柔顺关节并联机器人动力学建模与控制研究

对具有大范围运动特性的柔顺关节并联机器人开展了动力学建模、特性分析、控制策略设计及动态性能分析等研究。基于伪刚体法,研究柔顺关节特性,建立含大变形柔顺关节的系统模型,应用拉格朗日方法建立了系统动力学方程。为补偿柔顺关节引起的系统振动、未建模动态以及惯性参数摄动造成的模型误差,设计趋近律滑模控制策略并证明了其稳定性。仿真结果验证了动力学模型和控制策略的有效性。     

苹果采摘机器人关节灰色滑模变结构控制

针对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰会影响到采摘机器人的工作性能的问题,提出了一种基于灰色理论的滑模控制器,利用灰色GM(0,N)模型对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测估计并对所设计的滑模控制器进行补偿,以减少不确定性和外部干扰对采摘机器人的工作性能的影响。仿真结果表明:本文所设计的基于灰色理论的滑模控制器能有效地对采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测和补偿,提高了采摘机器人的各关节的位置跟踪能力和抗干扰能力,降低了滑模控制策略中的抖动现象,进一步提高了系统的稳定性和鲁棒性。     

农业并联机器人同步滑模控制

农业并联机器人的多支链相对末端执行器运动的协调性、耦合性成为并联机器人运动控制的难题,鉴于此,提出一种将同步控制与滑模控制相结合的控制方法。仿真和实验结果表明,该控制方法跟踪性能好,响应速度快,系统误差小,具有较强的鲁棒性,能够满足并联机器人的控制要求。     

基于RBF的水果采摘机器人关节伺服自适应滑模控制

针对水果采摘机器人关节伺服存在不确定性及其上界值无法测量等问题,提出了一种基于RBF网络的滑模变结构控制策略,通过RBF神经网络实现对不确定性的上界进行自适应预测,进一步改进了控制器的效果。在Mat Lab中进行仿真试验,结果表明:与传统的基于上界已知的滑模控制器相比,本文所提出的基于RBF网络的滑模变结构控制策略具有位置控制精度高、收敛速度快及抖动抑制能力强等特点,控制效果得到了进一步的提高。     

应用于茶叶罐分拣的码垛机器人最优关节空间控制

针对茶叶罐分拣生产线的高效率运动控制,提出一种码垛机器人最优关节控制方法。首先,设计茶叶罐分拣码垛机器人生产线的三维模型,根据拉格朗日方程推导出机器人动力学模型,明确模型的输入输出关系。进而,利用萤火虫算法的寻优优势对码垛机器人进行运动学反解,并引入NUBRS曲线平滑处理经五阶多项式插补的轨迹。最后,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来实现关节空间内的高精度轨迹跟踪控制。研究结果表明:与滑模控制和反步法控制相比,本文控制器具有更高的控制性能;萤火虫算法能在0.37 s内求解机器人反向运动学,结合五阶多项式插补法与NUBRS曲线能获得光滑柔顺的参考关节轨迹;本文控制器能有效抑制集总干扰力矩影响,保证机器人关节空间内轨迹跟踪精度。     

基于柔性关节的草莓收获机器人自平衡系统设计

随着现代农业作业精细化发展,用于搭载农业作业工具的作业平台的行走机构要求具有更高的稳定性。以草莓采摘机器人行走机构为研究对象,在复杂的田间作业中,针对草莓采摘机器人行走机构会由于超静定问题产生“虚腿”现象,造成平台晃动甚至倾覆,设计了一种用于解决行走机构“虚腿”问题的自平衡系统,在保证支腿刚度的前提下,基于柔性关节传感器设计了轻负载动态自平衡系统。通过对支腿足端压力进行实时监测,避免“虚腿”出现,保证平台作业的稳定性。利用Matlab搭建模型进行仿真分析,表明模糊PID控制较常规PID控制在行走机构非线性系统中具有更好的控制性能。越障试验结果证明,研制的自平衡系统具有良好的平衡性能。     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。     

基于输入模糊化的农用履带机器人自适应滑模控制

针对农用履带机器人控制系统易受到参数慑动和外部扰动影响的特点,将模糊理论与滑模控制结合起来,提出了基于模糊逻辑的自适应滑模控制,以提高控制精度与稳定性。首先,推演了履带机器人运动学模型,分析了模型的特点。其次,设计了一种含有积分项的滑模面,构建了基于等效控制和切换控制的模糊滑模自适应控制,既保留了滑模控制的快速性和鲁棒性,又很好地抑制了抖振。仿真与实验结果表明,与常规的滑模控制方法相比,该控制不仅对外部扰动及参数摄动具有较强的自适应性和鲁棒性,而且具有动态响应快、跟踪性能好的特点,适用于履带机器人控制系统。     

液压外骨骼机器人非线性模糊滑模控制方法

针对液压外骨骼机器人系统建模困难的问题,提出一种利用自适应模糊逼近方法来实现对滑模等效控制的逼近,不需要对机器人的未知参数进行预先估计,同时设计可调参数的自适应调节律,增强系统的鲁棒性,引入一种类势能函数设计具有非线性积分项的滑模面,当误差较大时,积分效应适当减弱,防止产生较大的超调量;当误差较小时,积分效应适当增强,减小稳态误差。利用李雅普诺夫方法论证了该闭环控制系统的稳定性,并使用模糊切换方法来消除滑模控制抖振。最后,对液压助力外骨骼机器人系统进行轨迹跟踪及外干扰实验,结果验证了该方法的有效性,控制输出能快速平稳地跟随参考位置信号,且具有一定抗干扰能力。     

四轮移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制

为了提高四轮移动机器人的轨迹跟踪控制性能,减弱滑模控制系统抖振,设计了一种易于实现且有较好轨迹跟踪控制效果的模糊滑模控制器.首先,以四轮移动机器人运动学模型为基础设计了一种含积分项的滑模控制器,然后引入模糊控制,采用模糊滑模变结构的控制策略调整切换控制的相关估计参数,最终设计了一种基于模糊滑模控制的四轮移动机器人轨迹跟...     

基于冗余控制策略的采摘机器人设计

针对采摘控制系统精度较低、采摘效率不高的问题,基于冗余控制策略设计了采摘机器人,主要由传感器模块、远程控制模块、控制器模块、执行器模块和中央控制器组成。从冗余度机器人自运动的角度、构造性能指标和自运动变量,对机器人的运动功能变量进行优化和控制,提高对机器人的关节控制。对采摘机器人进行试验,结果表明:机器人可以完成对果蔬的采摘,且保证果蔬表皮的完整性。     

基于深度学习和图像处理的水果收获机器人抓取系统

首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘.实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力.     

水果采摘机械臂神经网络自适应反演控制研究

针对水果采摘单连杆柔性机器臂系统,提出一种基于RBF神经网络动态面反演自适应控制算法。该算法通过动态面控制技术,有效解决由于反演设计带来系统"计算膨胀问题",并通过RBF神经网络对系统中未知或不确定函数进行逼近,实现神经网络自适应反演控制。最后,通过Lyapunov稳定理论证明闭环系统的一致最终有界。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

采摘机器人视觉伺服控制系统设计

分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.     

采摘机器人开放式控制系统设计

在采摘机器人控制系统设计中引入开放式控制思想,采用分层控制作为控制系统的体系结构。硬件平台由PC104工控机和PMAC2—104多轴运动控制卡构成。控制软件划分为任务层、系统层和伺服层。在6自由度机器人平台上,以腕关节的旋转自由度为例,进行初步测试。测试结果表明,当比例增益为34000,微分增益为4200、速度前馈增益为680、加速度前馈增益为1000时,系统具有良好瞬态响应特性、定位精度和速度控制性能。     

基于PLC的农业机器人电气控制系统设计

随着自动控制技术和农业现代化的发展,农业机器人的应用越来越多.为此,以基于PLC的农业机器人电气控制系统为研究方向,对农业机器人主要的软硬件设计进行了分析.试验结果表明:农业机器人能顺利地完成水果的采摘,且系统具有一定的可靠性、稳定性和抗干扰能力,对现代农业的发展具有一定的积极意义.