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【6h】

水平运动的欠驱动机器人运动规划与控制研究

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声明

第1章绪论

1.1引言

1.2研究现状及进展

1.2.1特性研究

1.2.2运动规划

1.2.3控制方法

1.3本文研究内容

1.3.1研究目的和意义

1.3.2内容安排

第2章 欠驱动机器人动力学建模与特性分析

2.1引言

2.2动力学建模

2.3特性分析

2.3.1可积性

2.3.2精确线性化

2.3.3可控性

2.3.4可操作性

2.4本章小结

第3章 欠驱动机器人运动规划

3.1引言

3.2引例

3.2.1二自由度欠驱动机器人

3.2.2三自由度欠驱动机器人

3.3基于遗传算法的欠驱动机器人最优运动轨迹生成

3.3.1部分稳定规划器的设计

3.3.2基于遗传算法的欠驱动机器人最优运动规划

3.3.3适应度函数的改进

3.4欠驱动机器人避障规划

3.4.1基于虚拟弹簧—阻尼系统方法的欠驱动机器人避障规划

3.4.2基于罚函数方法的欠驱动机器人避障规划

3.5本章小结

第4章 欠驱动机器人轨迹跟踪

4.1引言

4.2欠驱动机器人实时轨迹跟踪

4.2.1欠驱动系统实时跟踪控制原理

4.2.2欠驱动2R机器人实时轨迹跟踪

4.2.3欠驱动3R机器人实时轨迹跟踪

4.3欠驱动机器人操作空间几何路径轨迹跟踪

4.3.1路径坐标系下欠驱动机器人轨迹跟踪

4.3.2基于遗传算法的欠驱动机器人轨迹跟踪

4.4本章小结

第5章 基于模糊控制的欠驱动机器人位置控制

5.1引言

5.2欠驱动机器人分层模糊控制

5.2.1二自由度欠驱动机器人分层模糊控制

5.2.2三自由度欠驱动机器人分层模糊控制

5.3基于遗传算法的欠驱动机器人自适应模糊控制

5.3.1控制原理

5.3.2数值仿真

5.4本章小结

第6章 欠驱动机器人位置控制实验研究

6.1引言

6.2控制系统的性能要求和设计任务

6.3欠驱动机器人实验平台

6.4欠驱动机器人的实验研究

6.4.1系统初始化

6.4.2限位开关及机器人机构回零

6.4.3被动关节半自由的欠驱动机器人位置控制

6.4.4被动关节完全自由的欠驱动机器人位置控制

6.5本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间所发表的学术论文

致谢

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摘要

欠驱动机器人是指控制输入数目小于系统广义坐标数目的一类机器人,它在提高机器人灵活性、降低成本和能耗、增加结构紧凑性等方面的性能为人们提供了新思路,具有重要的理论意义和广阔的应用前景,尤其在能源日益紧缺的今天,越来越受到人们的关注,成为机器人研究的新热点。 本文以被动关节自由的水平运动欠驱动机器人为研究对象,致力于摸索这类欠驱动系统固有的内在品质,在对欠驱动系统特性分析的基础上对欠驱动机器人的运动规划、轨迹跟踪及位置控制等问题进行了理论及实验研究。 首先,利用凯恩方程建立了欠驱动机器人的动力学模型,对系统的可积性、可控性及精确线性化问题进行了分析,给出系统可积性及可控性判据,得到系统不满足精确状态反馈线性化条件的结论。根据欠驱动机器人的耦合特性,提出了欠驱动机器人操作空间可操作性及关节空间可操作性指标,分别用来衡量主动关节加速度对操作臂末端以及主动关节加速度对被动关节加速度的操作能力,这两个评价指标对欠驱动机器人结构设计及动力学控制具有重要意义。 其次,对欠驱动机器人的最优运动规划及避障规划问题进行了研究。针对最优运动规划问题,提出了一种利用遗传算法解决二阶非完整系统最优运动规划的新方法。针对避障规划问题,分别提出了虚拟弹簧一阻尼系统法及罚函数法两种新方法。对二自由度及三自由度欠驱动机器人进行了仿真,仿真结果表明上述方法有效,具有很好的稳定性,可以推广到多自由度欠驱动机器人的运动规划中。 再次,对欠驱动机器人的关节空间实时跟踪及操作空间几何路径跟踪问题进行了研究。对于实时跟踪问题,引入滑模变结构控制方法,精确实现了2R及3R欠驱动机器人关节空间的实时轨迹跟踪。对于欠驱动机器人几何路径轨迹跟踪问题,提出了路径坐标系下轨迹跟踪以及基于遗传算法的欠驱动机器人轨迹跟踪两种新方法,对这两种方法比较分析表明,基于遗传算法的欠驱动机器人轨迹跟踪方法对系统初始状态没有限制,具有更好的自适应性,更容易推广到多自由度欠驱动机器人的轨迹跟踪中。 然后,研究了欠驱动机器人的操作空间及关节空间位置控制问题。将智能控制方法与遗传算法相结合,提出了欠驱动机器人分层模糊控制及直接自适应模糊控制两种新方法。对二自由度及三自由度欠驱动机器人进行了控制仿真,仿真结果表明基于遗传算法的模糊控制器具有很好的自适应性和稳定性,为欠驱动机器人的智能运动控制提供了新思路。 最后,进行了欠驱动机器人的位置控制实验研究。搭建了欠驱动机器人软、硬件实验平台,分别对被动关节半自由及完全自由两种情况设计了控制器,从实验角度实现了2R及3R欠驱动机器人精确位置控制,实验结果与期望值相对误差保持在2%以内,说明了控制器的有效性。

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