中国机器人伺服控制技术竞争力及提升路径

中国机器人核心技术竞争力与国际领先国家相比仍有很大的差距,迫切需要提升以伺服控制技术、减速机技术等为代表的机器人核心技术竞争力。文章采用专利信息数据从专利数量、专利质量、专利价值三个维度对中国机器人伺服控制领域的技术竞争力进行分析,并将其与美国、德国、韩国等领先国家进行比较,剖析中国机器人伺服控制技术发展过程中的优势与不足,最后从技术联合研发、聚焦关键技术、研发方向等方面提出了技术竞争力提升的路径。

基于SOPC的机器人伺服控制器的研究

针对传统工业机器人系统的局限性,提出了一种高实时性的机器人视觉伺服控制系统。系统利用Altera公司的NiosII软核设计一个机器人实时目标跟踪控制器。控制器由NiosII作为处理器,采用基于特征差异的目标识别方法辨识目标并采用线性卡尔曼滤波器算法来快速完成运动估计及进一步分析和校正,实现快速而准确的跟踪。从而改善了多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长的问题,提高了实时性。

机器人伺服单边焊枪设计研究

介绍了单边焊技术基本原理,阐述了机器人伺服单边点焊设备的基本特点,并通过实际焊接试验测试了伺服单边焊机性能。

一种水压驱动机器人关节动态特性分析及优化

为减小水压机器人关节尺寸,提出了一种体积小、输出力矩大的水压驱动的转角伺服机器人关节执行器。首先根据水压转角伺服机器人关节作动器的结构和工作原理,建立了关节作动器的数学模型,推导了关节作动器的控制方程并进行了线性化处理,并建立了机器人关节执行器的AMESim模型,验证了线性化控制方程的可靠性,在此基础上根据输入角幅值、外部负载扭矩和水压对关节执行器进行优化,优化后的水压驱动机器人关节执行器具有位置跟踪精度高,动态响应快等优点。

机器人视觉伺服研究进展

介绍了机器人视觉伺服系统的结构和主要研究内容 ,比较了当前几种主要的视觉伺服方法 ,针对当前机器人视觉伺服所面临的主要问题 。

基于图像的机器人视觉伺服免疫控制

视觉传感器的引入增加了机器人对周围环境的自适应性,拓宽了机器人的应用领域。可以预见,具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用。本文根据机器人视觉伺服控制系统的特性利用图像雅可比矩阵的伪逆和免疫控制原理设计了视觉控制器,并将之应用于机器人视觉伺服控制中。两连杆机器人平面视觉跟踪控制仿真结果表明在控制系统的动态调节过程中,PI型免疫控制器的免疫反馈机制能使偏差迅速消除,控制性能优于常规的PID控制器。

基于惯量估计的工业机器人关节伺服系统变增益自抗扰控制

针对工业机器人关节伺服系统存在时变负载和模型不确定性问题,提出了基于惯量估计的变增益自抗扰控制策略。首先,建立了关节伺服系统数学模型,并通过频域分析,得到了关节伺服系统二阶状态方程。为了削弱扰动和不确定参数的影响,设计了线性扩张状态观测器,利用自适应的方法估计惯量,同时结合鲁棒和滑模控制以保持系统稳定性,并对该控制策略进行了仿真和实验研究。实验结果表明,在该控制策略下,电机端正弦信号跟踪误差小于0.2 rad,在负载扰动下位置误差小于0.03 rad,较之单一自抗扰控制误差大约减小了40%,具有较强的抗扰动性,提高了关节伺服系统的控制精度和动态性能。

开环和开闭环结合的机器人视觉伺服

为尽量减小视觉系统采样频率低对视觉伺服动态性能的影响,提出了视觉开环的机器人视觉系统,仅进行一次视觉采样,分析了系统的鲁棒性,并在二自由度机械手上进行了仿真实验研究,0.2秒就完成了调节过程;为进一步提高系统的鲁棒性和消除稳态误差,提出了开闭环结合的视觉伺服系统,仿真结果证明了该方法的有效性。

基于无标定的机器人平面运动物体跟踪伺服系统研究

在未标定摄像机模型和机器人手眼关系的情况下,针对"眼在手"型机器人视觉伺服系统,采用基于位置的控制方法,提出了一种简易实用的无标定算法,采用PD控制实现了平面运动物体的跟踪,通过仿真和试验验证了该方法的有效性和可靠性。

可重构液压自伺服机器人关节D-H参数库建立与运动学分析

提出了一种利用迭代法求解可重构液压自伺服机器人逆解的方法。对可重构液压自伺服机器人关节做了定义,得出了相邻两动力模块较优连接方式表;探讨了3个动力模块之间的连接方式,建立了D-H参数库一,再根据动力模块与末端执行器之间的连接方式建立了D-H参数库二;介绍了机械臂数学模型,并选定了一种构型,根据该构型便可确定与其相对应的D-H参数,并得到了该构型的正运动学方程组;最后通过迭代法求得了可重构液压自伺服机器人逆解,并利用ADAMS软件验证了逆解的可行性。仿真结果表明:利用迭代法求可重构液压自伺服机器人运动学逆解是切实可行的,且迭代法适用于任何构型求逆解。

视觉伺服移动机器人中的图像处理研究

从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .

磁悬浮伺服机器人柔顺装配夹具的串口通信编程

结合磁悬浮伺服机器人柔顺装配夹具控制系统的开发实例 ,介绍了如何用VisualC + + 6 .

基于网络直角坐标机器人视觉伺服系统研究

为了实现定位抓取任务,提出基于网络的直角坐标机器人视觉控制系统。针对机器人运动控制的非线性与强耦合特性,采用神经网络控制器,构建了图像偏差与运动控制量之间的对应关系。通过对图像增强、边缘提取、特征提取等图像处理方法的综合分析,提出了一套优化组合图像处理法。在计算机网络环境下,采用自定义协议实现图像处理器与运动控制器协调控制,并将远程监控应用到机器人控制中。实验结果表明,该系统能够在视野范围内自动实现定位抓取动作。

开关磁阻电机伺服控制策略研究

针对开关磁阻电机在机器人关节伺服系统应用中的非线性问题,研究构建精确电机模型并优化控制算法以满足高响应速度和输出稳定性需求。本研究针对开关磁阻电机在机器人关节伺服系统中的应用,设计并仿真了一种改进型控制系统。首先,创新性地引入模糊控制理论,设计了以SRM位置和位置变化率为输入、期望转矩为输出的模糊控制器,用于优化位置环控制。此外,利用预测控制理论,构建了电流变化率的预测控制模型,通过精确调控各相PWM输出的占空比,减少电机转矩脉动,增强系统输出稳定性。仿真结果显示,改进后的伺服控制系统在响应速度、超调量和转矩波动等方面均有显著改善,验证了该设计方案的有效性和优越性。

基于单应性矩阵的机器人视觉伺服系统研究

针对在视觉伺服过程中采用图像雅克比矩阵方法时遇到的对目标深度信息的求取等问题,并为了进一步扩大机器人的运动空间,设计了一种基于单应性矩阵的视觉控制器应用于视觉伺服控制系统。通过摄像机针孔模型求解出该单应性矩阵后,对其进行了奇异值分解,得到了机器人控制器的输入,从而实现了对机器人的控制;该控制策略运用Matlab/Simulink仿真软件,并结合在机器人学领域中被广泛采用的机器人工具箱,构建了基于图像的视觉伺服系统仿真模型,并选取一长方体表面上的4个角点作为目标物体进行了仿真抓取实验。研究结果表明,该视觉控制器使整个控制系统具有较强的稳态特性和较高的控制精度,图像特征点从当前位置运动到了期望位置,误差最终收敛于零,具有较好的控制效果。

全闭环伺服机器人正运动学的研究

对于在各关节上采用编码器的伺服控制的机器人,虽然结构简单,但是由于各关节实际响应的结果与编码器反馈存在误差,所得的末端位姿的精确位置难以确定。为此,在很多场合下,都希望通过某种外部位姿直接给定手臂末端位姿的运动,实现机器人全闭环的伺服控制,但是由于牵扯到坐标系的变换,通常的基于关节伺服的齐次坐标变换矩阵无法直接使用,本文作者给出一种数学方法,利用该方法,可方便地推导各种坐标系间的变换矩阵,并且给出了全闭环伺服系统的正运动学及其研究方法。

机器人视觉伺服的发展现状

本文介绍了视觉伺服系统的基本结构和3种机器人视觉伺服策略,本文对机器人视觉伺服的主要问题进行了分析和探讨,并对机器人视觉伺服的未来研究方向进行了展望。随着机器人技术的持续发展,机器人在众多领域发挥作用,为了探索变化的环境,确定自身定位、地图构建、独自搜索等任务,通常把传感器安装于机器人身上,以便快速获取外部信息。

基于bp神经网络的机器人视觉伺服探究

本文通过阐述机器人视觉伺服控制系统的结构和系统的分类，研究了机器人视觉伺服控制系统的主要工作内容，对于智能控制中的bp神经网络的学习，有针对性的结合机器人视觉伺服控制进行了探究。

CoolDrive A8伺服驱动器在工业机器人上的应用

本文旨在介绍CoolDrive A8伺服驱动器在6轴关节型工业机器人上的应用。同时为客户提供一套完整的机器人电控系统解决方案。

快速捕捉轻零件的伺服机器人

美国Wittmann公司(康涅狄格州托灵顿城)，推出了一个新型顶部出口的全伺服机器人，该机器人能以极快速度切削薄壁零件(例如手机组件)。样机W621 UHSS(超高速伺服)是一个新型的三轴样机，有效载荷为6．5磅，塑件卸取时间为0．33秒。其配备的新型CNC6．2控制系统附带有指导箱，不仅可对简单操作进行图形编辑，还可对复杂程序进行文本编辑。