机械臂力/位跟踪的无源自抗扰控制器设计

为了提高全方位移动机械臂的力/位跟踪控制精度,设计了无源自抗扰控制器。介绍了全方位移动机械臂工作原理,基于拉格朗日方程建立了移动机械臂系统的动力学方程。根据严格无源系统定义,证明了全方位移动机械臂系统的无源特性。以自抗扰控制为基础,通过定义新变量对扩展状态观测器进行改进;针对机械臂系统的无源特性,设计了无源自抗扰控制器。在扰动工况下进行仿真验证,改进扩展状态观测器的扰动估计误差远小于传统扩展状态观测器,且估计速度快于传统扩展状态观测器;无源自抗扰控制器的跟踪累计绝对误差远小于传统自抗扰控制,说明无源自抗扰控制的控制精度高于传统自抗扰控制。仿真结果证明了无源自抗扰控制在全方位移动机械臂控制中的高精度和优越性。

基于MPC和PID的脚轮式全向移动平台轨迹跟踪

针对现有运动控制策略无法保证独立驱动脚轮式全向移动平台位姿的高精度控制问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)和PID控制相结合的双闭环轨迹跟踪控制策略。首先,利用运动学几何关系建立独立驱动脚轮式全向移动平台在世界坐标系下的三自由度运动学模型,基于正交分解法建立平台在机器人坐标系下的逆运动学模型,以反映平台中心点速度与各个脚轮转速间的关系;其次,采用MPC并基于三自由度运动学模型设计位姿控制器,使平台对期望轨迹进行位姿跟踪,并在考虑多目标约束条件的情况下通过位姿控制器求解出最优控制量;最后,采用PID设计速度控制器,用于跟踪位姿控制器输出的期望速度,通过平台逆运动学模型计算得到期望轮速,从而驱动平台实现全向运动。通过仿真验证了所提控制策略的有效性,平台能有效跟踪直线轨迹和圆形轨迹。仿真结果表明,与通过平台转角逆运动学模型解耦驱动轮速的位置单环轨迹跟踪控制策略相比,加入速度内环后系统超调量下降97.23%,响应时间缩短36.84%。

移动装配机器人手臂的滑模鲁棒控制方法

为了克服外界干扰、未知负载等不确定性和电机动态特性对移动装配机器人手臂末端空间轨迹跟踪的影响,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模鲁棒控制律。首先建立了包含不确定性和电机动态特性的数学模型,然后设计了扩张状态观测器来准确估计不确定性,在此基础上提出了滑模鲁棒控制律,最终实现了对移动装配机器人手臂末端空间轨迹跟踪的高精度控制。仿真结果表明,所设计的滑模鲁棒控制律具有更优的控制效果,移动装配机器人手臂末端空间轨迹的最大跟踪误差仅为0.5 cm,所设计的扩张状态观测器能够准确估计不确定性,最大估计误差仅为0.2 N·m,估计精度较高。移动装配机器人手臂空间固定坐标定位实验结果表明,在基于扩张状态观测器的滑模鲁棒控制律的作用下,移动装配机器人手臂末端空间轨迹的最大跟踪误差仅为0.24 cm,平均每次定位的运行时间仅为1.55 s,表现出了更优的快速性、准确性和工程实用性。

Adaptive Tracking Control of Mobile Manipulators with Affine Constraints and Under-actuated Joints

Adaptive motion/force tracking control is considered for a class of mobile manipulators with affine constraints and under-actuated joints in the presence of uncertainties in this paper. Dynamic equation of mobile manipulator is transformed into a controllable form based on dynamic coupling technique. In view of the asymptotic tracking idea and adaptive theory, adaptive controllers are proposed to achieve the desired control objective. Detailed simulation results confirm the validity of the control strategy.

全方位移动机械手运动控制Ⅰ——建模与控制

针对一类由轮式驱动全方位移动平台和机械臂所组成的全方位移动机械手,首先通过对机械结构和运动特性的分析,建立一体化运动学模型,并利用拉格朗日力学法建立动力学模型,分析这两种模型的运动性质。然后根据所建立的模型,分别设计轨迹跟踪控制器,并对控制器的稳定性予以证明。在基于动力学模型的轨迹跟踪控制器中,通过结合全方位移动平台的运动学模型和全方位移动机械手的动力学模型,定量地分析移动平台运动状态对机械臂的耦合作用,并在相应的轨迹跟踪控制器中予以补偿。仿真结果不仅显示所提出两种模型的正确性和相应轨迹跟踪控制器的有效性,而且也说明所述方法可以作为一类移动机械手通用的建模和控制方法。

移动机器人的自适应模糊滑模动力学控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于自适应分流运动学控制与自适应模糊滑模动力学控制的混合控制算法.自适应分流运动学控制解决了由于大范围的初始位姿偏差变化而引起的速度跳变问题.利用滑模控制具有的稳定性和鲁棒性的优点,解决了机器人的参数与非参数不确定性问题.并通过带有自适应调节算法的模糊控制来调节滑模控制的增益,增强了对随机不确定性的适应能力,消除了在滑模控制中的输入抖振现象.设计过程采用了Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定与收敛.仿真结果表明,控制器产生了平滑的速度输出,非完整移动机器人的跟踪误差被消除.

二阶动态滑模控制在移动机械臂输出跟踪中的应用

针对移动机械臂的输出跟踪问题,结合高阶滑模控制和动态滑模控制的设计思想为其设计了一种二阶动态滑模控制器.首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂的简化动态模型,然后通过微分同胚和输入变换将其分解为四个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的二阶动态滑模控制器的设计方法.仿真结果表明,所设计的二阶动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振.

全方位移动机械手运动控制Ⅱ——鲁棒控制

研究考虑全方位移动机械手系统动力学未知情况下的鲁棒控制问题。首先,在原有动力学模型的基础上,建立考虑外部干扰的移动机械手动力学模型。利用神经网络无穷逼近能力,设计估计器对系统结构不确定性进行在线辨识。然后,提出一种不依赖神经网络先验知识的鲁棒轨迹跟踪控制策略,从理论上证明其稳定性,并且该控制器能够有效阻止非模型有界干扰的影响,实现了对全方位移动机械手系统中不同动力学特性的移动平台和机械臂的协调控制。同时,为了减轻神经网络在线学习的计算量,提出一种分离式的神经网络结构,对系统结构不确定项中的两个独立矢量进行分别辨识,有效地提高了神经网络的训练效率。最后,通过计算机仿真结果验证了所提出控制律的有效性,能够快速稳定地实现全方位移动机械手系统的协调轨迹跟踪控制。

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

为实现移动机械臂的输出跟踪控制,设计了一种动态滑模控制器.文中首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂简化动态模型,然后通过微分同胚和非线性输入变换将系统分解为4个低阶子系统,并给出了用于移动机械臂输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法.仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振.

基于自适应动态规划的移动装弹机械臂轨迹控制

针对移动装弹机械臂系统非线性、强耦合、受多种不确定因素影响的问题,本文基于自适应动态规划方法,提出了仅包含评价网络结构的轨迹跟踪控制方法,有效减小了系统跟踪误差.首先,考虑到系统非线性特性、变量间强耦合作用及重力因素的影响,通过拉格朗日方程建立了移动装弹机械臂的动力学模型.其次,针对系统存在不确定性上界未知的问题,建立单网络评价结构,通过策略迭代算法,求解哈密顿–雅可比–贝尔曼方程,基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了自适应动态规划轨迹跟踪控制方法.最后,通过仿真实验将该控制方法与自适应滑模控制方法进行了对比,进一步检验了所设计控制方法的有效性.

全方向康复步行训练机器人的跟踪控制

针对全方向康复步行训练机器人在跟踪运动过程中x轴、y轴和方向角各轨迹之间存在强耦合的问题,提出了速度跟踪控制器设计方法,从而使全方向康复步行训练机器人能同时实现各个方向理想的跟踪效果.在全方向康复步行训练机器人动力学模型和运动学模型的基础上,采用输入-输出线性化方法,通过模型解析推导出四轮转速与其驱动力间的解耦状态方程,设计速度跟踪控制器,实现速度的解耦控制.将速度控制器与非线性反馈控制律相结合,可以实现对运动轨迹的跟踪.仿真实验表明,本文方法具有一定的有效性,解决了传统跟踪过程中不能同时实现运动速度和运动轨迹跟踪的问题.

移动机械臂的输出跟踪控制

移动机械臂通常由移动机器人和装在移动机器人上的机械臂组成。它既具有移动机器人的可移动性又具有机械臂的操作灵活性,有极高的实际应用价值。本文针对由二轮驱动的移动平台和二连杆机械臂组成的移动机械臂的输出跟踪问题,利用滑模控制原理为其设计了动态滑模控制器。首先给出了移动机械臂的简化动态模型,然后通过微分同胚和输入变换将其分解为4个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法。仿真实验表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振。

基于Udwadia-Kalaba方法的全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,文章提出一种基于Udwadia-Kalaba(U-K)方程的约束跟踪控制方法。根据牛顿力学构建无轨迹约束时的移动机器人动力学模型;基于U-K理论,将期望运动轨迹抽象为一种虚拟约束施加在系统上,并将该约束转化为Pfaffian标准形式,再通过U-K基本方程获得满足期望轨迹要求的控制力矩解析解,该控制设计过程简单明确,且可以同时处理非完整约束与完整约束;最后以数值仿真的形式跟踪了2种轨迹。仿真结果表明,该约束跟踪控制方法可以实现对给定轨迹的高精度跟踪。

非完整移动机械臂的鲁棒跟踪控制

针对非完整移动机械臂惯性参数的不确定性,采用滑模控制为其设计了输出跟踪控制器。首先给出了包括驱动电机动态特性的非完整移动机械臂的简化动态模型,然后通过微分同胚和输入变换将其分解为4个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的滑模控制器设计方法。仿真实验表明,所设计的鲁棒控制器能很好地跟踪给定轨迹。

全向移动机器人自适应滑模轨迹跟踪控制

为了提高全向移动机器人轨迹跟踪控制性能,构建了一种自适应滑模控制器。在考虑全向移动机器人的运动学模型的基础上,设计了一种含积分项的sigmoid滑模切换函数,构建由等效控制和切换控制的自适应滑模控制器。仿真实验结果表明,该控制方法与滑模控制相比,具有良好的轨迹跟踪性能,能有效提高控制精度。

基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

建立了四轮全向移动机器人的运动学模型和动力学模型,并分析了四轮全向移动机器人执行器的机械特性。在此基础上,利用反馈控制设计了四轮全向移动机器人的运动学控制器,利用逆动力学补偿控制设计了四轮全向移动机器人的动力学控制器,实现了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制系统设计。最后,利用Matlab/Simulink完成了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验,实验结果验证了该轨迹跟踪控制方法的有效性。