双臂空间机器人关节运动的一种增广鲁棒控制方法

讨论了载体位置与姿态均不受控制情况下,漂浮基双臂空间机器人系统的控制问题.结合系统动量守恒关系进行的运动学、动力学分析表明,可以得到一组与适当选择的惯性参数呈线性函数关系的、欠驱动形式的系统动力学方程.以此为基础,并采用增广变量的思想,克服了通常情况下,空间机器人系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系的难点,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数不确定,但误差范围可确定的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人关节运动的变结构鲁棒控制方案.该控制方案的优点在于,不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度;与自适应控制方案相比,化积分运算为简单四则运算,计算量大为减少,有利于实时应用.通过对一个平面双臂空间机器人系统的数值仿真,证实了算法的有效性.      

双臂空间机器人姿态调整运动的最优控制规划

讨论了双臂空间机器人系统姿态调整运动的最优控制规划问题.以多体动力学理论为基础,导出了载体位置、姿态均不受控制情况下,双臂空间机器人系统的动量矩守恒关系,并将其转化为系统状态方程;利用近似优化方法给出了一种双臂空间机器人姿态、关节协调运动的最优控制算法.其优点在于,仅控制双臂空间机器人的关节运动,即可同时获得载体姿态及机械臂关节需要的终端位置.系统数值仿真,证实了算法的有效性.      

双臂空间机器人关节运动的一种增广自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有未知参数的自由漂浮双臂空间机器人系统的自适应控制问题.由于此类机器人系统具有结合系统动量及动量矩守恒关系得到完全能控形式的系统动力学方程,以及系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系的特点,因而地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用.为了克服上述难点,仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程.该系统动力学方程的优点是关于一组组合惯性参数能保持惯常的线性函数关系.以此为基础,并借助增广变量法,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的自适应控制方案.该控制方案的显著优点为,不需要测量、反馈双臂空间机器人漂浮基的位置、移动速度和移动加速度.系统的数值仿真,证实了方法的有效性.      

柔性关节空间机器人基于柔性补偿的模糊鲁棒滑模控制及柔性振动主动抑制

针对参数不确定的漂浮基柔性关节空间机器人系统,研究了其动力学建模过程、运动控制律设计及柔性振动的主动抑制.利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日方程建立了系统的动力学方程.为克服传统奇异摄动法仅适用于关节弱柔性系统这一局限性,设计了柔性补偿项来等效提高空间机器人系统中柔性关节的刚度.在此基础上,利用奇异摄动法将系统分解为相互独立的慢变子系统和快变子系统,并分别进行控制律设计.所设计的慢变子系统模糊鲁棒滑模控制律可补偿系统中的不确定参数,减小柔性关节引起的转角传动误差,实现系统期望运动轨迹的渐近跟踪;快变子系统控制律可主动抑制柔性关节引起的系统柔性振动.仿真实验结果证明了该混合控制律的有效性.      

自由漂浮空间机器人的运动学分析及仿真

自由漂浮空间机器人与地面机器人最大的区别是其末端执行器的运动不仅仅和各个关节的运动有关,而且与各个连杆、基座的质量分布及其运动轨迹紧密相关.因此,自由漂浮空间机器人的运动学与其动力学是密不可分的.运用螺旋理论、动量守恒定律对这样的机器人系统进行分析,得到了包含系统质量在内的运动雅可比矩阵,并给出了系统运动的图形仿真结果.     

带滑移铰空间机械臂惯性空间轨迹的复合自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂的控制问题。动力学分析表明，结合系统动量及动量矩守恒关系得到的运动Jacobi关系及系统动力学方程将是系统惯性参数的非线性函数，借助于增广变量法，我们得到了与惯性参数呈线性关系的系统广义Jacobi矩阵及系统控制方程，以此为基础，针对系统中存在未知惯性参数的情况，设计了一种末端抓手惯性空间期望轨迹跟踪的复合自适应控制方案，此控制方案的优点在于不需要测量空间机械臂载体的位置及移动的速度，加速度，仿真运算证实了方法的有效性。     

漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的.      

动力学奇点在漂浮基双臂空间机器人姿态无扰运动规划中的应用

讨论了载体位置、姿态均不受控制的双臂自由浮动空间机器人的无扰运动规划问题．结合系统的动量及动量矩守恒关系，证明了动力学奇点的存在，并导出了动力学奇点的数学解析求解公式．在此基础上，利用动力学奇点给出了双臂自由浮动空间机器人载体姿态无扰运动路径的规划设计方法．该方法有助于空间环境下遥控机械手辅助航天器对接等任务操作的运动规划。     

参数不确定空间机械臂关节轨迹跟踪的增广自适应控制方案

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题.系统动力学分析的结果表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的系统动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数.证明了借助于增广变量法,即通过适当扩展系统的控制输入与输出可以得到一组控制方程,它们可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数.以此为基础,针对机械臂末端载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的增广自适应控制方案.此控制方案的显著优点在于不需要测量漂浮基的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.      

具有未知载荷参数的漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控制情况下, 漂浮基空间机械臂载体姿态及机械臂 关节协调运动的控制问题. 利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系, 建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程. 以此为基础, 针对空间机械臂末 端爪手所持载荷参数未知的情况, 设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案, 即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统未知参数对标称计算力矩控制器的影响, 以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系 统的渐近稳定性. 文中提到的控制方案能够有效地控制漂浮基空间机械臂的载体姿态及机械臂关节, 可以协调地完成期望的轨迹运动, 并具有不需要反馈和测量空间机械臂载体 的位置、移动速度、移动加速度, 同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点. 通过系统数值仿真证实了方法的有效性.      

双臂空间机器人系统运动规划的双向逼近方法

基于双向逼近方法,讨论了载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人系统的运动规划问题．该方法以系统动量和动量矩守恒关系为基础,建立了控制系统设计所需系统状态方程;并通过对系统状态方程应用双向逼近方法,获得了机械臂关节角的控制输入方程,从而达到对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果．该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效地延长了空间机器人系统的使用寿命．系统数值仿真证明了该方法的有效性．     

柔性基座冗余机械臂的最优反作用控制

针对柔性基座冗余机械臂的末端轨迹跟踪问题，提出一种反作用最优控制方法，该算法将轨迹跟踪视为高优先级任务，而反作用优化控制在高优先级任务零空间内进行。由于冗余机械臂的自运动能在不影响末端运动的前提下改变关节运动，利用冗余机械臂的自运动消除振动系统中的低阶模态力，使机械臂在完成轨迹跟踪的同时激起的弹性振动大幅减小，从而提高了系统的稳定性。以平面3自由度柔性基座机械臂和空间7自由度柔性基座机械臂为例进行数值仿真，证实了方法的有效性。     

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.     

一种解析和数值相结合的机器人逆解算法

针对不存在解析逆运动学解的机器人结构,提出一种解析与数值相结合的求解算法.将传统的算法简化为寻找一个合适的目标函数,对一维关节变量进行迭代求解,其余关节变量可以用解析式求得,从而将逆运动学的多变量迭代求解问题简化为一维变量迭代求解.利用该算法对一种不存在解析逆解的5自由度机器人进行解算,耗时不足0.3ms,计算速度优于传统的算法.这种算法的实时性和准确性满足了机器人实时控制的要求,不需要进行正运动学计算,可以解决大多数关节正交结构的机器人逆运动学问题.      

一种圆柱物料装填机器人残余振动抑制方法

为提高载具内的物料装填效率,提出了一种在载具内受限空间中使用的新型圆柱物料装填机器人,并通过优化关节轨迹,对机器人末端残余振动进行抑制。首先,给出物料装填机器人的总体设计方案和工作流程。然后,结合物料装填机器人的结构特点,应用拉格朗日方法建立封闭形式的刚柔耦合动力学模型,并应用模态分析方法得到机器人末端动态响应计算方法。最后,以物料装填机器人关节残余弹性势能最小为优化目标,使用最大最小蚂蚁系统,对机器人关节轨迹进行优化,并对优化结果进行仿真验证。仿真结果表明,优化后的关节轨迹,在满足快速装填要求的基础上,可以降低约34.4%的关节残余弹性势能和约37.6%的机器人末端振动振幅。      

Compensation of base disturbance using optimal trajectory planning of dual-manipulators in a space robot

This paper presents a trajectory planning algorithm for a space robot with dual-manipulators. Here one manipulator of the space robot captures a target, and another manipulator is free. In this case, this study uses one manipulator as the mission manipulator to capture the target, and another as the balance manipulator aiming at the compensation of the pose disturbance. For this method, a novel trajectory planning algorithm applied to the balance manipulator is presented. The trajectory planning problem is transformed into series of problems of the optimal state solution, and then the iterative algorithms for the trajectory planning are designed. In the iterative algorithms, the bias force on the spacecraft base caused by the balance manipulator is used as the compensation force. Then, to calculate the expected compensation force and torque, a pose control law for the spacecraft base is introduced. The expected compensation force and torque provide equality constraints for optimization problems, which implies that the trajectory planning algorithm compensates for not only the disturbance generated by the manipulator’s motion, but also environmental disturbances. This is because the expected compensation force and torque depend on the pose change of the spacecraft base rather than the type of the disturbance. Numerical simulation was carried out to analyze the proposed trajectory planning method. It was observed that the method greatly reduces the disturbance of Manipulator A on the spacecraft base. These results validated the effectiveness of the proposed method for the trajectory planning to make the spacecraft base disturbance up to minimum.     

一种柔性空间双臂机器人的协同控制和避障方法

针对柔性空间机械臂在轨服务应用需求,提出一种基于刚体运动与柔性振动相耦合的空间双臂机器人协同控制方法.首先引入空间位姿变量的概念,构造出面向协同控制目标的Jacobian矩阵,建立柔性空间机器人系统的刚柔耦合动力学模型,基于指定的最小距离得到其运动学逆解,并根据系统动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵,并根据机械臂末端的运动速度,然后采用阻尼最小二乘法得出关节角度,使柔性空间机器人能够有效完成协同控制和空间避障任务,并基于RecurDyn V7R5软件环境验证算法的正确性.最后,基于SolidWorks和ADAMS虚拟样机建立柔性空间机器人系统的立体CAD模型,并结合空间在轨搬运任务进行模拟仿真,柔性空间机器人关节操作和运动轨迹的仿真结果图验证了本文算法的有效性.     

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。     

基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。