仿人机器人控制系统的研究与实现

根据仿人机器人控制性能的要求,设计开发了关节控制器,并通过CAN总线把各个关节控制器、力传感器及上位机连接在一起,构成了分布式控制系统．利用无线局域网技术,实现了语音、视频等多媒体信息的传输,把监控台、头部、上身和移动平台连接在一起,构成了仿人机器人完整的控制系统．最后提出了一些设想以提高系统的性能．     

基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统的设计

为了使仿人机器人手臂抓取控制系统更加智能化,提高运行效率,设计并实现了一种基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统。系统采用PMAC运动控制器完成机器人运行数据的传递、处理以及对机器人手臂抓取工作台的控制,采用Accelus系列数字伺服驱动器,调控仿人机器人运动位置和速度,通过关节控制器对机器人抓取过程中手臂关节的位置、速度以及角度信息进行控制,通过以S3C2440为核心芯片的上位机,实现仿人机器人手臂控制的远程通信以及抓取任务的调度,完成仿人机器人手臂抓取的智能控制,软件设计过程中,对基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制算法进行了详细分析,并给出了机器人手臂抓取控制程序代码实例,通过仿真实例验证了本系统的可用性和实用性。     

用IGA优化的直流电机的仿人智能控制

讨论了当前足球机器人运动控制系统的控制算法对足球机器人运动性能的影响。在分析了足球机器人运动控制系统组成和电机数学模型的基础上,对足球机器人运动控制器采用多模态控制的仿人智能控制（Human-Simulated Intelligent Control,HSIC）算法,利用改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）对仿人智能控制器参数进行优化。通过与目前普遍采用的常规PID控制器作对比实验,表明采用IGA参数整定后的HSIC控制器对电机具有更好的控制品质,并改善了足球机器人的运动性能。     

气动肌肉驱动机器人手臂的H∞跟踪控制方法研究

针对气动肌肉系统存在的参数不确定、外部干扰等问题,提出一种H_∞最优跟踪控制方法,用于控制由气动人工肌肉二头肌/三头肌拮抗驱动的单连杆机器人手臂。利用一种无模型的积分强化学习算法,求解机器人关节最优跟踪问题推导出的哈密顿-雅可比-艾萨克方程。所提算法有效解决了未知参数和外部干扰问题,并且不依赖于精确的系统动力学模型。通过计算仿真验证了所提H_∞跟踪控制器的有效性,并保持了机器人关节受控系统的稳定。仿真实验中,机器人关节实现了大范围的0°～90°的仿人运动,并且在跟踪周期轨迹时具有良好的角度和角速度跟踪性能。     

基于ZMP误差校正的仿人机器人步行控制

步行环境不理想、外力扰动等因素导致仿人机器人步行时ZMP出现误差,从而影响机器人的步行稳定性.由于机器人的各关节角度都对ZMP有影响,若只校正支撑腿的踝关节或髋关节等单个关节角度,则难以达到理想的步行控制效果,因此,本文综合考虑各关节角度对ZMP的影响,先通过模糊控制器基于ZMP误差给出机器人的质心位置增量,再利用二次规划方法和质心的雅可比矩阵求解出满足该质心位置增量的各关节角度校正量.仿真实验表明,本文方法较好地跟踪了期望ZMP,提高了步行稳定裕度,使仿人机器人实现了稳定的步行.     

基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪

针对爬壁机器人建模不准确及容易受外部扰动的影响造成位置及姿态误差的问题,提出了一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制方案.首先通过反演控制设计了一个运动学控制器为机器人动力学控制提供参考质心速度与角速度.其次应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制对建模误差及外部扰动进行估计,并保证扰动误差以指数形式收敛.最后针对引入干扰观测器的动力学模型设计了滑模控制器.该方案对外界干扰进行了快速补偿,并通过Lyapunov定理证明了其稳定性.仿真结果表明该控制方法对于克服建模误差及外界干扰具有较好的效果.     

仿人预测控制在双足机器人步行控制中的应用

基于零力矩点(ZMP)的预测控制是目前双足机器人步行控制中最先进的方法,但是预测控制需要比较精确的预测模型,在环境扰动导致模型失配时,预测控制的性能下降较快。为了解决这个问题,利用仿人智能控制对环境误差具有较强抑制的特点改进预测控制。探讨了在步行控制中引入仿人智能控制的必要性和仿人智能控制改进预测控制的可行性,并设计了仿人预测控制器。最后通过仿真实验验证了新的控制器对双足机器人步行控制的有效性。     

小型仿人机器人控制系统设计

本文提出了一种以ARM9为主控制器的新型的仿人机器人分布式控制系统。单片机和外部计数器组成关节控制器。主控制器和关节控制器之间采用USB通信。从而实现了控制系统的小型化和低功耗。通过该系统控制小型仿人机器人完成了行走实验。     

高精度电液位置伺服系统的智能PID控制

本文针对机器人的关节电液位置伺服系统的特点，基于常PID算法，结合仿人智能控制原理[1]，设计了一个简单的智能PID控制器，该控制器克服了机器人系统固人的变惯量，非线性等不利因素的影响，显著提高系统的动性能的精度，文中给出了大量的数字仿真实和实时控制结果。     

基于免疫优化的平面Acrobot线性自抗扰鲁棒镇定

针对受不确定性影响的平面Acrobot机器人,提出一种基于免疫优化的线性自抗扰鲁棒控制设计方法,实现机器人末端点从任意初始位置到达并镇定在目标位置.首先,借助驱动关节与被动关节角度之间的状态约束获取机器人末端点位置与驱动关节角度的对应关系,使末端点的位置控制转换为驱动关节的角度控制;其次,为缩短运动路径加入最小角度位移限制条件,设计免疫算法求解目标位置所对应的驱动关节角度的最小期望值;再次,引入线性自抗扰控制技术,把机器人的模型不确定性、未知干扰等因素视为一个新的扩张状态变量,设计线性扩张状态观测器和基于状态误差的反馈控制器,在仅驱动关节角度可测的情况下实现Acrobot的鲁棒镇定;最后,通过仿真实验验证所提出方法具有更好的鲁棒控制性能.     

基于动态观测器零极点优化的网络控制系统故障检测

针对网络化控制系统中在有限频扰动和噪声下的传感器故障检测问题,构建一种新型的观测器结构:动态观测器.利用动态观测器零点可配置这一新特性,提出零点和极点联合优化配置的故障检测方法.所提出的动态观测器是在传统比例积分观测器的基础上扩展而成,更具一般性,具有零点可配置的特点,能够克服传统观测器零点是固定的限制.将动态观测器的零点配置到有限频率测量扰动信号和网络传输延时等外部扰动的特征频谱处,利用零点的特性更好地衰减扰动对残差的影响.给出观测器故障检测的综合性能指标,结合$H_2/H_\infty$优化方法优化动态观测器极点.最后以网络化两轮自平衡机器人的模型为例,比较动态观测器、比例积分观测器、比例观测器的故障检测效果.仿真结果验证了所提动态观测器故障检测方法的优势和有效性.     

侧向推搡下的四足机器人复合抗扰控制策略

针对四足机器人侧向推搡下的平衡恢复问题,提出了一种复合抗扰反应式鲁棒控制策略.该策略由摆动相的自适应侧摆规划策略和支撑相的关节抗扰控制构成.摆动相自适应侧摆规划策略通过四足机器人足端落地点的力平衡条件进行主动式步态规划以保证机器人在侧向推搡下的姿态稳定,并基于关节输出力矩给出了侧摆的启动条件.支撑相关节抗扰控制通过带扰动项的四足机器人完整动力学模型设计了基于干扰观测器的鲁棒滑模控制器,实现对侧向推搡扰动的补偿.最后,通过Matlab与ADAMS联合仿真验证了提出的控制策略的有效性.     

Lyapunov-Based Nonlinear Disturbance Observer for Serial n-Link Robot Manipulators

In this paper we extend the work done by Chen et al. (IEEE Trans Ind Electron 47(4):932–938, 2000) which proposed a nonlinear disturbance observer for two-link robot manipulators to n-link robot manipulators. A general form of dynamic equations of serial n-link robot manipulator is considered, and the stability analysis of the proposed observer is performed by using Lyapunov’s direct method. Although it seems that the formulation of disturbance observer is easy to derive, choosing the disturbance observer gain to guarantee stability is really hard. In this paper it is shown that the design parameter can be selected depends on the maximum velocity and physical parameters of robot manipulator to guarantee the global asymptotic stability of the disturbance observer. Using this nonlinear disturbance observer, no accurate dynamic model is required to achieve high precision motion control, because it makes the system robust against internal disturbances such as unmodeled dynamics and external disturbances such as friction in joints. The effectiveness of the proposed observer is investigated by numerical simulation for three-Dofs robot manipulator. In fact, controller with disturbance observer has more superior tracking performance, with a wide range of payloads and in the presence of friction in joints. It is also found that, although the proposed observer is designed for slow varying disturbances, it can estimate rapid time varying disturbances very well.     

滑动与打滑条件下的轮式移动机器人自抗扰跟踪控制

针对具有未知的滑动与打滑的轮式移动机器人(WMR),提出了一种基于自抗扰思想的跟踪控制策略.首先建立了滑动与打滑条件下的轮式移动机器人动力学模型.其次,由反步法设计运动学控制器,基于模型设计线性扩张观测器和动力学控制器,并给出了控制器稳定性分析.最后与积分滑模控制进行了仿真对比,结果表明该控制方法的误差收敛速度更快.观测器能够精确估计滑动与打滑及动力学不确定性对机器人的扰动,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性.     

基于观测器的机械臂执行器故障诊断方法研究

为了提高机器人系统的可靠性，针对机器人的机械臂控制系统，提出一种基于观测器的执行器故障诊断方法。在考虑系统存在外部干扰的情况下，通过设计干扰观测器抵消外部干扰对故障诊断结果的影响。为了进一步诊断系统执行器故障，提出一种基于二阶滑模观测器的故障诊断方法，通过等效输出注入项对系统执行器故障信号进行故障估计，以完成机械臂执行器的故障诊断任务。最后，建立了双关节机械臂控制系统仿真模型并通过数值仿真分析说明了该故障诊断方法的有效性和应用前景。因此，本研究有助于提高工业机器人系统的可靠性和安全性。     

异型曲面加工机器人自适应NDO控制

针对异型曲面打磨机器人中摩擦导致的加工精度降低的问题，提出了一种改进的非线性干扰观测器对其进行观测和补偿。建立了高精度工业机械臂的动力学模型，基于该模型设计非线性干扰观测器并应用李雅普诺夫函数稳定性理论给出了系统的稳定性分析。引入典型摩擦模型，利用观测器估计不可测的内部摩擦状态，并将估计值用于PD控制器中摩擦补偿部分。经过仿真以及实验验证，对比实验结果表明该观测器可以使系统的控制精度大幅提高，降低了仿真实验的跟踪误差，实验平台的控制精度提高了30%以上，能很好地补偿双关节机械手的摩擦力，更好地跟踪关节位置。     

A disturbance observer design for backlash compensation

Electromechanical systems usually have an innate backlash in their gear trains which is normally nonlinear and limits the performance of the system. In this paper, a disturbance observer is designed in order to estimate the properties of the backlash. Generally, such disturbance observers are designed with the inverse model of the nominal plant but since the backlash is an internal factor of the plant, its effect cannot be separated from the system output. In the proposed model, the plant is reconfigured to separate the effects of the backlash from the output, and a new type of disturbance observer is proposed to detect and compensate for the backlash in the remodelled plant. The suggested disturbance observer is applied to the knee joint of a humanoid robot. Using the proposed disturbance observer, it is shown that the backlash can be compensated for, and that the tracking error decreases in the knee pitch trajectory. Also, an error analysis of the input trajectory is carried out to verify the performance of the proposed disturbance observer and the validity of the proposed control scheme is discussed.     

Design of bilinear observer for singular bilinear systems

A bilinear observer is proposed for a class of singular bilinear system subject to unknown input disturbance.Based on singular value decomposition technique, the existence of the solution to the decomposed system is presented.Then a bilinear observer is proposed for the decomposed system based on an algebraic Riccati equation, and the domain of attraction of the state estimation error is derived. Finally, a detailed design procedure is given to design a bilinear observer for a model of flexible joint robot, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

Design of a bilinear fault detection observer for singular bilinear systems

A bilinear fault detection observer is proposed for a class of continuous time singular bilinear systems subject to unknown input disturbance and fault. By singular value decomposition on the original system, a bilinear fault detection observer is proposed for the decomposed system via an algebraic Riccati equation, and the domain of attraction of the state estimation error is estimated. A design procedure is presented to determine the fault detection threshold. A model of flexible joint robot is used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

时滞的非完整动力学系统滑模抗干扰跟踪控制

针对具有外部扰动和时滞的非完整轮式移动机器人系统,本文阐述了一种基于非线性扰动观测器的时滞滑模控制方法.首先,利用扰动观测器估计系统的外部扰动;然后,用极坐标转化移动机器人的姿态,并用计算转矩法对机器人的动力学方程进行反馈线性化.设计带时滞控制的滑模,目的是使移动机器人渐近稳定在期望轨迹上,并有效地减小控制增益的过高估计.最后,利用李雅普诺夫函数建立闭环系统的稳定性.仿真结果表明,该方案具有良好的跟踪精度和鲁棒性.