双臂空间机器人系统运动规划的双向逼近方法

基于双向逼近方法,讨论了载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人系统的运动规划问题。该方法以系统动量和动量矩守恒关系为基础,建立了控制系统设计所需系统状态方程;并通过对系统状态方程应用双向逼近方法,获得了机械臂关节角的控制输入方程,从而达到对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果。该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效地延长了空间机器人系统的使用寿命。系统数值仿真证明了该方法的有效性。

双臂空间机器人系统末端惯性空间轨迹的反馈跟踪控制

本文讨论了载体位置不受控制的双臂空间机器人系统的载体姿态与机械臂末端抓手协调运动的控制问题。结合系统的动量守恒关系对双臂空间机器人系统的运动学、动力学作了分析,推导出了系统的载体姿态与机械臂末端抓手协调运动的增广广义Jacobi关系。并以此为基础,给出在载体位置不受控制的情况下,惯性坐标系内双臂空间机器人系统的载体姿态与机械臂末端抓手协调运动的反馈跟踪控制规律。研究结果表明,在系统动力学模型及参数较精确确定的情况下,本文提出的控制方案能够有效地控制双臂空间机器人机械臂的末端抓手与载体姿态准确地完成指定的运动,而不需对其载体的位置进行主动控制。仿真计算结果证实了方法的有效性。

漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程。在系统参数未知的情况下,提出了一种小波基模糊神经网络控制器,以使双臂空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。提出控制器的优点在于:不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要知道系统参数;由于采用反向传播算法对网络参数进行在线训练,从而使模糊神经网络具有较好的自学习和自适应能力,这样就不需要事先进行离线训练,更适应于空间机器人系统的实际应用。利用一个双臂空间机器人系统的仿真结果,验证了所提出控制器的有效性。

双臂空间机器人系统动力学与关节运动的非线性反馈控制

利用拉格朗日方程建立了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程,给出了载体位置、姿态均不受控制情况下,双臂空间机器人关节运动的非线性反馈控制规律.结果表明,在系统动力学模型及参数较精确确定情况下,本文提出的控制方案能够有效地控制双臂空间机器人系统完成关节空间的指定运动,而不需对其载体的位置、姿态进行主动控制.仿真计算结果证实了方法的有效性.

双臂空间机器人姿态调整运动的最优控制规划

讨论了双臂空间机器人系统姿态调整运动的最优控制规划问题．以多体动力学理论为基础,导出了载体位置、姿态均不受控制情况下,双臂空间机器人系统的动量矩守恒关系,并将其转化为系统状态方程;利用近似优化方法给出了一种双臂空间机器人姿态、关节协调运动的最优控制算法．其优点在于,仅控制双臂空间机器人的关节运动,即可同时获得载体姿态及机械臂关节需要的终端位置．系统数值仿真,证实了算法的有效性．

闭环双臂空间机器人运动规划的双向逼近方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制的闭环双臂空间机器人系统的非完整运动规划问题.以系统动量、动量矩守恒关系及几何约束条件为基础,建立了控制设计所需的系统状态方程;并通过对状态方程应用双向Lyapunov方法,获得了机械臂关节角的控制输入方程,从而达到对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果.该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效地延长了空间机器人系统的使用寿命.通过一个平面自由漂浮闭环双臂空间机器人系统的数值仿真,证明了方法的有效性.

基于Backstepping的双臂空间机器人惯性空间轨迹的鲁棒神经网络跟踪控制

讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题.首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量(动量矩)守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程.基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制.仿真实验证明了该方法的有效性.