基于MPC的麦克纳姆轮移动平台轨迹跟踪控制

针对麦克纳姆轮全向移动平台轨迹跟踪控制问题,提出了一种模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和微分先行比例-积分-微分(Proportional plus Integral plus Derivative,PID)协同的双闭环控制策略。基于麦克纳姆轮运动学特点,设计了位姿控制环和速度控制环;在位姿控制环建立麦克纳姆轮底盘的线性误差模型,设计二次型目标函数,将路径跟随问题转化为对非线性模型的预测控制;在速度控制环引入微分先行PID控制器,避免输入量频繁的阶跃变化对系统产生高频干扰,加快麦克纳姆轮的角速度收敛,增强了系统稳定性。仿真实验表明,设计的控制器在收敛速度、跟踪精度方面均高于常见的轨迹跟踪器,对麦克纳姆轮移动平台的控制具有良好的鲁棒性。

一种履带式全方位移动平台的平顺性分析

针对Mecanum轮式全方位移动平台存在路面适应性差等问题,提出了"全方位移动履带"的结构,并研制出一种履带式全方位移动平台;研究了履带式全方位移动平台的运动平顺性,分别建立了履带式和Mecanum轮式全方位移动平台的虚拟样机,主要完成了两种样机在B^F级不平路面的纵向及横向运动仿真试验;分析了两种样机纵向及横向运动的平顺性,结果表明,履带式全方位移动平台的运动平顺性优于Mecanum轮式全方位移动平台,并总结了路面等级对其纵向及横向运动平顺性的影响规律;在一段土路(相当于C级路面)上完成了平台的平顺性试验,试验结果验证了仿真结果的正确性;因此,履带式全方位移动平台可以改善Mecanum轮式全方位移动平台的路面适应性。

一种新型全方位轮式移动机器人的模型研究

在麦克纳姆轮等全方位轮的基础上,提出了一种新式全方位轮结构,然后用这种全方位轮构造出一种新型轮式移动机器人的走行机构。对这种新型全方位轮式移动机器人的运动学、动力学模型进行推导,并在此基础上给出这种轮式移动机器人的运动控制方法。最后给出了全方位轮式移动机器人的圆弧轨迹跟踪的仿真结果。

麦克纳姆轮驱动的移动机器人自适应滑模控制器设计

针对麦克纳姆全向轮驱动的移动机器人轨迹跟踪控制问题,设计了一种自适应滑模控制器。将自适应鲁棒控制应用于麦克纳姆轮驱动的移动机器人轨迹跟踪以获得良好的动态跟踪性能以及鲁棒性能。首先对基于麦克纳姆轮的移动机器人进行了运动学建模,在此基础上进行了自适应鲁棒控制器设计。提出了一种比例-积分-微分(PID)形式的滑模面,满足了系统的鲁棒性要求;设计了一种能够快速收敛的趋近律,减少了整定参数所消耗的时间并能有效抵抗外部扰动。最后,存在脉冲扰动以及正弦信号扰动条件下对控制器进行了仿真验证,证明了所提控制器的优越性,通过轨迹跟踪控制的样机试验,证明了该方法的实用性和可靠性。

基于双环滑模控制的全方位移动机器人轨迹跟踪研究

针对复杂环境下麦克纳姆轮的全方位移动机器人工作时面临不确定性以及内外部扰动等问题,提出基于双环滑模控制的移动机器人轨迹跟踪控制方法。采用拉格朗日方法建立了麦克纳姆轮移动机器人动力学模型,提出了双环滑模控制策略来实现内外环的位置及速度跟踪,应用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性,并使用Matlab/Simulink软件进行移动平台的直线与圆弧轨迹跟踪的仿真。仿真结果表明,全方位移动机器人能够快速平滑地跟踪理想轨迹,误差收敛速度较快,系统的鲁棒性较强。此外,实物实验表明,所提算法能在外界扰动的情况下实现轨迹的跟踪控制。

基于kinect传感器的全方位运输平台控制系统研究

设计一种麦克纳姆轮全向行走运输平台的体感交互控制系统。该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式,应用于不同场景。基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据,然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点,并建立空间坐标系,最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割,然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。实验表明,通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。

一种轮履复合式爬楼梯机器人

综合分析国内外现存辅助机器人工作的应用范围,针对狭小空间内难以进行人工搬运的场所,提出一种将麦克纳姆轮与履带组合成轮履复合改进式结构设计方案。根据麦克纳姆轮的全地形灵活性与自由机动性,达到在狭小空间机器操作灵活、简易完成任务的目的。结合履带的平稳性与通过性功能,并设计前后辅助顶杆机构,利用辅助顶杆机构的伸缩作用实现攀爬过程中重心的调节,保证机器人在上下攀爬楼梯时保持安全平稳,从而实现机器完全取代较复杂环境中人工搬运的过程。经过仿真模拟计算及加工实物进行实体操作后,结果表明该方案可行,可为特殊环境下爬楼梯机器人的设计提供参考。

自动化仓储机器人的设计

为了提高物流货物在分拣运输中的效率,减少人力的投入,设计了一套自动化仓储机器人,以STM32F103C8T6为核心,系统应用串级PID算法控制机器人速度与位置,并在基于自动化仓储机器人传统循迹方式中受光照影响大的问题上,做了相关实验分析。通过增加寻迹器采样点数和加补光灯的方式提高了机器人的路况识别和循迹能力。

麦克纳姆履带式爬壁机器人磁吸附单元结构设计与仿真

为了解决履带式磁吸附爬壁机器人负载能力和运动灵活性之间的矛盾问题,结合Halbach永磁铁阵列的优势与麦克纳姆轮的灵活性,提出麦克纳姆履带式爬壁机器人的概念,并设计了安装于履带链节上且磁吸附力可调的新型磁吸附单元。首先,介绍磁吸附单元的结构和原理;然后,运用Ansoft Maxwell软件对磁吸附单元进行仿真,通过与传统Halbach磁吸附单元对比分析,结果表明,麦克纳姆履带式Halbach磁吸附单元结构在脱离工作表面时最大最小磁吸附力比值大,使得磁吸附单元便于与壁面脱离;最后,运用ADAMS软件进行磁吸附单元动力学仿真,得到该过程磁吸附力变化曲线图和驱动电机输出扭矩变化曲线图。仿真结果验证了采用麦克纳姆履带式Halbach磁吸附单元的履带式爬壁机器人运动更平稳,灵活性更高,电机消耗功率更少。

履带式全方位移动平台的运动学分析与仿真

履带式全方位移动平台克服了传统Mecanum轮式移动平台的缺陷,应用前景广阔。用圆柱辊子Mecanum轮式全方位移动平台等效代替履带式全方位移动平台进行运动学分析,将得到的通用运动学方程应用于矩形布局的履带式全方位移动平台,得到和现有文献一致的运动学方程。将此方法应用于履带式三角形车体全方位移动平台的运动学分析,并在Adams中建立3种履带长度不同的平台模型进行中心转向角速度对比仿真分析,结果显示最大误差小于10%。

全方位移动平台全向运动的分析

针对行走机构、动力系统结构、软件控制结构简要介绍了全方位移动平台实现全向运动的三个条件,提出了一种方便理解判断的逆向分析法,实际证明该方法简单有效。

协同搬运系统中的麦克纳姆轮AGV运动控制研究

基于麦克纳姆轮AGV组成的搬运系统在路径跟踪过程中,由于距离偏差和角度偏差会导致搬运系统不稳定以及定位不准确。针对此问题,通过建立单台AGV在路径跟踪过程中的运动学模型,分析影响偏差的主要参数,提出了模糊PID控制方法。通过采集视觉传感器实时反馈的角度偏差和距离偏差,在线调整PID控制参数来实现对AGV的运动补偿控制。由仿真实验可知,与传统PID控制相比,该控制方法在路径跟踪过程中有较高的稳定性和实时性。

基于幂次趋近律的麦克纳姆轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对基于一般滑模的麦克纳姆轮全向移动机器人在轨迹跟踪过程中收敛速度慢、耗时长及控制存在抖振等问题,提出一种利用多幂次趋近律实现系统快速收敛的滑模控制.通过控制4个麦克纳姆轮的角速度实现机器人3个自由度的位置变化,完成3输入4输出的控制,根据所建的数学模型,使用多幂次趋近律在系统趋近滑模面的不同阶段进行针对性调节保证收敛速度,用双曲正切函数替换趋近律中的符号函数改善抖振问题,利用Lyapunov理论证明3输入4输出控制系统的稳定性,最后通过仿真验证所提出算法的有效性.