步态康复机器人动力学李群李代数建模及仿真

结合刚性支撑与柔性驱动设计气压驱动步态康复机器人,为探究机器人和患者构成的人机共融系统动力学特性,基于李群李代数理论建立了不同步态相下人体步行动力学模型、机器人和人机系统动力学模型,对被动、主动助力、主动抗阻3 种不同康复训练模式中的驱动特性和能量特性进行了分析。仿真求解出机器人关节驱动力矩、人体关节主动力矩,验证了李群李代数法建模的正确性及动力学模型的有效性,为驱动控制系统构建及交互控制策略设计提供理论参考依据。     

基于阻抗和虚拟模型的四足机器人控制方法

为提高四足机器人的运动稳定性,提出基于阻抗和虚拟模型的控制方法。采用基于力的阻抗控制方法进行腿部摆动相的控制,实现摆动相较为精准的轨迹跟踪以及腿部的柔顺控制;采用虚拟模型控制方法进行支撑相的控制,实现对机器人机身姿态的控制,实现了四足机器人的稳定行走。结合横向跨步策略以及虚拟模型的偏航角控制策略,提出机器人抗侧向冲击控制方法,保证了四足机器人受侧向冲击后能够保持平衡并恢复运动状态。仿真结果验证了所提出的控制方法的有效性。     

卧式下肢康复机器人运动学分析及仿真

针对人类由于意外事故、疾病和机体老化等因素产生的功能障碍或残疾,研制了一种基于并联机构的新型卧式下肢康复机器人.同时采用连杆机构模拟人体下肢,把人体下肢和机器人作为一个整体,利用机构牵引人体下肢实现对髋、膝、踝关节的康复训练.并利用闭环矢量法对卧式下肢康复机器人的运动学正、逆过程进行了分析,推导出其运动学方程.根据运动学分析制定了一种康复训练策略,并进行了仿真研究.仿真结果表明运动学分析结果的正确性和制定康复训练策略的可行性.     

层叠CMAC补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6-6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性.     

层叠CMAS补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性，提出一种层叠小脑模型关节控制器（CMAC）神经网络同滑模变结构相结合 的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息，并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛，再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取，分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6－6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性。     

基于模糊逻辑的机械手智能力/位控制

提出了一种面向机器人参与机械加工的智能柔顺控制策略,通过一个模糊阻抗控制器和一个速度控制器,该策略被应用于机器人切除毛刺操作中。模糊阻抗控制器可以根据机器人末端实际位置和期望位置的误差调整阻抗参数,从而提高控制性能和加工效果。而模糊速度控制器被用来调节工具进给速度,从而彻底清除较大的毛刺,避免损害工件和刀具,得到理想的加工表面。为了验证控制策略的柔顺控制能力,以一个三关节机器人进行了计算机仿真,仿真结果表明提出的策略能够很好提高控制性能,获得理想的加工效果。     

基于强化学习的多机器人系统的环围编队控制

针对机器人对未知目标的编队跟踪问题,建立机器人运动控制模型,提出了基于强化学习的目标跟踪与环围控制策略。在强化学习策略驱动下,机器人探索发现目标点位置并展开跟踪,使用环围编队运动模型对机器人跟踪策略进行实时优化,实现对逃逸目标点的动态跟踪与环围控制。搭建了多机器人运动测试环境,实验表明结合强化学习的方法能够缩短多机器人编队调节时间,验证了多机器人环围编队控制策略的有效性。     

欠结构水下机器人的自适应位置跟踪控制器的设计

欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题，在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下，设计出了连续的自适应控制器，使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹，并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

合作机器人的控制策略及仿真

合作机器人（cobot）是与人在同一作业空间内直接进行物理合作的机器人。为了实现cobot直接与人合作作业,根据cobot的特点,建立了不完全约束关节机构的模型和cobot的控制模型,提出了cobot的控制策略。建立了控制策略的仿真模型,对cobot跟踪给定直线和圆弧进行了仿真研究。研究结果表明：这种控制策略是可行的,它能在人机合作的条件下使cobot跟踪期望轨迹。当操作力为0时,cobot静止不动,因此不会因为机器人失控而伤害操作者,满足了人机合作的要求。这种控制策略可以应用在外科手术、物料搬运和零件装配的合作机器人中。     

并联机器人动力学问题的Kane方法

以Kane方程为基础,从并联机器人的运动学角度出发,分析各个驱动杆件及运动平台质心点的速度、加速度间的关系,选取运动平台中心点的速度和角速度分量为广义速率,推导出并联机器人的动力学方程,最终给出动力学问题的仿真实例,为并联机器人的控制提供理论基础。该方法不需要求解关节处的约束反力,不需要求导运算,因此便于机器人动力学控制。     

6-PUS/UPU并联机器人动力学建模及仿真

对提出的一种新型6-PUS/UPU 5自由度并联机器人进行了动力学建模与仿真研究。首先利用凯恩方法对并联机器人进行动力学分析,然后Pro/E软件对并联机器人进行了建模,最后利用Adams系统仿真软件对并联机器人进行了运动学和动力学仿真,并对凯恩动力学模型算出的驱动力与Adams仿真测出的驱动力进行比较,比较结果表明实体模型和动力学模型的准确性,并为优化动力学模型参数提供了有效的方法。     

曲面零件抛光机器人的力/位混合控制方法

提出了一种针对复杂曲面零件的工业机器人抛光力/位混合控制方法,该方法可以实现稳定的力控制和精确的位置控制,保证不同法向量处材料去除率的一致。根据规划好的具有法矢量的轨迹,结合传感器反馈的力信号和法矢量方向的PI控制器,机器人沿曲面法矢量方向修正运动轨迹间接地实现刀具和曲面间接触力的控制。研究表明安装不同抛光刀具的机器人抛光系统具有不同的系统刚度,为了保证系统刚度不同的抛光系统具有较好的接触力跟踪性能,提出了自适应PI控制算法,对抛光系统刚度进行评估和PI参数的调整。仿真和实验结果表明该方法可以很好地实现曲面零件的抛光。     

反馈可线性化系统全局跟踪控制器的设计

研究反馈可线性化的非线性系统全局跟踪参考信号的问题,将全局跟踪问题转化为误差系统的全局镇定问题。由Riccati方程获得了反馈可线性化系统的控制Lyapunov函数,证明了所得到的控制Lyapunov函数正是误差系统的控制Lyapunov函数。应用Sontag的通用公式,设计了全局跟踪控制器,并应用于单关节机器手跟踪参考信号的控制,仿真说明了所提出方法的有效性。     

一种移动机器人自适应轨迹跟踪控制算法研究

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于运动学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。在分析经典轨迹跟踪控制律缺点的基础上,算法中引入了机器人位姿误差的纵坐标误差以加速机器人的轨迹逼近速度,并采用人工场和位姿误差协同作用来共同完成机器人的导向控制。该控制律结构简单,鲁棒性强。仿真实验表明该方法使移动机器人具有更理想的逼近轨迹。     

基于反馈线性化的非线性气动伺服系统跟踪控制

针对气动位置伺服系统跟踪控制中系统受压力波动、摩擦力扰动等非线性因素影响较大的特点，提出基于压力反馈线性化、摩擦力补偿的内外双环型控制算法。仿真与实验结果表明，该算法结构简便又宜于实用、跟踪精度较高，控制效果较好。     

基于观测器设计的移动小车自适应轨迹跟踪控制研究

提出了一种基于观测器设计的自适应轨迹跟踪控制算法，在无法准确测量移动机器人位姿的情况下，基于其完整动力学模型，实现机器人轨迹跟踪控制问题。方法考虑了实际参数的移动机器人完整动力学模型，将位姿观测器和自适应控制策略相结合，设计了一种移动机器人完整的自适应观测器轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明该控制策略的正确性和有效性。     

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。