履腿复合式移动机器人的轨迹跟踪控制与实现

利用Backstepping控制算法实现具有差速转向特征的履腿复合式移动机器人的轨迹跟踪控制。提出基于Backstepping方法的机器人轨迹跟踪控制总体方案;在完成机器人运动学建模的基础上,设计基于Backstepping方法的轨迹跟踪控制律。利用该跟踪控制算法实现了履腿复合式移动机器人进行直线与圆形两种轨迹跟踪的实验验证,并与传统的PID轨迹跟踪控制算法进行对比实验。实验结果表明,基于Backstepping方法的轨迹跟踪控制律能够更快速有效地进行轨迹跟踪,具有更好的控制性能。     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

基于视觉的移动机器人轨迹跟踪

借助视觉反馈,研究了质心与几何中心不重合的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题。利用固定在天花板上的摄像机系统,作者提出了一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;基于这个模型,在质心与几何中心和视觉参数未知的情形下,作者设计了自适应轨迹跟踪控制器,并运用李雅普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性。Matlab仿真证明了控制器的有效性。     

轮式移动机器人快速轨迹跟踪

为了克服轮式移动机器人响应能力的有限性、保证轮式移动机器人快速跟踪给定的参考轨迹,本文充分利用预演信息(即提前获取的将来参考信息),设计预演控制策略、调节轮式移动机器人的驱动电压来控制机器人,使其快速跟踪给定的参考轨迹.首先,针对运动学模型设计虚拟控制器以保证轮式移动机器人能够渐近跟踪给定的参考轨迹.其次,建立了虚拟控制器的离散时间线性状态空间模型.再次,基于轮式移动机器人的动力学模型和虚拟控制器的线性模型,将轨迹跟踪控制问题等价转化成一个具有已知输入的线性二次调节问题.最后,基于Riccati方程的解,给出了最优预演控制策略的反馈增益.事实上,本文所提出的为虚拟控制器建立线性状态空间模型的方法适用于任意离散信息,这极大地方便了信息的处理与提前使用;另一方面,由于提前使用了参考信息,本文所提的预演控制策略能够快速地跟踪给定的参考轨迹.仿真实验以类正弦曲线为参考轨迹进行跟踪,结果表明:所提控制策略能使轮式移动机器人的速度与轨迹跟踪误差快速地趋于零,验证了所提预演控制算法的有效性.     

力矩受限的非完整WMR镇定与轨迹跟踪统一预测控制

针对动力学模型描述的非完整轮式移动机器人,研究了存在控制输入约束情况下的镇定及轨迹跟踪统一预测控制问题.基于控制Lyapunov函数,设计了满足稳定性条件及输入约束的终端控制器,给出了相应的终端域,分别以跟踪圆轨迹和并行泊车为例给出了轨迹跟踪与镇定控制的仿真结果.     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法研究

轨迹跟踪控制是移动机器人运动控制中很复杂的问题。针对该问题,设计一种基于神经网络的预瞄轨迹跟踪控制算法。为了保证机器人具有较好的轨迹跟踪性能,借鉴驾驶车辆的预瞄模型,即控制驱动轮输出转矩,使得机器人在预瞄时间内到达预瞄位置。建立移动机器人动力学方程,搭建移动机器人动力学simulink模型,通过仿真获取在移动机器人不同状态下的实验数据。采用BP神经网络对实验数据进行训练,对驱动轮的驱动扭矩进行控制。最后通过仿真实验对该轨迹跟踪控制算法的有效性进行验证。     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

两轮自平衡机器人运动控制研究

轮式移动机器人是典型的不完整控制系统,其自身的不确定性影响控制的性能.以两轮自平衡机器人为研究对象,建立了机器人的运动学与动力学模型.利用多惯性传感器信息融合建立的基于T-S模糊模型的模糊控制器有效地解决了两轮自平衡机器人平衡控制的问题,并同时对轨迹跟踪的问题进行了探讨.仿真结果表明,通过多惯性传感器的信息融合建立的控制器对于机器人的平衡和跟踪问题是有效的,并在实际的实验中得到了验证.     

Dynamic Control for Robot Manipulator Based on the Neural Network

ＤｙｎａｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＲｏｂｏｔＭａｎｉｐｕｌａｔｏｒＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＳＵＮＤｉｓｈｅｎｇ；ＳＯＮＧＳｈｉｎｍｉｎ（孙迪生）（宋新民）（ＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＨＩＴ，Ｈａｒｂｉｎ，１...     

基于扩张状态观测器与动态面控制的可重构模块机器人反演分散控制

针对可重构模块机器人控制中各子系统间关联项难以处理的问题,提出了一种基于三阶扩张状态观测器(ESO)和动态面控制(DSC)的反演分散控制方法。利用三阶ESO对各关节耦合的关联项及建模不确定性进行实时的估计和补偿,并利用粒子群算法(PSO)自适应调整ESO中的参数。在设计反演分散控制器时,为了克服对虚拟控制量进行重复求导运算而导致的所谓"计算膨胀"问题,采用基于动态面控制的方法设计反演分散控制器,并对所设计的分散控制器的Lyapunov稳定性进行了分析。将该控制策略应用于一个四自由度可重构模块机器人的轨迹跟踪控制中,仿真结果验证了该控制器对处理关联项及反演控制中"计算膨胀"问题的有效性。     

基于二型模糊大脑情感学习控制器的双足机器人容错控制研究

为提高双足机器人行走的控制精度,提出利用二型模糊大脑情感学习控制器对双足机器人进行容错控制.该方法利用控制器的非线性估计模块估计双足机器人的系统故障和建模误差信息,并由计算转矩控制器和鲁棒控制器实现容错控制以解决外部扰动引起的系统不稳定问题.利用Matlab对两个案例进行仿真结果表明,该方法在双足机器人出现系统故障和外部出现扰动的情况下,仍能良好地估计出控制器的输入值,使双足机器人正常运行.因此,该方法对提高双足机器人的容错控制精度及轨迹跟踪的可靠性具有很好的参考价值.     

基于切换增益调节的神经滑模控制的机器人位置跟踪

针对机器人的位置轨迹跟踪问题,提出一种基于切换增益调节的神经网络滑模控制方法。首先设计基于机器人位置的滑模控制器模块,然后通过神经网络来调节滑模控制器中的切换增益,使得切换增益能随着外界干扰作用等不确定项的改变而改变,从而能实时地估计切换增益,解决传统滑模控制中的抖振问题,最后,以双臂机器人为对象,采用MATLAB仿真软件对该控制算法进行了验证。结果表明,与传统的滑模控制相比较,该方法能使机器人更好地跟踪期望的位置轨迹,并有效地减轻了抖振。     

Motion stable control for cable-driven parallel camera robots with high speeds

A method for motion stability control is proposed on the problem that it is difficult for the camera robot to achieve the high speed and steady movement. First, the dynamic model is established. Then, the trajectory of the camera robot to the stable tracking of high maneuverability target is planned. And, high order polynomial interpolation is performed to improve the stability of the start and stop motion for the camera platform. Furthermore, a hybrid controller based on the PD feed forward controller and disturbance observer is designed in order to achieve stable motion. Finally, the rapid turning motion is discussed by numerical simulation, and the validity of the proposed method is verified.     

自由漂浮空间机器人力矩最优轨迹规划算法

针对自由漂浮空间机器人的轨迹规划问题,提出一种基于粒子群优化算法的机械臂关节角驱动力矩最优轨迹规划算法.首先通过对自由漂浮空间机器人系统的动力学方程进行分析,给出了以机械臂关节角驱动力矩为目标函数的轨迹最优控制算法,并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,结合粒子群优化算法对机械臂关节角轨迹进行优化求解.数值仿真表明,规划出的关节角轨迹平滑连续,在完成自由漂浮空间机器人姿态调整任务的同时,机械臂关节角驱动力矩降至最低.     

基于自适应随动机构的机器人目标跟随

针对机器人使用固定传感器容易丢失跟随目标的问题,提出基于自适应随动机构的行人跟随方法.基于任务需求设计随动式感知机构视野评价指标;在传统规划策略的基础上,提出结合底盘方向的改进策略和基于视野深度加权的自适应角度规划策略,改进随动机构的运动目标跟随效果. 为了提高随动RGB-D传感器的行人位置跟踪效果,使用YOLOv3算法进行目标检测,结合三维坐标解算与位置度量匹配,实现多目标位置的实时跟踪. 基于Gazebo仿真环境与RoboMaster机器人,实现机器人行人跟随功能. 所提规划策略能够取得综合最优的评分指标,并实现机器人对运动行人目标稳定的轨迹跟随. 实验结果证明了所提目标跟随方法的有效性.