未知模型机器人的碰撞检测算法

针对工业机器人在模型未知情况下的碰撞检测问题,提出一种基于参数辨识和广义动量的新型碰撞检测算法。首先,通过整体辨识的方法,得到较为精准的机器人动力学模型。然后,基于动力学模型、电机反馈位置与驱动电流信号计算机器人运行过程中的动量偏差来观测碰撞力矩的大小和方向。通过等效为带通滤波器来分析调节观测器的参数,进一步对碰撞力矩进行滤波,减小了高频噪声和低频模型误差产生的扰动,提高了碰撞检测算法的鲁棒性。最后,通过仿真与实物实验,验证了该算法可以有效地检测出碰撞,提高了工业机器人的安全性。     

基于工业机器人动力学模型的差分力矩偏差碰撞检测方法

针对工业机器人的碰撞检测问题,提出一种基于工业机器人动力学模型的差分力矩偏差碰撞检测方法。采用基于惩罚函数的自适应遗传算法计算动力学参数辨识中的最优激励轨迹;采用自适应学习率的单层神经网络实现机器人动力学参数辨识,得到机器人动力学模型;利用该动力学模型和工业机器人自身携带传感器及驱动电流信号等计算预测力矩和实际力矩的力矩偏差,对力矩偏差进行向后一阶差分和向后二阶差分,从而将工业机器人碰撞区分为有意碰撞和无意碰撞,实现机器人碰撞检测并触发相应的避撞机制,避免造成设备及人员损坏。用6R工业机器人进行实物碰撞检测验证,实验结果表明碰撞检测算法能够有效区分无碰撞、无意碰撞和有意碰撞,提高了工业机器人协同作业的安全性。     

气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制

针对以气动人工肌肉作为关节驱动器的外骨骼机器人关节位置跟踪控制问题进行了研究。首先,在动力学模型的基础上,设计了上层控制器,并结合自适应控制和滑模控制方法降低了动力学参数不准确和扰动项未知对外骨骼机器人的影响;其次,基于无模型方法设计了底层关节力矩控制器,调整外骨骼机器人的关节力矩;最后,针对上述控制方案设计仿真实验与外骨骼机器人的穿戴实验。结果表明,该控制方法对气动人工肌肉外骨骼机器人的关节位置跟踪控制是有效的。     

SCARA机器人高斯过程动力学建模研究

实现机器人的精确控制需要将机器人动力学模型加入控制律中,但是动力学建模过程中引入的测量误差以及摩擦力、驱动器动力学特性等非线性因素会引起较大的建模误差,从而影响机器人的控制精度。针对这个问题,以SCARA机器人为研究对象,采用高斯过程回归方法,直接通过SCARA机器人的输入与输出量对其逆向动力学模型进行估计。并将估计模型用于机器人的计算力矩控制。通过ADAMS和Simulink联合仿真的方式,对基于回归预测模型的计算力矩控制与采用解析模型的计算力矩控制进行了仿真对比实验,结果表明基于高斯过程回归模型的计算力矩控制有更好的位置跟踪效果。     

双套索系统力矩传动特性与摩擦补偿分析

双套索驱动系统因其简单、灵巧以及远距传动的特点被广泛应用于手术机器人以及搜救机器人设计中。由于套索接触面间的摩擦力以及绳索的柔性所产生的非线性特性是这类机器人控制的主要难题。针对现有双套索传动模型只适用于弹性负载,具有明显的局限性的问题,推导任意负载条件下的双套索力矩传动模型。建立双套索传动特性试验平台,通过试验对力矩传动模型进行验证,并讨论双套索力矩传动效率的影响因素。分析系统松弛现象并计算避免松弛所需的最小预紧力。基于力矩传动模型设计一种无末端反馈的摩擦补偿控制器,使系统的输出能跟随期望的力矩轨迹,并通过试验验证该方案的有效性。针对力矩传动特性的研究,为双套索传动机器人的力矩控制提供了理论基础。     

空间机器人捕获航天器操作的避撞柔顺无源神经网络H∞控制

研究了空间机器人在轨捕获非合作航天器过程避免关节受冲击破坏的避撞柔顺控制问题。为此在关节电机与机械臂之间配置了一种柔顺机构--旋转型串联弹性执行器(RSEA),可通过其内置弹簧的变形来吸收捕获过程目标航天器对空间机器人关节产生的冲击能量;结合所设计的开、关机控制策略可保证关节冲击力矩受限在安全范围内。首先利用拉格朗日方法及牛顿-欧拉法分别获得了捕获前空间机器人及目标航天器的分体系统动力学模型;之后,结合冲量定理、系统运动几何关系及力的传递规律,建立了捕获后两者形成混合体系统的动力学模型,并计算了碰撞过程的冲击力矩;最后,基于无源性理论提出了一种神经网络鲁棒H∞避撞柔顺控制策略以实现失稳混合体的镇定控制。数值仿真结果表明,配置柔顺空间机器人在捕获碰撞阶段最大可减小61.9%的关节冲击力矩,最小也可减小47.8%;而在镇定运动阶段,各关节冲击力矩均受限在安全范围内,实现了对关节有效地保护。     

力觉交互控制的机械臂精密位姿控制技术

针对卫星装配过程中关键零部件质量体积较大,不易装配的问题,提出了基于力觉交互控制的机械臂精密位姿控制技术,通过在机器人末端安装六维力/力矩传感器,实时获取机器人末端负载重力和末端所受外部作用力,并将负载重力和外部作用力解耦,进而实现外部作用力对机械臂末端位姿的精密控制。同时,对机器人辅助装配控制系统及其架构进行了介绍,并提出了一种简单可行的六维力传感器标定方法。试验结果表明:该技术可以实现机器人末端位置的精密控制,具有结构简单、计算量小、操作方便等特点。     

4-DOF混联机器人多能域动力学全解模型及试验

以4-DOF混联机器人为研究对象,分析了混联机器人的运动学,接着基于传统键合图建立了系统驱动部分（电动机和气动部分）键合图模型,基于旋量键合图建立了系统机械本体动力学模型,由于系统的并联部分引入冗余驱动,提出了采用输入力矩优化的方法,增加了1个补充方程,最终得到了该机器人完整的机、电、气耦合的多能域系统动力学全解模型。冗余驱动分支在随动和施加优化得到的力矩（力/位混合控制）两种情况下,借助键合图自动化仿真软件（20-sim）进行多能域动力学仿真;并进行样机的控制试验,将仿真与试验得到的驱动力矩进行对比,验证了所建机器人系统多能域动力学模型的正确性。通过试验可以证明：力/位混合控制时样机运行更加平稳且能有效提高机构的运动精度。     

下肢外骨骼康复机器人的自适应控制研究

针对下肢外骨骼康复机器人的动力特性,为实现康复训练过程中控制的实时性和高精度,消除系统中存在的未建模动态、外部扰动和非线性不确定性的影响,本文提出采用两个相互独立控制器共同作用控制方法,即基于标称模型的计算力矩控制器和变结构鲁棒自适应补偿控制器。补偿控制器基于Lyapunov函数法,通过引入一个动态信号和非线性阻尼项来抑制未建模动态、外部有界扰动和非线性不确定项的影响。设计的自适应律通过在线刷新系统的不确定参数,增强了控制系统的鲁棒性并保证系统达到全局渐近稳定。通过Lyapunov稳定性定理和仿真结果证明了该控制策略的可行性和有效性。     

动基座下DGCMG框架伺服系统干扰补偿控制

针对双框架控制力矩陀螺(double gimbal control moment gyro,简称DGCMG)内外框架间的耦合力矩和航天器快速机动带来的牵连力矩引起框架角速率波动问题,建立了动基座下DGCMG框架伺服系统的动力学模型,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,简称ESO)的扰动力矩估计方法。对耦合力矩、牵连力矩等扰动力矩进行估计并采用力矩前馈的方式进行补偿,从而抑制扰动力矩对框架伺服系统控制精度的影响。仿真及实验结果表明,该控制方法能有效抑制由于扰动力矩引起的框架速率波动,提高了框架的速率输出精度。     

受到外部扰动的空间机械臂基于模糊递归神经网络的控制策略

针对载体位置不受控、姿态受控的空间机械臂运动控制问题,对具有不确定系统参数的空间机械臂在受到外部扰动工况下动力学建模以及控制算法进行了研究。运用拉格朗日第二类动力学方程及被控系统动量守恒关系,对该工况下空间机械臂运动特性进行了分析,建立了系统在受到外部扰动时的动力学模型,并对动力学特性进行了归纳,提出了一种基于模糊递归神经网络的控制策略。根据李雅普诺夫第二类方法,证明了整个闭环控制系统的运动渐进稳定性。使用计算机数值仿真实验与计算力矩法进行对比,阐述了整个控制系统的有效性。研究结果表明,在存在外部扰动及系统参数不确定时,所设计的控制方案相比于传统计算力矩控制方法具有更好的轨迹跟踪效果和更高的可靠性。     

旋转导向钻井惯导平台动力学分析与运动研究

将受到井下复杂扰动力矩作用的惯导伺服平台稳定控制在某一特定方位角度,是推靠式全旋转导向钻井系统实现准确导向的关键,但该平台对作用力矩非常敏感,小的扰动即可使其振荡失稳甚至单向旋转。通过对平台主要作用力矩的分析,建立一个考虑摩擦、水力冲击、质量分布偏心、安装误差偏心和涡轮电动机电磁作用等作用力矩的非线性动力学模型。基于该模型,仿真分析平台在无扰动和复杂扰动下的运动,得出了平台结构和扰动作用参数对平台运动影响的一般规律,水力驱动下的力矩测试试验验证了动力学分析的合理性。这些工作为改进系统机械设计和平台控制方法研究奠定了基础。     

不确定性双臂空间机器人自适应模糊优化控制

考虑空间环境存在惯性参数未知及外部扰动等不确定性因素,针对自由漂浮双臂空间机器人(DFFSR)关节角运动控制问题,提出了一种自适应模糊优化控制方法。首先,基于系统动量守恒关系及Lagrange方法,建立DFFSR系统关节空间的动力学方程;而后,考虑系统惯性参数未知导致惯性矩阵无法求解问题,利用模糊控制理论的万能逼近特性,通过在线参数辨识建立系统自适应模糊模型;由此,同时考虑系统存在外界扰动以及输出力矩的优化问题,基于SDRE优化控制理论,设计一种自适应模糊优化控制方法,实现了DFFSR系统关节角的精确运动控制。一组对比仿真验证了所提控制方法的可靠性。     

串联弹性驱动器的设计及力矩控制研究

为了改善机器人在人机交互过程中力矩柔顺性问题,对机器人关节中的串联弹性驱动器（Series Elastic Actuator,SEA）进行了改进,从而提高了SEA驱动器中弹性体受力与变形的线性特性。在力矩控制器的设计中,采用了基于数据驱动控制的无模型自适应控制算法（MFAC）,并利用BP神经网络算法实现控制器参数的在线自整定。该数据驱动控制算法在不需要建立受控系统精确数学模型的情况下,即可实现串联弹性驱动器（SEA）的力矩控制。既简化了控制器设计的难度,避免了机器人关节建模的复杂性和未建模的动态误差,又提高了控制系统对负载扰动的鲁棒性。为了验证控制方法的有效性,对SEA驱动器进行仿真分析。仿真结果验证了所设计的控制方法对SEA力控具有良好的跟随性,能够实现机器人与人、环境之间的安全物理交互。     

基于神经网络的机器人鲁棒跟踪控制

针对具有参数不确定以及外部扰动的机器人系统,提出了一种基于神经网络的鲁棒跟踪控制策略。鲁棒补偿控制器用于消除系统参数以及外部干扰引起的不确定性的影响,再利用神经网络学习系统不确定性未知上界。仿真结果表明,方法能有效克服机器人系统模型的不确定性和外部干扰,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

带干扰观测器的航空相机前向像移补偿控制器

研究了飞机姿态角速度变化的不确定性扰动对相机反射镜前向像移补偿效果的影响,设计了带有干扰观测器的伺服控制方案来抑制干扰.介绍了一种基于力矩扰动作用的反射镜系统数学模型.采用干扰观测器将外部力矩干扰及模型参数变化造成的实际对象与名义模型输出的差异等效到控制输入端.然后,在控制中引入等效的补偿来实现对干扰的抑制.最后,应用该方法设计了带有干扰观测器的控制器对相机反射镜组件进行像移补偿控制.与先进的PID方法的比较结果表明:在相同扰动作用下基于干扰观测器的补偿控制算法得到的干扰前向像移残差减小了40％～60％左右.该方法提高了相机反射镜前向像移的补偿精度和补偿控制的鲁棒性.     

3-RRRT并联机器人轨迹跟踪控制研究

为了实现3-RRRT并联机器人的轨迹跟踪控制,在运动学分析的基础上,应用拉格朗日方程建立了3-RRRT并联机器人的动力学模型。设计了基于计算力矩算法的控制律,并利用Matlab软件进行了控制器仿真。仿真表明计算力矩控制可以使3-RRRT并联机器人实现全局稳定的动态轨迹控制。     

基于快速动力学辨识的机器人力/位混合控制碰撞检测研究

针对机器人力/位混合控制时发生异常碰撞所导致的安全问题,提出一种基于快速动力学辨识的碰撞检测方案。首先,建立机器人快速动力学的辨识模型,基于拉格朗日法整理出机器人关节重力矩的最简三角函数回归矩阵,运用连续摩擦模型建模关节摩擦力;然后,采用最小二乘法分别辨识出机器人关节的重力矩最简参数集和连续摩擦模型参数集;最后,为验证提出方法的有效性,设计并完成机器人快速动力学辨识和碰撞检测实验。结果表明:提出的方法能够快速有效地辨识机器人的动力学参数,可实时检测机器人位置控制方向上4 N·m,力控制方向8 N·m以上的异常碰撞,有效保障操作人员和设备的安全,具有一定的工程参考价值。     

六自由度搬运机器人动力学分析及仿真

针对模块化六自由度轻载搬运机器人的结构特点,利用Solid Works三维设计软件绘制了机器人的三维模型。采用拉格朗日法建立了机器人的动力学模型并进行动力学分析。基于ADAMS仿真软件构建了机器人的仿真模型并进行动力学仿真,得到了转动关节的力矩曲线。基于MATLAB软件对动力学方程进行了数值分析并绘制力矩曲线,其理论分析结果与ADAMS的仿真结果一致,验证了理论计算的正确性和机械结构设计的合理性,为继续优化机器人结构设计和控制系统设计奠定了基础。     

基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制的研究

针对机器人建模的不精确性以及扰动的存在给机器人控制增加难度的问题,提出了一种基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制方法。该控制方法的控制器由模糊神经网络(FNN)控制器和CMAC控制器组成,FNN控制器代替传统的计算力矩法,CMAC控制器在线补偿控制误差,有效补偿机器人存在的各种不确定性。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。