机器人自适应阻抗控制方法的研究

本文研究了参数未知及负载不确定时机器人运动的阻抗控制问题,提出了阻抗误差的概念,首次将模型参考自适应控制方法成功地应用于机器人阻抗控制中,提出一种渐近稳定的机器人阻抗控制方法.     

基于模糊阻抗控制的上肢康复机器人中接触力规划器的设计

在对脑卒中患者的上肢运动功能康复训练中,如何对患者施加最适合的接触力,是设计康复机器人的重要指标要求. 针对现有康复机器人的力规划器中,产生出来的接触力存在突变,对患者进行训练的舒适性方面存在不足的问题,提出一种连续渐变的接触力规划器,采用模糊控制与阻抗控制相结合的方法改进接触力突变的状况. 经过仿真和实验验证,本文采用的方法可以产生渐变的接触力,对于患者训练的安全性和舒适性有明显提高.      

基于自适应阻抗控制的轮足式机器人隔振控制研究

轮足式机器人在行进过程中不可避免要与环境发生交互,在环境信息（刚度与位置）未知与时变的情况下,传统的阻抗隔振力控制方法由于目标阻抗模型的参数固定,存在鲁棒性较差的问题.在阻抗控制的基础上,基于Lyapunov稳定性定理设计了自适应阻抗控制器.该方法通过一个位置补偿量来间接调整阻抗参数,使系统稳态误差为零,提高了控制方法对未知多变环境的适应性;针对机器人轮式运动通过不同减速带的隔振问题进行了实验,证实了自适应阻抗控制方法的优越性.      

基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于自适应模糊的两轮直立式机器人直立平衡控制

针对两轮直立式机器人的直立平衡控制问题,提出了一种直接自适应模糊的控制方法,该方法对输入前的常数项无严格限制,经过实验证明,其可正可负,只需保证符号一致即可,可以是在某一个区间上满足李普希茨条件的函数. 仿真实验表明,即使机器人的初始角度很大甚至是平躺状态,该方案仍可以很好地控制机器人的直立平衡,并与传统的模糊控制效果进行了对比,结果表明,该方案有效提高了控制的稳定性,从理论上实现了机器人从基本平躺状态到直立平衡的稳定控制过程.     

基于模糊控制的机器人视觉伺服系统

将模糊控制应用于机器人视觉伺服系统,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服机器人视觉伺服系统的时变性、强耦合和非线性等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的机器人视觉伺服系统具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

空间三关节机器人自适应双模糊滑模控制

为了提高空间三关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种带双模糊自适应控制的滑模控制新方法.该方法将滑模控制器分为等效控制和切换控制两部分.采用一个模糊自适应控制器,根据滑模到达条件对切换增益进行有效估计.采用另一个模糊自适应控制器,根据滑模面来调整切换控制项.这些控制器结合起来消除了抖振,提高了控制性能.系统的稳定性通过李亚普诺夫定理证明.最后进行了仿真实验,并与其他方法进行了对比分析.结果表明所提方法是有效的.     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

机器人视觉伺服控制及应用研究的现状

在论述机器人视觉伺服控制的发展及研究现状的基础上，讨论了视觉伺服控制的基本结构、控制系统中关键部件的研究和发展状况，并对其中发现的关键性问题进行了分析，提出了解决这些问题的一些方法。     

机器人阻抗控制算法的参数调整研究

机器人的阻抗控制策略是目前工业机器人的主要控制方法之一,其主要特点是可以使机械手快速准确的运动到指定位置,控制精度比较高;该控制策略可以通过调整目标阻抗参数使机械手在接触不同的外界环境时达到顺应环境的目标,但在实际运用中阻抗参数的调整原则一直是比较困难的问题,本文通过仿真实验总结了调参规律．     

基于遗传算法的煤矿凿岩机器人模糊控制

为了提高机械臂的定位精度,针对电液比例位置控制存在的实变、非线性、不确定等特点,提出了基于模糊控制的控制策略,采用遗传算法(GA)对模糊规则进行优化,并将优化后的控制器应用于钻臂控制系统.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,优化后的控制器极大地改善了控制系统,使系统输出超调明显减小,实现钻臂的精确定位.     

基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

基于模糊控制的足球机器人同步协调控制研究

在比赛中，足球机器人一直处于高速运动状态，因而对其运动协调性和响应的快速性要求较高。为此，本文分析了影响足球机器人运动协调性差的原因，针对其运动的特点，提出了利用模糊系统调节PID控制器的增益的方法。实验表明，本方法在改善足球机器人动态协调性方面还是可行的。     

基于自适应虚拟阻抗的 DC-DC 变换器均流控制

在多DC-DC变换器并联系统中,经常采用环流反馈回路中引入虚拟阻抗的均流方法,此方法精度高且成本低,但当系统负载突变时均流精度会降低.针对虚拟阻抗法在负载突变时均流精度降低的问题,提出一种自适应匹配虚拟阻抗值实现均流的方法.仿真结果表明,在负载突变时自适应虚拟阻抗匹配法具有很好的均流效果,且不影响并联系统的稳定性和输出特性.     

基于视觉的智能车辆模糊滑模横向控制

以采用视觉导航的智能车DLUIV-1为对象,对智能车辆的横向控制方法开展研究.首先,建立基于视觉预瞄距离的车辆横向控制系统模型,利用包含速度等因素在内的预瞄运动学模型确定车辆的横向偏差和方位偏差.其次,针对横向控制的特点,提出了模糊和滑模相结合的智能车辆横向控制策略,综合考虑车辆当前的横向偏差和方位偏差,将二者融合后的综合偏差作为滑模切换函数的参数来设计滑模面,将滑模切换函数作为控制目标,利用模糊控制规则调整控制变量的大小来确保存在和到达条件成立,保证方向盘转动的稳定性.仿真结果表明该横向控制器能够保证智能车辆准确而且稳定地跟踪参考路径,且对模型参数的变化具有较强的鲁棒性.     

基于自适应虚拟阻抗的逆变器并联控制策略

低压微网中,各并联逆变器之间的连接线路因长度、损耗等不同导致各逆变器并联线路阻抗存在明显差异,在常规下垂控制下,各并联逆变器间有功功率存在无法均分的问题。针对上述问题,提出了一种基于虚拟阻抗的自适应控制策略。首先,以逆变器功率传输特性与阻性下垂控制方程为基础,分析并联逆变器在线路呈阻性时有功功率分配不均的原因;其次,在传统定值虚拟阻抗基础上,通过引入并联逆变器的输出功率差构造虚拟阻抗,自适应地补偿线路阻抗差异,在不获取本地线路阻抗参数的情况下实现功率均分;最后,在MATLAB/Simulink仿真平台上建立逆变器并联系统的仿真模型,进行验证和分析。结果表明,所提方法能有效实现逆变器间有功和无功功率的均匀分配,且适用于本地负载不同的情形。基于自适应虚拟阻抗的控制策略改善了并联逆变器间功率的均分水平,可为低压微网中并联逆变器功率控制的优化设计提供参考。     

基于彩色图像的移动机器人视觉导航系统

基于移动机器人视觉处理的实践 ,提出了基于颜色模型的图像分割方法 .运用快速聚类的方法处理分割图像并进行目标定位 ,通过实验检验图像分割和目标定位的精度 ,给出了目标定位计算公式 ,对误差的产生进行了分析 .     

基于行为建模的机器人混合模糊-神经控制方法

本文提出了一种设计机器人模糊－神经控制器的新方法。因为模糊逻辑控制器的控制信号是由系统的响应行为而不是由其分析模型决定的，所以机器人的开环响应可以用一系列二阶系统来描述。然后，用Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ单纯形算法离线优化与该系统相关的模糊逻辑控制器的参数，并用人工神经网络来训练开环响应与这些优化了的参数之间的匹配关系。该方法的优点在于当它用于设计模糊－神经控制器时，在自适应过程中不必考虑收敛问题     

基于视觉引导的Baxter机器人运动控制研究

高速和高精度的传统工业机器人已经广泛应用于制造业,但是传统工业机器人只能工作在结构化及封闭的环境中,从而限制了其应用领域。能够跟人协作互动、本质安全的智能协作机器人突破了传统工业机器人的环境限制,具有广阔应用前景。采用最新的智能协作机器人Baxter作为平台,介绍了双臂智能协作机器人Baxter的系统组成,分析了机器人操作系统(robot operating system,ROS)的通信机制,设计了基于视觉引导的智能协作机器人运动控制软件。机器人控制软件由视觉定位软件模块和手臂引导抓取软件模块组成,通过ROS的消息主题机制及ROS服务器来实现机器人手臂运动控制。实验结果证明,设计的控制软件能够准确控制Baxter机器人识别和抓取目标物体。