非完整约束下的轮式移动机器人轨迹跟踪

研究轮式移动机器人运动控制中非完整约束系统的轨迹跟踪性能。从非完整约束定义入手,通过非完整约束系统的判据和特点,推导几类典型的轮式移动机器人的运动学模型。通过一类控制Lyapunov函数来构造系统的控制器。利用Matlab/Simulink建立了非完整约束下的二轮和三轮机器人运动学模型,设计控制器实现机器人对圆形轨迹的跟踪。仿真结果显示:该控制器轨迹跟踪性能为稳态。通过轨迹曲线得到2种机器人的运动特点和相互关系。     

半结构环境中电力作业机器人机械手鲁棒轨迹跟踪控制

在输电线路高电压、强电磁干扰的恶劣半结构环境下,为有效抑制扰动信号及各种不确定性因素对电力作业机器人机械手轨迹跟踪精度和运动稳定性的影响,提出了一种基于H∞控制理论的机器人机械手鲁棒轨迹跟踪运动控制方法.通过机器人控制体系结构的分层,利用拉格朗日法并结合关节电机电枢电压方程对机器人的不同动力学行为进行了动力学建模,获取了机器人动力学行为和动力学参数的映射模型,在此基础上推导出了扰动及不确定性因素情况下关节运动控制的状态空间表达式,并以此构建立了机械手H∞轨迹跟踪控制模型,利用线性矩阵不等式（LMI）求解了相应的轨迹跟踪H∞控制器,最后通过仿真实验验证了H∞控制的有效性.现场作业试验进一步验证了该控制方法的工程实用性,同时该控制方法具有通用性好、适应性强、易于扩展的显著特性.      

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DMPs的双机器人协同搬运轨迹的学习与泛化

针对双机器人协作系统执行具有强协调约束关系的仿人任务时,存在轨迹学习复杂、协调约束分析欠缺的问题,提出了基于动态运动基元（DMPs）的双机器人协同搬运轨迹学习及泛化方法。首先,从双机器人协同搬运任务出发,分析了双机器人协调约束关系,建立了双机器人运动约束模型。然后,将机器人运动轨迹解耦为位置轨迹和姿态轨迹,采用四元数实现姿态轨迹的无奇异描述,分别建立位置轨迹和姿态轨迹的动态运动基元模型,结合双机器人运动约束模型与动态运动基元模型,兼顾各自的任务要求和相对位姿约束,进而获得双机器人的运动轨迹。接着,开展了双机器人协同搬运轨迹的仿真与实验,结果表明：采用双机器人协同搬运轨迹的学习与泛化方法,当改变起、终点状态时,双机器人定姿态协同搬运的起、终点位置误差分别为0.029 2 mm和0.112 7 mm,变姿态协同搬运的起、终点位置误差分别为0.032 3 mm和0.113 1 mm,终点的四元数姿态偏差为0.001 4、0.002 7、0.001 8、0.003 0,表明该协同搬运轨迹的学习与泛化方法具有较高的运动控制精度,即使起、终点任务参数改变,泛化轨迹仍可保证目标的可达性,验证了提出的...     

基于无线传感器的机器人运动控制模型

针对无线传感器的机器人运动控制精度不高的问题,提出基于稳态误差跟踪修正的无线传感器的机器人运动控制模型.通过构建无线传感器的机器人分层子维空间运动规划方法,采用末端效应器对机器人的位姿和运动控制约束参量进行分析,采用稳态误差跟踪自适应修正算法对目标位姿的误差进行补偿和修正,实现对控制模型的改进.实验结果表明,该控制模型的控制精度高,位姿参量的跟踪性能好.     

基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制技术

针对下肢运动功能障碍患者术后康复训练辅助设备的跟随控制问题,本研究提出一种基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制方法。根据康复机器人的结构特性和功能要求,建立机器人运动数据信息采集系统和下肢康复机器人的运动学模型;构建机器人平台上的人体姿态行为信息采集传感器系统,通过分析位移传感器所采集的数据,得到表征人体姿态行为变化的相关信息,经上位机计算生成康复机器人的期望跟随速度;同时,基于模糊PID控制算法设计了跟随控制器。通过仿真和实验验证该控制算法能够有效减小机器人实时跟踪使用者运动过程中的误差,实现康复机器人对人体运动姿态良好的跟随效果。     

基于全局视觉的服务机器人滑模轨迹跟踪控制

以轮式移动服务机器人的轨迹跟踪控制为研究对象,分别建立了轮式移动机器人在任务空间和视觉空间内的运动学模型,利用摄像机成像模型,实现了视觉空间到任务空间的速度向量变换.采用视觉伺服控制方法,构建了全局视觉轨迹跟踪控制结构.结合滑模控制思想,建立了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制器.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,进行了仿真研究.仿真结果表明,所构建的系统控制器具有理想的响应速度和跟踪精确性.     

一种并联骨折手术机器人的安全运动控制方法

骨折手术机器人是实现精准微创骨折复位的优势方案．现有骨折复位手术器械存在效率低、精度差、缺乏复位安全策略等问题，难以保证安全高效的治疗．为解决上述问题，本文提出一种并联骨折手术机器人及基于全关节逆解算法的安全运动控制方法．首先，针对该并联机构开展全关节逆解分析．由骨折复位轨迹的离散轨迹点获取机器人末端的位姿，建立机器人机构的闭环矢量方程，以关节转角为未知量整理多元一次方程组，考虑关节间的运动约束通过两条运动链解析求解所有关节转角．其次，设计安全运动控制系统．上位机设置正常、预警及超限3种状态．在机器人运行过程中，由上位机读取复位轨迹离散点的位姿信息，通过全关节逆解模型计算出下一轨迹离散点对应的关节转角并判断运行状态，若超限则发送指令使机器人停止运动，并显示发生危险的关节位置．最后，开展安全运动仿真与实验研究．仿真表明全关节逆解模型可快速计算出全部关节的运动状态并准确进行安全判断．实验结果表明，骨折手术机器人运行过程中，控制系统可及时发现机器人临近危险状态并使机器人停止运动．本文提出的安全运动控制方法无需增设安全检测或保护装置，既保证了骨折手术机器人的轻质便携需求，又保证了安全高效精准的...     

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。     

基于迭代学习控制的下肢外骨骼康复训练机器人运动策略

将具有不依赖系统模型精度，并且能够通过不断学习实现高精度控制等优点的迭代学习策略应用于下肢康复训练机器人运动控制.通过分析人体下肢结构与运动特征，得到下肢外骨骼系统各关节的空间位置参数；采用拉格朗日法对下肢外骨骼康复训练系统进行动力学分析，设计迭代学习控制器.仿真结果表明：迭代学习控制策略能够实现高精度跟踪期望轨迹的目标.     

仿生四足机器人嵌入式控制系统设计与实验分析

仿生设计一款小型的单腿具有四自由度的仿生四足机器人,开展机器人运动学正逆解分析。基于ARM Cortex-M3内核的嵌入式芯片建立了机器人控制系统。该控制系统以半双工串口通讯方式向各个关节数字舵机发送步态数据包,控制舵机转动角度值,从而精确地控制四足机器人的稳定协调运动。实验结果表明:机器人在行走过程中机身的横滚角、俯仰角、偏航角(RPY角)变化较小,运动较为平稳,验证了机器人运动学正逆解准确性;以及所设计的嵌入式控制系统能较为精确地控制四足机器人运动,实现稳定的四足行走。该小型的嵌入式控制系统具有运算处理速度快、外设可扩展性和存储能力强的优点,满足仿生四足机器人智能算法、低功耗运动要求。     

模糊控制在移动机器人中的应用

针对具有引导线环境下自主式移动机器人寻线和运动控制这一工程实际问题，给出了基于嵌入式PC模块用于机器人小车的控制系统设计。在此基础上运用模糊逻辑推理方法解决了自主式移动机器人的导航和避障问题。仿真研究与实际运行表明了该方法的有效性。     

配网导线自动清洗机器人嵌入式控制系统设计与实验研究

综合嵌入式系统、自动化、虚拟样机、无线通信、智能控制等技术及模块化设计方法,设计了自动清洗机器人系统。采用嵌入式系统设计方法设计了以ATmega128A为主控MCU的机载控制系统。采用前后台和嵌入式系统方法设计了控制系统软件。实验表明,地面站与机载控制系统之间的无线通信系统鲁棒性强,在4 800,8N1通信格式和433 MHz频率下遥控距离超过200 m,无丢码和乱码,清洗速度在0~12 m/min连续可调,可稳定、高效地实现配网导线的自动化清洗。     

基底神经节的尖峰神经元网络模型及其在机器人中的应用

为提高机器人智能,建立了基底神经节行为选择的尖峰神经元网络模型,并通过仿真实验验证了其选择性能。将该行为选择模型嵌入基于行为的机器人控制体系结构中,并用来控制实际机器人。实验结果证实了在基底神经节行为选择模块的作用下,机器人能够选择执行正确的行为。     

用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的     

UCLINUX下自主移动机器人运动系统设计

设计了在嵌入式操作系统UCLINUX下的自主移动机器人运动系统。该系统主控制器采用了ARM7微处理器,操作系统使用UCLINUX,利用脉冲宽度调制(PWM)技术对直流电机转速进行控制。详细介绍了UCLINUX下电机控制器的设备驱动程序设计和移动机器人基本动作的应用程序设计。该系统已经应用于一个移动机器人原型中,能够成功地实现各种动作。     

NGR01型多关节机器人智能遥控器的研制

针对NGR01型5自由度多关节机器人三层电气控制系统的体系结构，基于单片微处理器研制出智能型遥控器，通过红外无线和RS-485串行有线两种通信方式嵌入第二层控制系统中，对机器人各个关节实行在线控制，同时在第一层计算机上进行虚拟重构，在遥控器的液晶显示器上动态实时显示机器人的运行状态．该遥控器可以用于机器人制造调试、示教再现和异地操作等工作场合，实际使用效果较好．     

自主式移动机器人多任务的实现

如何提高自主式移动机器人对各种传感器信息的并发处理能力是一个关键技术问题.在机器人自身有限负重能力情况下,通过内嵌操作系统方式,借助操作系统多任务处理机制实现处理并发传感器信息成为一种可行方案.本文以一种轮式移动机器人作为控制平台,研究自主式移动机器人的多任务控制的实现.     

基于线性二次调节器算法的两轮自平衡机器人最优控制方法

两轮自平衡机器人作为一种多输入多输出系统,虽然已在许多日常使用中得到应用,但大多数研究只关注通过试验实验或使用简易的数学模型来达到平衡.为了研究两轮自平衡机器人完整数学模型建模和运动平衡控制器设计,首先,根据机器人的电机模型、车轮模型和摆体模型,推导机器人运动的状态空间模型;其次,分析系统的可控性和可观性,并结合状态估计和反馈控制设计具有状态估计的反馈控制器,同时引入线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)控制方法以完善控制器在机器人运动中的控制效果.仿真实验结果表明:具有状态估计的反馈控制器和LQR控制方法对于这类自平衡机器人运动平衡控制具有良好的稳定性和鲁棒性.     

ARM嵌入式系统在移动机器人中的应用

ARM—Linux嵌入式系统具有通常的软硬件结构,它为整个系统提供了嵌入式计算和接口的能力。在ARM嵌入式系统嵌入式计算和接口能力的基础上增加传感部件和运动控制部件,并辅助相应的驱动软件和应用软件设计,可以较为方便地组成移动机器人系统,并实现移动机器人传感和控制等较为智能化的功能。以ARM嵌入式系统为核心的智能移动机器人系统计算能力强,系统能力扩展空间大,软件开发分层管理。