多机器人编队动力学特性分析

本文从编队的动力学特性方面基于编队控制的动力学特性,提出了一种新的复合编队控制方法,该方法根据机器人的期望位置在其运动约束区域内外的不同,分别以一种灵活的反馈线性化算法和最优近似目标算法来建立控制规则,并提出了编队环境中存在静态障碍物时的队形控制策略,从而实现多机器人的稳定编队控制。     

改进的多移动机器人混合编队方法

随着机器人系统的不断发展和进步,多移动机器人的协调得到了广泛的应用,其中对机器人的编队控制的研究得到了普遍的关注。本文笔者从多移动机器人的发展着手,对各种多移动机器人的混合编队方法进行了分析,最终探讨了利用PSO算法对多移动机器人的混合编队进行改进,目的是为多移动机器人的编队提供指导和借鉴,进而推动机器人的进一步发展。     

基于自适应模糊逻辑和神经网络的双足机器人控制研究

在双足机器人行走控制中,为了改善系统的行走性能,提出了一种基于RBF神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法。该方法将自适应模糊控制和神经网络逆模控制有效地结合起来,利用神经网络来逼近系统的逆动力学模型,提高系统了的控制性能,改善了机器人的行走特性。     

未知环境下基于意图推理的多机器人编队控制

设计了一种未知环境下基于意图推理的多机器人编队控制方法.该方法在机器人自身移动局部坐标系中通过观察其领航机器人,采用限定记忆最小二乘多步递推策略对领航机器人的运动趋势进行预测,估计出领航机器人的运动信息及机器人之间的相关信息,结合已有的编队控制律以及切线避障策略使机器人安全躲避潜在危险的同时实现多机器人之间的协调.该方法扩展性较好,仿真验证了其可行性.     

一种绳牵引摄像机器人的运动控制策略与稳定性研究

绳牵引摄像机器人具有索单向受力、冗余驱动以及高速机动等特性,因而其稳定性问题的研究与解决是一个难题。现有的研究中,大多没有考虑摄像机器人的高速稳定运动特性及控制方法。为此,提出一种基于末端位置空间PD修正前馈控制规则保证摄像机器人的稳定运行。通过牛顿-欧拉法建立了末端执行器的动力学方程以及驱动系统的动力学模型;在此基础上得到了整个系统的动力学模型;在系统动力学模型的基础上,提出基于末端位置空间PD修正前馈控制规则的绳牵引摄像机器人跟踪控制策略,通过Lyapunov稳定性理论论证了控制策略的稳定性;通过数值算例说明了摄像机器人的稳定跟踪性能,并且验证了控制策略的有效性。     

基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识

提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法。首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型。实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性。     

微小型移动机器人的路径规划及编队研究

针对微小型移动机器人的路径寻优及编队问题,提出了路径规划与轨迹跟踪相结合的方法来实现多机器人的编队任务.首先提出了基于传统蚁群算法的改进算法,仿真结果证明,改进算法通过改进参数及初始信息素矩阵,使其收敛速度提高了50％,全局寻优能力提高了30％.其次设计了基于李雅普诺夫算法的轨迹跟踪控制器,仿真结果证明,其误差最终趋于...     

基于PB递归神经网络的陪护机器人多模式交互控制方法

本文提出了一种基于PB递归神经网络(RNNPB)算法的陪护机器人多模式交互控制方法.首先,提出了一种包含多模式交互、交互识别与交互决策等智能体组成的陪护机器人多模式交互框架,然后,将基于PB的学习算法应用于陪护机器人的交互过程,形成了一种基于RNNPB模型的陪护机器人多模式交互控制方法,通过交互状态识别及决策判断结果进行交互输出,实现了陪护机器人交互过程中复杂任务的规划和交互的学习适应.实验验证了该交互控制方法的有效性.     

基于结构特征的柔性机器人动态性能优化研究

以改善柔性机器人的动态性能为目的,提出了对机器人的拓扑结构进行改进以优化其动态性能的想法.利用支杆引入一种局部运动,通过动力学耦合的方式改善机器人的动态性能.利用模态理论,将机器人的振动控制转换到模态空间中.通过规划支杆的局部运动构造合适的模态控制力,起到消减激振力、获得期望阻尼特性的作用,以此对柔性机器人的低阶振动进行控制.最后,通过仿真算例验证了这种方法的有效性.     

机器人系统中操作环境动力学模型研究

研究了机器人操作环境的动力学模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机器人系统中环境非线性动力学模型新的建立方法,阐述了其建模机理和算法.结果表明,采用RBF神经网络对机器人系统中的操作环境建模比用BP神经网络有更高的精度,其网络训练速度也大大快于BP神经网络.     

基于ADAMS的冗余驱动并联机器人动力学仿真研究

为使机器人具有良好的结构性能和工作性能,其结构系统必须具有良好的动力学特性.针对动力学特性问题,以ADAMS仿真软件为平台建立了简化的二自由度冗余驱动并联机器人模型,求出了运动学逆解,采用冗余驱动力控制电机的方法,完成了动力学仿真.结果表明该方法能减小驱动力变化范围和降低驱动力峰值,优化电机驱动力,提高并联机器人的驱动性能.研究所得的方法和结论具有较强的通用性,对相关冗余驱动并联机器人的动力学研究具有普遍的应用意义,同时为并联机器人的调试与控制提供了理论依据.     

基于模型参考自适应的球形机器人运动控制

针对球形机器人动力学模型不准确、参数不确定的问题,设计了一种基于李雅普诺夫(Lyapunov)方法的模型参考自适应控制(MRAC)算法.首先,搭建了基于全向轮驱动的球形机器人实验平台,并利用拉格朗日方程进行动力学建模.然后,为解决球形机器人运动过程中参数易受干扰的问题,采用MRAC进行运动控制,其中自适应控制率利用李雅...     

考虑绳索质量和惯性力影响的绳牵引并联机器人

该文研究了高速大跨度冗余驱动绳牵引并联机器人的动力学建模和张力优化分布。首先,建立了基于有限元思想的绳索动力学模型;其次,推导了包含绳索动力学影响的绳牵引并联机器人的动力学方程;继而,以绳索张力方差最小为目标,得到了适用于冗余驱动绳牵引并联机器人的张力优化分布模型;进而,在优化模型的基础上,提出了一种以直线模型的索长和张力为迭代初始值,以绳索垂度不发生改变为终止条件的绳索张力迭代优化算法,实现了绳索张力的优化求解;最后,通过算例仿真说明了考虑绳索质量和惯性力影响的必要性,并且验证了算法的收敛性、有效性和合理性,为绳牵引并联机器人的力控制奠定了理论基础。     

基于神经网络的机器人模型参考自适应控制的研究

提出一种新的基于神经网络的机器人模型参考自适应控制方法,采用动态对角回归神经网络作为辨识器和控制器,实现了机器人轨迹跟踪的最小误差控制,给出了神经网络的学习算法,通过实例仿真证明了控制方法应用于未知模型机器人系统的正确性和有效性。     

考虑绳索质量和惯性力影响的绳牵引并联机器人动力学建模和张力优化求解

该文研究了高速大跨度冗余驱动绳牵引并联机器人的动力学建模和张力优化分布。首先,建立了基于有限元思想的绳索动力学模型;其次,推导了包含绳索动力学影响的绳牵引并联机器人的动力学方程;继而,以绳索张力方差最小为目标,得到了适用于冗余驱动绳牵引并联机器人的张力优化分布模型;进而,在优化模型的基础上,提出了一种以直线模型的索长和张力为迭代初始值,以绳索垂度不发生改变为终止条件的绳索张力迭代优化算法,实现了绳索张力的优化求解;最后,通过算例仿真说明了考虑绳索质量和惯性力影响的必要性,并且验证了算法的收敛性、有效性和合理性,为绳牵引并联机器人的力控制奠定了理论基础。     

三自由度并联分拣机器人的动力学建模与仿真

目的 针对自动化生产线上分拣机器人的动力可控性问题,提出一种2UU-UPU三自由度并联分拣机器人,以提高分拣的精度可控性。方法 分析该机器人的机构自由度,以及各参数之间的关系,基于闭环矢量法建立并联机构的运动学逆解模型;利用拉格朗日动力学方程推导该机器人的动力学表达式,并进行数值计算,采用Matlab Simulink和Adams进行动力学联合仿真,对理论值和仿真值进行误差分析。结果 揭示了该机器人动平台的运动规律,得到了驱动力矩曲线,理论值与仿真值的误差较小,3个驱动力矩的最大误差分别为0.379%、0.283%、0.146%。结论 通过验证可知,该机构具有较好的动力学特性,这为后续电机的选型和精准控制奠定了基础。     

闭链双臂空间机器人动力学建模及载荷基于滑模补偿的力/位置混合控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统的动力学建模与控制问题.利用拉格朗日方法和牛顿-欧拉法分别建立了双臂空间机器人及抓持负载的动力学模型,并结合漂浮基空间机器人固有的动力学特性及闭合链约束几何关系,获得了抓持系统合成动力学方程.以此为基础,考虑到闭链双臂空间机器人系统结构的复杂性及某些...     

基于组合非线性反馈技术的机器人控制方法

为解决机器人跟踪控制中响应速度和超调量之间的矛盾,实现快速的响应和较小的超调,研究了机器人非线性动力学与组合非线性反馈技术相结合的控制策略,提出了一种基于组合非线性反馈的机器人控制器.该控制器由两部分组成,一部分由完全的机器人非线性动力学补偿来实现反馈线性化,另一部分由组合非线性反馈技术实现镇定.通过反馈线性化技术与Lyapunov理论,证明了闭环系统的渐近稳定性.同时,把组合非线性反馈理论拓展到多输入多输出(MIMO)饱和线性系统的时变轨迹跟踪控制,利用非线性项的变阻尼特性,使得系统的动态响应快速且没有超调.仿真结果证实了此方法的有效性.     

多机器人编队技术

本文对多机器人编队技术的相关研究进行了系统概述.首先介绍了多机器人编队技术的定义和概念;然后讨论了相关领域中的一些理论和技术问题以及它们在多机器人编队技术中的影响,在对各种研究方法进行分类的基础上,介绍了各类多机器人编队技术和他们的优缺点;最后总结了多机器人编队技术的研究现状并展望了未来多机器人编队技术的发展.     

一种基于编队中心的目标跟踪算法

提出了一种将多目标作为一个编队进行整体跟踪的方法,包括编队生成、编队分离、编队合批和编队跟踪维持,解决了多目标的整体跟踪问题。结合交互式多模型粒子滤波算法(IMM-UPF),在实践中,有效地减轻了计算负担,节约了系统资源,具有实用性。