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1.
针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务,首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型,采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型;其次,研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法,并引入零反作用机动,消除机械臂运动对平台姿态的扰动;再次,在不使用零反作用机动功能时,分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器,在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后,开发了基于Matlab的仿真软件MASS(多臂空间机器人仿真),仿真结果校验了上述方法的有效性。 相似文献
2.
基于多臂自由飞行空间机器人多臂协调操使负载沿着期望的轨迹运动并且控制负载所受的内力为目的,在多臂自由飞行空间机器人系统协调操作的动力学方程基础上,推导了各个机械臂协调操作负载按期望轨迹运动时各个机械臂关节的驱动力矩的计算方法;给出了作用在负载的内力的定义,根据关节力矩计算方法和PID反馈控制原理,建立了多臂自由飞行空间机器人协调操作负载时的位置和内力的控制算法;讨论了所提出的控制算法的稳定性问题,得到了负载的位置误差和内力误差的约束条件。通过仿真实验证明该控制算法能够使负载的实际位姿和内力收敛到期望的轨迹和内力。 相似文献
3.
LQG/LTR设计方法仅适合于最小相位系统,本文对单臂弹性机器人系统,进行适当的处理和对方法进行改进后,仍采用LQG/LTR方法设计控制器,得到的闭环系统有较强的鲁棒性。 相似文献
4.
针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。 相似文献
5.
自由浮动空间机械臂的最优控制 总被引:1,自引:0,他引:1
自由浮动空间机械臂所满足的动量矩守恒方程是一个非完整约束条件。首先把铰关节角速度作为输入,建立起系统的状态方程。然后把输入表示成待定系数的Fourier 基组合,从而将最优控制转化为对代数问题的求解。最后用非线性最小二乘法迭代求出同时使载体和铰关节达到预定位形,而且使输入能量最小的最优控制。仿真算例说明,本文的方法是有效的。 相似文献
6.
7.
混合式壁面移动机器人横向移动机构及运动分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对结构较复杂的椭球形壁面,提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人,一类为框架移动式,实现沿壁面经线(纵向)的攀爬运动;另一类为浮动的轮轨驱动式,实现沿壁面纬线(横向)的运动,二者相互独立。重点介绍了轮轨式横向移动机构,分析了它的工作原理,根据工作环境的几何特征并结合DH法,对复杂约束环境下,机器人的横向运动进行了运动学分析,并进行了样机实验,结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态。 相似文献
8.
基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制 总被引:1,自引:0,他引:1
运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统,设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统,抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明,本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪,同时消除了弹性振动,避免了零动力学不稳定问题。 相似文献
9.
杨文源 《南京航空航天大学学报》1995,27(1):104-110
介绍了知识Petri网(KPN),在柔性装配系统中基于KPN机器人装配规划的任务,以及用KPN为机器人装配规划的任务,以及用KPN为机器人装配规划建模和KPN的运行。文中论述了如何建立邻链表、构造KPN,以及最后如何运行KPN,获得最佳装配规划。最后,阐述了基于KPN的机器人装配规划系统中数据库、规划库及推理机的构造。基于KPN的机器人装配规划,与目前常用的机器人装配规划方法,如启发式搜索法AO和线性规划LP法相比,具有如下主要优点:由于将人工智能用于Petri网中,故智能强;适应性强,既适用于整套产品零件同时到达装配站,也适用于各零件分时到达装配站时的规划;算法简单,规划速度快,更适用于在线规划。 相似文献
10.
基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解 总被引:2,自引:0,他引:2
提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0.005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。 相似文献