基于曲率跟踪方法的轴上拖挂轮式移动机器人的运动控制设计

目的 针对轴上拖挂轮式移动机器人中的挂车对目标轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种能够跟踪挂车理想运动轨迹曲线相对曲率的双环控制方法。方法 首先通过梳理轴上拖挂轮式移动机器人受到的非完整约束建立出运动学模型,并通过欧拉-拉格朗日方程建立其动力学模型;然后利用运动学方程推导出挂车的理想运动轨迹曲线的相对曲率和拖车与挂车理想偏航角之差之间满足的重要函数关系式;最后基于该核心关系式,利用姿态误差系统的外环速度控制器和动力学模型的内环比例积分反馈控制器组成的双环控制方法来实现给定的跟踪任务。结果 仿真结果表明,对于外环系统,外环速度控制器使得姿态跟踪误差在经过一段时间的变化后全都趋近于零,实际的姿态变量最终稳定地趋近于目标姿态变量;对于内环系统,内环比例积分反馈控制器使得速度跟踪误差经过短暂的调整后趋近于零,实际速度值最终稳定地趋近于参考的速度值。结论 设计的双环控制器可以有效地实现姿态跟踪和速度跟踪,能够使挂车精确地跟踪理想运动轨迹曲线,由于在姿态跟踪过程中引入了挂车运动轨迹曲线的相对曲率,该方法可以极大地提高轨迹跟踪的精确度。     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法。首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊规则的优化调整;最后,分别采用多目标PSO算法和改进多目标PSO算法优化轨迹跟踪模糊PID控制器获得了2个优化目标的向量集合,并对比分析了优化结果。实验结果表明,所设计的改进多目标PSO算法具有更优的非支配解集,验证了该算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的有效性和优越性。     

基于环境参数自适应估计的液压机器人力控制

针对液压驱动四足机器人在约束空间力控制特点,提出鲁棒位置内环阻抗外环的复合控制策略,推导电液伺服作动器的数学模型,建立作动器的误差模型,基于误差模型及其不确定界进行位置内环μ控制器设计,给出环境参数的自适应估计器.在半实物仿真平台上进行力跟踪实验,实验结果表明:位置内环幅值超调和相位滞后分别小于10%和0.02s,验证了鲁棒位置内环控制器的有效性;基于自适应估计方法获得的环境参数设计的轨迹发生器及阻抗力外环的综合运用实现了系统的高精度力跟踪控制,验证了所提控制策略的有效性.     

工业机器人轨迹跟踪的自适应模糊变结构算法

为提高工业机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种自适应模糊变结构控制算法,即对滑模区中趋近运动的趋近律进行重新设计,新设计的趋近律能够随着机器人轨迹跟踪误差的改变而做出相应变化,从而使设计后系统的抖振减小,滑模过程中的趋近运动得到改善,控制性能也得到提高.针对该算法设计了自适应模糊变结构控制器,并与其他方法做了实验对比分析,结果表明该算法的响应速度、跟踪精度等更优.     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

仿人机器人的非奇异终端滑模控制

目前,仿人机器人代替人类在工业、矿山安全作业等方面起到了至关重要的作用,而机器人稳定性控制技术的进一步提高,则尽可能的避免了由于机器人操作失误所带来的危害.针对具有不确定性干扰的仿人机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了设计的全局有限时间跟踪控制器.首先,利用拉格朗日法建立了5连杆仿人机器人的动力学模型,基于非奇异终端滑模控制技术并利用终端滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器.其次,由于 所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象.针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而减少了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性.     

带微分观测器的双环姿态跟踪控制

针对捕获非合作目标航天器的姿态跟踪控制问题,给出了一种双环姿态跟踪控制器。通过引入虚拟角速度将二阶姿态运动方程分解为内外环独立的子系统。外环预设有界虚拟角速度使航天器姿态渐近收敛于期望姿态;内环采用二阶微分观测器精确估计由转动惯量摄动、外部干扰和饱和超幅部分组成的不确定项,基于观测值的鲁棒姿态控制器使内环角速度指数收敛于外环虚拟角速度。双环姿态跟踪控制能够满足控制饱和及角速度有界约束下的跟踪精度和闭环系统的全局渐近稳定性。数值仿真验证了该控制器的鲁棒性和有效性。      

基于超螺旋滑模及前馈补偿的智能车侧向运动控制

智能车路径跟踪控制受到车辆参数摄动、场景多变等干扰,影响路径跟踪精确性,甚至引起控制系统不稳定.本文设计了考虑不确定性的二阶超螺旋滑模鲁棒控制算法,证明了控制系统的收敛性,并针对干扰问题设计了前馈补偿控制器以进一步提升控制系统的精确性.通过Carsim-Simulink联合仿真环境下的双移线、正弦路径跟踪控制,以及参数摄动情况下的路径跟踪控制,与传统一阶滑模控制对比,验证了所设计的超螺旋滑模控制器路径跟踪的精确性及鲁棒性.结果表明,面对智能车辆参数不确定、驾驶场景多变等情况,采用超螺旋滑模算法比传统滑模算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度,超螺旋算法能有效地减弱传统滑模算法产生的方向盘抖振问题.最后,利用实车平台对进行了低速大曲率场景测试,验证所设计的超螺旋滑模算法控制器具有良好的路径跟踪精度.     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

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.     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。     

不同轴距车辆路径跟踪研究

针对不同轴距车辆路径跟踪鲁棒性,提出了基于滑模自抗扰控制的平行泊车路径跟踪算法.该算法利用线性滑模控制设计自抗扰控制律中的误差反馈环节,改善了自抗扰控制器的结构,能适用于不同轴距车辆.线性自抗扰控制器能够观测和补偿由于不同车辆轴距引起的不确定性和车辆受到的外界干扰.在假定低车速和小侧偏角情况下,控制器的设计考虑非线性运动学模型及运动学约束.仿真结果表明,基于滑模自抗扰控制的路径跟踪控制算法能够将不确定性部分观测出来并且补偿掉,保证了不同轴距车辆很好地跟踪规划的理想泊车轨迹.     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

基于滑模PID的微型旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对微型旋翼飞行器的轨迹跟踪精度不高的问题, 提出一种基于自适应调节PID（Proportion Integration Differentiation）增益的滑模控制器。基于李亚普诺夫稳定性理论, 通过自适应律在线调节PID控制增益参数, 设计饱和函数抑制滑模控制器的高频抖振, 以实现轨迹跟踪误差系统对模型参数变化和外部扰动的鲁棒性。仿真结果表明, 该控制器能驱动旋翼飞行器精确跟踪期望的轨迹, 具有较高的控制精度, 能满足实际工程应用的要求。     

飞艇森林巡防轨迹跟踪的滑模控制

为实现无人飞艇在森林巡防时的轨迹跟踪控制, 针对飞艇飞行运动的非线性、 耦合等特点, 提出一种滑模控制方法。基于牛顿第二定律等定理推导飞艇巡防飞行的精确数学模型, 并通过选取状态向量和控制向量, 将其数学模型描述为非线性控制系统。通过泰勒级数展开将非线性系统简化为线性系统, 并设计滑模控制律, 同时采用饱和函数的方法抑制了滑模控制中的抖振问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制系统的稳定性。仿真结果表明, 该方法的轨迹跟踪效果较为理想, 可实现无人飞艇对期望轨迹的精确跟踪。     

移动机器人滑模路径的跟踪控制

针对移动机器人的路径跟踪问题,基于反演思想设计了滑模路径跟踪控制器,并利用低通滤波器有效地减弱了控制过程中的干扰.由于该控制器的动态性能不理想,因此采用有界输入的方法对其进行控制律的改进,并简化了控制器的设计.仿真结果表明,改进后的滑模控制器跟踪效果良好,动态响应快,且保证了移动机器人的全局渐近稳定路径跟踪控制.     

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。