视觉反馈机械手臂的控制研究

摘要

针对进行重复作业的机械手臂控制系统，传统的基于系统模型的算法已很难处理系统参数不确定性和拒绝外部干扰，难以让机械手臂的轨迹跟踪误差迅速收敛。通过视觉获取的信息反馈到控制系统以提升机械手臂轨迹跟踪精度，分析了图像处理中的目标定位与坐标系统的转换，为重复控制系统的期望轨迹提供了依据。通过对视觉反馈机械手臂控制算法学习研究后，本文采用基于增益矩阵估计的迭代学习算法来提高机械手臂在重复任务中的轨迹跟踪精度。本文分析了机械手臂的正、逆运动学和动力学，通过对不同自由度的机械手臂仿真和不同增益矩阵的迭代学习控制算法的轨迹跟踪误差收敛速度对比分析，研究了控制系统对重复轨迹的跟踪精度问题。
　　针对PD型迭代学习控制轨迹跟踪误差收敛速度不理想问题，提出基于径向基函数神经网络迭代学习控制优化控制律的增益参数。仿真对比PD型迭代学习控制的轨迹跟踪的误差收敛速度，结果表明优化后的控制算法提升了机械手臂轨迹跟踪误差收敛速度。针对不同的增益矩阵对轨迹跟踪控制误差收敛的影响，采用了控制系统频域特征方程求解方法，提出了将重复控制器中增益矩阵转换成倾斜增益矩阵以提高系统的误差收敛速度。仿真对比基于径向基函数神经网络迭代学习控制的轨迹跟踪误差的收敛速度，结果表明基于倾斜矩阵的控制系统提升了机械手臂轨迹跟踪误差收敛速度，并为控制系统的轨迹跟踪精度分析提供了以提升误差收敛速度的实际增益矩阵数据。
　　本文通过完成优化的迭代学习控制器设计，提高了机械手臂跟踪重复轨迹的误差收敛性能。在上述研究的基础上，在可以与实际机械手臂无缝衔接的ROS操作系统与V-REP软件平台模拟，最后基于VS软件平台实现。

目录

声明

1 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 课题的国内外研究现状

1.3 课题的主要研究内容

1.4 论文的组织安排

1.5 本章小结

2 机器人控制方法与运动学分析

2.1 机器人控制方法

2.2 运动学分析

2.3 机器人操作系统

2.4 本章小结

3 视觉反馈机械手臂的控制

3.1 基于视觉的控制

3.2 视觉反馈机械手臂的视觉伺服系统

3.3 基于重复控制的视觉反馈机械手臂控制迭代学习控制

3.4 本章小结

4 基于增益矩阵估计的迭代学习控制改进算法

4.1 具有参数优化的径向基网络迭代学习控制改进

4.2 基于增益矩阵估计的迭代学习控制算法改进

4.3 基于增益矩阵估计的仿真结果比较分析

4.4 本章小结

5 视觉反馈机械手臂的控制的软件实现

5.1 视觉反馈控制机械手臂控制ROS与V-REP中的模块仿真

5.2 视觉反馈机械臂控制算法软件平台实现

5.3 本章小结

结论

总结

展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果