一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法

针对传统的零空间避障方法无法根据障碍物距离提前采取避障行为同时保证末端跟踪精度的问题,提出一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法.该方法采用伪距离代替欧氏距离作为距离接近度指标解决零空间避障问题,同时设计一种自适应正定系数矩阵K和速度误差饱和函数sat(e),将实时轨迹运行结果反馈给冗余机械臂运动学反解,根据反馈结果自适应调节关节角速度以减小末端轨迹跟踪误差.采用iiwa14机械臂进行仿真实验,仿真的结果表明,所提出的算法能够在完成冗余机械臂零空间避障的同时保证末端轨迹跟踪误差在1 cm以下,验证了所提算法的有效性和优越性.     

6-DOF双臂机器人轨迹规划与动力学仿真

以6-DOF双臂机器人为研究对象,利用MATLAB建立D-H模型,对运动轨迹分别进行七次多项式插值和5次B样条插值,最后通过Adams建立机械臂虚拟样机,对其进行动力学仿真。仿真结果表明B样条曲线插值法对运动轨迹插值有较好地适应性,为机械臂运动控制问题研究提供了必要的理论基础。     

一种机械臂时间-冲击轨迹的快速求解优化方法

针对NSGA-II算法优化机械臂轨迹耗费计算时间的问题,提出一种时间-冲击轨迹规划优化方法。采用均匀五次B样条函数在关节空间内构造插值曲线,在运动学约束的条件下,利用牛顿法对目标函数进行迭代求解。仿真结果表明:结合牛顿法与埃特金加速法对五次B样条函数插值轨迹规划的时间和冲击进行优化求解,寻优时间短,保证在运动学约束下产生较小的冲击以及缩短机械臂的运动时间,使得机械臂的运动控制性能得到提高。     

机械臂自调整因子模糊PD迭代学习控制研究

大部分模糊控制器不具有适应控制对象变化的能力,基于此设计一种自调整因子模糊控制器,并针对机械臂长时间重复操作导致运动精确度下降这一类问题,结合迭代学习控制方法,提出一种自调整因子模糊PD迭代学习控制方法;以双关节机械臂为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,通过系统产生的误差以及误差的变化率作为模糊控制器的输入量调整模糊系统中的量化因子和比例因子,实现模糊规则的更新和对迭代学习控制中的PD参数的实时调整,系统的自适应性得到提高,并在Simulink中进行机械臂的运动控制实验,仿真结果表明,所提控制方法最终产生的误差可以精确到0.0001 rad,同时在进行第2次迭代时关节角度和角速度误差收敛基本趋于零,整体的控制效果较好。