平面4自由度欠驱动机器人的位置和姿态控制

基于模糊控制理论,研究水平运动的4自由度欠驱动机器人位置和姿态控制问题。平面4自由度欠驱动机器人是具有冗余度和欠驱动双重特征的复杂二阶非完整系统,利用主动关节和被动关节加速度之间的耦合作用控制被动关节的运动,同时实现机械臂末端的轨迹跟踪和末杆的姿态控制。根据分层控制思想,提出双模态模糊PID复合控制算法,针对两个子任务分别设计控制器。通过Matlab和ADAMS的联合仿真验证算法的有效性,在基于可编程多轴运动控制卡的试验台上实现平面4自由度欠驱动机器人的位置和姿态控制试验。仿真和试验结果表明,所设计的模糊PID复合控制器对平面4自由度欠驱动机器人末杆的位置和姿态控制是可行、有效的。     

一类非完整系统的分层全局快速终端滑模控制

基于滑模变结构控制理论,提出了一种用于平面二自由度欠驱动机器人非完整系统的全局快速终端滑模变结构控制方法.该方法将系统的状态方程化为标准形式的单输入多输出的非线性系统方程,运用全局快速终端滑模方法分别构造子系统的滑模面,结合这两个滑模面构造一个总的滑模面,利用李雅普诺夫函数和准滑动模态设计方法求取系统总的控制量,以实现主动关节与被动关节的轨迹规划和削弱由于采用滑模变结构控制而产生的抖振.最后利用所提出的方法设计了控制系统并进行仿真,仿真结果证明了该控制方法的有效性与快速性.     

一类非完整系统的分层全局快速终端滑模控制

基于滑模变结构控制理论,提出了一种用于平面二自由度欠驱动机器人非完整系统的全局快速终端滑模变结构控制方法。该方法将系统的状态方程化为标准形式的单输入多输出的非线性系统方程,运用全局快速终端滑模方法分别构造子系统的滑模面,结合这两个滑模面构造一个总的滑模面,利用李雅普诺夫函数和准滑动模态设计方法求取系统总的控制量,以实现主动关节与被动关节的轨迹规划和削弱由于采用滑模变结构控制而产生的抖振。最后利用所提出的方法设计了控制系统并进行仿真,仿真结果证明了该控制方法的有效性与快速性。     

基于遗传算法的平面欠驱动机器人模糊控制

以平面欠驱动机器人为研究对象,对其运动控制问题进行了研究,提出了一种基于遗传算法的模糊控制新方法.控制目标为实现欠驱动机器人的任意位置控制.控制器直接以关节角度误差变量作为模糊控制器的输入,引入遗传算法对模糊控制规则和隶属度函数同时进行优化,进而得到最优模糊控制系统,最后进行数值仿真,仿真结果表明所设计的控制器能快速精确的实现2自由度及3自由度欠驱动机器人的任意位置控制,且具有很好的稳定性.     

欠驱动机械臂多轴耦合控制轨迹跟踪实验

对于水平3自由度欠驱动机器人的末端轨迹跟踪,两主动关节同时耦合控制被动关节是研究的一个难点。文章以以模糊控制为理论基础,采用多输出控制策略,编制出了多输出模糊控制器,在水平3自由度欠驱动机械臂实验台上进行末端轨迹控制,实现了两主动关节同时耦合控制被动关节的目的。所得试验结果与单输出控制策略的末端轨迹控制进行了对比分析,结果表明,多输出控制比单输出控制有更高的控制精度。     

考虑驱动器特性的柔性弹跳机器人的轨迹跟踪控制

针对弹跳机器人存在的欠驱动问题以及轨迹跟踪控制问题,提出了电机和液压混合驱动的欠驱动仿生柔性弹跳机器人系统。首先建立欠驱动柔性弹跳机器人的运动学模型,通过5次多项式规划、主动关节和被动关节的动力学耦合关系得出各关节转角的变化规律,然后比较了考虑驱动器特性和不考虑驱动器特性时质心的运动规律。其次,建立考虑驱动器特性的机器人完整动力学模型,采用部分反馈线性化和极点配置相结合的方法对其进行运动控制。最后,仿真证明柔性关节能提高机器人弹跳性能,提出的控制方法是可行的。     

基于滑模变结构的轮式机器人双环轨迹跟踪控制

针对轮式机器人轨迹跟踪问题,提出了一种利用滑模变结构算法构建的双环轨迹跟踪控制系统。在基于轮式机器人运动学模型基础上,针对该非线性欠驱动系统采用滑模变结构算法设计了能够保证全局范围内渐近稳定的轨迹跟踪控制器,并构建了双环控制系统。通过内环系统控制角速度,实现对方向角的跟踪;外环控制器得到控制角之后实现对速度的控制,使机器人达到期望位姿状态。文中利用Lyapunov稳定性理论对所设计的闭环系统进行了稳定性分析,并通过仿真进一步验证了该控制系统的有效性。     

平面2R欠驱动机器人的轨迹规划与控制

以含有一个主动关节的平面2R欠驱动机器人为研究对象,对此类欠驱动系统的轨迹规划问题进行了研究。首先建立了系统的动力学模型,采用时间尺度方法实现了主动和被动关节点到点的轨迹规划,然后引入滑模控制方法进行反馈控制,使被控系统收敛到给定的规划曲面上,克服了非完整系统不存在光滑状态反馈控制律使系统镇定的缺点。数值仿真结果验证了方法的有效性,为欠驱动系统的轨迹规划与控制提供了一种有效的途径。     

基于模糊控制的2R欠驱动机器人位置控制

基于模糊控制理论,研究2R欠驱动机器人关节的位置控制问题.在被动关节附加电磁制动器以控制关节间的耦合状态.根据电磁制动器的工作状态,将欠驱动机器人的位置控制分为两个阶段.第一阶段,制动器解锁,利用被动关节加速度与驱动关节转矩间的动力学耦合效应,间接控制被动关节沿预定轨迹运动到预定位置,同时总结模糊控制规则,设计用于控制被动关节运动的模糊控制器.第二阶段,制动器锁定,然后驱动关节运动到预定位置.设计并搭建了基于可编程多轴运动控制卡的试验控制系统.最后通过试验成功实现2R欠驱动机器人关节的位置控制.试验数据表明,模糊控制方法对于机器人被动关节具有较高的位置控制精度,鲁棒性良好,并且不依赖于机器人动力学模型,实时控制的计算量小,体现出智能控制的优越性.     

基于T-S模型的欠驱动机器人非脆弱保性能H_∞控制

讨论了欠驱动机器人系统的非脆弱保性能H∞控制问题。利用欠驱动机器人关节间的动力学耦合控制被动关节到达理想位置,进而对其进行锁定,将欠驱动机器人系统转化为全驱动机器人系统。结合非脆弱保性能控制理论和H∞控制理论,提出了基于T-S模型的欠驱动机器人非脆弱保性能H∞控制策略,使其能够进行位置跟踪。两连杆机械臂的仿真验证了所提控制策略的有效性及实用性。     

Hybrid finite-time trajectory tracking control of a quadrotor

In this paper, accurate trajectory tracking control problem of a quadrotor with unknown dynamics and disturbances is addressed by devising a hybrid finite-time control (HFTC) approach. An adaptive integral sliding mode (AISM) control law is proposed for altitude subsystem of the quadrotor, whereby underactuated characteristics can decoupled. Backstepping technique is further deployed to control the horizontal position subsystem. To exactly attenuate external disturbances, a finite-time disturbance observer (FDO) combining with nonsingular terminal sliding mode (NTSM) control strategy is constructed for attitude subsystem, and thereby achieve finite-time stability. Using the compounded control scheme, trajectory tracking errors can be stabilized rapidly. Simulation results and comprehensive comparisons show that the proposed HFTC scheme has remarkably superior performance.     

纵向打滑状态下轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人纵向打滑状态下滑动参数未知的轨迹跟踪控制问题,提出了一种轨迹跟踪控制方法。建立了纵向打滑状态下移动机器人的运动学模型,用滑动 参数表示左右轮的打滑程度;设计合适的滑模观测器对未知的滑动参数进行估计,并通过低通滤波器减少抖振对估计结果产生的影响;基于Lyapunov直接法设计轨迹跟踪控制律,并提出了一种根据控制系统的极点分布确定控制参数的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制

为完成机器人高效率工业生产任务，提出一种基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制方法。考虑杆件运动重力因素，从角速度、加速度等方面明确工业机器人动力学规律；使用具备非线性优化性质的蚁群算法规划运动轨迹，引入人工势场法计算待选节点和目标节点的间距，评估当前路径是否为最佳路径并更新信息素，输出最优工业机器人运行路线；计算机器人相对功率因数校正控制量，运用粒子群算法求解轨迹跟踪预测控制序列，通过支持向量机构建轨迹跟踪自动控制模型。实验结果表明，所提方法的轨迹跟踪稳定性强、精度高，能满足工业生产的实时动态需求，实用性强。     

Fuzzy-sliding mode control of a polishing robot based on genetic algorithm

This paper proposes a fuzzy-sliding mode control which is designed by a self tuning fuzzy inference method based on a genetic algorithm. Using the method, the number of inference rules and the shape of the membership functions of the proposed fuzzy-sliding mode control are optimized without the aid of an expert in robotics. The fuzzy outputs of the consequent part are updated by the gradient descent method. It is further guaranteed that the selected solution becomes the global optimal solution by optimizing Akaike’s information criterion expressing the quality of the inference rules. In order to evaluate the learning performance of the proposed fuzzy-sliding mode control based on a genetic algorithm, a trajectory tracking simulation of the polishing robot is carried out. Simulation results show that the optimal fuzzy inference rules are automatically selected by the genetic algorithm and the trajectory control result is similar to the result of the fuzzy-sliding mode control which is selected through trial error by an expert. Therefore, a designer who does not have expert knowledge of robot systems can design the fuzzy-sliding mode controller using the proposed self tuning fuzzy inference method based on the genetic algorithm.     

多移动微小型机器人编队控制与协作避碰研究

针对多移动微小型机器人系统的协作避碰和队形保持,给出了一种分布式的编队控制方法。结合移动微小型机器人的运动控制模型,提出了一种路径规划方法,使其在运动中实时避免碰撞。在此基础上利用李雅普诺夫(Lyapunov)法设计了一种编队控制器。在有界误差范围内,该控制器能够保证多机器人的轨迹跟踪和协作避碰。通过将编队控制转化为跟踪整个队形质心的轨迹,降低了控制的复杂度,从而可以较好地应用到计算资源有限的多移动微小型机器人中。通过仿真、分析和对比,对以上控制方法的稳定性和可行性进行了验证,并进行了实际的编队和避碰控制实验。实验结果表明该方法可有效地应用于多移动微小型机器人的协作避碰和编队控制。     

基于快速终端滑模的机器人轨迹跟踪避障方法

针对非完整轮式机器人有限时间精准轨迹跟踪避障问题,设计了一种基于全局快速终端滑模方法,兼具无抖振、收敛时间可调等优点的轨迹跟踪控制器。首先,在载体坐标系下建立轮式机器人运动学模型;其次,构造包含终端吸引子和指数收敛项的全局快速终端滑模轨迹跟踪控制器,通过Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制器能确保轨迹与航向角跟踪误差均能在有限时间内收敛于较小的零域范围内;最后,引入人工势场避障方法,实现了机器人严格跟踪参考轨迹的同时绕开障碍物。实验结果表明,该方法能实现在避障的同时对于给定参考轨迹的有限时间稳定跟踪控制。     

基于DSP的机械臂约束预测控制系统设计

针对机械臂的实时控制问题,基于约束预测控制,提出了一种机械臂实时运动控制方法。介绍了机械臂动力学模型并进行了线性化处理,以降低算法复杂度、保证实时性。设计了轨迹跟踪控制器和约束预测控制器,其中轨迹跟踪控制器采用最优反馈控制律,可确保机械臂按参考轨迹运动;而约束预测控制器则在考虑机械臂物理约束的情况下,为跟踪控制器提供最优参考轨迹。以DSP作为核心控制器,搭建了机械臂控制系统,同时给出了硬件和软件设计方法。以梯形和三次多项式轨迹为例,进行了系统功能测试,测试结果表明了所述控制系统的可行性和有效性。     

农业轮式移动机器人自适应滑模路径跟踪控制

针对不确定性干扰影响下的农业轮式移动机器人鲁棒自适应路径跟踪问题,提出一种非时间参考的自适应滑模路径跟踪控制方法。首先,选择合适的非时间参考量,建立面向移动机器人路径跟踪控制器设计的相对运动学模型,摆脱了时间和速度因素的影响。其次,对传统的指数趋近律进行改进,设计了新型的快速趋近律。此外,引入RBF神经网络对不确定性干扰进行实时估计,进而提出一种基于新型趋近律的自适应滑模控制方法,并对其性能进行了理论分析与证明。该控制方法既消除了抖振现象又提高了轮式移动机器人在不确定性干扰作用下的路径跟踪性能。最后,通过仿真验证了提出方法的有效性和优越性。     

Position and attitude tracking control for a quadrotor UAV

A synthesis control method is proposed to perform the position and attitude tracking control of the dynamical model of a small quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV), where the dynamical model is underactuated, highly-coupled and nonlinear. Firstly, the dynamical model is divided into a fully actuated subsystem and an underactuated subsystem. Secondly, a controller of the fully actuated subsystem is designed through a novel robust terminal sliding mode control (TSMC) algorithm, which is utilized to guarantee all state variables converge to their desired values in short time, the convergence time is so small that the state variables are acted as time invariants in the underactuated subsystem, and, a controller of the underactuated subsystem is designed via sliding mode control (SMC), in addition, the stabilities of the subsystems are demonstrated by Lyapunov theory, respectively. Lastly, in order to demonstrate the robustness of the proposed control method, the aerodynamic forces and moments and air drag taken as external disturbances are taken into account, the obtained simulation results show that the synthesis control method has good performance in terms of position and attitude tracking when faced with external disturbances.