轮式移动机器人的动力学建模及路径跟踪控制

为了实现轮式移动机器人的自动行驶,建立了轮式移动机器人的路径跟踪控制模型。针对轮式移动机器人具有非完整约束的特点,利用Kane方程建立了轮式移动机器人的动力学模型,消除了非完整约束对动力学建模的影响,直接将非完整约束融入到动力学方程中。同时,采用基于航向预览策略的路径跟踪控制算法来控制轮式移动机器人。并运用MATLAB仿真软件分析了动力学模型及控制算法的控制性能,通过仿真验证了轮式移动机器人控制算法的稳定性。     

轮式移动机器人的路径规划和跟踪控制

介绍了路径规划的设计及路径跟踪控制设计.路径规划设计是当机器人感应到障碍物后,采用预定轨迹来实现避障功能,而路径跟踪控制则通过计算出轨迹目标值和现时位姿的偏差,控制电机来使偏差减小.并通过Matlab仿真,验证了其可行性与合理性.     

基于ADAMS的移动机器人仿真

讨论了一种新型的移动机器人结构。该机器人的形状与运行方式可以根据不同的环境进行改变，使得其具有更强的越障能力。运用ADAMS软件对其姿态变化过程的某些参数进行了仿真分析，获得了一些仿真数据，这些为其物理样机的设计、优化和控制等提供了理论依据。     

轮式移动机器人路径跟踪控制方法研究

针对轮式移动机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于动态预瞄的移动机器人路径跟踪控制方法.根据差速轮式移动机器人运动学模型和实时位置信息,建立路径跟踪偏差模型,并采用构建虚拟运动路径的方式设计移动机器人路径跟踪控制方法,结合路径跟踪偏差模型,实时调整移动机器人的运动状态,不断缩小运动过程中的偏差,最终实现路径跟踪.实验结果...     

轮式移动机器人路径跟踪的模糊自整定PID控制

本文建立了二自由度轮式移动机器人路径跟踪的动力学模型,并设计了自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动整定。仿真实验用常规增量式PID控制和自整定模糊PID控制算法结合进行航向跟踪,结果表明该算法与常规PID算法相比,系统误差减少了20%左右,响应时间减小到原来的0.4,有效地改善了控制器的动态性能,同时表现出了较好的自适应能力,路径跟踪仿真结果表明,轮式移动机器人能够迅速向目标路径靠拢,并能平稳地践踏规划路径。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

根据轮式移动机器人具有非完整约束特点,基于其运动学模型对机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究。采用Lyapunov函数直接法的思想设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且直观地分析了系统的全局渐进稳定性.最后应用到MATLAB中对圆轨迹、螺旋线轨迹进行跟踪仿真试验,仿真结果表明位姿误差在2 s时刻趋近于零,轨迹跟踪效果良好,系统具有很好的全局渐进稳定性。     

轮式移动机器人的模糊轨迹跟踪控制

文章针对实际的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题提出了一种解决方法。利用模糊控制器实现对移动机器人的轨迹控制,并进行了计算机仿真和实际的轮式移动机器人的轨迹控制实验,将控制效果与传统的PID控制器的控制结果进行比较,结果表明了模糊控制在机器人轨迹跟踪问题上具有很好的性能。     

基于ADAMS和MATLAB的动力学联合仿真

针对ADAMS不能对机械系统实现复杂控制的状况,提出了将ADAMS与控制系统应用软件MATLAB结合起来对系统进行联合仿真的方法。通过实例,研究了它们之间的接口,为实现复杂的机电联合仿真奠定了基础。     

基于ADAMS和MATLAB的机器人联合运动仿真

运用三维CAD软件Solid Works建立了一款四自由度SCARA型机器人的实体模型,应用多体系统动力学仿真软件ADAMS对其进行运动学仿真分析;接着通过ADAMS与MATLAB的接口模块,在MATLAB中构建机器人的联合仿真控制系统,分别以阶跃函数和正弦函数为输入,采用PID方法控制机器人关节位置,实现基于ADAMS和MATLAB的机器人联合运动学仿真。仿真结果显示,该机器人能够按照期望的驱动运动且轨迹跟踪特性良好。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制与仿真

机器人是目前各行各业应用最为广泛的一种智能机械设备,其中轮式移动机器人以其特有的性质被越来越多的应用到我们的日常生活中,所以对轮式移动机器人的控制要求更加多样化,如何设计出对目标轨迹贴合且稳定的方法正在成为研究的热点.本文基于模型预测控制策略针对轮式移动机器人的运行轨迹进行实时跟踪.首先结合本次设计要求并根据轮式移动机...     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法的研究

为解决轮式移动机器人平面运动控制问题,将平面几何理论应用于轨迹跟踪控制中。建立了机器人平面运动模型,并以此为基础研究了直线和圆弧的轨迹跟踪控制算法;提出了导航圆方法,将机器人实时位置信息和目标轨迹之间的角度偏差及位置偏差综合成一个角度,然后对该角度进行了PID调节;在实验中,将直线、圆弧轨迹跟踪算法实际运用于机器人的运动控制。研究结果表明,该算法能将机器人轨迹的偏差有效地控制在±1 cm以内。     

基于彩色视觉和模糊控制的移动机器人路径跟踪

利用颜色信息提取路径，简化了图像的特征提取，提高了路径提取的鲁棒性，采用模糊控制策略避免了传统控制的复杂建模过程，使该路径跟踪系统适用于高度非线性和不确定性的环境，并对影响跟踪系统性能的因素进行了分析，对视觉感和系统的滞后进行了修正。该路径跟踪方法已成功地应用于HEBUT－1型移动机器人上。     

轮式移动机器人的反步轨迹跟踪控制

在建立轮式移动机器人运动学和动力学模型的基础上,结合反步设计法,将动力学问题反步为运动学问题,设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。该控制律由机器人的两驱动电机的力矩组成,简洁且易于实现。利用Lyapunov函数对控制系统进行了稳定性分析,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和精确性。     

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。     

基于反步法和分层滑模控制的轮式移动机器人轨迹跟踪

结合了反步法和分层滑模控制方案提出了一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法。首先,针对一类轮式移动机器人系统将其分解成两个子系统,分别设计子系统的控制率。针对第一个子系统,利用分反步法通过构造Lyapunov函数设计系统的控制率。针对第二个子系统,将其进一步分解为两个子系统,利用分层滑模技术设计出最终的控制器。基于反步法和分层滑模控制方案设计的系统控制器,不仅可以保证了闭环系统是渐进稳定的且系统的跟踪误差能够收敛到任意小的邻域内。最后通过一个数值模拟结果表明了所提出控制方法的有效性。     

基于神经动力学的轮式移动机器人跟踪与稳定统一控制

为了对轮式移动机器人(WMR)进行光滑、鲁棒、稳定的轨迹跟踪控制,分析了生物激励神经动力学原理,研究了非线性模型预测控制策略,提出了一种基于神经动力学思想的模型预测终端控制方法。首先,针对传统控制方法存在的初始速度跳变问题,利用神经动力学在信息处理方面的优良特性,设计了神经动力学控制模块;然后,根据模型预测控制原理给出了一个优化控制模块;最后,设计了终端域和线性反馈终端控制器来保证系统的全局渐近稳定性。仿真结果表明:利用所设计的控制方法进行曲线跟踪时,被控WMR系统收敛到参考轨迹的时间可从12s降到5s,初始线速度/角速度分别从[-3,4]m/s和[-5,6]rad/s缩小到[0,2]m/s和[-3,3]rad/s,且系统输出有界光滑,使WMR在完成轨迹跟踪的同时实现了全局渐进稳定。由于文中核心算法的推导过程不受WMR运动学模型限制,故该研究结论亦可应用于其他结构的移动机器人。     

纵向打滑状态下轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人纵向打滑状态下滑动参数未知的轨迹跟踪控制问题,提出了一种轨迹跟踪控制方法。建立了纵向打滑状态下移动机器人的运动学模型,用滑动 参数表示左右轮的打滑程度;设计合适的滑模观测器对未知的滑动参数进行估计,并通过低通滤波器减少抖振对估计结果产生的影响;基于Lyapunov直接法设计轨迹跟踪控制律,并提出了一种根据控制系统的极点分布确定控制参数的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性。     

穿鞋带机械手ADAMS与MATLAB联合仿真研究

介绍了一种用于工业生产中穿鞋带的机械手的结构,针对传统的机械手设计方法效率低、成本高等缺点,采用Solid Works对一款4自由度的穿鞋带机械手造型,在ADAMS中对建立的仿真模型的正确性进行了验证,并基于ADAMS与MATLAB对其进行联合仿真研究;采用两种布局控制模式对动力学模型的PD控制器进行搭建,对仿真结果的合理性和正确性进行了验证;通过调整控制参数对跟踪响应曲线进行了优化。联合仿真的结果表明,机械手系统具有较好的响应性能和良好的跟踪能力。该方法提高了设计效率、降低了成本,具有较强的实用性和广泛的应用性。     

机械手动力学的ADAMS与MATLAB联合仿真研究方法

ADAMS与MATLAB/simulink的联合仿真分析是一种全新的机电一体化分析方法.本文以二自由度机械手为研究对象,分析了机械手的运动学,建立了机械手的动力学模型,规划了运动轨迹,选择了控制方法,并在MATLAB/simulink中建立了机械手的控制系统模型.最后采用ADAMS与MATLAB/simulink联合仿真的方法研究了该机械手的动力学.