基于反步法的移动机器人鲁棒跟踪控制

以四轮移动机器人为研究对象,建立了机器人完整的数学模型,包括运动学模型、动力学模型以及驱动电机模型。在机器人数学模型的基础上,采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的鲁棒轨迹跟踪控制器,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为运动学控制器、动力学控制器以及电机控制器三部分,降低了控制器设计的难度。构造了系统的李雅普诺夫函数,证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定轨迹的全局渐近追踪。仿真实验结果表明基于反步法的控制器是有效的。     

一种基于预瞄控制的Robocup足球机器人带球轨迹跟踪方法

通过深入分析足球机器人带球状态下的运动特点,结合智能预瞄控制方法建立带球状态下的非线性数学运动模型。分别对机器人的线速度和旋转速度使用专家PID控制,实现在带球情况下不丢球的机器人轨迹跟踪。仿真和试验证明该方法具有良好的快速性和鲁棒性。     

Robustness Comparative Study of Two Control Schemes for 3-DOF Flexible Manipulators

This article describes a comparative study of two control schemes designed for a new three-degree-of-freedom flexible arm. This arm has been built with light links, has most of its mass concentrated on the tip, and its special mechanical configuration uncouples tip motions in spherical coordinates. This special configuration simplifies the dynamic modeling and control of the arm. A compliance matrix is used to model the oscillations of the structure. A consequence of this simple dynamics is that minimum sensing effort is required (only direct motor and tip measurements), and the use of complex observers is avoided because the state of the system can be very easily obtained from these measurements; then its control becomes very simple. Two two-nested control loop schemes are used to control the tip position, by using a joint position and tip acceleration feedback, measured with accelerometers placed at the tip (first control scheme), or tip deflexions feedback, measured with strain gauges placed at the bars of the mechanism near the joints (second control scheme). Both control systems can be considered as equivalents when nominal payload is used for designing them. It can be proved that the use of strain gauges is more robust than the use of accelerometers as tip sensors if the tip mass differs from the nominal one. Simulated results are presented for both control schemes and different payload conditions. Comparative results between the controlled and non-controlled tip responses are also shown.     

一种新的机械手轨迹跟踪鲁棒控制

本文考虑存在外扰及参数不确定情况下机械手轨迹跟踪问题,通过利用机械手固有的结构特性,提出一种基于李雅普诺夫方法的新控制算法．该算法的新颖之处在于无需预先知道参数的不确定范围,并且减弱了对外扰的限制．该算法的渐近跟踪性已被证明．     

全方位轮式下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制

全方位轮式下肢康复训练机器人需要跟踪医生给受训者设定的轨迹.机器人自身的不确定性和患者在康复训练时对机器人运行产生的干扰会影响其跟踪性能.本文设计了一种非线性L<,2>鲁棒控制器解决上述扰动抑制问题.给出了下肢康复训练机器人的运动学模型,并由此建立了位置误差系统的动态模型.将机器人的跟踪和不确定干扰抑制归结为L<,2>...     

Decentralized PD and Robust Nonlinear Control for Robot Manipulators

A decentralized PD and robust nonlinear feedback law for robot motioncontrol is proposed. The control system structure is based on thegeneralized tracking error proposed by Slotine and Li. Using this systemstructure, a simple and comprehensive result on the local stabilityconditions of PD control is obtained. A decentralized robust nonlinearfeedback term is then added to it to improves the performance of trackingerrors from local convergence to global convergence. Since the approachkeeps the simplicity of the independent joint controller structure it can beeasily implemented in most robot systems without hardware alteration.     

并联机器人运动性能的研究现状及发展趋势

鉴于传统的串联机器人承载能力有限、精度不高,并联机器人的闭环结构增加了其动力学解算难度且响应速度较慢,都没法满足人机协作的要求,本文提出了一种分数阶导纳控制算法用于实现人机协作,同时提升控制系统的响应性能。设计了逆动力学鲁棒控制,以实现对未知交互力的鲁棒性。将所提的控制算法应用于经典的Stewart并联平台,并对并联平台的响应性能以及跟踪性能进行了多次实验与评估。结果表明,所述的方法使Stewart并联平台在负载任务最重的Z轴平移自由度上对未知交互力的响应速度平均提升51.16%,同时跟踪误差峰值平均降低了50.83%。

     

基于全局视觉的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

将视觉伺服控制思想引入到全局视觉条件下的轮式移动机器人轨迹跟踪控制中,提出一种基于消除图像特征误差的控制方法.讨论并推导了包含电机模型的非完整移动机器人动力学方程,设计了鲁棒速度跟踪控制器.实验结果证明了文中方法的有效性.􀁱     

基于轨迹跟踪车式移动机器人编队控制

针对车式移动机器人的运动学模型特点, 提出一种基于轨迹跟踪多机器人编队控制方法. 首先利用编队结构参数确定队形, 根据编队轨迹和相关参数生成虚拟机器人, 把编队控制转化为跟随机器人对虚拟机器人的轨迹跟踪; 然后运用反步法构造车式移动机器人轨迹跟踪系统的Lyapunov 函数, 通过使该函数负定, 得到跟随机器人的轨迹跟踪控制器; 最后在Microsoft robotics developer studio 4 (MRDS4) 中搭建3D 仿真平台, 设计了3 组实验, 所得结果表明了所提出方法的有效性.     

An error correcting code and its implementation†

The present paper describes an error correcting code. It is a linear systematic (7,4) code which is capable of detecting two errors and correcting a single error. The encoding and decoding circuits have also been described.     

不确定性机器人的自适应跟踪控制

提出了一种自适应控制策略 ,用于不确定性机器人的轨迹跟踪 ,该控制器结构简单 ,且无需计算回归矩阵 ,通过对二自由度的机器人的仿真 ,证明该方法能使跟踪误差快速趋近于零     

电机驱动机械人手臂的鲁棒自适应控制

针对电机驱动机械手的工作环境复杂负栽变动大难控制的问题,提出一种机械手的鲁棒自适应控制方法.通过代数运算将机器人手臂模型变换为线性误差系统加未知干扰的形式.设计误差系统的积分滤波器,通过合理地选择滤波器参数,可使滤波器输出渐近收敛到零.同时由滤波器可得到理想电流和干扰的更新估计.以理想电流为目标设计电机的控制律.基于Lyapunov稳定理论分析了该方法的稳定性,给出了稳定性充分条件.实例仿真结果表明该方法有效.     

机械臂自适应鲁棒轨迹跟踪控制

针对具有外界干扰和不确定性的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种自适应鲁棒补偿控制算法,将计算转矩法用于系统标称模型,鲁棒控制用于消除系统不确定性的影响,并通过自适应算法自动调节不确定项,保证系统存在建模误差和外部干扰时的稳定性和动态性能。给出了具体的控制算法设计和系统稳定性、收敛性证明,最后通过仿真实验,表明系统具有跟踪误差快速收敛性以及良好的鲁棒性。     

参数不确定机器人分散鲁棒跟踪控制

提出了一种新的参数不确定机器人分散控制器设计方法．首先将关节子系统的动力学模型分解为人工标称模型和非线性时变不确定模型两部分;然后分别设计相应的标称控制器和鲁棒补偿器．标称控制器使得标称闭环系统具有理想的跟踪性能;鲁棒补偿器可以抑制参数不确定和关节间非线性耦合等因素的影响,实现鲁棒跟踪．所设计的控制器只需要局部关节的位置反馈,具有易于实现和可在线调整的优点．仿真结果说明了该方法的有效性．     

不确定机器人的鲁棒计算力矩控制

本文研究了存在扰动和参数不确定因素时机器人的轨迹跟踪控制问题.给出了一种鲁棒计算力矩控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,该方案具有下述特点:①不依赖精确机器人模型;②容忍一定程度的计算误差。这给模型简化、减轻控制计算机运算负担、缩短运算时间提供了一条途径;③保证被控机器人具有渐近跟踪理想轨迹的能力.这些结论通过仿真实验已初步得到证实.     

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。     

Adaptive terminal sliding mode control for rigid robotic manipulators

In order to apply the terminal sliding mode control to robot manipulators, prior knowledge of the exact upper bound of parameter uncertainties, and external disturbances is necessary. However, this bound will not be easily determined because of the complexity and unpredictability of the structure of uncertainties in the dynamics of the robot. To resolve this problem in robot control, we propose a new robust adaptive terminal sliding mode control for tracking problems in robotic manipulators. By applying this adaptive controller, prior knowledge is not required because the controller is able to estimate the upper bound of uncertainties and disturbances. Also, the proposed controller can eliminate the chattering effect without losing the robustness property. The stability of the control algorithm can be easily verified by using Lyapunov theory. The proposed controller is tested in simulation on a two-degree-of-freedom robot to prove its effectiveness.