多关节机械臂的运动学分析与综合

本文提出了多关节机械臂运动学正问题的递推公式,并利用这些递推公式方便地解决了多关节机械臂的运动学逆问题,不仅物理概念清晰,而且无需导出其显式表示.文中所述方法简单、新颖,通用性强,适用于计算机编程,对多关节机械臂的设计与控制都有一定的指导作用.     

机器人协调控制及其关节结构优化

研究机器人的协调控制和没有障碍物存在时的轨迹规划，利用冗余空间产生出满足终端运动要求的、性能指标优化的机器人位形，仿真结果证明了文中控制算法的有效性。     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

基于姿态的多关节履带机器人越障控制

为提高机器人在楼梯、台阶等典型障碍环境中的自主越障的实用性,以检测机器人自身姿态而非环境尺寸作为越障控制的基本依据,设计了多关节履带机器人的各种自主越障控制方法.即首先以AHRS(姿态航向参考系统)所测得机器人姿态作为重要反馈量,采用稳定锥方法实时判定机器人越障过程中的倾翻稳定性,通过实验验证了该方法的有效性;在此基础上以机器人姿态为反馈,并结合机器人关节位置和驱动电流,设计了典型障碍下的自主越障控制动作规划,实际环境测试表明此越障控制方法具有对障碍具体尺寸依赖性小,实用性强的特点.     

PT-500型机器人运动学分析及其控制器研制

本文简要分析了ＰＴ－５００型机器人本体，用Ｄ－Ｈ法求出了其运动学正解和逆解．并针对ＰＴ－５００型机器人，研制了ＰＴ－５００型机器人控制器．本文详细介绍了机器人控制器的硬件组成和软件组成，说明了各软件模块的功能．     

三角平台并联机器人运动学参数识别

提出三角平台并联机器人运动学参数识别算法。本算法是通过相互垂直两个向量的数量积来建立误差模型,避免了传统的并联机器人参数识别方法中通过位置正解及循环迭代过程求解误差参数而带来的一系列问题。     

三角平台并联机器人运动学参数识别

提出三角平台并联机器人运动学参数识别算法 .本算法是通过相互垂直两个向量的数量积来建立误差模型 ,避免了传统的并联机器人参数识别方法中通过位置正解及循环迭代过程求解误差参数而带来的一系列问题 .     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

多连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演控制

针对模型不精确的多连杆柔性关节机器人的关节运动控制问题,提出一种新的神经网络自适应反演控制算法.该控制算法借鉴单连杆柔性关节机器人的一种神经网络自适应反演算法,在反演过程中,将系统非线性未知项与已知项分开并利用径向基神经网络在线逼近非线性未知项;对这种单连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演算法进行改进,构造出新的非线性项,并对转子惯性矩阵的估计转化为对转子惯量矩阵对角元素的估计;根据李雅普诺夫函数的稳定性设计出适用于多连杆柔性关节机器人的控制律与参数自适应律,从而实现多连杆柔性关节机器人的关节轨迹跟踪控制.仿真试验结果表明,与一般的比例-微分控制算法相比,该算法具有更好的轨迹跟踪性能.此外,神经网络节点数取值较小时,该算法也能够保证一定的轨迹跟踪精度.     

多臂机器人系统的运动学分析

低序体阵列采用“阵列”而非“矩阵”的形式描述多臂机器人系统的拓扑结构。基于低序体阵列，运用偏（角）速度、广义速率等概念，形成多臂机器人系统的运动学模型。该模型以偏（角）速度为方程系数的基本组合模块，具有形式简洁且易于化的特点。以双臂机器人刚性夹持物体为例，讨论了该算例的运动学特性，并给出了相应的数字仿真结果。     

FANUC M-6iB关节型机器人运动学逆解研究及仿真

对FANUC M-6iB型机器人的运动学逆解进行了推导分析。采用前置D-H方法建立了运动学模型,通过对转换矩阵的观察分析,计算出了解析逆解。使用典型空间连续曲线作为目标轨迹,在MATLAB中进行了运动学模拟仿真,验证了逆解的准确性和运动的可行性,并使用图形用户界面GUI交互数据仿真了逆解结果。     

冗余度机器人关节变量的滑模变结构控制研究

对冗余度机器人关节变量的滑模控制进行了研究，并给出了其具体的算例仿真结果。     

MOTOMAN-HP3型机器人运动学建模

根据MOTOMAN-HP3型机器人具体结构特点,建立机器人的运动学模型,求出正逆解.并在机器人运动学建模过程中,对关节运动范围的转换规律进行了研究.为机器人运动分析、离线编程、轨迹规划等打下了基础.     

NGR01型多关节机器人智能遥控器的研制

针对NGR01型5自由度多关节机器人三层电气控制系统的体系结构,基于单片微处理器研制出智能型遥控器,通过红外无线和RS-485串行有线两种通信方式嵌入第二层控制系统中,对机器人各个关节实行在线控制,同时在第一层计算机上进行虚拟重构,在遥控器的液晶显示器上动态实时显示机器人的运行状态．该遥控器可以用于机器人制造调试、示教再现和异地操作等工作场合,实际使用效果较好．     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

FANUC M-6iB型工业机器人结构及运动学分析

通过对FANUC M-6iB型工业机器人的系统构成、技术参数和工作空间等的分析,采用D-H法建立了该机器人的连杆坐标系,得到机器人的杆件几何参数和关节变量,进而推导出该机器人的运动学方程,为机器人的轨迹规划提供数学模型基础,便于更好地对机器人进行开发利用,推进教学和科研.     

综合电机特性的柔性关节空间机器人全阶滑模控制

研究柔性关节空间机器人轨迹跟踪及关节柔性振动主动抑制问题.导出综合电机特性的动力学模型,且基于奇异摄动理论将其分解为快、慢变子系统.针对快变子系统,采用速度差值反馈控制;针对慢变子系统,提出一种基于径向基神经网络的全阶滑模控制.其中径向基神经网络用于逼近系统未知非线性项,全阶滑模兼备结构简单、鲁棒性强等优点的同时,还能克服抖振问题.系统数值仿真结果证明了所提方案的有效性.     

工业机器人运动学参数误差两步识别法

提出了将转动误差和定位误差分离的参数误差两步线性识别方法,利用刚体相对转动误差识别出仅与转动相关的运动学参数误差;由已校准的参数并利用刚体距离误差识别出其余的运动学参数误差,两步识别法不仅避免了测量坐标系与机器人坐标系的转换以及参数估计误差的传递,而且有效解决了距离方法中存在的奇异和非线性问题,可以快速求出参数误差的线性解,该识别法不仅可以用于串联、并联机器人的校准,而且适用于数控机床、坐标测量机等的误差识别与补偿。     

HP99型堆垛机器人结构参数的优化设计

机器人结构参数的选取对机械手所能到达的工作空间有着很大的影响,同时机器人的工作空间也是对其评价的重要指标,文中在分析堆垛机器人机的基础上,绘制出它的工作空间,提出了以作业空间为其重要约束条件,以结构最凑和重量最轻为其目标函数,建立了ＨＰ９９型堆垛机器人结构参数优化设计的数学模型,并用ＭＡＴＬＡＢ软件编程,求出了在满足作业空间条件下的堆垛机器人的结构参数的优化值。