一种冗余机械臂的轨迹跟踪联合仿真研究

冗余机械臂作为一种复杂的机电系统,其精确传递函数和动力学模型难以建立,为进行精确轨迹跟踪及动力学分析造成障碍。为代替实际的物理样机进行产品的性能测试,缩短物理样机的开发周期,提高设计质量和效率,利用Matlab与ADAMS对机械臂搬运器件作业进行轨迹跟踪联合仿真研究。仿真结果表明,所设计机械臂具有良好的轨迹跟踪能力;在实现轨迹精确跟踪的同时,联合仿真算法得到的轨迹具有更好的加速度及力矩控制效果,提高了机械臂搬运作业的运动平滑性,所得数据可供工程应用。     

一种冗余机械臂的轨迹跟踪联合仿真研究

冗余机械臂作为一种复杂的机电系统,其精确传递函数和动力学模型难以建立,为进行精确轨迹跟踪及动力学分析造成障碍。为代替实际的物理样机进行产品的性能测试,缩短物理样机的开发周期,提高设计质量和效率,利用Matlab与ADAMS对机械臂搬运器件作业进行轨迹跟踪联合仿真研究。仿真结果表明,所设计机械臂具有良好的轨迹跟踪能力;在实现轨迹精确跟踪的同时,联合仿真算法得到的轨迹具有更好的加速度及力矩控制效果,提高了机械臂搬运作业的运动平滑性,所得数据可供工程应用。     

空间机械臂地面装调与空间应用迭代学习控制

针对空间机械臂系统地面装调和空间应用两阶段的末端轨迹控制问题,提出了采用闭环PD型迭代学习控制算法对空间机器人进行轨迹跟踪控制,从而使在地面重力条件下装调好的空间机械臂能够在空间微重力条件下实现在轨操控任务。建立了空间机械臂在地面装调阶段和空间应用阶段的运动学与动力学模型,给出了控制算法和控制结构,并通过对控制器的收敛性进行分析,给出系统收敛的充分条件。仿真结果表明,采用闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是有效可行的。     

基于PSO优化算法的空间机械臂振动抑制研究

针对空间柔性机械臂的末端残余振动抑制问题,提出了一种基于逆运动学分析和粒子群优化算法的柔性机械臂笛卡尔空间轨迹规划和振动抑制的新方法。采用自然坐标法和绝对节点坐标法分别对柔性关节、柔性臂杆进行动力学建模,最终得到全面考虑柔性特性的柔性机械臂动力学模型;针对机械臂末端笛卡尔空间"点到点"和"静止到静止"的规划运动,采用五次多项式函数对末端轨迹进行离散规划,并通过逆运动学理论分析求解得到含冗余参数的关节空间电机转动轨迹;采用粒子群优化算法(PSO),将满足机械臂末端振动最小化的轨迹规划问题转换为待定冗余参数的优化问题,并迭代优化求解该参数;最后以三自由度柔性机械臂开展仿真研究。仿真结果表明,提出的规划方法具有很高的收敛速度,节约了计算时间;能够实现预定的机械臂轨迹规划;对机械臂末端点的残余振动能够进行有效地抑制。     

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

机械臂辅助舱段转位轨迹跟踪控制与精度分析

舱段转位是空间站机械臂的核心任务之一,舱段转位过程中的高精度控制是保证实验舱与核心舱径向对接的重要前提。通过建立转位过程的高保真度仿真模型,分析了不同的整臂控制策略及关节控制策略对转位过程中机械臂轨迹跟踪精度的影响;指出了提高整臂控制精度需要整臂控制和关节控制协调设计,提高关节伺服控制带宽和降低关节目标速度频率都是提高机械臂末端跟踪精度的有效方法。     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

结合深度学习的机械臂视觉抓取控制

针对基于视觉的机械臂抓取精确抓取的需求,考虑传统的视觉识别算法受环境、对象变化的制约且在识别正确率及快速性上存在的问题,在现有研究的基础上,提出了一种基于深度学习的目标精确检测与识别方法。首先基于深度学习改进了YOLO算法,通过对数据集的训练,基于英伟达Jetson TX1高性能处理单元实现了复杂环境下多目标的识别与定位,给出了目标的类别与位置等信息;以此为基础,结合利用Move It!功能包完成的机械臂运动轨迹的求解与规划,以及基于李群李代数建立的递推正逆动力学模型,设计了机械臂抓取控制的滑模控制律。仿真及实物验证表明,基于深度神经网络的方法学习到的特征对复杂背景具有较强的鲁棒性和稳定性;所设计的滑模控制算法在0.21 s时跟踪误差在2%,取得了较高的控制精度。可为后续视觉抓取任务提供参考。     

3R欠驱动机械臂轨迹跟踪实验研究

以含有一个自由关节的3R欠驱动机械臂为研究对象,对其轨迹跟踪进行了实验研究.搭建了3R欠驱动机械臂实验装置及其控制系统,利用主、被动关节间的动力学耦合作用,针对圆弧轨迹跟踪任务,分别在无干扰与有干扰的情况下得到实验结果,结果表明,实验具有较高的控制精度以及较强的抗干扰能力.     

基于逆动力学的柔性连杆机械臂的混合模糊控制

利用假设模态法建立了柔性连杆机械臂的逆动力学方程,提出了一种并行于常规开环逆动力学控制的混合模糊控制方法对其进行末端轨迹跟踪。设计的控制器由两部分组成,一部分为根据结构的逆动力学以及机械臂末端所需跟踪的轨迹计算出控制力;另一部分为通过末端位置的实测与给定轨迹的偏差,利用一个辅助模糊控制对控制量进行调整,构成输出反馈部分。通过数字仿真,并与常规模糊控制结果的比较,表明借助于结构逆动力学,可以降低模糊控制器对知识库的需求,获得较好的控制稳态性能。     

基于迭代滑模的机械臂控制策略

针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

一种改进的高超声速滑翔目标跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题，提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵，并定义算法的代价函数，给出迭代终止条件，保证了算法收敛精度，减小状态的观测更新误差，提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果，补偿系统滤波误差，进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。     

挠性空间机械臂伪速率增量反馈控制

针对空间机械臂平台中挠性机械臂与平台的耦合情况,采用伪速率反馈控制方法对机械臂平台的姿态控制系统进行设计和分析,使机械臂平台的姿态控制系统满足稳定性、控制精度等性能,并采用描述函数法对所设计线性控制系统的方法中,描述函数法是较为有效的方.η率脉冲调制喷气控制方案。本文在原有的伪速率脉.η的姿态控制系统进行稳定性分析。     

基于滚动时域的舰载机甲板运动轨迹跟踪最优控制

针对单机滑行、无杆牵引系统以及有杆牵引系统的轨迹跟踪问题进行了研究。首先，将这3种系统的轨迹跟踪问题转化为最优控制问题，并建立了连续非线性舰载机系统的轨迹跟踪模型。然后，基于第3类生成函数，提出了适用范围更广的全状态保辛伪谱算法，并结合滚动时域理论提出了基于滚动时域（RHC）的在线跟踪最优控制方法，证明了所提算法是一种保辛算法。基于所提出的在线跟踪算法，对单机滑行、无杆牵引系统、有杆牵引系统在存在初始偏差和持续外界扰动情况下的轨迹跟踪问题分别进行了研究，并与BackwardSweep方法进行对比分析，结果表明本文所提出的跟踪算法可以有效地解决具有控制约束和状态约束的轨迹跟踪问题，并可以更高的跟踪精度和计算效率对标准轨迹进行跟踪，可完全满足实时跟踪的要求。最后，分别从初始偏差和持续外界扰动的角度研究了这3种不同方式的跟踪特性。     

柔性臂空间机器人的一类运动学方程及轨迹规划

用柔性机械臂连杆末端的弹性变形以及变形角度来表示空间机器人柔性臂的弹性运动变量,克服了用无穷维振动模态变量来表示弹性变形给系统运动学建模带来的困难;基于广义雅可比矩阵的思想,建立了柔性臂空间机器人"双广义雅可比矩阵"形式的运动学模型,该运动学模型描述了柔性臂弹性变形对空间机器人的运动影响;以运动学方程为基础,设计了柔性臂空间机器人的惯性空间内连续轨迹规划算法。仿真表明,规划的机械臂关节运动规律可以补偿柔性连杆振动给机械臂末端位置带来的影响,使机械臂末端位置准确沿着期望的轨迹运动。     

飘浮基两杆柔性空间机械臂的振动分析与振动抑制

对载体位置无控、姿态受控的飘浮基两杆柔性空间机械臂操作过程中的振动进行了分析,并提出了对振动进行有效抑制的方法。首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到系统的动力学方程。然后对该系统操作过程中的振动进行了分析。接着利用奇异摄动法,将两杆柔性空间机械臂系统分解为一个关于载体姿态、杆件关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个描述柔性臂变形的快变子系统。以此为基础,提出了一个由慢变控制项和一个快变控制项组成的复合控制器,使得机械臂在操作过程中跟踪上载体姿态和关节期望轨迹的同时柔性臂的振动得到了有效的抑制。该控制方案的显著优点为不需要测量反馈载体的位置、移动速度、移动加速度。     

一种两自由度飞行机械臂系统的设计与实现

提出了一种基于欧拉-拉格朗日方法的飞行机械臂系统模型,在机械臂缓慢运动的合理假设下,模型不仅能有效描述实际系统,同时模型表达得到了精简。在此基础上进行控制器设计,首先使用输出变换将系统反馈线性化,并将内外环动态分离,基于此分别设计外环滑模控制器和内环比例-积分-微分（PID）控制器。该控制器在仿真实验中能有效抑制机械臂带来的扰动且镇定和轨迹跟踪性能明显优于经典的串级比例-积分-微分控制器。结果表明本文提出的建模和控制方法能够有效补偿机械臂的已建模扰动,并能充分抑制机械臂摆动产生的未建模扰动,且控制器计算复杂度适中,能够满足实际应用需求。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。