服务机器人双臂协调操作的灵活性分析

针对机器人双臂协调操作的灵活性问题,提出一种速度可操作度椭球相交体积指标进行分析,得到协作空间内奇异操作点和协作空间内各操作点的灵活性分布云图.首先,建立双臂的紧协调约束方程,并基于双臂连杆速度得到雅可比矩阵;然后,采用TOMM法求解双臂协调操作的可操作度椭球相交体积;最后,以服务机器人的双臂为研究对象,运用速度可操作度椭球相交体积指标进行双臂的灵活性分析,并应用Matlab对双臂协调操作的灵活性进行仿真分析,研究结果验证了上述分析的正确性,为双臂机器人的协调避碰提供了一定参考.     

双臂机器人协调运动在线控制的算法实现

以牛顿－欧拉算法为基础,建立了适合于双臂机器人实时控制的在线控制算法,该算法包括3个部分,一是在线运动学正向逆推算法,二是在在线载荷优化算法,三是在线逆动力学反向递推算法,不仅给出相应运动学及动力学递推计算公式,而且以载荷的最小范数为目标函数,实现载荷的优化分配,使在线控制算法更具有应用价值。最后通过算例验证算法的可行性。     

具有清晰暂态性能的机器人鲁棒自适应跟踪控制

基于不确定性机器人的轨迹跟踪问题,提出一种保证系统具有清晰暂态的鲁棒自适应控制策略,控制器由一个简单的线性ＰＤ反馈＋非线笥阻尼＋标量不确定性补偿控制器构成,不需传统的回归矩阵计算,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,只需了解系统的阶数和输出的位置及速度状态,保证全局的中全局一致最后有界,二自由度机器人的仿真证明了该法的有效 性。     

采用多项式结构的机器人鲁棒自适应控制

提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,采用简单的多项式结构,不需传统的回归矩阵计算,而唯一需要了解的只是系统的阶数和输出的位置及速度状态,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,最后保证全局的指数稳定或全局一致最后有界．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

一种双臂型写字机器人的控制方法

自主研制开发了一种双臂持笔的写字机器人,可在空间一定区域的平面上写字。通过单片机STM51控制,电源用干电池供电或交变直流变压器两种供电方式,其控制系统和机械结构均有一定的独创性。     

机器人混合H2/H∞自适应控制

针对刚性机器人在参数摄动以及外界干扰情况下的跟踪控制问题,提出了一咱具有混合Ｈ２／Ｈ∞性能指标的自适应控制方法,混合Ｈ２／Ｈ∞控制的性能指标保证了系统对外界干扰在一给定的干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时,还能使系统达到良好的动态性能,满足一定的Ｈ２的最优性能指标,文中加入了自适应控制,使得系统在满足Ｈ２／Ｈ∞性能指标的同时,还加强了系统对系数不确定性的补偿,仿真表明本文方法的有效性,特别烛出现参数     

空间柔性双臂机器人的动力学建模及控制

空间柔性多臂机器人是一个高度非线性、强耦合的复杂动力学系统。该文首先基于假设模态法、拉格朗日方程和系统动量守恒,推导了自由浮动空间柔性双臂机器人协调操作刚性负载闭链系统的动力学模型,并利用位置-力混合控制算法对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制,最后进行了动力学控制仿真,验证了方法的有效性。     

机器人的鲁棒自适应轨迹跟踪控制

针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种基于模糊控制的鲁棒自适应跟踪控制器设计方法.该方法基于Lyapunov稳定性理论,整个闭环系统渐近稳定.通过二自由度机械臂系统的计算机仿真结果验证了该方法的有效性,可用于不确定性机器人系统轨迹跟踪鲁棒控制.     

全局稳定的机器人鲁棒自适应分散跟踪控制

提出一种全局稳定的鲁棒自适应分散控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪．该控制器由一个线性ＰＤ 分散反馈＋ 补偿不确定动力学的非线性自适应分散反馈构成．仅需要了解各关节输出的位置及速度状态,就能够克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,保证全局的渐近稳定．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

基于视觉前馈和视觉反馈的仿人机器人抓取操作

针对仿人机器人执行抓取操作,提出了一种联合使用视觉前馈和视觉反馈的控制策略. 在视觉前馈中利用基于表格的逆运动学算法,简化了逆运动学计算,减少了抓取操作时间. 视觉反馈补偿了弱标定并增加了系统的稳定性. 两种控制算法的联合使用简化了仿人机器人的伸手抓取操作. 实验结果验证了该控制策略的可用性.     

基于高斯RBF神经网络的可伸缩机械臂系统动态建模与仿真

设计了一种新的多模块机器人机械臂系统,该机械臂的每个模块具有可伸缩杆和旋转节两部分.为了进行有效控制,给出了系统的解析公式和机械臂自适应控制的相关技术.使用高斯函数的RBF神经网络对系统的动态方程参数进行了估计,使用李亚普诺夫稳定性分析确定神经网络权重的自适应修正规则,并给出了相应的自适应控制器模型.对该机械臂系统的控制进行了计算机仿真分析,结果表明:该方法在响应时间和控制精度方面都有提高,并且在有负载等非线性事件突然干扰的情况下亦能进行有效控制.     

液压四足机器人髋关节的鲁棒自适应动态面控制

液压四足机器人髋关节由伺服阀控缸系统构成,是机械腿的关键组成部分.它的控制性能直接影响着机械腿甚至机器人的运动控制精度.因为髋关节工作情况的复杂性和阀控缸系统自身的非线性,使得传统控制算法无法满足机器人运动性能指标的要求.由此,本文对液压四足机器人髋关节伺服阀控缸系统的控制方法进行了研究.首先通过对髋关节工作条件的分析完成了伺服阀控缸的数学建模,然后基于鲁棒自适应动态面的控制算法设计了伺服阀控缸系统的控制器,并从李雅普诺夫稳定判据的角度证明了系统的稳定性.最后通过Matlab与AMESim的联合仿真,对鲁棒自适应动态面与传统PID及普通动态面的控制效果做出对比,证明了所研究算法的有效性.      

受限机器人系统的力与关节的Hybrid控制

使用矩阵代数理论研究了受限机器人系统的力与关节的ｈｙｂｒｉｄ控制问题,导出了一种新的力与关节的鲁棒自适应控制器设计方案。     

自由漂浮柔性双臂空间机器人动力学分数阶控制

针对自由漂浮柔性双臂空间机器人,双臂的弹性变形采用假设模态法近似描述,高阶弹性振动模态忽略,采用拉格朗日方程结合系统动量守恒,建立闭链系统的动力学方程。采用分数阶控制方法分别控制目标位置和末端执行器内力。分数阶控制器与整数阶控制器对比,可以改善动态响应性能,提高抗干扰能力和增强鲁棒性。数值仿真结果表明这种方法的有效性。     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

基于最优载荷分配的双臂机器人协调运动在线控制算法

以牛顿—欧拉算法为基础 ,建立适合于双臂机器人实时控制的在线控制算法 ,该算法包括 3个部分 ,一是运动在线控制算法 ,二是在线载荷优化算法 ,三是逆动力学在线控制算法 .该算法不仅给出相应运动学及动力学递推计算公式 ,而且以载荷的最小范数为目标函数 ,实现载荷的最优分配 ,使在线控制算法更具应用价值 .最后通过算例仿真验证算法的可行性     

一类非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

对一类非线性系统，根据模糊自适应控制的设计思想，考虑逼近误差及外扰的影响，提出一种在控制器中增加一个鲁棒自适应控制项的设计方法，并利用Lyapunov理论证明了由此控制的闭环系统的跟踪误差可收敛到零的一个邻域内。采用该方法，无需事先知道逼近误差和外扰的界，从而提高了实际应用价值。