机械臂系统在任务空间的脉冲跟踪控制

基于拉格朗日方程,在任务空间中研究机械臂系统的脉冲跟踪控制.在任务空间中,给定一个期望的时变轨道,设计脉冲控制器使得机械臂末端执行器能够跟踪到期望的轨道,并且将跟踪误差控制在期望的范围内.通过脉冲控制,机械臂只需在一些离散的时刻接收期望轨道的信息,这可以在很大程度上减少信息传输的负担.最后以任务空间中双连杆机械臂的跟踪...     

基于图像矩和矢量积法的六自由度机械臂视觉伺服控制

针对眼在手上的六自由度机械臂系统,提出一种基于图像的视觉伺服控制.通过图像矩和矢量积法,建立机器人正向、逆向运动学模型,引入雅可比矩阵解决机器人逆运动学解析问题.建立了图像矩特征变化量和笛卡尔空间的关节角速度之间的映射关系即复合雅可比矩阵,由矩特征变化量得到伺服过程中六自由度机器人各关节角速度.保证在图像逼近期望图像时,机械臂末端到达期望位置,并且此时关节角速度将收敛到零.仿真结果表明,计算复合雅可比矩阵的方法可控制机械臂渐近稳定到期望位置.     

机器人操作臂逆运动学分析

在很多机器人应用问题中,人们感兴趣的是操作臂末端执行器相对于基础坐标系的空间描述。文章结合实验平台——5DOF操作型机器人,主要用D-H表示法研究了关节变量空间和末端执行器位置和姿态之间的关系,即运动学逆问题。     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。     

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。     

多机械臂系统分布式主从同步控制算法与仿真

针对多机械臂系统同步控制问题,提出一种分布式多机械臂同步控制算法。运用通信拓扑学的知识,定义主从机械臂间同步误差;基于无向图放松约束条件,设计同步控制算法;根据李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。2自由度多机械臂系统仿真表明:应用该控制算法,主从机械臂间的同步误差能渐近收敛到零;与集中式同步控制相比具有更高的稳定性。     

Model-free adaptive control of space manipulator under different gravity environment

Due to the release of gravity in the space environment, the dynamic characteristics of the space manipulator have changed compared with that of the ground, which results in the change of its tracking precision. This paper presents a model-free adaptive control(MFAC) strategy to track the desired trajectory under different gravity environment. A dynamic transformation method and full form dynamic linearization(FFDL) approach are selected to dynamicly linearize the system, which can better eliminate the complex dynamics that may exist in the original system. The controlled object uses the two degrees of freedom of space manipulator and the controller only depends on the desired angle and torque of each joint of the space manipulator. Moreover, the proof of stability is also provided. Finally, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed strategy. It is shown that the proposed approach can achieve better trajectory tracking performance under different gravity environment without changing the control parameters, and the tracking precision can be significantly improved as compared with the proportional differential(PD) control results.     

一种简单的机器人鲁棒自适应轨迹跟踪控制算法

针对不确定性存在情况下的机器人轨迹跟踪 ,提出了一种鲁棒自适应轨迹控制算法 .控制算法是全局按指数收敛的 ,不需要知道机器人动力学模型 ,结构简单 ,计算量小 ,能使轨迹误差收敛到一任意小的区域内 .利用Lyapunov直接法分析了控制算法的稳定性和鲁棒性 .两关节直接驱动机器人的实验研究验证了算法的有效性 .     

基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究

针对存在复杂干扰情况下的机械臂轨迹跟踪控制问题,采用了一种基于双曲正切模型的鲁棒自适应控制方案。利用高解释性的改进型广义模糊双曲正切模型的全局逼近特点,设计一种自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制;同时以解一个线性矩阵不等式方程来保证系统的鲁棒稳定性。通过Lyapunov理论验证设计的控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近稳定。仿真实验表明此控制算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。