基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计

机械臂是多臂机器人的重要组成部分,针对基于姿态识别控制及位置识别控制系统受到被控量振荡影响,而导致机械臂运动轨迹控制不精准的问题,提出了基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计;基于FuzzyP控制系统,找到系统控制平衡点,设计系统硬件结构包含3个机械臂,共十八个自由度,简化关节控制器连线,选择直流有刷电机,采用增量型编码器,设计H桥电路,配合74ACT244增强驱动电路,利用NRF24L01无线模块获取与处理位置信息;使用FuzzyP控制器,抑制被控量振荡,控制连杆运动,完成多臂机器人机械臂控制方案设计;由实验结果可知,该系统轨迹与预期轨迹基本一致,较好解决多臂机器人机械臂对接精确定位要求。     

基于双向LSTM神经网络的机器人机械臂智能轨迹控制系统

针对机械臂智能轨迹控制易受其不确定性与外部扰动影响的问题,设计基于双向LSTM神经网络的机器人机械臂智能轨迹控制系统,实现对机器人机械臂轨迹的实时控制,使其能够快速响应环境变化和执行新任务。利用远程控制模块输入用户设定的机械臂运行参数;主控制模块的主控单元利用双向LSTM神经网络,估计机械臂的不确定性数据,并依据用户设定的相关参数,结合自适应滑模控制器,设计机械臂智能轨迹复合控制律,由主站通讯板卡传输至伺服模块;伺服模块接收智能轨迹复合控制律后,利用伺服驱动器启动直流力矩电机,按照复合控制律驱动机械臂运动,完成机械臂智能轨迹控制。实验证明：该系统可有效完成机器人机械臂智能轨迹控制,且控制后的运行轨迹与设定轨迹非常接近;经过控制后的机械臂关节角度变化曲线较平滑,且连续,具备较优的智能轨迹控制效果。     

基于滑模控制器的双臂机器人控制仿真

针对工业机械臂运动控制中由于建模误差和未知干扰导致的控制误差问题,基于机器人力矩控制方法,采用滑模控制理论,利用关节角运动误差,设计并搭建机器人控制系统。以安川Motoman-SDA20机器人为例,对该机器人进行了运动学与动力学分析,搭建相关数学模型,并针对该机器人系统设计了滑模运动控制器。在机器人仿真环境VERP与Simulink中搭建联合仿真平台,对虚拟环境中的机械臂进行运动控制仿真试验,验证了算法的有效性。试验对比了逆运动学控制与滑模控制算法效果,同时对滑模控制算法在机械臂定点运动与轨迹跟踪中的控制效果进行了验证与分析。该控制算法计算过程简明、便于设计。利用VERP仿真平台,获得了更加直观的效果,实现了存在较大建模误差与较小控制频率下的机械臂位置控制,角度误差在0. 3 rad以内。该研究对于机器人控制算法的研究与仿真环境的搭建具有借鉴意义。     

基于CAN总线控制系统的航天特种机械臂设计

航天特种机械臂具备精确操作和视觉识别的能力,在载人航天领域中广泛应用,为了在复杂环境中精准完成陆基装配任务,设计基于CAN总线控制系统的航天特种机械臂。从关节、连杆、驱动电机、锁紧制动器等方面,组装航天特种机械臂结构元件。装设航天特种机械臂控制器,在控制器中加设一个串行通信接口,将控制器连接到CAN总线中,配置CAN总线控制系统的通信协议,完成航天特种机械臂硬件结构设计。利用航天特种机械臂中传感器设备,检测航天特种机械臂实时位姿,补偿航天特种机械臂重力负载。根据机械臂工作任务,规划移动轨迹,在控制器的支持下,通过控制量的计算与通信,实现航天特种机械臂的控制功能。性能测试实验表明,设计基于CAN总线控制系统的航天特种机械臂平均位置和关节姿态角的控制误差分别为3.0m和0.32°,平均形变量为2.64m2,具有较好的控制性能和抗压性能。     

时滞柔性关节机械臂自适应位置/力控制

针对具有时滞的柔性关节机械臂自适应位置和力控制问题进行了研究.首先,通过坐标变换得出降维的位置/力控制模型.随后,将时间滞后近似表示成一阶滞后,进行时滞补偿.利用自适应算法修正机械臂系统参数,克服模型参数不确定性对系统的影响.同时,采用反步控制技术设计机械臂位置/力控制器,运用Lyapunov稳定性定理证明控制器能使机械臂位置和力跟踪误差收敛.最后的仿真研究验证了控制方案的有效性.     

助餐机器人轨迹跟踪控制实验研究

助餐机器人机械本体由三自由度机械手和旋转桌面构成。在完成助餐机器人控制系统硬件电路基础上,利用dSPACE软硬件环境和Matlab/Simulink系统建模方法,搭建了助餐机器人控制系统的半物理仿真实验平台。完成了助餐机器人伺服控制系统的研究与开发,设计了机器人控制器,同时完成了助餐机器人肘关节和腕关节的直线轨迹与圆弧轨迹跟踪实验,获得了理想的实验结果,为整个助餐机器人系统的控制研究奠定了基础。     

基于时间延时估计和自适应模糊滑模控制器的双机械臂协同阻抗控制

多机械臂的精准协同控制已成为当前机器人领域的研究难点,为实现双机械臂精准控制,通过建立双机械臂动力学模型,采用时间延时估计简化机械臂动力学模型,在保证控制系统稳定性的前提下,引入自适应模糊滑模控制器实现对估计误差的修正和补偿,设计基于时间延时估计和自适应模糊滑模控制的双机械臂协同阻抗控制器,实现双机械臂协同操作的末端轨迹控制以及接触力精准控制.最后,将该控制器应用于两台六自由度机械臂仿真平台,实现双臂夹取和搬运同一目标物体的操作,通过与其他控制器进行对比实验,表明所设计的控制器具有响应快、无抖震、精度高的特点.     

多关节机械臂轨迹跟踪自适应神经网络滑模控制

针对不确定干扰和建模误差对多关节机械臂轨迹跟踪控制系统造成的不良影响,对基于滑模控制的自适应神经网络滑模控制算法进行了研究。通过神经网络,对多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的不确定干扰和建模误差进行逼近。添加自适应项,补偿神经网络滑模控制中神经网络模型对系统中的不确定干扰和建模误差的逼近误差。设计了具有指数趋近律的滑模面,以提升多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的鲁棒性和响应速度。使用李雅普诺夫稳定性理论,证明了多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的半全局稳定性,并通过MATLAB对理论结果进行了仿真验证。仿真结果表明,对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制系统,采用该算法进行轨迹跟踪时,具有较好的稳定性与鲁棒性。该控制算法能合理应用到此类轨迹跟踪控制系统中。     

基于RBF-BP算法的机械臂多自由度分拣控制系统设计

为提升机械臂设备的准确分拣能力,设计基于RBF-BP算法的机械臂多自由度分拣控制系统。利用RBF-BP前馈神经网络,规划机械臂设备的运动轨迹路线,实现基于RBF-BP算法的机械臂运动轨迹建模。确定工业相机在总功能框架中所处连接位置,根据机械臂选型情况,确定可编程逻辑控制器、变频控制器对于所选机械臂元件的调节能力,完成对系统功能模块的开发。借助传输信道,将Sorting分拣指令、ToolControl控制指令反馈回核心控制主机,建立完整的指令执行回路,再联合相关硬件设备结构,实现基于RBF-BP算法的机械臂多自由度分拣控制系统设计。实验结果表明,在抓取能力相同的情况下,应用RBF-BP算法控制系统机械臂成功分拣的工件数量为19件,机械臂抓取成功率为95%,说明所设计系统满足提升机械臂准确分拣能力的设计初衷。     

面向应急机器人的机械臂无线控制系统设计

针对处理油气场站有毒气体泄漏事故的应急机器人,设计一种基于DSP和AR9331模块的机械臂无线控制系统。该系统用6个舵机配合金属支架搭建机械臂硬件结构,以TMS320F28335 DSP为核心处理器,利用其ePWM模块驱动舵机,同时通过AR9331 WiFi模块和DSP的SCI模块实现DSP与上位机之间的无线通信,由此完成了该无线控制系统的全部搭建。实验过程中,在上位机端通过无线通信模块向DSP发送各种控制指令,对各个舵机进行协调控制,从而控制机械臂进行清理障碍物、启闭阀门等应急处理操作,验证了该无线控制系统的可行性。实验结果表明该机械臂无线控制系统控制精度高、调节速度快、可靠性高。机械臂能够在0.5s内接收并完成指令,舵机角度误差在1°以内,满足应急机器人的操作需求。     

空间遥操作机器人主从双边自适应内模控制

天地大时延严重破坏具有力反馈的空间遥操作机器人系统的稳定性和透明性;针对天地大时延和未知的从手操作环境,基于内模控制和自适应控制思想设计一种自适应内模控制器;推导从手环境参数辨识模型,基于带遗忘因子的递推最小二乘滤波辨识环境模型,并利用辨识信息构建自适应内模控制器;基于单参数SNPIDC算法分别设计主手和从手自适应控制器;大量的仿真结果证明,在设计的主从双边自适应内模控制器作用下,空间遥操作机器人系统稳定性好,对未知环境适应能力强,系统透明性好,阻抗匹配程度高,且操作人员临场感强。     

Nonlinear robust adaptive Cartesian impedance control of UAVs equipped with a robot manipulator

In this paper, a new nonlinear robust adaptive impedance controller is addressed for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with a robot manipulator that physically interacts with environment. A UAV equipped with a robot manipulator is a novel system that can perform different tasks instead of human being in dangerous and/or inaccessible environments. The objective of the proposed robust adaptive controller is control of the UAV and its robotic manipulator’s end-effector impedance in Cartesian space in order to have a stable physical interaction with environment. The proposed controller is robust against parametric uncertainties in the nonlinear dynamics model of the UAV and the robot manipulator. Moreover, the controller has robustness against the bounded force sensor inaccuracies and bounded unstructured modeling (nonparametric) uncertainties and/or disturbances in the system. Tracking performance and stability of the system are proved via Lyapunov stability theorem. Using simulations on a quadrotor UAV equipped with a three-DOF robot manipulator, the effectiveness of the proposed robust adaptive impedance controller is investigated in the presence of the force sensor error, and parametric and non-parametric uncertainties.     

四足仿生机器人嵌入式多关节伺服控制器的研究

介绍了DSP芯片TMS320LF2407的原理,开发了基于CAN总线的多关节伺服控制器．针对四足仿生机器人关节控制的应用,在DSP中采用流水线采样策略和带修正函数的自调整模糊控制规则,有效地克服了机器人关节轨迹跟踪控制中耦合、力矩非线性等因素的影响．控制驱动的集成化提高了移动机器人的速度和负载容量．     

Observer-Based Adaptive Controller Design of Flexible Manipulators Using Time-Delay Neuro-Fuzzy Networks

In this paper, a dynamical time-delay neuro-fuzzy controller is proposed for the adaptive control of a flexible manipulator. It is assumed that the robotic manipulator has only joint angle position measurements. A linear observer is used to estimate the robot joint angle velocity. For a perfect tracking control of the robot, the output redefinition approach is used in the adaptive controller design using time-delay neuro-fuzzy networks. The time-delay neuro-fuzzy networks with the rule representation of the TSK type fuzzy system have better learning ability for complex dynamics as compared with existing neural networks. The novel control structure and learning algorithm are given, and a simulation for the trajectory tracking of a flexible manipulator illustrates the control performance of the proposed control approach.     

作业型飞行机器人动态滑翔抓取的鲁棒自适应控制

作业型飞行机器人是指将多自由度机械臂固连在飞行机器人上的一类新型机器人系统,它能够对周围环境施加主动影响,同时也存在较为复杂的动力学性能.本文针对作业型飞行机器人滑翔抓取物体时所受到的摩擦力和接触力问题以及在飞行过程中产生的转动惯量变化问题,设计了一种整体式鲁棒自适应控制策略.首先在作业型飞行机器人系统动力学建模中引入...     

双关节机器人操作臂控制系统设计

本设计针对工业现场使用的双关节机器人,主要完成了硬件系统平台构建和软件系统的设计。应用单片机技术,设计一款主从操作的控制器,能够根据旋转编码器的控制指令精确的控制电机的速度、位置、正反转等物理量,从而满足机器人操作臂精确位置伺服驱动的要求。     

基于单个神经元的机器人自适应控制

本文提出了针对多关节机器人采用单个神经元的独立关节控制方案，控制器由ＰＩＤ反馈和ＰＤＤ＾２前馈补偿构成，关节之间的静态和动态耦合通过单个神经元控制器前馈补偿，对一个二自由度机器人采用这种控制策略进行仿真，仿真结果表明该控制器在有非线性耦合，非线性摩擦，负载变化，模型参数变化时仍能跟踪期望轨迹。     

考虑柔性关节的机械臂自适应运动控制策略研究

具有柔性关节的轻型机械臂因其自重轻、响应迅速、操作灵活等优点,取得了广泛应用;针对具有柔性关节的机械臂系统的关节空间轨迹跟踪控制系统动力学参数不精确的问题,提出一种结合滑模变结构设计的自适应控制器算法;通过自适应控制的思想对系统动力学参数进行在线辨识,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性;仿真结果表明,该控制策略保证了机械臂系统对期望轨迹的快速跟踪,具有良好的跟踪精度,系统具有稳定性。     

基于模糊控制系统的机械臂自适应控制算法设计

针对现有机械臂控制算法,在轨迹控制和精度补偿方面存在的不足,设计了一种基于模糊补偿系统的自适应控制算法。先在笛卡尔空间内分析了机械臂的空间动力学运动过程,并得出机械臂运动中的最优力矩值,构建模糊控制规则并设定模糊子集;对经典模糊理论进行优化,引入可变论域思维在机械臂运动过程中,系统会实时反馈末端执行器行动轨迹,并实施动态化补偿;基于自适应算法对可变论域模糊控制器进行二次优化,修正模糊规则并校正模型的控制量参数,提升和改善整个机械臂系统的控制精度。实验结果显示,模糊补充自适应控制算法在多关节和多连杆机械臂的角度控制和位移控制精度方面有较大的优势,同时各关节和连杆的运动相应时间仅为0.27s和0.20s。     

DSP/FPGA-based Controller Architecture for Flexible Joint Robot with Enhanced Impedance Performance

Some practical issues associated with enhancing the Cartesian impedance performance of flexible joint manipulator are investigated. A digital signal processing/field programmable gate array (DSP/FPGA) structure is proposed to realize the singular perturbation based impedance controller. To increase the bandwidth of torque control and minimize the joint torque ripple, boundary layer system and field-oriented control (FOC) are fully implemented in a FPGA of each joint. The kernel of the hardware system is a peripheral component interface (PCI)-based high speed floating-point DSP for the Cartesian level control, and FPGA for high speed (200 us cycle time) multipoint low-voltage differential signaling (M-LVDS) serial data bus communication between robot Cartesian level and joint level. Experimental results with a four-degree-of-freedom flexible-joint manipulator under constrained-motion task, demonstrate that the controller architecture can enhance the robot impedance performance effectively.