机器人跟踪的迭代学习控制方法

针对机器人跟踪控制问题,提出一种改进的D型迭代学习控制律,给出迭代学习控制算法的充分条件和必要条件.该控制律除了利用机器人的关节位置及关节速度信息外,还引入了机器人的关节角加速度.利用控制律中的机器人关节角加速度构成的学习律在二关节操作臂上进行试验并且与D类学习律进行比较.仿真结果表明,该方法能大大提高学习速度,具有良好的控制性能.     

下肢外骨骼机器人的控制仿真研究

下肢外骨骼机器人是一种复杂的非线性系统,有效控制策略对于人机系统运动的协调一致性至关重要.本文基于外骨骼机器人的动力学分析,提出了下肢外骨骼机器人的控制系统设计,采用模糊PID控制算法,结合ADAMS和MATLAB/Simulink软件,分别以角度误差和关节力矩作为系统输入输出量,对下肢外骨骼机器人的动力学与控制进行联合仿真.仿真结果验证了所提控制算法的有效性,为保证人体与机器人之间的运动协调性和一致性的良好控制提供了理论依据.     

基于DSP的巡逻保安机器人的运动控制系统

针对公共场所对移动性巡逻保安的特殊要求，研制了一种巡逻保安机器人．该机器人利用双直流减速伺服电机进行驱动，其运动控制系统采用分级控制方式，包含主控级、协调级、执行级和遥控级．文中主要对巡逻保安机器人的DSP控制系统、协调级和执行级中的参数检测方法及电机驱动电路进行了研究，并探讨了三环控制的算法及程序．最后通过运行实验证实，所开发的控制系统完全能够满足巡逻保安机器人伺服控制的要求．     

机电一体化机器人关节及其驱控系统硬件设计

机器人关节模组是机器人的关键部件,目前传统机器人关节模组具有关节构型固定,功能单一,不开源开发接口,智能化程度低,无法快速重部署等一系列问题.针对以上问题,设计出一种高度集成的机电一体化机器人关节模组,将机械结构、控制、驱动、通讯等功能集于一体.该关节模组可以在完成机械连接的同时完成电气连接,组装后可方便启动关节并配置各个关节的关键参数;采用基于多传感器反馈的智能化控制技术,可以采集关节内各类数据供用户分析,并作为控制系统的实时反馈;模块化的设计容许用户可以根据具体任务要求灵活使用该机器人关节模组,快速改变模组之间的排列方式,进行构型重部署,快速搭建各种构型机器人,实现机器人设计的定制化和智能化.     

冗余驱动并联机器人多目标控制方法

冗余驱动并联机器人的关节自由度增加了运动的灵活性，但也增加了碰撞的风险.在多目标控制中，需要对其进行有效的避障控制，以保证机器人在执行任务时的安全性和稳定性.针对这一问题，提出冗余驱动并联机器人多目标控制方法设计.利用拉格朗日法对机器人运动特性展开分析，构建机器人运动方程；在径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的基础上，采用自适应方法建立滑模控制器，并基于李亚普诺夫稳定性对滑模控制器展开修正，提高控制器的稳定性；应用连通性屏障控制和避障屏障控制策略，实现机器人的运动控制.实验结果表明，本文方法能够实现精准避障，且控制误差小、效率高、效果稳定.     

基于EM算法的工业机器人抓取控制研究

抓取是机器人的基本操作任务,通过待抓取物体的位姿变化对机器人关节数据自适应调整,提高机器人物体抓取成功率.本文基于EM算法的混合正态分布模型建立待抓取物体位姿观测变量和机器人关节变量之间的映射关系,并采用UR3机器人进行抓取试验.结果表明,采用该方法进行抓取控制只是在样本训练集的边缘抓取失败,抓取成功率为95.5％.基于EM算法的混合正态分布模型可以有效地对工业机器人抓取进行控制,具有比较高的抓取成功率.     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

基于MAPSO的混合式多机器人编队控制

为了解决目前编队控制中队形不稳及复杂环境适应性差等问题,针对全局环境中含有动/静态障碍物的复杂环境,提出一种将Leasder-Follower法及人工势场法改进结合的混合式多机器人编队控制新方法;同时,引入多智能体粒子群优化(MAPSO)算法对多机器人编队控制相关参数进行在线优化,能有效避免机器人陷入局部最优,增强其抗干扰能力.对该方法进行仿真分析,并和Leasder-Following法与基于行为法相结合的混合编队控制方法进行比较.结果表明:MAPSO的混合式多机器人编队控制方法能更好地完成多机器人在复杂环境下的编队控制任务,验证了其有效性和可行性.     

迭代学习控制在T-S模糊系统终端控制问题中的应用

针对T-S模糊系统的终端控制问题,提出了一种基于正交多项式的迭代学习算法.该算法把待求控制量表示为一组正交多项式的线性组合,将求控制量问题转化为求正交多项式系数问题.在此基础上,用迭代学习的方式来修正控制量的正交多项式系数,并采用LMI方法求解学习增益矩阵.最后,以单关节机器人为例说明了所提算法的有效性.     

基于MATLAB与V-REP的机器人加工轨迹生成与运动仿真

提出了联合MATLAB和V-REP进行机器人加工轨迹生成和运动仿真的方法.该方法首先在MATLAB中,计算机器人操作空间中刀具的轨迹,并通过逆运动学计算获得刀具轨迹对应的关节参数.然后在V-REP中,采用基于关节和连杆统一坐标系的建模方法,建立与刀轨文件一致的机器人及其加工环境的三维模型.最后通过MATLAB中的外部控制程序和V-REP中的控制脚本、MATLAB和V-REP之间的通信接口,使V-REP中的机器人模型响应外部控制程序进行运动仿真和碰撞检测.采用所提出的方法对密胺脂餐具盘的机器人铣边过程进行了仿真,仿真结果表明该方法能够生成无干涉加工轨迹和正确的机器人关节运动参数.