度.     

基于Labview的舵机驱动爬壁机器人CPG神经网络运动控制的实现研究

针对舵机驱动爬壁机器人的机构特点,提出一种用Labview实现舵机驱动爬壁机器人CPG神经网络运动控制的方法．首先,基于仿生运动控制的概念构建出舵机驱动爬壁机器人神经网络运动控制模型．然后,将机器人的平面自由运动分解成直线运动和转弯运动的组合,并结合CPG神经网络信号波形特点,完成机器人相应的实际运动控制信号的生成与输出．最后,通过机器人平面运动控制的实验研究,验证了所提控制方法的有效性．     

飞机表面检查机器人系统研究

研究了飞机表面检查机器人系统结构及相关关键技术，提出了针对非对称异型飞机表面爬行机器人的总体结构和关键部件，对机器人作业过程中的吸附、运动及检测功能进行了分析，并给出了解决方案。研究了基于轨迹线性化理论的机器人路径跟踪控制算法，并对基于视觉的飞机铆钉裂纹缺陷检测与识别方法。试验结果验证了算法的有效性，为飞机蒙皮铆钉缺陷的自动在线检测提供了可行的途径。     

一种具有爬坡能力的球形机器人运动分析

针对目前球形机器人爬坡能力不强的问题,设计了一种新型机构,在球形机器人的长轴方向上与本体固连两个可伸出和展开的手臂机构.遇陡坡时,手臂伸出后支撑在路面上,球形机器人将不再依靠重摆的驱动,而是通过电机直接驱动球壳.深入分析对比了手臂伸出前后的爬坡能力,并建立了爬坡时直线运动的动力学模型,对手臂伸出后的球形机器人进行了路径规划.最后通过仿真和试验验证了力学模型的准确性.     

油罐检测爬壁机器人结构与控制系统设计

研究智能爬壁机器人检测技术及其系统 ,提出了机器人在大型垂直罐壁移动作业的路径规划方法 ,并分析了抗倾覆机构的作用 ,设计给出了机器人总体结构和控制系统 .系统以磁吸附爬壁机器人为运动载体 ,采用非接触式无损检测技术 ,并配备多种传感器 ,具备较高的智能化水平 .现场实验表明 ,该系统自动化程度高、运动稳定可靠、定位精度高 ,大幅度提高了检测效率 .     

Tracking Control for a Cushion Robot Based on Fuzzy Path Planning With Safe Angular Velocity

This study proposes a new nonlinear tracking control method with safe angular velocity constraints for a cushion robot. A fuzzy path planning algorithm is investigated and a realtime desired motion path of obstacle avoidance is obtained. The angular velocity is constrained by the controller, so the planned path guarantees the safety of users. According to Lyapunov theory, the controller is designed to maintain stability in terms of solutions of linear matrix inequalities and the controller's performance with safe angular velocity constraints is derived. The simulation and experiment results confirm the effectiveness of the proposed method and verify that the angular velocity of the cushion robot provided safe motion with obstacle avoidance.      

A Smooth Path Tracking Algorithm for Wheeled Mobile Robots with Dynamic Constraints

In order to avoid wheel slippage or mechanical damage during the mobile robot navigation, it is necessary tosmoothly change driving velocity or direction of the mobile robot. This means that dynamic constraints of the mobile robotshould be considered in the design of path tracking algorithm. In the study, a path tracking problem is formulated asfollowing a virtual target vehicle which is assumed to move exactly along the path with specified velocity. The drivingvelocity control law is designed basing on bang-bang control considering the acceleration bounds of driving wheels. Thesteering control law is designed by combining the bang-bang control with an intermediate path called the landing curve whichguides the robot to smoothly land on the virtual target's tangential line. The curvature and convergence analyses providesufficient stability conditions for the proposed path tracking controller. A series of path tracking simulations and experimentsconducted for a two-wheel driven mobile robot show the validity of the proposed algorithm.     

基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统设计

壁面吸附是爬壁机器人的基本功能之一,其吸附程度直接影响爬壁机器人的稳定性和移动速度;为此,设计了基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统;选择爬壁机器人传感器装置,加设DSP数字信号处理器,设计爬壁机器人吸附控制器;在硬件结构的支持下,根据爬壁机器人的组成结构和工作原理,构建相应的数学模型;在该模型下,利用DSP技术计算爬壁机器人吸附力;通过爬壁机器人在壁面环境下的受力分析结果,确定爬壁机器人安全吸附条件;以吸附控制器作为执行机构,实现爬壁机器人的吸附控制;选择负压爬壁机器人作为测试样机,通过系统测试表明,在瓷砖、木板、玻璃三种壁面环境下,与两个对比系统相比,应用此次设计系统得出爬壁机器人吸附力的控制误差降低了2.04 N,倾覆风险系数降低了0.29,具有较好的吸附控制效果。     

飞机牵引机器人路径跟踪模糊控制

为了提高飞机地面自动导航路径跟踪的控制精度,提出了基于模糊自适应控制的智能飞机牵引机器人纯追踪路径跟踪方法。首先建立了牵引机器人-飞机两轮简化模型,进行了路径跟踪运动分析;基于此分析,以牵引机器人-飞机系统运动速度和轨迹误差为输入,以预测距离为输出,通过模糊自适应控制实时调整纯追踪算法预测距离,设计了基于自适应模糊控制的路径跟踪控制器;通过几何仿真和虚拟样机仿真两种方法分别对所提出的方法进行了验证。结果表明,牵引机器人-飞机系统在变速运动时,路径跟踪的轨迹误差能控制在0.5 m左右,完全满足飞机地面自动牵引滑行的精度要求,验证了所提方法的有效性和适应性。