全向机器人在斜坡过渡中的稳定性研究

无人餐厅中全向机器人在架空轨道上从水平面运动到斜坡θ过程中,作用在麦克纳姆轮垂直方向的重力发生变化,破坏运动系统的稳定性,针对该运动过程系统稳定性差,稳定调整时间长等问题,提出采用遗传算法与PID控制相结合的方法对运动系统进行优化。本文构建全向机器人在斜坡过度中运动系统的数学模型,定值θ为扰动量,通过分析系统函数特征根在[s]复平面内的位置判定系统收敛性。采用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化,研究系统稳定响应状态下的最优目标函数和最佳适应度变化趋势,获得K_(p)、T_(i)和T_(d)参数。通过MATLAB/Simulink仿真结果表明,遗传算法与PID相结合的控制方法在迭代2次就获得最优控制目标函数,有效抑制了稳态误差,缩短稳定调整时间,提高了运输效率,对后续研究变值θ扰动的自动校正提供了一定参考价值。

基于BackStepping的全向机器人编队控制

提出一种多机器人协同编队方法;根据领航机器人和队形库确定虚拟领航者的位姿参数,将基于领导跟随方法的编队问题转化为跟随机器人对于虚拟领航者的轨迹追踪问题;采用Back Stepping方法逐步构造控制系统的Lyapunov函数,使该函数负定,跟随机器人全局渐进的跟踪各自的虚拟领航者;仿真和实物实验验证了该编队方法的有效性与可行性。

三轮全向机器人运动特性分析

在建立三轮全向机器人运动学模型的基础上,对机器人直线运动和圆弧运动的基本运动形式及特性进行了分析和仿真,研究了机器人在平动直线运动时的最大速度分布与加速度分布空间,在机器人圆弧运动的分析中,首先对其平动和自转两种形式进行了讨论,进一步通过仿真分析验证并表明机器人在圆弧运动叠加自转的情况下,当经过两点间的距离大于某一范围时,其时间最优路径是弧线路径而非直线路径的结论,这有利于在机器人足球比赛中提升机器人的机动性以及实现局部最优路径规划。

基于乐高EV3平台的三轮全向机器人教学项目设计

“智能机器人设计与实践”课程是面向具有一定数学与计算机学科基础的工科高年级学生开设的理论与实践综合课程,目标是培养学生的系统设计、建模仿真、动手实践、计算机控制、数据分析及设计优化能力。乐高EV3智能机器人平台配套零件类型多样,接口灵活开放,适合作为教学平台应用于实践教学。以基于该平台设计的三轮全向机器人为例,讨论EV3机器人的结构组成、系统环境与配置方案、运动机构及模型、实验结果分析方法等内容,全面阐述平台在教学过程中的应用方法。

全向机器人蚁群算法路径规划与运动控制研究

针对飞机蒙皮对缝间隙与阶差测量中执行机构的路径规划和运动控制难题,传统的轮式机器人灵活性、机动性较差,提出将四轮全向机器人作为飞机蒙皮测量的执行机构,具有平面内零半径转向、可向任意方向运动的特点。采用基于蚁群算法的路径规划方法,把规划好的路径信息转变为全向机器人可识别、可执行的运动指令,将测量传感器运送到多个被测位置完成蒙皮测量任务。通过iGPS实时获得全向机器人在飞机测量现场的位姿,实现其自主标定与导航。

基于动力学模型的四轮全向机器人滑模轨迹跟踪控制

四轮全向机器人是一个复杂的四维冗余系统,其轨迹跟踪控制性能极易受到模型不确定性及外界干扰的影响。针对这一问题,本文提出一种基于动力学模型的四轮全向机器人滑模轨迹跟踪控制方法。首先,通过输入变换将复杂的四维冗余机器人系统模型转化为三维模型,然后针对模型不确定性及外界扰动,采用滑模控制算法进行轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该方法能够有效抑制外界干扰,同时降低模型不确定性的影响,机器人能够很好地跟踪期望轨迹,跟踪速度快,跟踪精度高。

一种输入有界的四轮全向机器人轨迹跟踪控制方法

由于四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在速度突变,导致控制量往往超过其约束限制,针对这一问题,提出一种输入有界的抑制速度突变的轨迹跟踪控制方法。首先基于李雅普诺夫稳定性定理设计出四轮全向机器人的速度控制器,接着通过引入一个合理的有界函数来克服速度突变问题。MATLAB仿真结果显示,对于不同的目标跟踪曲线,即使存在较大的初始误差,机器人均能很好地跟踪期望轨迹,控制量未超出其限制,有效地抑制速度突变问题。

基于KNN算法的脑电波控制全向机器人研究

文中使用便携式传感头戴设备获取原始脑电波,对其进行小波变换等操作,提取和重构出脑电波的各个波段。利用算法分类优势脑波,进行眨眼与疲劳眨眼的判定,最后使用KNN模式识别方法,对脑电波按照情绪进行分类,构建情绪模型,将提取出的特征值控制80c51核心的全向方位机器人运动。

一种全向移动操作机器人建模与交互作用分析

全向移动操作机器人(Omni-directional Mobile Manipulating Robots,OMMR)是由全向移动平台以及在平台上加装一个或多个操作臂组成的具有主动作业能力的新型机器人系统。在移动平台上加装操作臂后,整个系统动力学行为的复杂性将会因为移动平台与操作臂之间的耦合效应而大大增加,涉及地面-移动平台、移动平台-操作臂、操作臂-操作环境的动态交互,给系统的建模带来极大困难。在建立OMMR运动学、静力学模型的基础上,提出了一种简化的OMMR系统动力学建模方法;基于该动力学模型,建立车-臂交互作用模型并对其交互作用进行分析。仿真和实验验证了车-臂交互作用模型的正确性,间接证明了所提OMMR系统动力学建模方法的合理性和有效性,为机器人运动规划和运动控制提供了模型数据。

基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

近年来,移动机器人在巡检作业、智能电器、无人驾驶等领域的作用日益显现。全向移动机器人由于结构的特殊性和运动控制的复杂性,采用经典控制方法如比例积分微分控制、线性二次型调节控制等很难实现稳定的控制。针对全向移动机器人易受到外界扰动及其建模不精确的问题,进行四轮全向Mecanum轮机器人的运动控制系统设计。使用扩张状态观测器进行机器人总扰动的实时估计,完成LADRC控制器的设计。实验结果表明,相较于传统控制方法,基于LADRC的控制器能够更好地抑制外部干扰,减小运动误差,并提高机器人的运动精度和鲁棒性。

全向移动机器人的神经滑模自适应PD跟踪控制

针对四轮全向机器人数学模型中未知因数的干扰,提出了一种基于神经滑模的比例微分(Proportional plus Derivative,PD)自适应跟踪控制策略。首先,对机器人的动力学模型进行分析;其次,利用反步轨迹跟踪控制器得到虚拟速度,基于虚拟输入与实际输入的误差设计PD控制器;接着,采用神经网络来逼近动力学模型中的不确定性,并利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真和实验结果表明,该控制策略具有有效性。

基于Jetson Nano的智能投送机器人系统实现

针对室内狭小空间的作业环境,提出了一种基于视觉的智能投送机器人。设计了智能投送机器人的机械结构,搭建了智能投送机器人的软硬件控制系统。利用Jetson Nano处理图像识别并搜索物体信息;以STM32F4作为机器人底盘主控芯片,采用模糊分数阶PID控制算法控制电机速度,实现了机器人精准定位、自主避障循迹、物料的分选以及投送功能。

四轮全向移动机器人的路径规划研究

针对规则环境下的移动机器人可以自主运动,所提出的四轮全向移动机器人研究。以四轮全向移动机器人为研究对象,通过系统建模分析麦克纳姆轮的运动学方程,基于ROS自主导航的设计和算法的优化,对移动机器人的同步定位与地图构建(SLAM)以及路径规划展开研究,实验表明四轮全向移动机器人可以进行自主运动,在实际应用方面具有一定的参考价值。

基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制研究

机器人轨迹节点跟踪比较难,导致机器人实际轨迹偏离期望轨迹,所以设计基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制方法;构建全向移动机器人的运动学数学模型,以此确定机器人移动轨迹数学模型;以移动轨迹数学模型为基础,按照视觉图像划分标准对全向移动机器人运动图像的分割,通过分离目标节点的方式提取运动学特征参量,完成机器人轨迹节点跟踪处理;结合节点跟踪处理结果,将运动学不等式与误差向量作为机器人轨迹跟踪控制的约束条件,利用滑模变结构搭建轨迹跟踪控制模型,实现全向移动机器人轨迹跟踪控制;对比实验结果表明,所设计的方法应用后,全向移动机器人角速度曲线、线速度曲线与期望运动轨迹曲线之间的贴合程度均超过90%,满足全向移动机器人轨迹跟踪控制要求。

三轮全向移动机器人的研究与设计

为了提高机器人运动控制的精度和机器人智能化的程度,基于传统机器人和移动机器人的优缺点的比较,通过对三轮全向机器人的硬件结构和运动学分析,得出了三轮全向移动机器人的运动控制模型,并结合移动机器人分布式结构的特点设计了一种三轮全向机器人的软件模型。通过对三轮全向移动机器人进行实际运动控制测试,校正了三轮移动机器人的运动学方程,有效的验证了软件模型的正确合理性,提高了移动机器人的运动效果。

全向轮机器人路径规划与导航系统设计

全向轮机器人因不存在非完整性约束可向任意方向做直线运动而不需事先做旋转运动,可执行复杂的弧线运动。介绍了一种基于正交码盘与陀螺仪建立的全向轮底盘定位系统与基于Bezier曲线路径规划的机器人导航算法。以13年亚太机器人大赛国内选拔赛参赛机器人为平台,通过研究三轮全向轮底盘的运动特性,以DSP+FPGA为控制核心,结合外部传感器实现了对机器人的运动控制,使其能够跟随基于Bezier曲线规划的路径运动。实验表明,该套控制系统具有良好的运动控制精度,并在比赛应用中满足了高速、精确的底盘运动控制要求。

全向移动机器人最短时间控制

针对全向移动机器人的最短时间控制问题,依据机器人的轮系结构,根据驱动电机的特性简化全向移动机器人动力学模型,采用松弛措施简化机器人的输入量约束空间,实现状态方程的解耦,降低了计算的复杂度;并根据约束空间和边界条件的特点进行变量代换,提出运用开关线平移的Bang-Bang控制实现次优的最短时间控制。自主研发的足球机器人的运动控制仿真结果表明,所提出的控制方案能够驱动全向机器人实现由任意位置到目标位置的最短时间移动,验证了方案的可行性与合理性。

基于架空轨道的全向移动机器人运动稳定性研究

根据基于架空轨道的全向移动机器人运动特点建立了一种以控制器、驱动机构和被执行对象为开环控制的系统模型,分析被执行对象受惯性作用对系统性能的冲击干扰稳定性,通过Matlab仿真分析瞬态性能,并与无扰动系统状态进行对比。结果表明,增加速度(Kcs)反馈闭环的方法可提高系统的稳定性;改变Ka、Kc大小能使系统的动态性能保持在最优状态;采用闭环控制方法能够达到预期效果。

全向移动机器人动态避障方法

动态避障是全向移动机器人在复杂工作环境下不可或缺的能力。针对在复杂动态环境下传统人工势场法容易陷入局部极小点、目标点不可达和振荡等问题,提出了利用水流场的思想重新定义人工势场的斥力势场函数及其方向,改进方法在不增加计算量的情况下能够使机器人平滑且安全无碰撞到达目标点,实现避障过程。为了实现三维动态仿真,提出了一种基于V-REP与MATLAB的联合仿真方法,并结合改进人工势场法实现全向移动机器人的动态避障模拟,验证了方法的平滑性和可行性。将所提方法应用于实验室内真实场景,全向移动机器人成功实现了动态规避动作,验证了方法的实用性。

基于预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪

针对全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型的基础上,研究了基于模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪方法;通过对误差模型的线性化描述,并将目标函数以二次项部分与线性部分构成,在满足控制约束的条件下,将采样周期内最小化目标函数的优化问题转换为二次规划问题的求解;当取预测时域N=5时,机器人在x和y方向的误差范围分别为±5.4%和±4.7%,并在轨迹曲线中曲率半径较小处出现较为明显的抖动,最后对误差产生原因进行了分析与总结,结果表明该方法对全向移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的。