气动人工肌肉拮抗关节的力与刚度独立控制

针对柔性仿生关节难以实现力与刚度独立控制的问题,建立了一种新的气动人工肌肉等效弹簧模型及关节力和刚度模型,设计了一种双输入双输出滑模控制器,来实现对气动人工肌肉拮抗关节力与刚度的独立控制．最后,搭建了气动人工肌肉驱动的拮抗关节实验平台,在关节位置固定和开放两种状况下进行了实验研究,验证所提方法的有效性;在不同负载情况下进行了对比实验,验证所提方法的通用性．所提出的建模和控制方法综合考虑了仿生关节位置、力和刚度相对独立控制,在机器人与人或环境互相作用的场合有很好的应用前景．     

机器人力控制仿真试验与研究

为了解决机器人在特定接触环境操作时对可以产生任意作用力柔性的高要求和机器人在自由空间操作时对位置伺服刚度及机械结构刚度的高要求之间的矛盾.对机器人力控制问题进行了研究,利用机械动力学仿真软件ADAMS/VIEW建立关节机器人的虚拟样机模型,通过其输入输出接口实现与MATLAB的通信,基于SIMULINK建立关节机器人力控制系统模型,将联合仿真概念引入到机器人力控制领域,最后进行仿真试验,对控制算法进行仿真验证,以提高控制精度和控制质量,通过对仿真结果的分析和处理证明此方法的合理性和有效性,为机器人力控制提供了一套有效的分析方法.     

面向足式机器人的新型可调刚度柔性关节的设计及性能测试

为提高足式机器人的运动适应能力,为其设计了一款具有刚度连续调节功能的新型柔性旋转关节.通过研究杠杆机构输出刚度与传动比的对应关系,提出以变传动比杠杆机构作为核心部件进行可调刚度柔性关节的设计.文中对关节的结构以及关节驱动方式等进行了紧凑化设计,以满足足式机器人系统对体积及重量的要求.在设计中通过分析关节输出刚度系数与关节相关结构参数之间的关系,为关节输出刚度调节选择了较为敏感的参数调节范围,提高了刚度调节的灵敏性.在此基础上,通过开展机构运动学分析,确定了关节机构的理论刚度输出固有特性.关节样机测试表明,该调节机构能够实现关节输出刚度的调整和有效控制,该关节在结构设计以及功能方面均可以满足在足式机器人腿部结构中的应用需求.     

柔性两轮直立式自平衡仿人机器人的建模及控制

研究了柔性两轮直立式自平衡仿人机器人的动力学建模问题．运用拉格朗日方法和动力学原理建立了柔性两轮自平衡仿人机器人的动力学模型．使用弹簧模仿人的腰椎,并考虑了机器人的柔性腰椎弯曲;这是与以前机器人的不同之处．对得到的动力学模型进行了线性化处理,并建立其状态空间方程;由此建立的动力学模型结构简单,易于对机器人进行有效控制．仿真实验验证了系统的稳定性,对其实验结果进行的详细分析验证了系统建模和LQR控制器设计的合理性和有效性．     

基于Hopfield 网络的柔性两轮自平衡机器人控制

用弹簧模仿人的腰椎,采用LQR 成功实现了机器人实物控制．针对柔性两轮自平衡机器人的姿态控 制,提出了一种基于联想学习的离散Hopfield 网络实现方法,以生物学习控制方式实现柔性两轮自平衡机器人在姿 态控制上的自适应、自组织能力．针对非线性、强耦合的柔性机器人系统,首先定义了合理的能量变化函数,并运用 柔性机器人动力学方程设计了满足该动态过程的Hopfield 网络控制器,然后分析了该控制器的收敛性．仿真实验表 明了该方法的有效性和系统的稳定性．对实验结果进行详细分析,表明了系统姿态控制器设计的合理性和有效性．     

一种欠驱动柔性机器人模型的建立及控制

采用Lagrange建模方法建立了欠驱动柔性自平衡机器人的数学模型,对柔性关节部分考虑了其弹性势能,仿真验证了模型的正确性,刚度越大,机器人上半身角度跟踪越快.采用线性二次型最优控制有效地控制了柔性机器人的平衡问题,通过实验,验证了在状态不完全可观测情况下系统的可控性,实验表明,只需机器人上半身部分安装传感器即可控制机器人达到平衡状态.对机器人结构的设计提供了参考.     

柔性臂漂浮基空间机器人建模与轨迹跟踪控制

利用拉格朗日法和假设模态方法建立了末端柔性的两臂漂浮基空间机器人的非线性动力学方程．通过坐标变换,推导出一种新的以可测关节角为变量的全局动态模型，并在此基础上运用基于模型的非线性解耦反馈控制方法得到关节相对转角与柔性臂的弹性变形部分解耦形式控制方程．最后，讨论了柔性臂漂浮基空间机器人的轨迹跟踪问题，并通过仿真实例计算,表明该模型转换及控制方法对于柔性臂漂浮基空间机器人末端轨迹跟踪控制的有效性．     

云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用

两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。     

机器人串联弹性关节驱动器的刚度控制方法

机器人关节的柔顺性在人机协作过程中具有重要作用，然而固定的关节柔性无法满足动态变化的人机协作需求，因此对机器人的关节驱动器提出了具有刚度调节能力的要求.本文采用阿基米德螺旋线平面涡卷弹簧作为机器人关节的柔性元件，并提出一种可用于具有固定刚度的串联弹性驱动器的刚度控制方法.根据关节刚度的定义，将测量得到的弹簧输出端角度用于计算弹簧的输入端转角，使得机器人关节驱动器的等效刚度可以被调整到所期望的大小.该方法以电机位置控制为内环，关节刚度控制为外环，简化了控制器设计，并实现了解耦控制.对所设计的刚度控制器进行了分析.最后在自主设计的单自由度薄型串联弹性驱动器实验平台上进行了刚度调节实验，包括刚度的双向阶跃、零刚度和正弦变化的刚度，实验结果表明关节等效刚度能准确跟踪期望值，验证了该方法的有效性.     

模块化工业机器人嵌入式控制系统的研究

针对模块化机器人控制系统的重构问题,提出了一种柔性的嵌入式控制系统体系结构.该控制系统各种软硬件功能模块被抽取成标准构件,硬件模块设计采用了双核处理器以便满足计算能力和小型化的需求,模块之间通过标准的现场总线接口进行通信.机器人控制软件采用了基于构件的组态结构,它由柔性嵌入式控制系统开发平台、机器人功能构件库和运动规划与控制算法构件库三部分组成,实时性和非实时性的软件模块都按标准接口进行封装.机器人轨迹插补运算采用双DDA算法,逆运动学求解利用相邻轨迹点的关节坐标绝对增量最小原则去除冗余解.该嵌入式控制系统在六关节工业机器人选行了应用,实验结果表明它能适应机器人机械结构和作业任务的变化,使系统开发周期大大缩短.     

基于非线性PID的柔性两轮机器人运动控制

柔性两轮机器人是一种不稳定、非线性、强耦合系统。该系统的突出特点是在机器人的腰部装有柔性的机体结构,能够更好地模拟人和动物的生物动力学特性,具有更好的仿生性质,同时,系统的控制难度显著增大,为使机器人能够平衡直立运动,且具有较强的鲁棒性,提出了非线性PD的姿态平衡控制方法,实现了机器人的姿态平衡,并同时设计了PID航向差动控制结构驱动左右轮电机,使机器人能够完成直线行进、自旋、环绕等多种运动平衡模式。实验结果表明,机器人具有优良的平衡能力和机动性能,从而验证了方法的有效性。     

Design and development of an intelligent controller for a pole-balancing robot

In this paper, an intelligent controller capable of static balancing as well as dynamic balancing of a pole mounted on a motorized robot is designed and developed. The brain of the intelligent controller lies in the Fuzzy Inference System, which receives as its input displacement, velocity and acceleration information. An embedded instrumentation system onboard the robot measures the displacement of the robot and the angle of inclination of the pole from the vertical position. For static balancing, the controller needs to maintain the pole in an upright position while the robot is free to move on a flat surface. For dynamic balancing, the robot needs to balance the pole while performing transitions up and down a ramp. Furthermore, the robot needs to steer itself back to the center to prevent it from falling off the ramp.     

Inertia forces and moments balancing in robot manipulators: a review

The balancing of linkages is an integral part of the mechanism design. Despite its long history, mechanism balancing theory continues to be developed and new approaches and solutions are constantly being reported. Hence, the balancing problems are of continued interest to researchers. Several laboratories around the world are very active in this area and new results are published regularly. In recent decades, new challenges have presented themselves, particularly, the balancing of robots for fast manipulation. Various design concepts and methods for balancing of robot manipulators are available in the literature. The author believes that this is an appropriate moment to present the state of the art of the studies devoted to balancing of robot manipulators and to summarize their research results. Thus, the aim of this paper is to propose a review of shaking force and shaking moment balancing methods used in robotics, in particular, for serial and parallel architectures. The described methods are arranged into two principal parts: the resultant inertia force (shaking force) balancing and the resultant inertia moment (shaking moment) balancing. Then each part is divided into subgroups according to features of balancing methods and illustrated via kinematic schemes. At the end of the paper, the balanced robot manipulators having particular structures, the balancing taking into account the payload, the reactionless space robots and the optimization methods used in the balancing of robot manipulators are discussed.     

自平衡两轮移动机器人的LQR控制策略研究

采用dsPIC30F4011作为主控芯片,利用自制倾角传感器、陀螺仪和自制的电机编码器作为系统的传感器,设计了价格低廉的自平衡两轮移动机器人,很适合作为各种控制方法的研究平台。根据机器人的系统参数和运动状态,设计了电机模型、车轮模型及车身前进模型,构建了系统的动力学模型,得到了机器人平衡前进时的状态空间表达式,设计了LQR最优控制器,并进行了MATLAB仿真,得到了预期的平衡效果,验证了系统具有良好的鲁棒性,同时表明硬件设计和系统建模的合理有效性。     

神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用

针对两轮机器人传统PID控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元PID控制器.该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数.建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元PID控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法.将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统PID控制器进...     

Development of minimalist bipedal walking robot with flexible ankle and split-mass balancing systems

This paper presents a novel design of minimalist bipedal walking robot with flexible ankle and split-mass balancing systems.The proposed approach implements a novel strategy to achieve stable bipedal walk by decoupling the walking motion control from the sideway balancing control.This strategy allows the walking controller to execute the walking task independently while the sideway balancing controller continuously maintains the balance of the robot.The hip-mass carry approach and selected stages of walk implemented in the control strategy can minimize the efect of major hip mass of the robot on the stability of its walk.In addition,the developed smooth joint trajectory planning eliminates the impacts of feet during the landing.In this paper,the new design of mechanism for locomotion systems and balancing systems are introduced.An additional degree of freedom introduced at the ankle joint increases the sensitivity of the system and response time to the sideway disturbances.The efectiveness of the proposed strategy is experimentally tested on a bipedal robot prototype.The experimental results provide evidence that the proposed strategy is feasible and advantageous.     

Type II robotic assembly line balancing problem: An evolution strategies algorithm for a multi-objective model

In this paper a different type II robotic assembly line balancing problem (RALB-II) is considered. One of the two main differences with the existing literature is objective function which is a multi-objective one. The aim is to minimize the cycle time, robot setup costs and robot costs. The second difference is on the procedure proposed to solve the problem. In addition, a new mixed-integer linear programming model is developed. Since the problem is NP-hard, three versions of multi-objective evolution strategies (MOES) are employed. Numerical results show that the proposed hybrid MOES is more efficient.     

A momentum-based balance controller for humanoid robots on non-level and non-stationary ground

Recent research suggests the importance of controlling rotational dynamics of a humanoid robot in balance maintenance and gait. In this paper, we present a novel balance strategy that controls both linear and angular momentum of the robot. The controller’s objective is defined in terms of the desired momenta, allowing intuitive control of the balancing behavior of the robot. By directly determining the ground reaction force (GRF) and the center of pressure (CoP) at each support foot to realize the desired momenta, this strategy can deal with non-level and non-stationary grounds, as well as different frictional properties at each foot-ground contact. When the robot cannot realize the desired values of linear and angular momenta simultaneously, the controller attributes higher priority to linear momentum at the cost of compromising angular momentum. This creates a large rotation of the upper body, reminiscent of the balancing behavior of humans. We develop a computationally efficient method to optimize GRFs and CoPs at individual foot by sequentially solving two small-scale constrained linear least-squares problems. The balance strategy is demonstrated on a simulated humanoid robot under experiments such as recovery from unknown external pushes and balancing on non-level and moving supports.     

基于模糊控制的全位移平衡机器人设计

设计了一种模糊控制的四轮全位移平衡机器人,通过SolidWorks改进设计了基于麦克纳姆轮的全位移平衡底盘、双轴云台等机械结构。以Altium Designer为开发平台设计了STM32F405核心板主控,外设电路设计主要包括:ICM20948传感器电路、CAN通信差分电路等。使用Simulink对算法进行仿真验证,云台控制算法使用了串级PID控制,底盘通过HI220陀螺仪传感器结合模糊控制算法实现平衡及运动。最终制作出了实体机器人并对模糊控制算法进行了验证,与传统PID算法相比,基于模糊控制的平衡机器人在响应速度、鲁棒性、稳定性等方面均有一定的提升。相比于传统四轮机器人,制作的平衡机器人能够更好地通过狭小的空间,对环境的适应性更强。