一类二连杆欠驱动机器人系统的稳定控制

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机器人操纵系统精度与稳定性研究

机器人操纵系统精度与稳定性研究近年来，随着科技的飞速发展，机器人行业也取得了巨大的进步与革新。

机器人操纵系统作为机器人的核心组成部分，其精度与稳定性对于机器人的性能至关重要。

因此，对机器人操纵系统的研究，成为学术界和工程界的热点问题。

一、机器人操纵系统精度的研究机器人操纵系统的精度指的是机器人在执行任务时的位置和轨迹控制的准确程度。

要实现高精度的操纵系统，需要考虑以下几个方面的问题。

首先，机器人的力学结构对操纵系统的精度有着重要的影响。

机器人的机械结构需要保证足够的刚度和稳定性，以减小机械结构的变形和振动。

而这些变形和振动往往会对机器人的精度产生负面影响。

因此，在机器人的设计与制造过程中，必须考虑到机械结构对精度的影响，并采取相应的措施进行优化。

另外，机器人操纵系统的传感器也是影响精度的重要因素。

传感器的精度和准确度直接影响到机器人对周围环境的感知能力，从而影响到机器人的位置和轨迹控制。

为了提高机器人操纵系统的精度，需要选择合适的传感器，并进行校准和补偿。

同时，还需要考虑传感器的寿命和稳定性，以保证长期的精确度。

此外，操纵系统中的控制算法也对机器人的精度有重要影响。

控制算法需要快速而准确地计算机器人的位置和轨迹，以保证机器人的准确操纵。

在控制算法的研究中，往往需要结合机器人的动力学模型和传感器信息，进行优化和改进。

同时，还需要考虑到不同应用场景下的特殊需求，以提高机器人操纵系统的精度和适应性。

二、机器人操纵系统稳定性的研究机器人操纵系统的稳定性指的是机器人在执行任务过程中的抗干扰性和可控性。

要实现高稳定性的操纵系统，需要解决以下几个方面的问题。

首先，机器人操纵系统需要具备足够的鲁棒性，以应对来自外界环境和内部参数变化带来的干扰。

这要求机器人的操纵系统能够对不确定性进行估计和补偿，从而适应各种复杂和不确定的工作环境。

为了实现鲁棒性，可以采用自适应控制和优化控制等方法，对机器人操纵系统进行优化和改进。

机器人控制系统的稳定性分析与改进方法

机器人控制系统的稳定性分析与改进方法摘要：机器人控制系统的稳定性是实现机器人精确控制和高效运动的关键因素之一。

本文将从机器人控制系统的基本原理入手，详细分析了稳定性的概念和影响因素，并提出了几种改进方法，旨在提高机器人控制系统的稳定性和性能。

引言：机器人技术的快速发展给现代工业生产带来了巨大的变革，机器人的精确控制和高效运动成为提高生产效率和产品质量的关键。

而机器人控制系统的稳定性，作为确保机器人正常运行的基础，对机器人的性能和可靠性具有重要影响。

因此，分析机器人控制系统的稳定性，并提出改进方法，对于进一步推动机器人技术的发展具有重要意义。

1. 稳定性的概念及影响因素1.1 稳定性的定义机器人控制系统的稳定性是指机器人在特定控制算法下，对输入和外界扰动的响应是否保持有限范围的能力。

该稳定性由机器人的控制算法特性和硬件系统的特性共同决定。

1.2 影响因素机器人控制系统的稳定性受多个因素的影响，包括但不限于以下几个方面：1) 控制算法的设计和实现方式；2) 传感器的准确性和响应速度；3) 机械结构的刚度和阻尼特性；4) 电机和驱动系统的性能和稳定性等。

2. 稳定性分析方法2.1 传统方法传统方法主要包括频域方法和时域方法。

频域方法通过对机器人系统的频率响应进行分析，评估系统的稳定性。

时域方法则通过分析系统的状态变化和系统的稳定域判断系统是否稳定。

2.2 现代方法现代方法主要包括非线性控制和自适应控制。

非线性控制方法通过考虑机器人系统的非线性特性，提出了更适合机器人控制的稳定性分析方法。

自适应控制方法则通过根据机器人系统的实时反馈信息，自动调整控制参数，提高系统的稳定性和性能。

3. 改进方法3.1 算法优化针对机器人控制系统的稳定性问题，可以通过对控制算法进行优化来提高稳定性。

例如，改进PID（比例-积分-微分）控制算法，根据机器人系统的特性进行参数调整，提高系统的响应速度和稳定性。

3.2 传感器优化高精度和高响应速度的传感器对于机器人控制系统的稳定性至关重要。

机器人控制系统中的姿态稳定研究

机器人控制系统中的姿态稳定研究机器人一直以来是科技领域的一个重要方向，随着计算机、信息和机械技术的快速发展，机器人的智能化、自主化、高速化和高精度化得到了长足的进步。

而机器人的控制系统是其中极为核心的一环，而姿态稳定则是控制系统中最为关键的一部分。

姿态稳定是机器人控制系统中最基础的一个问题，其主要功能是协调机器人运动时的运动轨迹和姿态角度，保持其在任何情况下都能够保持平衡。

要实现这一功能，首先需要了解机器人的运动轨迹，并通过合适的算法进行运动控制和姿态调整。

其次，需要建立一个精确的动力学模型，来了解机器人在运动过程中的瞬时状态和角度。

最后，需要配合高效的传感器和控制器，以保证机器人能够及时地感知和响应外部环境变化，从而使其能够保持平衡。

机器人的控制系统可以分为三层：底层控制系统、中间层控制系统和高层控制系统。

在底层控制系统中，主要包括运动控制、力学建模和可编程控制器等。

运动控制是机器人控制系统中最为基础的一个环节，它要求机器人在任何运动过程中都能够保持不偏离预设轨迹，同时能够及时响应控制信号。

力学建模则是了解机器人在不同位置和姿态下的瞬时状态和角度，而可编程控制器则是实现这一功能的重要手段。

中间层控制系统则主要负责姿态控制和力控制。

姿态控制是机器人在运动过程中最为基础的一个问题，需要通过精确的模型分析和优化算法来实现。

力控制则是保持机器人在任何情况下都能够保持平衡的重要一步。

在高层控制系统中，则包括路径规划、智能决策和信息系统三部分。

路径规划需要建立一个优化的路径规划模型，来实现机器人在不同环境下的自主控制。

智能决策则需要建立一个理性的判断模型，来实现机器人在任何情况下都能够做出最优决策。

信息系统则是保证机器人的控制系统能够及时感知和处理外部环境变化，从而使其能够保持不断可靠和高效。

综合上述，机器人的控制系统中姿态稳定的研究是非常重要的。

在机器人的任何运动过程中，姿态的稳定都是保证机器人运动和操纵的关键。

基于深度强化学习的二连杆机械臂运动控制方法

2021⁃06⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(6):1799-1804ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于深度强化学习的二连杆机械臂运动控制方法王建平，王刚*，毛晓彬，马恩琪（西安理工大学机械与精密仪器工程学院，西安710048）（∗通信作者电子邮箱1123016209@ ）摘要：针对二连杆机械臂的运动控制问题，提出了一种基于深度强化学习的控制方法。

首先，搭建机械臂仿真环境，包括二连杆机械臂、目标物与障碍物；然后，根据环境模型的目标设置、状态变量和奖罚机制来建立三种深度强化学习模型进行训练，最后实现二连杆机械臂的运动控制。

对比分析所提出的三种模型后，选择深度确定性策略梯度（DDPG ）算法进行进一步研究来改进其适用性，从而缩短机械臂模型的调试时间，顺利避开障碍物到达目标。

实验结果表明，所提深度强化学习方法能够有效控制二连杆机械臂的运动，改进后的DDPG 算法控制模型的收敛速度提升了两倍并且收敛后的稳定性增强。

相较于传统控制方法，所提深度强化学习控制方法效率更高，适用性更强。

关键词：深度强化学习；二连杆机械臂；运动控制；奖罚机制；深度确定性策略梯度算法中图分类号：TP241.2；TP391.9文献标志码：AMotion control method of two -link manipulator based on deep reinforcement learningWANG Jianping ，WANG Gang *，MAO Xiaobin ，MA Enqi（School of Mechanical and Precision Instrument Engineering ，Xi ’an University of Technology ，Xi ’an Shaanxi 710048，China ）Abstract:Aiming at the motion control problem of two -link manipulator ，a new control method based on deepreinforcement learning was proposed.Firstly ，the simulation environment of manipulator was built ，which includes the two -link manipulator ，target and obstacle.Then ，according to the target setting ，state variables as well as reward and punishment mechanism of the environment model ，three kinds of deep reinforcement learning models were established for training.Finally ，the motion control of the two -link manipulator was realized.After comparing and analyzing the three proposed models ，Deep Deterministic Policy Gradient （DDPG ）algorithm was selected for further research to improve its applicability ，so as to shorten the debugging time of the manipulator model ，and avoided the obstacle to reach the target smoothly.Experimental results show that ，the proposed deep reinforcement learning method can effectively control the motion of two -link manipulator ，the improved DDPG algorithm control model has the convergence speed increased by two times and the stability after convergence pared with the traditional control method ，the proposed deepreinforcement learning control method has higher efficiency and stronger applicability.Key words:deep reinforcement learning;two -link manipulator;motion control;reward and punishment mechanism;Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)algorithm引言在工业制造过程中，为了实现自动化提高生产效率，需要用到许多不同类型与功能的机械臂，这其中就包括二连杆机械臂。

机器人的移动机器人稳定性

机器人的移动机器人稳定性随着科技的不断发展，机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。

尤其是移动机器人，作为可以自主移动的机器人，其稳定性对于实现各种任务至关重要。

本文将探讨机器人的移动稳定性，并讨论如何提高机器人的稳定性。

一、稳定性的重要性机器人的稳定性是指在各种环境下，机器人能够保持平衡和稳定的能力。

稳定性对于机器人的运动、导航和任务执行能力至关重要。

如果机器人在移动时缺乏稳定性，不仅容易导致损坏和事故，还会降低机器人的工作效率和可靠性。

二、影响稳定性的因素1.机构设计机器人的机构设计是影响其稳定性的关键因素之一。

合理设计的机构可以提供足够的支撑和平衡，减少机器人在移动时的震动和晃动。

例如，采用重心低、底盘宽大的设计可以提高机器人的稳定性。

2.传感器技术传感器技术的进步对于机器人的稳定性有着重要影响。

通过使用高精度的传感器，机器人可以实时获取自身的姿态和环境信息，从而做出相应的调整。

例如，借助于惯性导航传感器和视觉传感器，机器人可以在移动过程中实时感知姿态变化和避免障碍物，提高稳定性。

3.控制算法控制算法是机器人稳定性的决定因素之一。

通过合理的控制算法，机器人可以实现对自身姿态和运动的精确控制。

例如，采用模型预测控制算法可以在移动时进行实时状态估计和预测，从而实现更精确的动作控制，提高稳定性。

三、提高稳定性的方法1.动态平衡控制动态平衡控制是提高机器人稳定性的一种重要方法。

通过在机器人身体上安装陀螺仪或加速度计等传感器，实时监测机器人的姿态变化，并通过控制系统实现平衡调整。

例如，研究人员可以通过调整机器人身体的倾斜角度和运动速度来保持机器人的平衡。

2.地面适应性为了提高机器人在不同地形上的稳定性，研究人员正在开发具有良好地面适应性的移动机器人。

例如，采用可以主动调整腿部长度和角度的四足机器人，可以适应各种不平坦的地面，并保持稳定的行走状态。

3.动态路径规划动态路径规划是提高移动机器人稳定性的关键技术之一。

欠约束绳牵引并联机器人运动学与控制研究进展

1 引言绳牵引并联机器人（Cable-Driven Parallel Robot，CDPR）是一种采用绳索代替传统刚性杆来控制末端执行器位姿的一种新型机器人，具有结构简单、惯性小、运动空间较大、刚度较大以及动态性能良好等优点，是传统“硬式支撑”串联支撑机器人无法比拟的。

在工程实践中，这种新型的并联支撑机器人非常适用于吊车、机械加工、天文望远镜等领域，已经逐渐成为国内外研究的一大热点，广泛应用于航空、工业和军事等领域。

根据牵引绳索数目m和并联机器人自由度数目n 之间的关系，CDPR可以分为三种类型：欠约束CDPR（m<n+1）、完全约束CDPR （m=n+1）以及冗余约束CDPR（m>n+1）。

截至目前，国内外已经有大量研究团队针对完全约束的CDPR开展了细致的研究并取得了一批瞩目的成果。

本文主要针对欠约束CDPR，数量有限的CDPR减少了受控的自由度，降低了整个系统的复杂性以及绳间相互干扰的可能性，可应用于多种工程实践，如货物运输、医疗康复（如图1所示）、风洞试验（如图2所示），因此对欠约束CDPR的研究具有重大意义。

图1 绳驱动康复机器人图2 双索悬挂支撑系统示意图欠约束CDPR由于其绳索不完全约束，即使在绳长给定不变的情况下，末端执行器依然可以运动，即动平台放开了一定的自由度。

换句话说，欠约束类型的机构释放了一部分自由度。

当给定动平台期望轨迹指令或者通过主动控制，如控制飞行器模型舵面等方式，可以实现动平台特定方向上的自由运动或者强迫+自由运动。

这对于患者进行主动康复，或在风洞虚拟飞行试验中研究飞行器模型的气动、运动和控制之间的耦合关系等提供了支持。

以风洞试验需求为例，在某些特定的情况下，需要研究飞行器模型在受迫+自由运动下的响应情况，例如模型在做俯仰振荡时的滚转和偏航角运动，从而更深层次地研究飞行器模型的气动特性，这对于掌握模型位姿之间的耦合关系和设计飞行控制律具有非常重要的意义，故这种情况下需要采用欠约束类型的支撑方式。

欠驱动两足步行机器人侧向稳定控制方法研究

向运动稳定。力矩补偿控制通过在踝关节引入侧向控制力矩．使侧向运动与前向运动协调一致实现侧向运动稳定。仿真实验表明，
机器人实现了稳定的３Ｄ动态行走，到了预期的控制效果。达
关键词：欠驱动系统；两足步行机器人；维线性倒摆；态规划；定控制三步稳文章编号：０２８３（０８０ — ０１０文献标识码：中图分类号：Ｐ４１０ — ３１２０）３００ — ４ＡＴ２
维普资讯
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓｏｐｔｎｉｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅｅｎｃｏ
◎博士论坛 ◎
欠驱动两足步行机器人侧向稳定控制方法研究
绳涛，王剑，马宏绪
ＳＨＥＮＧＴｏＷＡＮＧＪａＭＡＨｏｇＸａ，ｉｎ，ｎ — Ｕ
７１０３
ＲｏｏａｏａｏｙＮｔｎｌＵｎｖｒｉｆＤｅｅｓｅｈｏｏｙ，ａｇｈ１０３，ｈｎｂｔＬｂｒｔｒ，ａｉａｉｅｓｔｏｆｎｅＴｃｎｌｇＣｈｎｓａ４０７Ｃｉａｏｙ
ａｄＡｐｌａｉｎ，０８，４３）１４ｎｐｉｔｓ２０４（：－．ｃｏ
ＡｂｔａｔＬｔｒｌｓａｉｚｔｎｏｔｌｏｎｅａｔａｅｉｅｏｏｉｒｓｎｅｉｔｉａｅ．ｅｓｒｃ：ａｅａｔｂｌａｉｃｎｒｆｕｄｒｃｕｔｄｂｐｄｒｂｔｓｅｅｔｄｎｈｓｉｏｏｐｐｐｒＴｈｍａｎｒａｏａｓｎｔｅｕ — ｉｅｓｎｃｕｉｇｈｎ

欠驱动机器人的切换姿态优化及全局稳定控制

10 收稿日期： 2011Received Date： 201110
Acrobot 能量和姿态的控制方法，但没有考虑 Acrobot 在 1011］应用一种非整个运动空间的全局稳定性。文献［光滑 Lyapunov 函数的方法来保证它在整个运动空间的
* 基金项目：国家自然科学基金（ 60905053 ）、重庆市自然科学基金（ 2011BB0081 ）资助项目
g1 （ q ） = －（ m1 L g1 + m2 L1 ） g sin q1 － m2 L g2 g sin （ q1 + q2 ）， g2 （ q ） = － m2 L g2 g sin （ q1 + q2 ）。 m i 是连杆 i 的质量， L i 连杆而 q i 是连杆 i 的角速度， i 的长度， L gi 是连杆 i 相对于链接点到质心的距离， Ii 是 2）。连接杆 i 相对于质心的转动惯量（ i = 1 ，
图2 Acrobot 控制器结构
Fig． 2 The structure of Acrobot controller
务：获取最优切换点和实现控制器在最优切换点的切换。 Acrobot 位于摆起区，开始时，控制器切换环节使摆起控 Acrobot 进制器有效，当系统运动到最优切换点附近时， Ac入平衡区，控制器切换环节使平衡控制器有效，最后， robot 稳定在竖直向上姿态，达到整体控制目标。 3． 1 法
要：讨论了欠驱动两杆机器人控制中存在的控制器切换问题并将其归纳为一类优化问题，提出了一种优化切换姿态并保
证全局稳定的控制器设计方案。在系统全局稳定的条件下，将对欠驱动关节的控制能力作为优化目标。采用基于弱控制 Lyapunov 函数的方法设计摆起控制器；利用线性二次调节器（ linear quadratic regulator，LQR ）方法设计平衡控制器；使用控制器切换环节实现控制器的最优切换，其中控制器切换环节的设计借助平衡控制器吸引域的概念和遗传算法来实现。仿真实验中，应用该方法得到的控制器不仅能实现控制目标，还能使系统具有更强的抗干扰能力，并缩短 18． 8% 的控制时间。关键词：欠驱动机器人； Lyapunov 函数；控制器切换环节；全局稳定中图分类号： TP24 文献标识码： A 国家标准学科分类代码： 510． 8050

欠驱动柔性关节机器人的趋同控制策略

2017年5月计算机工程与设计 May 2017第 38 卷第 5 期 COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol. 38 No. 5欠驱动柔性关节机器人的趋同控制策略王旭辉，周岩(河南工程学院计算机学院，河南郑州451191)摘要：针对欠驱动机器人网络系统同步控制中过于复杂的结构及稳定性问题，在现有同步控制方法的基础上提出一种欠驱动柔性关节机器人趋同控制算法，设计一种选择性控制器并构建其网络模型及拓扑结构，利用相关的推导，从原理上验证对控制器的可行性，其能够解决通信信道存在未知时滞情况下欠驱动网络系统的趋同控制问题，不依赖于初始条件知识的储备。

通过相应的空间坐标变换后，该控制器可应用于笛卡尔坐标系。

通过对由10个不同单自由度柔性关节机器人组成的网络系统进行数值模拟，在不同控制参数情况下的仿真结果表明，该网络系统中所有机器人在8秒钟内均能达到期望的趋同状态，验证了该控制策略对柔性关节机器人网络系统进行同步控制的有效性。

关键词：趋同控制；柔性关节机器人；欠驱动系统；多机器人系统；网络同步控制中图法分类号：TP273十.3 文献标识号：A 文章编号：1000-7024 (2017) 05-1366-05doi：10. 16208/j. issnl000-7024. 2017. 05. 046Consensus control strategy for under-actuated flexible-joint robotsWANG Xu-hui，ZHOU Yan(College of Computer, Henan Institute of Engineering, Zhengzhou 451191, China)Abstract：For the complicated structure and stability issues of the networks composed by under-actuated robots, a type of alternative control strategy was designed based on the consensus control, whose network model and topological structure were also built. Meanwhile, the feasibility of designed controller was theoretically demonstrated by formula derivations, which not only synchronically controlled the under-actuated networks under the existence of unknown delays in the communication channels? but also dispensed with knowledge of the initial conditions. Moreover, the presented consensus controller was widely applied to the Cartesian coordinates after the change of coordinates. The numerical simulations were conducted on the network system consisting of ten different robots. Simulated results with different parameters show that all of robots in network can reach consensus within 8 seconds? thus the usefulness of the designed consensus controller for the flexible-joint multi-robots network can be well demonstrated.Key words：consensus control；flexible-joint robot；under-actuated systems；multi-robot systems；synchronisation of networks control〇引言由多个不确定性动力学系统组成网络系统的同步控制问题目前已经成为控制理论领域的研究热点[1’2]。

平面欠驱动两杆柔性机械臂的全局稳定控制

平面欠驱动两杆柔性机械臂的全局稳定控制葛洋;张安彩;韩丹阳;冯凯强;王琛【摘要】针对平面欠驱动两杆柔性机械臂,该文提出一种新的控制策略,实现了机械臂的全局稳定控制目标.首先,为机械臂系统引入一个同胚坐标变换,将其变换为一个结构简单的新系统;然后,将新系统分离为线性和非线性2个部分,利用等价输入干扰的概念为新系统设计控制器,以实现新系统的全局稳定控制目标,并通过坐标变换的同胚性使原机械臂系统的全局稳定控制问题得以解决.该文所提控制方法仅需利用机械臂的位置量信息设计控制器,这不仅能降低控制系统成本,而且还能有效避免速度噪音对控制性能的影响.数值仿真结果显示,所提的控制策略在机械臂系统的稳定运动过程及稳定时间等性能方面,均能达到令人满意的控制效果.【期刊名称】《河北科技大学学报》【年(卷),期】2014(035)005【总页数】7页(P428-434)【关键词】欠驱动机械系统;柔性机械臂;稳定控制;等价输入干扰【作者】葛洋;张安彩;韩丹阳;冯凯强;王琛【作者单位】临沂大学汽车学院,山东临沂 276000;临沂大学汽车学院,山东临沂276000;临沂大学汽车学院,山东临沂 276000;临沂大学汽车学院,山东临沂276000;临沂大学汽车学院,山东临沂 276000【正文语种】中文【中图分类】TP273欠驱动机械系统是控制输入个数少于自由度个数的一类非线性系统[1-2]。

驱动器的减少使这类系统具有质量轻、能耗低、运动灵活等优点，目前它们已经被广泛应用于工业、农业、交通运输、航空航天等领域中，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。

近年来，学者们对欠驱动机械系统的控制理论进行了广泛深入的研究[3-4]。

作为欠驱动机械系统的一类典型代表，欠驱动机械臂成为学者们研究的热点[5-7]，这其中两杆体操机器人Acrobot[8]的研究尤其引人关注。

Acrobot是一个在垂直平面内运动的两连杆机械臂，它是一个体操运动员在单杠上运动的简化模型。

机器人的移动平台稳定性分析

机器人的移动平台稳定性分析随着科技的不断发展，机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。

然而，机器人的移动平台稳定性一直是一个备受关注的问题。

本文将对机器人的移动平台稳定性进行分析，并探讨其原因和解决方法。

一、机器人的移动平台稳定性问题机器人的移动平台稳定性是指机器人在移动过程中保持平衡的能力。

在不同的应用场景下，机器人需要能够在不平坦的地面上行走，并且保持稳定，以完成各种任务。

然而，由于机器人的结构限制和环境变化，机器人的移动平台稳定性常常受到一些因素的影响。

首先，机器人的结构设计可能存在问题。

一些机器人的移动平台结构较为简单，缺乏稳定性。

例如，只有两个轮子的机器人在移动过程中容易失去平衡。

另外，一些机器人的移动平台结构较为复杂，但由于设计缺陷或制造不合理，也存在稳定性问题。

其次，不同环境下的地形变化会对机器人的移动平台稳定性产生影响。

例如，在不平坦的地面上行走时，机器人容易发生倾倒或者失去平衡。

而且，地面的摩擦系数和倾斜度也会影响机器人的稳定性。

最后，机器人的操控系统也与移动平台的稳定性密切相关。

机器人的操控系统包括传感器、控制算法等部分，这些部分的性能和精度会直接影响机器人的稳定性。

例如，传感器的准确性不高会导致机器人无法及时获取地面的状态信息，进而影响机器人的稳定性。

二、机器人移动平台稳定性的解决方法针对机器人的移动平台稳定性问题，可以采取以下解决方法：1. 结构优化：对于存在结构问题的机器人，可以通过改进设计和增加支撑结构等方式来提高稳定性。

例如，增加机器人的轮子数量、改进轮子的设计、调整机器人的重心位置等。

2. 环境适应性：机器人应具备适应不同地形的能力。

可以采用多轮驱动和可调节悬挂系统等技术，使机器人能够适应不同地形的行走环境。

此外，利用传感器获取地面信息，并通过控制算法对机器人进行实时调整也是提高稳定性的有效途径。

3. 智能控制：机器人的操控系统应具备智能化的特点，能够通过学习和优化算法来提高稳定性。

机器人运动控制的稳定性提升

机器人运动控制的稳定性提升机器人技术的发展日新月异，其在工业生产、医疗照护、家庭服务等领域都扮演着重要角色。

而机器人运动控制的稳定性提升成为了研究和开发的重要方向。

本文将介绍机器人运动控制的稳定性问题，以及一些提升稳定性的方法和技术。

1. 机器人运动控制的稳定性问题机器人的稳定性指的是在执行任务时保持平衡和准确性的能力。

然而，机器人在运动控制中面临着许多挑战。

其中，以下问题对机器人的稳定性特别有影响。

1.1 动力学摆动问题机器人在运动过程中可能会出现动力学摆动，即机械结构的不稳定振动。

这种摆动会导致机器人偏离预定的轨迹，降低任务的完成度。

1.2 摩擦和滑动机器人的运动过程中可能会面对摩擦和滑动问题。

摩擦力的突变或滑动现象会导致机器人控制信号的变化，影响机器人的准确性和稳定性。

1.3 外界干扰机器人在工作环境中受到各种外界的干扰，如风力、震动和工件变动等。

这些干扰都会对机器人的运动控制产生负面影响，降低机器人的稳定性。

2. 提升机器人运动控制稳定性的方法和技术2.1 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于模型的控制方法，通过对机器人的运动进行预测，计算出最优的控制输入，以提高机器人的稳定性。

MPC考虑了机器人的约束条件和未来状态变化，并能够通过优化方法取得较好的效果。

2.2 传感器融合现代机器人常使用多种传感器来感知周围环境和机器人自身状态。

传感器融合技术可以将多个传感器的信息进行整合和处理，提供更准确的反馈信号，从而增强机器人的稳定性。

2.3 自适应控制自适应控制是一种能够根据机器人和环境的变化自动调整控制策略的方法。

通过实时的系统辨识和参数调整，自适应控制能够适应不同的工作条件，提高机器人的运动控制稳定性。

2.4 轨迹规划和优化合理的轨迹规划和优化可以减小机器人在运动中的摆动和震荡，提高机器人的稳定性。

通过对路径和速度的规划以及碰撞检测等技术，可以使机器人在执行任务时更加稳定和高效。

3. 结论作为现代工业和服务领域中重要的一部分，机器人运动控制的稳定性提升具有重要意义。

一类欠驱动系统的控制方法综述

A review for the control of a class of underactuated systems
SUN Ning，FANG Yongchun
（ Institute of Robotics and Automatic Information System，Nankai University，Tianjin 300071 ，China）
· 202·
智
能
系
统
学
报பைடு நூலகம்
第6 卷
动系统相比更具有挑战性．
2
控制方法及研究现状
Abstract： Recently，research on underactuated systems has become a hot topic in the robotics and automation fields． The research status for the control of a class of underactuated systems （ termed as underactuated link systems） was reviewed in this paper． Specifically，the system dynamics was presented first，and two basic control modes were introduced． Subsequently，the main control strategies，which include optimal control methods，motion based methods，state dimension reducing methplanning methods，partial feedback linearization methods，energyods，hierarchical control design methods，and intelligent schemes，were analyzed． Finally，some major issues associated with the control system design for underactuated link systems，such as robustness，practicability，rapidness and so on，were sketched，and corresponding prospects including robust strategy，saturation control and finite time control etc． were proposed for future work． Keywords： underactuated systems； robotics； intelligent control 所谓欠驱动系统，是指独立的控制输入维数少于系统自由度的一类系统，其本质为非线性系统．在现实中的很多系统都被设计为欠驱动形式，主要是因为： 1 ）系统本身的运动受到某种约束，如常见的非完整约束； 2 ）省去部分驱动器后，一方面可以减提高系统的灵活性，另一方面可少设计的复杂程度，有效节约成本，降低系统自身的重量与体积，并减少能耗．根据上述 2 种不同的原因，可以将欠驱动系统［1 ］大致分为 2 类：第一类是运动受限欠驱动系统，如移动机器人、航天飞行器、欠驱动水面和水下航行

欠驱动机器人控制系统研究

欠驱动机器人控制系统研究本文将从欠驱动机器人的定义、特点与分类入手，介绍欠驱动机器人控制系统的研究现状与挑战，并探讨目前研究中的关键技术和应用前景。

一、欠驱动机器人的定义与特点欠驱动机器人是指在机器人设计中，执行器数量少于机器人自由度数目的机器人系统，通常被用于运动规划和控制的研究。

相比全驱动机器人，欠驱动机器人在执行器数量上具有优势，使其运动规划和控制系统更简洁、经济、稳健。

欠驱动机器人的特点一般有以下几点：1. 机器人的约束非常强，某些轴的位置和速度被迫挂起或被忽略。

2. 机器人的非完整性有时造成了奇怪和困难的控制挑战，如拟人机器人、志愿机器人等。

3. 支配运动的方程比其他机器人要求更高并且更加复杂。

二、欠驱动机器人的分类目前，欠驱动机器人的分类主要通过它们的驱动部件来实现，主要可分为弹性驱动型、恒力弹性驱动型和间歇驱动型三类。

1. 弹性驱动型弹性驱动型欠驱动机器人通常使用多关节机盘作为驱动部件，并使用弹性作为上述所提到的机构的约束和储存能量。

常见的弹性驱动型欠驱动机器人是一个带弹簧驱动器的二足蜘蛛机器人，弹簧中储存的能量可用于增加步幅长度以及快速起动。

2. 恒力弹性驱动型恒力弹性驱动型欠驱动机器人使用一组弹性元件和一组作用于每个等效质量上的驱动力。

弹性元件与执行部件直接相连以提供驱动力，同时能够缓冲震动、突发冲击等。

这种类型的欠驱动机器人可以应用于智能手臂，类似于受控的肌肉力学模型。

3. 间歇驱动型间歇驱动型欠驱动机器人使用超材料传感器作为机构的驱动器，通过传感器上的电场来扭曲和压缩它们以提供动力输出。

这种类型的机器人可以应用于球形机器人，它的主要作用是克服在深海和受污染环境中的不便性，该机器人的可操作空间可以比普通的液压机器人小多了。

三、欠驱动机器人控制系统的研究现状与挑战欠驱动机器人有着广泛的应用前景，但欠驱动机器人控制系统的研究面临着很大的挑战。

主要表现在以下几个方面：1. 机器人运动规划所涉及的控制方程太多，需要进行更加精确的数学模型研究。

欠驱动结构

欠驱动结构
欠驱动结构是指系统中存在自由度较多的部分，而其他部分则受到限制，无法自由运动。

这种结构在机器人、控制系统、传感器等领域中广泛应用，具有很高的实用价值。

欠驱动结构的优点在于可以减少系统的复杂度和成本，同时提高系统的可靠性和稳定性。

例如，在机器人领域中，欠驱动结构可以减少机器人的关节数目，从而降低机器人的成本和维护难度。

此外，欠驱动结构还可以提高机器人的稳定性和精度，使其更加适合进行复杂的操作。

欠驱动结构的实现需要考虑多种因素，包括系统的设计、控制算法、传感器等。

在设计方面，需要考虑系统的自由度和限制条件，以及如何将它们合理地组合起来。

在控制算法方面，需要考虑如何控制系统的运动，以达到预期的效果。

在传感器方面，需要选择合适的传感器来获取系统的状态信息，以便进行控制。

欠驱动结构的应用范围非常广泛，包括机器人、控制系统、传感器等领域。

在机器人领域中，欠驱动结构可以用于各种类型的机器人，包括工业机器人、服务机器人、医疗机器人等。

在控制系统领域中，欠驱动结构可以用于各种类型的控制系统，包括飞行器、汽车、船舶等。

在传感器领域中，欠驱动结构可以用于各种类型的传感器，包括光学传感器、声学传感器、电磁传感器等。

欠驱动结构是一种非常有用的结构，可以在各种领域中发挥重要作用。

它可以减少系统的复杂度和成本，同时提高系统的可靠性和稳定性。

因此，欠驱动结构的研究和应用具有非常重要的意义。