直接驱动机器人控制算法的试验研究和比较

本文针对直接驱动机器人轨线跟踪进行了控制方法实验比较研究，为了解决实时控制的运算量问题，首先建立了一个基于Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ的机器人并行控制器，实现了前馈补偿、计算力矩、滑动模以及自适应等几种典型的控制方案，据此给出了一些比较结果．

JTR-1型教学机器人

为了适应机器人教学的需要,我们研制了 JTR-1型教学机器人.其特点是:(1)五关节小型机械手.(2)关节控制全部采用闭环调相式伺服控制.(3)IBM-PC 实行运动规划和对关节的指令控制.(4)透明度高.有较好的性能价格比.本文还叙述了在 JTR—1型教学机器人上实行的视觉闭环伺服控制.它的批量生产将为高等院校机器人的教学和科研提供有力工具.

机器人控制算法的理论与实验研究

本文总结了我们多年来从事机器人控制算法的理论与实验研究成果。这些控制算法主要包括了滑动模控制、速度信号观测、非线性滑动面、鲁捧控制器、工作空间控制等,它们都已在我们研究开发的JJR-1型机器人和DDArm直接驱动机器人上得到验证。我们还分别在JJR-1型机器人和DDArm上开发了可编程数字控制器,为使用者提供了研究控制算法的环境,通过实验也进一步证明我们所研究的控制算法的有效性和可行性。

直接驱动机器人轴角的精密测量系统

高精度轴角测量是直接驱动机器人系统的关键，文中使用以多极旋转变压器为测量元件测量直接驱动机器人的关节角，并在理论分析和实验的基础上对该方法存在的测量误差进行了修正，以实现对轴角的精密测量．

机器人视觉伺服系统的研究

机器人视觉伺服系统涉及到多学科内容 .针对机器人视觉伺服系统主要的三方面内容 :系统的结构方式、图象处理、控制方法 ,介绍了该邻域的研究现状及所取得的成就 .最后分析了今后的发展趋势 .

基于H_∞和μ综合的闭环网络控制系统的设计

针对闭环网络控制系统中普遍存在的传输延迟 ,将H∞ 和 μ综合方法引入控制器的设计 ,使得设计出的控制器对一定范围内的延迟都能保持稳定 .并且由于 μ综合方法的使用 ,使得闭环系统同时具有良好的动、静态性能和抗干扰能力 .

具有传输延迟的网络控制系统中状态观测器的设计

随着控制系统规模的日益扩大 ,很多控制系统采用现场总线等技术构成一个控制网络 ,这样系统中的很多信息如传感器信号、控制器信号等都通过网络进行传输 .由于网络中通讯带宽的限制、信息的碰撞等原因 ,不可避免地使信息的传输存在着延迟 .本文针对这种情况 ,设计了一种能够处理时变延迟的状态观测器 ,并根据网络负载的不同变化情况 ,提出了两种不同的控制策略 .通过对一伺服控制系统的实验研究 ,证实了所提状态观测器和控制策略的有效性 .

基于Markov延迟特性的闭环网络控制系统研究

针对控制网络中固有的随机传输延迟 ,提出了一种新颖的控制模式 ,实现了对存在多步随机传输延迟的网络控制系统的数学建模 .基于该模型 ,利用Markov链理论 ,得到了满足给定性能指标的随机最优控制律 ,同时给出了求取相应的Markov链状态转移矩阵的方法 .文末通过实验研究 。

移动机器人的全局轨迹跟踪控制

考察了移动机器人的轨迹跟踪问题 ,针对以前沿袭线性化的思路设计的控制律带来的局部稳定特性 ,基于后退 (backstepping)方法的思想设计了具有全局渐近稳定的跟踪控制器 .该方法将系统分解为低阶子系统来处理 ,利用中间虚拟控制量和部分 L yapunov函数简化了控制器的设计并具有直观的稳定性分析 .

基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较

定义同一个 L yapunov函数 ,分析了基于 PD的 3种常用机器人轨迹跟踪算法的稳定性和鲁棒性 ,得到了新的结论。PD加前馈控制按指数收敛到 0 ,PD及修改的 PD加前馈控制收敛到一封闭球 ,增大反馈系数可使球半径任意小。基于 PD的轨迹跟踪算法对模型误差及有界不确定性干扰具有鲁棒性。实验研究验证了分析结果 ,并对 3种轨迹跟踪算法的控制性能进行比较。

具有随机通讯延迟和噪声干扰的网络系统控制

针对网络控制系统中普遍存在的通讯延迟问题 ,在有动态噪声及测量噪声存在的情况下 ,提出一种延迟补偿器结构 ,实现了对随机通讯延迟的补偿和对信号的最小方差预测。分析了闭环系统的稳定性 ,并给出实验结果 ,证实了所提出理论的正确性。

基于彩色图像的移动机器人定位

本文利用彩色图像对移动机器人进行定位，将颜色由 Ｒ Ｇ Ｂ 空间转换到 Ｈ Ｓ Ｉ空间中，颜色成为图像的唯一特征，简化了图像的特征抽取，大大提高了图像的处理速度和特征抽取的鲁棒性．在结构上采用全局静态视觉，避免了对摄像机的控制，并使得定位时在环境中只需一个着色标记．在移动机器人运动过程中，利用动态窗口进一步减少数据处理量．考虑视觉系统的延时，推广卡尔曼滤波完成视觉与推算航行数据的融合．该定位方法已成功地应用于我们研制的移动机器人控制系统中，效果良好．

宏-微机器人: 概念、动态、控制及几点看法

宏－微机器人即一小机械手附在一大机械手的末端构成的机器人系统，这种机器人有减小末端有效惯量、扩充频带的特性．本文介绍了这种机器人的概念、国外研究动态、控制方法，并对这一机器人的研究提出了我们的几点看法．

时延网络控制系统均方指数稳定的研究

针对网络控制系统中普遍存在的时间延迟 ,采用事件驱动方式对系统进行建模 ,并针对该数学模型提出了使系统达到均方指数稳定的控制律设计方法。仿真结果表明了所提出方法的有效性。

移动小车轨迹跟踪的力矩控制

讨论了移动小车的轨迹跟踪控制。在速度控制的基础上，利用控制Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数（ｃｌｆ），基于小车动力学模型设计具有渐近收敛性的力矩反馈控制律，使之具有更广泛的工程实践意义。仿真结果表明了该控制律的有效性。

基于图像误差的机器人运动目标自适应跟踪

讨论了机械手运动目标跟踪问题，直接利用图像误差达到注视目的．利用手部摄像机于期望位置获取待跟踪物体图像，以此作为期望图像，而后可以对同类运动物体进行注视跟踪，使实时采样图像收敛于期望图像．该控制方案与通常基于图像特征的控制方法不同，其为直接图像反馈方法，控制律由图像差反馈和物体运动自适应补偿组成，可以完成“眼注视”这种具有局部收敛要求的运动目标跟踪。

激光作业的宏-微机器人及其控制系统

一小机械手附在一大机械手的末端构成的机器人系统被称为宏－微机器人系统．本文详细介绍了我们研制的采用激光作业的宏－微机器人本体和控制系统的结构和工作原理，以及在连续轨迹跟踪和汉字雕刻方面的实验结果．

基于滑模观测器的机器人系统传感器故障诊断

本文基于变结构滑模状态观测器，提出了一种在模型含有不确定性误差的情况下，机器人控制系统传感器故障的鲁棒诊断方法．通过滑模观测器与传感器的输出构造残差信号，然后从残差中提取故障信息，实现故障的检测与分离．实验结果验证了该方法的有效性．

闭环网络控制系统研究综述

系统地介绍了目前闭环网络控制系统的研究现状 .基于信息传输延迟的随机时变特性 ,对对象建模、闭环网络系统的确定性控制以及随机控制等各种控制策略进行了论述 .并在此基础上 。

基于LMI方法的机器人LPV鲁棒H_∞控制器设计

对平面两关节直接驱动机器人 ,提出一种同时将闭环极点配置到满足动态响应区域内的变增益 L PV鲁棒 H∞ 控制器设计新方法。利用 L PV的凸分解方法 ,将机器人模型化为具有凸多面体结构的L PV模型 ,然后利用 L MI技术对凸多面体各顶点分别设计满足 H∞ 性能和闭环极点配置的反馈增益 ,再利用各顶点设计的反馈控制器综合得到具有凸多面体结构的 L PV控制器。仿真结果验证了该控制器可使机器人随关节位置变化始终具有良好的控制性能。