Trajectory control of a PUMA robot arm by inversion and servocompensation

Based on invertibility and functional reproducibility, an approach to the control of the PUMA arm with six rotational degrees of freedom is presented. The control system has two important features: (i) the ability for fast, precise trajectory tracking; and (ii) robustness to uncertainty in the system, such as variable payload, inertia, etc. The control law derived using invertibility gives decoupled, independently controlled responses in each joint angle using torquers. For robustness, a first-order servocompensator is designed for each decoupled inner loop driven by the joint angle error. For smooth joint angle responses, a command generator is constructed that produces the reference trajectories to be tracked. Simulation results are presented to show that rapid, accurate trajectory following is achieved in the closed-loop system in spite of large payload uncertainty.     

基于视觉的服务机器人轨迹跟踪控制

根据移动服务机器人的运动学模型和针孔摄像机成像原理,完成了机器人的速度向量由视觉空间到任务空间的变换。采用视觉伺服控制方式,结合反步设计思想,设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器,并利用Lyapunov函数进行稳定性分析。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

Experimental study on direct adaptive control of a PUMA 560 industrial robot

The article describes the implementation and experimental validation of a new direct adaptive control scheme on a PUMA 560 industrial robot. The testbed facility consists of a Unimation PUMA 560 six-jointed robot and controller, and a DEC Micro VAX II computer which hosts the RCCL (Robot Control “C” Library) software. The control algorithm is implemented on the Micro VAX which acts as a digital controller for the PUMA robot, and the Unimation controller is effectively bypassed and used merely as an I/O device to interface the Micro VAX to the joint motors. The control algorithm for each robot joint consists of an auxiliary signal generated by a constant-gain PID controller, and an adaptive position-velocity (PD) feedback controller with adjustable gains. The adaptive independent joint controllers compensate for the interjoint couplings and achieve accurate trajectory tracking without the need for the complex dynamic model and parameter values of the robot. Extensive experimental results on PUMA joint control are presented to confirm the feasibility of the proposed scheme, in spite of strong interactions between joint motions. The scheme is also implemented for control of the end-effector motion in Cartesian space. Experimental results validate the capabilities of the proposed control scheme. The control scheme is extremely simple and computationally very fast for concurrent processing with high sampling rates.     

机械臂轨迹跟踪控制--基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。     

轨迹跟踪级联机器人编队控制方法

提出一种轨迹跟踪级联机器人编队控制方法. 该方法有效结合距离-角度(??-??) 控制和距离-距离(??-??) 控制方案, 并利用无迹卡尔曼滤波算法对Leader-Follower 级联机器人系统的状态进行估计; 根据状态估计结果设计输入-输出动态反馈控制规律, 使得跟随机器人(Follower) 准确跟踪领航机器人(Leader), 确保编队的稳定性和较快的收敛性, 并达到理想的编队控制效果. 仿真实验验证了所提出方法的可行性.

     

基于“非伪”理论的非完整移动机器人轨迹跟踪控制

"非伪"控制是一种基于数据驱动的无模型控制方法,它根据输入-输出数据进行在线学习,计算与当前系统状态相匹配的控制量并作用于系统,以获得系统所要求的动静态品质,并以此检验系统是否满足该性能指标.基于"非伪"控制理论,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题.根据非完整移动机器人的动态方程,采用"非伪"控制,直接作用于移动机器人的控制输入,使移动机器人能快速、准确地跟踪期望轨迹.     

三轮驱动移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮驱动移动机器人在轨迹跟踪控制过程中运动不平滑的问题,建立了移动机器人在一定运动约束条件下的运动学模型。根据移动机器人位姿误差微分方程的描述,设计了基于后退时变状态反馈方法的移动机器人轨迹跟踪控制器。基于李雅普诺夫方法,对轨迹跟踪控制器的稳定性进行了分析,证明了该控制器能够保证闭环系统全局一致渐进稳定。仿真结果验证了运动学模型的正确性,以及轨迹跟踪控制器的有效性。     

基于奇异摄动理论的输入有界机器人轨迹跟踪控制

针对机器人轨迹跟踪中驱动扭矩有界的问题.提出一种基于奇异摄动系统稳定性理论的推广算法.通过在控制律中引入含有误差增益的饱和函数,保证扭矩输入绝对值的上界在给定限制范围内.并可通过适当调节误差增益系数改善系统的轨迹跟踪性能.同时,算法中采用仅包含位置跟踪误差信息的线性滤波函数产生用来替代真实速度误差的伪速度误差信号.使得整个系统的闭环控制不需测量转速.根据提出的推广算法,设计了一种全新的输入有界控制律,验证了算法的有效性.仿真试验对比结果表明,该算法能够严格保证扭矩控制输入的有界性,并在相同参数条件下相比于其他算法,具有更优的轨迹跟踪效果.     

Trajectory tracking control for robot manipulators using only position measurements

In the paper, the trajectory tracking control problem is investigated for robotic manipulators which are not equipped with the tachometers. Our contribution consists in establishing uniform asymptotic stability in closed-loop system by using the dynamic position-feedback controller with feedforward. Using Lyapunov vector function and comparison principle, we construct the non-linear controller with variable gain matrices and first-order linear dynamic compensator such that the origin of the closed-loop system is uniformly asymptotically stable. The controller is shown to be robust with respect to parameters incertainties. We illustrate the utility of our result by simulation tests with reference to a two-link planar elbow robot manipulator.     

The workspace mapping with deficient-DOF space for the PUMA 560 robot and its exoskeleton arm by using orthogonal experiment design method

In this paper, a particular emphasis is put on the workspace mapping with deficient-DOF space between the PUMA 560 robot and its exoskeleton-arm master-type manipulator, which is proved to be the key step for different structure-based master–slave manipulation. The deficient-DOF space of PUMA 560, made up with the singularity and joint limitation, affects the maneuverability and stability of the master–slave manipulation system. In this work, the deficient-DOF space in the mapped workspace with master–slave control is investigated as a main factor of the workspace mapping. Meanwhile, the orthogonal experiment design method is introduced and two rounds of orthogonal experiments are carried out for this mapping problem, which is simultaneously characterized by many other variables At last the simulation and experiment results demonstrate that the scheme of the mapping is feasible and the orthogonal experiment design method is effective. It is a novel application and exploration of the orthogonal experiment design method in the mechanical or robot optimal design.     

考虑参数不确定性的移动机器人轨迹跟踪控制

针对移动机器人系统中轮胎半径和轮胎间距存在的参数不确定性问题,提出自适应轨迹跟踪控制方法.首先,推导适合进行自适应控制器设计的系统误差模型,将原有控制问题转化为不确定参数的自适应更新率和虚拟控制输入的设计问题;然后,针对系统中的不确定性参数,设计自适应更新率对其进行在线估计,并设计虚拟的控制输入,得到移动机器人驱动电机的左右轮转速;其次在Lyapunov稳定性框架下证明闭环跟踪误差系统的渐近稳定性和估计误差系统的稳定性;最后通过仿真和实验表明,所提出方法能够通过在线学习估计出参数真实值,使得实际运行轨迹收敛到参考轨迹,同时表明所提出方法能够抑制系统参数不确定性对控制系统的影响.     

力矩输入有界的柔性关节机器人轨迹跟踪控制

为解决柔性关节机器人在关节驱动力矩输出受限情况下的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于奇异摄动理论的有界控制器.首先,利用奇异摄动理论将柔性关节机器人动力学模型解耦成快、慢两个子系统.然后,引入一类平滑饱和函数和径向基函数神经网络非线性逼近手段,依据反步策略设计了针对慢子系统的有界控制器.在快子系统的有界控制器设计中,通过关节弹性力矩跟踪误差的滤波处理加速系统的收敛.同时,在快、慢子系统控制器中均采用模糊逻辑实现控制参数的在线动态自调整.此外,结合李雅普诺夫稳定理论给出了严格的系统稳定性证明.最后,通过仿真对比实验验证了所提出控制方法的有效性和优越性.     

基于IBC-PID控制的四旋翼轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器在阵风扰动下的轨迹跟踪控制问题,提出一种结合积分反步法控制与PID控制的混合控制算法.首先,分析了四旋翼飞行器的受力情况,并采用牛顿 欧拉法建立其动力学方程;其次,根据时间尺度原理,将四旋翼飞行器的控制结构分成位置控制回路与姿态控制回路,前者采用积分反步法进行抗干扰控制,后者采用PID控制进行镇定;同时,引入粒子群算法,利用其寻优优势对所设计的控制器参数进行调整;最后,通过一个螺旋线跟踪仿真对本文所提控制算法的有效性进行了验证.仿真结果表明,本文所提算法具有一定的鲁棒性、稳定性与适用性,能够满足四旋翼轨迹跟踪控制的需求.     

基于LabVIEW的视觉伺服机械臂控制系统

利用PC机、图像采集卡、摄像头以及固高公司提供的GT-400-SV-PCI/ISA运动控制卡和GCT-400四自由度直角坐标机械臂,在LabVIEW环境下开发了视觉伺服机械臂控制系统的实验平台,该平台实现从工件图像采集到处理以及抓取的功能,操作方便,并具有一定的开放性。     

轮子打滑状态下全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在未知轮子打滑干扰问题,设计自抗扰反步控制器.首先,建立存在轮子打滑扰动的全向移动机器人的运动学模型;然后,融合自抗扰控制技术与反步控制技术,设计基于全向移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制器,该控制器分别从纵向控制、横向控制及姿态控制上对打滑干扰进行实时估计与补偿;最后,利用Lyapunov定理分析闭环系统的稳定性并通过仿真实验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.     

基于函数滑模控制器的机械手轨迹跟踪控制

提出一种基于函数滑模控制器(FSMC)的控制策略,用于不确定机械手的轨迹跟踪控制。首先,由动力学模型和滑模函数得到系统的不确定项;然后,利用RBF神经网络逼近系统不确定项,由于神经网络逼近存在误差,而且在初始阶段误差较大,设计函数滑模控制器和鲁棒补偿项对神经网络逼近误差进行补偿,以克服普通滑模控制器容易引起的抖振问题,同时提高系统的跟踪控制性能。基于李亚普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,仿真实验也验证了方法的有效性。     

基于改进型积分终端滑模控制方法的移动机器人轨迹跟踪设计与实验

为了使移动机器人获得高精度和快速收敛的跟踪性能,设计一种基于积分终端滑模和滑模观测器的轨迹跟踪控制方法.首先,考虑到移动机器人在实际运动过程中会受到地面湿滑、摩擦等原因引起的侧滑扰动的影响,建立其在该扰动影响下的运动学模型;然后,利用该动态模型设计滑模观测器来估计系统受到的扰动;接着,将估计的扰动值前馈至反馈控制器,用来抑制扰动对系统控制性能的影响,从而达到削弱抖振的目的;同时,基于跟踪误差设计积分终端滑模面,并结合滑模面和扰动估计设计新型积分终端滑模控制器;最后,基于Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统进行稳定性分析.仿真实验结果表明,所设计的控制器具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.     

四旋翼飞行器的轨迹跟踪抗干扰控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪问题中系统存在模型不确定和易受到外界扰动的情况,提出了基于切换函数的扩张状态观测器设计方法来对系统中的扰动进行估计,并将估计值与滑模控制器的设计相结合,实现了对系统中非匹配不确定性和匹配不确定性的抑制且实现了系统跟踪误差的一致最终有界.首先,根据变量间的耦合关系将飞行器系统模型分解为两个子系统模型,设计扩张状态观测器对子系统中的非匹配不确定性进行估计,并将估计值作为变量加入到切换函数的设计中;进而基于切换函数设计扩张状态观测器以估计经切换函数重构系统中的扰动,并在控制器中对扰动进行补偿.最后通过李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性.通过仿真验证了本文提出的方法能够有效实现飞行器轨迹跟踪控制且能够抑止传统滑模控制的抖振现象.     

基于非线性制导的四旋翼轨迹跟踪控制

四旋翼是一种欠驱动、强耦合的可垂直起降的飞行器,为了实现其能够以设定速度跟踪空间轨迹,设计了一种基于非线性制导算法的轨迹跟踪控制方法。该方法分为了导引与控制两部分组成,导引部分以任务轨迹与期望速度为输入量通过非线性制导算法输出当前四旋翼的期望加速度,控制部分以得到的期望加速度为输入量采用串级PID算法对四旋翼进行姿态控制,从而实现四旋翼保持设定速度对任务轨迹的跟踪。仿真结果表明,所提方法能够实现四旋翼对复杂任务轨迹的精确跟踪,二维复杂轨迹跟踪距离偏差不超过±0.6m,速度偏差不超过2m/s;三维复杂轨迹除了受自身控制力限制的飞行段外,跟踪距离偏差基本控制在±4m以内,速度偏差不超过2m/s。     

作业型飞行机器人抓取后重心偏移的轨迹跟踪控制

作业型飞行机器人是指能够对环境施加主动影响的飞行机器人, 它通常由旋翼飞行器与机械臂组合而成. 本文针对作业型飞行机器人在动态飞行抓取后, 重心位置变化产生的系统控制难题, 设计了有效的跟踪控制策略. 首先, 在系统建模时引入重心偏移系统参数和重心偏移控制参数, 并考虑惯性张量不为常数, 提高了系统建模的精度. 然后, 在姿态解算时, 考虑重心偏移对系统性能的影响, 构建包含重心偏移系统参数的解算方法, 得到更高精度的期望翻滚角和期望俯仰角. 接着, 设计了基于滑模控制的重心偏移补偿位置控制器, 实现了有效的位置跟踪控制. 同时, 在姿态反演控制器的基础上, 加入自适应律估计重心偏移控制参数和变化的惯性张量, 再通过小脑神经网络逼近惯性张量的真实值, 提高姿态控制器的精度. 最后, 给出了所设计控制器的稳定性证明, 并在仿真环境下验证了所提出的方法的有效性和优越性.