被动冗余度空间机器人动力学控制

研究了被动冗余度空间站机器人的动力学控制问题，包括非完整系统的运动规划，渐进稳定的动力学控制规律；在动力学控制中，利用被动冗余度机器人“非完整自运动”的运动学优化方法完成机器人的动力学控制，构造的动力学闭环控制律保证机器人运动过程中末端跟踪期望的运动轨迹，通过三连杆空间站机器人模型进行了仿真，结果证明了得到的结论。     

平面并联机器人的轨迹控制与在线监控

提出了三自由度平面并联机器人的运动学控制方法,通过逆向运动学求解实现对机器人的轨迹规划;提出完成并联机器人在线监控的2个步骤:首先利用解析法实现并联机器人的正向运动学分析,再综合运用二分法和插值法进行正解的在线计算.还研究和完成了基于PC的模块化机器人控制系统设计,该设计主要包括使用C+ +语言完成并联机器人运动学控制算法编程和设计基于PMD(Performance Motion Devices)的模块控制器.该控制系统在三自由度模块化平面并联机器人上进行了演示,并将在MATLAB下实现的数值法与C+ +语言编写的解析法进行了比较,其结果验证了运动学算法和运动控制器的性能.      

基于ADRC姿态解耦的四旋翼飞行器鲁棒轨迹跟踪

针对欠驱动四旋翼飞行器的控制特性,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的姿态解耦控制算法,该算法可以克服传统欠驱动四旋翼控制方法中存在的问题,如系统状态间耦合严重,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点.该算法利用扩张状态观测器(ESO)实现状态间耦合项的跟踪和估计,同时ESO也可实现对系统干扰的估计,干扰包括系统内扰和外扰.利用动态反馈线性化将非线性MIMO系统转化成线性SISO系统,然后利用非线性反馈控制律实现四旋翼姿态系统的高品质控制,在上述姿态解耦控制的基础上研究飞行器的鲁棒轨迹跟踪问题,不同情况下的仿真结果验证了上述姿态控制算法可提高系统轨迹跟踪的鲁棒性.该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际应用的难度,并有很强的抗干扰能力,具有实际应用的价值.      

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题，同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响，提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先，针对空间非合作目标质量未知问题，设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而，采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理，建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型；针对动力学模型中刚柔耦合特性，基于奇异摄动理论将系统模型近似地分解为快慢变子系统；针对慢变子系统，设计滑模变结构控制器来保证系统的鲁棒性和动态特性；针对快变子系统，设计基于速度差值的反馈补偿控制算法，抑制柔性关节产生的残余振动，保证控制精度.最后，实验分析了快慢变子系统各自的作用机理，验证了控制方法有效性.     

蟑螂机器人崎岖路面行走算法设计与实现

针对直接串联式结构承载能力较弱的问题,设计了一种基于双四连杆构型的仿生蟑螂机器人,该构型运动灵活,承载能力强且可以实现解耦控制.建立了该构型的数学模型,进行运动学分析,求解出机器人的正解以及逆解.采用压力感应电阻(FSR,Force Sensing Resistor)以及光电开关联合检测蟑螂机器人行走在崎岖路面时足端是否落地的信息,而且提出一种新的足端轨迹规划实现蟑螂机器人在崎岖路面的快速行走,综合之前的运动学计算,设计了可用来控制蟑螂机器人在崎岖路面行走的算法,实验验证该算法可以控制机器人在崎岖路面以10 cm/s的速度行走.      

自由漂浮双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制

针对末端所持载荷参数未知的自由漂浮双臂空间机器人系统, 提出了基于速度滤波器的鲁棒控制方法. 利用拉格朗日方法进行运动学及动力学分析, 建立了双臂空间机器人系统欠驱动形式的动力学模型. 借助于增广变量法, 证明了可将空间机器人系统的增广广义Jacobi矩阵及动力学方程表示为一组组合惯性参数的线性函数. 在此基础上引入速度滤波器, 设计了双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制方案. 该速度滤波器可利用实测位置误差生成末端爪手的伪速度信号, 有效避免了相关速度信号的实时测量与反馈. 该方案的显著优点在于, 不需要测量、反馈末端爪手的移动速度和加速度, 同时有效消除了控制过程中的抖振现象. 平面自由漂浮双臂空间机器人系统的数值仿真验证了算法的有效性.      

空间机器人的目标捕获自适应控制

首先推导了基座姿态受控空间机器人系统运动学关系,得到了广义雅可比矩阵。根据目标的运动来规划机械臂末端在惯性空间的期望轨迹。对机器人动力学和运动学关系式进行线性参数比,分别对动力学待估参数和运动学待估参数设计在线修正律,在关节空间采用自适应控制。对于存在动力学参数不确知的机器人系统,算法保证了系统的渐近稳定,在成目标捕获任务的同时,控制基座姿态保持在期望范围之内。以平面两关节空间机器人系统为对象进行了仿真,结果表明了算法的可行性和有效性。     

基于螺旋理论模块化机器人运动学分析与仿真

基于螺旋理论对模块化机器人的速度级和位移增量级运动学关系进行了分析,开发了模块化冗余度机器人的逆运动学控制算法.针对模块化机器人可能具有任意自由度和任意构型、可以经常快速安装和拆卸、易于可重构且由系列化、标准化部件组合的特性,开发了具有自动建模功能的模块化机器人仿真系统.该仿真系统由模块构造器、机器人建造器、图形示教和运动规划仿真器等分系统组成.通过一个7-DOF模块化串联机器人抓放工件的演示实例验证了所提算法和仿真系统的实用性.     

控制力矩陀螺驱动的空间机器人轨迹跟踪控制

提出一种新的空间机器人设计概念,并研究其轨迹跟踪控制问题.系统中的各机械臂以自由球铰连接,在机器人平台和每节机械臂上均安装有一组控制力矩陀螺（CMGs,Control Moment Gyroscopes）作为控制力矩执行机构.采用改进的罗格里得斯参数（MRPs,Modified Rodrigues Parameters）描述平台和各节机械臂的姿态,利用Kane方程建立了系统的动力学模型.在此基础上,用逆动力学方法设计了系统的轨迹跟踪控制律,用以实现卫星平台的位置/姿态和机械臂末端作用器位置的轨迹跟踪控制.采用带有零运动的CMGs操纵律以使CMGs准确输出力矩并回避构型奇异.基于两关节机械臂系统和金字塔构型CMGs的数值仿真结果验证了所设计的控制律和操纵律的有效性,以及自由球铰连接方式在提高末端作用器运动自由度和降低系统动力学耦合方面的优越性.      

基座与臂杆全弹性空间机器人的有限时间控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下,基于有限时间的漂浮基空间机器人系统轨迹跟踪以及柔性抑振问题.由于弹性基座与两柔性杆之间存在多重动力学耦合关系,此系统为高度非线性系统.将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,利用拉格朗日第二类方程并结合假设模态法,推导出该系统的动力学模型;应用奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统.针对慢变子系统,设计了一种基于名义模型的有限时间控制器,保证完成刚性期望轨迹跟踪.设计的积分式滑模面具有有限时间收敛特性,比传统渐近收敛控制方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性;对于快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与两柔性杆的振动.Lyapunov理论证明了所提控制算法能使跟踪误差在有限时间内收敛到原点.仿真验证了控制方法的有效性.     

基于后推技术的绳驱动拟人肩关节动力学控制

针对并联式绳驱动机器人建模困难、控制复杂等问题,采用拉格朗日动力学建模方法,推导得到便于控制器设计的标准动力学方程,考虑绳驱动的冗余特性和绳索的单方向受力性,提出基于最小预紧力的张力分配算法,求解出各绳索的驱动力.针对机器人轨迹跟踪控制问题,设计了基于后推技术的系统模型控制律.仿真结果表明:后推技术法在收敛速度方面明显优于计算力矩法,且各绳索的驱动力皆能满足其张紧所需的最小张力.     

基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。      

全向移动机器人动态避障方法

动态避障是全向移动机器人在复杂工作环境下不可或缺的能力。针对在复杂动态环境下传统人工势场法容易陷入局部极小点、目标点不可达和振荡等问题，提出了利用水流场的思想重新定义人工势场的斥力势场函数及其方向，改进方法在不增加计算量的情况下能够使机器人平滑且安全无碰撞到达目标点，实现避障过程。为了实现三维动态仿真，提出了一种基于V-REP与MATLAB的联合仿真方法，并结合改进人工势场法实现全向移动机器人的动态避障模拟，验证了方法的平滑性和可行性。将所提方法应用于实验室内真实场景，全向移动机器人成功实现了动态规避动作，验证了方法的实用性。      

基于改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法

针对同时定位与建图（SLAM）算法精度不高且跟踪易失败的问题，提出了一种改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法。通过ORB-SLAM2算法计算帧间相对位姿；在原有算法的基础上，增加旋转与平移量作为判定依据，决定是否创建新关键帧；针对移动机器人所安装的相机与机器人产生相对运动引发误拍摄，导致劣质关键帧生成的问题，设计了劣质关键帧剔除算法；基于RGB-D数据集与自主研发的移动机器人进行了实验验证。实验结果表明:改进的关键帧选择算法能够准确及时地选择关键帧，最优情况下定位误差约为原误差的51.9%，有效消除了相机与机器人之间相对运动产生的影响，直线误差仅为原误差的82.1%。改进算法能够有效提高定位精度，减少跟踪失败。      

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制

针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性.