一般6R机器人的高精度逆运动学优化算法

为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。     

基于向量内积的机器人实时逆解算法

为提高6R机器人逆运动学求解算法的实时性,提出了一种基于向量内积变换的实时高效逆运动学求解算法.将复杂的矩阵方程转换为含有6个未知关节变量的10个纯代数逆运动学方程,并在方程的简化过程中引入符号运算预处理,避免了大量浮点运算带来累积误差.通过相关方程的优化线性组合,有效避免了5、6两关节变量求解时产生增根的情况,大幅提高了逆解算法的效率.试验结果表明,同等求解精度要求下该逆解算法相比于其他算法具有更强的实时性,得到精确的8组封闭解平均仅需0.014 ms,能满足机器人的在线控制要求.     

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。     

基于向量内积的机器入实时逆解算法

为提高6R机器人逆运动学求解算法的实时性，提出了一种基于向量内积变换的实时高效逆运动学求解算法。将复杂的矩阵方程转换为含有6个未知关节变量的10个纯代数逆运动学方程。并在方程的简化过程中引入符号运算预处理，避免了大量浮点运算带来累积误差。通过相关方程的优化线性组合，有效避免了5、6两关节变量求解时产生增根的情况，大幅提高了逆解算法的效率。试验结果表明，同等求解精度要求下该逆解算法相比于其他算法具有更强的实时性，得到精确的8组封闭解平均仅需0．014ms，能满足机器人的在线控制要求。