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关节锁定情况下冗余机器人运动规划及基于dSPACE的并行实现

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第一章绪论

1.1研究背景

1.1.1机器人发展与现状

1.1.2冗余机器人及其研究现状

1.1.3机器人并行处理技术及其研究现状

1.2论文意义及预期目标

第二章冗余机器人在关节锁定情况下的轨迹规划算法

2.1引言

2.2问题的描述和分析

2.2.1问题的描述

2.2.2奇异值解耦算法

2.2.3机器人关节锁定情况下的奇异值解耦算法

2.3奇异值解耦的梯度投影法

2.4对常见的几种灵活度标准的分析

2.5算法的改进

2.6仿真研究

2.7实验研究

2.7.1宏—微机器人介绍

2.7.2 dSPACE系统介绍

2.7.3控制策略

2.7.4实验结果

2.8结论

第三章关节锁定下的机器人逆运动学的一种并行计算结构

3.1引言

3.2基于SVD的逆运动学并行计算结构

3.3关节锁定下的奇异值解耦逆运动学计算步骤

3.4算法的并行化

3.5算法的实时仿真实现

3.5.1实时仿真问题描述

3.5.2仿真实验平台介绍

3.5.3仿真模型的设计思想

3.5.4仿真结果

3.6结论

第四章一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略

4.1 引言

4.2一种启发式群聚算法

4.2.1问题的描述

4.2.2启发式群聚算法

4.3对常见的调度策略的分析和比较

4.4改进的集中式调度策略

4.5算法的实现

4.5.1任务的划分

4.5.2任务调度策略的实现

4.5.3仿真结果

4.6小结

第五章总结与展望

5.1本文工作总结

5.2展望

参考文献

致谢

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摘要

该文研究了冗余机器人在关节锁定情况下的在线轨迹规划算法,使机器人在运动中根据各个关节的运行故障情况实时地调整各个关节的运动轨迹,从而达到使机器人准确跟踪末端位移的目的.指出了将奇异值解耦法应用到有关节发生锁定下的机器人轨迹规划存在的问题,提出通过提高关节锁定后机器人的灵活度来解决机器人关节锁定后由于灵活度过低而造成的不可控问题.在对几种常见的衡量机器人灵活度标准进行分析后,介绍了相应的几种衡量关节锁定后的机器人灵活度标准,并在对其进行分析和比较之后介绍了一种计算简单的轨迹规划算法,解决了计算复杂问题,使其适合于在线计算.分别对四自由度连杆机器人和实验室的平面四自由度宏-微机器人进行了仿真和实验研究,取得了令人满意的效果,证明了算法的有效性.针对将奇异值解耦法用于求解关节锁定下冗余机器人逆运动学时存在的计算复杂、不适合于在线计算问题,介绍了关节锁定下的机器人逆运动学的一种并行计算结构,在充分挖掘奇异值解耦法中存在的并行计算特性同时,又尽量减少参加并行计算的处理器数目,提高各处理器的利用率,使其适合于实时计算.在dSPACE控制平台上搭建了机器人实时仿真系统,对平面四自由度连杆机器人在关节锁定下的机器人逆运动学进行了实时并行仿真研究,取得了令人满意的效果,验证了并行处理结构的有效性.该文还研究了机器人并行处理问题,介绍了一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略.在进行任务划分阶段,按能否使总的运行时间缩短来进行各个子任务间的聚合,使得聚合后的各个子任务粒度和相互之间的通讯量达到一种优化状态,以在任务划分阶段减少总的运行时间;在任务调度阶段采用集中式动态调度策略,提高各处理器的利用率,减少各处理器间的通讯量,缩短总的运行时间.分别在由5个DSP和4个DSP组成的MIMD并行处理平台上进行了四自由度连杆机器人在关节锁定下运动控制的并行实时仿真,并与用1个DSP完成的串行算法仿真结果相比较,取得了较为满意的结果,证明了该算法不仅可取得较好的并行处理指标而且实现方便、系统功能扩展容易、处理器数目可调、代码的重用性和可移植性好.

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