基于模糊自适应PID控制的机器人运动控制仿真研究

通过对机器人运动控制的研究,确立机器人控制系统的运动模型,将运动控制系统的动力特性和控制特性相结合,给出了基于模糊自适应PID控制的机器人控制方法,使机器人能够精确地实现点到点以及任意转角的运动控制。利用Matlab进行仿真实验,结果表明本文所研究的运动控制方法切实可行,能够满足机器人运动控制方面的设计需求,同时也能提高对机器人控制的精度和准确性。     

基于虚拟现实的工业机器人路径跟踪控制仿真

在机器人路径仿真跟踪的仿真过程中,由于对机器人模型运动角度控制不当,时常出现路径控制仿真结果与既定路径不符的情况。为此,将虚拟现实技术应用到工业机器人路径跟踪控制仿真中。根据工业机器人动力学与运动学分析结果,在选定的虚拟现实软件中构建机器人3D运动模型以及控制环境模型。采用虚拟运动轨迹计算公式,完成机器人路径跟踪模拟控制算法的设计。通过此公式计算结果,监督机器人模型路径跟踪过程,实现对机器人运动角度的控制。至此,基于虚拟现实的工业机器人路径跟踪控制仿真方法设计完成。构建仿真实验环节,通过与其他两种方法对比可知,此方法的路径控制仿真结果与既定路径一致。综上所述,使用虚拟现实技术可有效弥补原有仿真方法的不足。     

两轮自平衡机器人运动平衡控制研究

对两轮自平衡机器人的运动平衡控制进行研究。通过搭建两轮自平衡机器人实验平台,采用Newton-uler法建立动力学模型以及针对机器人的运动控制、平衡控制和伺服控制设计相应的PID控制器。物理实验表明,机器人在外界冲击干扰和阶跃干扰的作用下,能够维持自身平衡同时可以执行相应的运动控制命令。结果表明,提出的两轮自平衡机器人运动平衡控制的方法是合理有效的。     

仿人服务机器人的平衡控制

仿人机器人具有复杂的耦合非线性特性,因此仿人机器人的平衡控制具有重要的研究意义。针对仿人服务机器人系统,研究智能仿人服务机器人的平衡控制。首先,研究智能双足仿人机器人HUBO的行走与站立时平衡模式,分析HUBO基于ZMP的步态规划方法,并分析HUBO内部各个关键控制器的控制方式,以保证机器人行走时的平衡。然后,通过这些信息,使用Simulink对各控制器进行仿真,验证控制效果。最后,通过仿真分析、改进各项控制参数,进一步改善了仿人机器人步态平衡控制,达到较好的步态平衡控制效果。     

电力系统智能控制爬行机器人研究与设计

机器人需要能够感知外界环境,通过处理感知信息来控制其肢体。为了实现机器人在未知环境里,智能地工作,该设计以PLC为中心,设计爬行机器人如何采集周围信息,并规划和实现其行走。以机器人构架作为机器人最基本的结构,其包含驱动控制系统;再设计信息采集系统,用于采集机器人周围环境的信息;最后设计以PLC为核心的机器人控制系统,实现机器人能通过PLC的输入口,手动控制爬行机器人,也能让机器人自动感知外界环境,对感知信号进行判断后控制机器人行走。     

双轮驱动机器人的动态模型和动态优化控制

在移动式机器人的控制问题上，大部分研究工作着眼于机器人的运动控制，而在一些情况下，必须考虑机器人的负载、惯性带来的动态影响。本文通过建立双轮驱动式机器人的动态模型和工作空间模型，给出优化控制的评价函数，对机器人进行动态优化控制，并寻找出机器人的优化运动路线。     

基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现

语音机器人由一块单片机和机器人机械框架组成（包括用于走路的电机、用于头部旋转的电机、用于加速和用于弹射的电机等）,可以让机器人在语音指令控制下实现多项功能,而软件设计是基于单片机强大的语音控制功能完成机器人语音控制动作的,其中包括主程序、机器人动作控制子程序、语音播放子程序及语音识别程序。     

神经网络直接自适应控制器的设计与实现

柔性机器人在受限运动时由于控制对象极其复杂而难以控制。为了解决受限柔性机器人机械臂难以精确定位问题提出并设计了一种神经网络直接自适应控制器。其控制效果在研究的受限柔性机器人控制实验上作了仿真与实验。结果表明该控制器能经较高精度控制受限柔性机器人的机械臂精确定位。本文是深入研究受限柔性机器人控制问题的基础。     

基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现

语音机器人由一块单片机和机器人机械框架组成(包括用于走路的电机、用于头部旋转的电机、用于加速和用于弹射的电机等),可以让机器人在语音指令控制下实现多项功能,而软件设计是基于单片机强大的语音控制功能完成机器人语音控制动作的,其中包括主程序、机器人动作控制子程序、语音播放子程序及语音识别程序。     

“多机器人系统分布式协同控制”专栏征稿

<正>机器人在民用及工业生产中得到广泛的应用,是一类典型的非线性系统。过去20年,单个机器人控制及应用取得了极大成功。随着应用领域的拓展,医疗服务、军事和制造业等领域中多个机器人协同情况逐渐增多。多机器人协同不仅能够增强机器人系统的灵活性,而且能够完成单个机器人无法完成的任务。分布式协同控制能够通过网络,充分利用子系统信息,是解决多机器人系统协同的有效方法。近年来,复杂网络和多智能体的研究成为控制界的热点问题,取得了丰硕的研究成果,给多机器人系统分布式协同控制带来很     

基于神经网络柔性机器人反演控制器的设计

建立柔性机器人系统的动力学模型,对实际情况作了相应的假设,借助于神经网络函数的逼近技术,提出一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案,给出基本反演控制器和神经网络反演控制器的数学模型。仿真结果表明,能实现系统关节运动控制目标,可使系统各柔性关节的振动较小,有效地控制机器人完成所期望的关节运动,对无精确模型信息的机器人实现控制,保证系统的稳定性和收敛性,满足机器人系统的控制要求,所设计的控制器在具体的机器人控制中是可行的。     

多自由度机器人位姿稳定性控制方法研究

对于多自由度机器人位姿控制方法来说,机器人位姿稳定性受到各种因素的干扰,容易发生位姿失稳现象,为此,提出一种新的方法来解决此问题.采用扩展卡尔曼滤波算法实现多自由度机器人各个传感器数据的有效融合,获取多方位机器人位姿数据;通过传感器信号处理去除机器人位姿测量噪声,使用自适应扩展技术实现机器人参量与姿态角校正信息融合,通过反演积分项自适应调节姿态参量并弥补稳态误差,实现机器人的位姿稳定控制.仿真实验结果表明,该控制方法能够准确实现多自由度机器人位姿稳定性控制,即使引入扰动机制仍然不会出现控制失衡,具有较好的稳态控制效果.     

仿生球形两栖机器人多机协同控制系统设计

为了实现球形两栖机器人的多机协同控制系统,利用无线控制的方式,实现上位机对多台机器人的编队控制及远程控制,从而对球形两栖机器人进行组队完成作业规划并统一控制。通过对通信控制协议的编写,拟建立XBee通信模块与单片机之间的系统连接,并且XBee模块之间也可以进行通信,编写串口通信协议,通过上位机对多个球形两栖机器人进行一对多的多机协同控制。上位机采用图形化的编程软件LabVIEW给无线通信模块XBee的发射端发送控制信号,对下位机上装有XBee模块接收端的多机器人进行协同控制。实验证明,本文设计的多机协同控制系统能对多个机器人进行协同控制,实现不同机器人完成不同任务并协同工作的要求。     

基于头势的机器人的人机交互

为了实现机器人的和谐人机交互,通过头势去控制机器人实现人与机器人的和谐交互。采用Adaboost(adaptive boosting)算法实时检测人的唇部,通过比较唇部与预先设定好的参考矩形框的相对位置关系对机器人的运动状态进行控制（前进、后退、左转、右转）,实现了基于头势的机器人的人机交互。实验结果显示,通过头势的控制的机器人运动的鲁棒性很好。     

多翼自治水下机器人动力学建模与姿态控制

为了提高多翼自治水下机器人姿态自主控制的稳定性和控制性能,设计了基于多翼水下机器人全参数控制模型的姿态控制系统.首先对多翼自治水下机器人进行运动学和动力学分析,建立多翼自治水下机器人的全参数运动控制模型;在此基础上建立多翼自治水下机器人整体控制系统,设计基于线性二次型最优控制的多翼自治水下机器人姿态控制器;最后进行多翼自治水下机器人姿态控制仿真实验.结果表明:在给定的外界干扰下,多翼自治水下机器人能够快速稳定跟踪目标姿态,所建立的控制器以及控制模型能够满足多翼水下机器人姿态的自主控制需要,达到设计目标.     

机器人的伺服控制

本文研究了机器人伺服控制系统,指出软伺服控制方式是机器人控制的主要方式。文中阐述了DD机器人的技术关键。推导了三自由度小型机器人的运动方程,讨论了实现其控制的出发点,提出了用于进行控制的以计算机系统为核心的伺服系统,着重分析了F/V电路的组成及工作状态。     

基于定量反馈理论的工业机器人关节控制方法

工业机器人系统由大量的关节驱动装置来实现自身运动和各种动作,机器人的关节控制是工业机器人系统控制中最基本和核心的控制过程.针对机器人关节控制的非线性、时变性和不确定性的特点,研究应用定量反馈理论(QFT)对工业机器人的关节进行控制的方法,并使得设计的控制器具备较好的抗干扰性和鲁棒性.通过分析验证可知,使用QFT设计的控制器完全能够满足设计要求,十分适合于工业机器人关节控制,且易于工程实现.     

一种下肢康复机器人的神经网络预测控制

针对理疗师劳动强度较大的问题,提出一种下肢康复机器人的解决方案.运用循环神经网络对机器人进行建模,并利用该模型预测机器人的关节状态,采用牛顿-拉夫逊优化算法,根据预测误差进行反馈校正,实现对机器人位置的预测控制.仿真结果表明该控制方法能够满足康复机器人的控制要求.     

工业机器人的近程控制

着重讨论在工业机器人的近程控制中通信协议的建立 ,以及用VisualBasic语言如何实现主计算机与机器人控制器之间的通信 ,从而达到控制制造系统中工业机器人的目的     

全局渐近稳定的移动机器人轨迹跟踪

伴随当前轮式移动机器人受到人们的广泛关注和应用,在机器人智能化方面的要求也逐步提高。机器人的智能化水平的高低主要是看机器人是否可以自行对运行的姿态以及位置进行判断。所以在进行机器人控制系统设计的过程中需要对机器人的状态进行准确采集,并且依照状态进行运动反馈。机器人在进行运动控制的过程中需要进一步重视末端执行器的航迹轨迹、速度和加速度的控制和管理。在进行机器人的运动控制的过程中主要采取模糊控制、PID控制、变结构控制等,在此过程中变结构控制在各种线性和非线性的系统当中非常适用,具有非常好的抗干扰和自适应性。