合作机器人的关键技术及仿真研究

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Robocup3D仿真比赛关键技术的研究_个体技术的设计

Robocup3D仿真比赛关键技术的研究_个体技术的设计

第四章RoboCup3D仿真比赛中个体技术的设计在RoboCup3D仿真比赛中,11个球员为了完成赢得比赛的共同目标而互相合作。

两个球队之间的对抗实际上就是两个球队策略程序之间优劣的较量。

比赛的结果很大程度上是由球员所具备的技能来决定的。

仿真比赛客户端程序中,球员的技能实际上就是它所具备的能完成某个动作的能力,一个球员的行为特点也与它具备的技能有关,在多智能体系统中,单个智能体的技能对整个多智能体系统的性能有很大影响,体现在RoboCup3D中就是单个球员所具备的能力。

球员所具备的技能可以分解成许多基本的动作,一些高级的动作正是由一系列基本的动作所组成的,整个球队的策略都可以理解为单个球员技能的协调与合作。

球员的动作分为高层动作和中层动作以及底层动作[29]。

如图4.1所示,较高的动作都是通过调用一系列较低一层的动作来实现,最底层的动作实际上也就是最基本的指令(dash, kick, beam, say等),这些指令是能被服务器直接理解和接受的,每个球员根据当前的世界模型的状态来决定执行相应的技能动作。

而中层动作包括射门、守门、拦截、带球等。

高层动作一般是指由两个或两个以上的机器人通过相互配合完成的动作,如一射一传、二过一以及下底传中等[30-31]。

其中要注意的是,选择某个技能动作只是产生了一系列基本命令的集合而已,而服务器并不能保证一定可以执行这些指令集合。

比如有个球员要执行跑位的战术动作,但是它的体力值已经耗尽,而执行这个复合动作包含着dash这样的基本指令,根据Server的说明,执行dash动作需要消耗一定的体力值,所以只有当体力值大于dash所要求的才可以响应。

本章主要针对踢球、拦截、射门、守门、带球这几个动作进行分析讨论。

图4.1个体动作的层次关系4.1 踢球动作的设计踢球动作有一定的复杂性,首先需要弄清它的基本模型。

我们知道,球员的半径为0.22m,球的半径为0.111m,而踢球半径是0.04 m,直接加和就是0.371m,因此踢球时球员和球心平面距离的取值范围是0.32m到0.38m。

基于工业机器人“虚实融合”仿真教学的实践与研究

基于工业机器人“虚实融合”仿真教学的实践与研究

基于工业机器人“虚实融合”仿真教学的实践与研究摘要:本文阐述了工业机器人虚拟仿真工作站为机器人专业同学搭建学习平台,以项目为载体,借助工业机器人虚拟仿真工作站开展项目制的学习,构建具有学校特色的工业机器人虚拟仿真工作站服务于教学,提高学生的机器人技术应用水平,更好的与企业实际应用相衔接,为学生提供了一种与工业环境下相同的逼真虚拟环境,为学生全面掌握机器人技术提供了一种有效方法,为工业机器人技术的推广和应用提供了一种技术解决方案。

关键词:工业机器人虚实融合RobotStudio一、变阻隔为交互通过RobotStudio、KABA、RobotArt等工业机器人仿真软件,帮助学生了解什么是工业机器人仿真技术,学习如何构建基本工业机器人仿真工作站,建模功能的使用,机器人离线轨迹编程,Smart组件应用,带导轨和变位机的机器人系统创建与应用,仿真软件在线功能的应用,使学生的工业机器人基础指令和工业机器人本体基础操作部分的学习,全部利用电脑仿真软件进行教学。

实训室共配置50台电脑,可以做到学生一人一工位,增加学生的编程与操作练习时间。

同时每台电脑配置真实工业机器人示教器,增强了学生的实际操作感受,避免了传统仿真软件教学普遍存在真实操作感受差的缺点,也缩短了仿真操作到真实操作的过渡周期。

实训室前部的真实工业机器人操作平台可以通过网络与电脑进行在线连接,学生编写的程序通过仿真验证无误后可直接传输到真实平台上进行在线验证操作,使学生建立真实的距离尺寸以及速度参数的概念,并将这种概念纠正学生在仿真教学中出现的参数偏差大的问题。

图1 工业机器人实训工作台图2 工业机器人虚拟仿真工作站二、变一维为三维构建虚实融合仿真实训系统,硬件上配备符合仿真要求的实训室,包括50台电脑、2台交换机、1台教师演示电脑、50套桌椅、手持示教器,还特别配备了一套工业机器人实训设备等。

通过仿真软件、机器人示教器、工业机器人操作平台三类教学平台,三维一体开展教育教学工作。

协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟

协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟

协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟近年来,随着机器人技术的快速发展和人工智能的不断进步,协作机器人成为了工业制造中的重要工具和研究领域。

在协作机器人中,仿生学设计与仿真模拟技术的应用成为了研究人员关注的焦点。

本文将讨论协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟,并探讨其在工业制造中的应用前景。

协作机器人是指能够与人类进行高效合作的机器人系统。

它们具备感知环境、学习能力和自适应控制等特点,可以与人类共同完成各种任务,提高生产效率和工作质量。

仿生学设计与仿真模拟技术的引入为协作机器人的研究和开发带来了新的思路和方法。

仿生学设计是通过模仿生物系统的结构和功能来设计机械系统。

在协作机器人技术中,研究人员可以通过仿生学的方法来设计机器人的运动机构和控制系统。

例如,借鉴昆虫的行走方式,研究人员可以设计出更加自由灵活的机器人腿部结构,使其能够适应不同的工作环境和任务需求。

另外,仿生学设计还可以通过模仿生物系统的感知和学习能力来提高机器人的智能水平。

研究人员可以借鉴人类大脑的神经网络结构,设计出更加高效的机器学习算法,并将其应用于协作机器人系统中,使其能够更好地完成各种任务。

仿真模拟技术是通过计算机模型对机器人系统进行模拟和测试。

协作机器人的研发过程通常需要大量的试验和测试,然而这样的过程既耗时又昂贵。

借助仿真模拟技术,研究人员可以在计算机中建立机器人系统的模型,并对其进行各种情况下的仿真测试。

在仿真模拟中,研究人员可以快速调整参数和设定条件,以评估机器人系统在不同环境下的性能和稳定性。

通过仿真模拟,可以有效减少实际试验的次数和成本,并提高机器人系统的设计效率。

协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟在工业制造中有着广泛的应用前景。

首先,在生产线上,协作机器人可以与工人合作完成重复性、高风险或繁琐的工作任务,提高工作效率和安全性。

仿生学设计和仿真模拟技术能够使机器人适应不同生产环境和任务需求,同时提高机器人系统的性能和精度。

基于RobotOperatingSystem的机器人控制与仿真技术研究

基于RobotOperatingSystem的机器人控制与仿真技术研究

基于RobotOperatingSystem的机器人控制与仿真技术研究第一章:引言机器人技术的不断发展已经成为当今世界科技的重要领域。

Robot Operating System(ROS)是一款著名的机器人控制和仿真框架,已经被广泛应用于机器人领域。

此外,ROS还具有开源的特点,使得许多研究人员和工程师得以快速地开发和测试机器人应用程序。

本文旨在探讨基于Robot Operating System的机器人控制和仿真技术的研究。

第二章:Robot Operating SystemRobot Operating System(ROS)是一个开源的机器人软件框架,以C ++和Python编写,并被视为机器人控制和仿真的最佳解决方案之一。

ROS不仅提供了各种功能强大的程序库和工具,同时还具有对多种通信协议和操作系统的支持。

ROS的主要目标是提高开发和测试机器人应用程序的效率,以及提供程序重用和可拓展性。

ROS架构的基础是由消息传递、服务等角色构成的通信层。

通过这些通信层,ROS可实现多种任务,例如避障、自主导航、机器人感知等工作。

ROS还包括一个运行时环境,称为roscore,它充当ROS应用程序之间通信的中心节点。

第三章:机器人控制在ROS的支持下,机器人控制可以通过ROS动作库实现。

ROS动作库是一个API,可用于控制机器人的移动、姿态、传感器和执行器等功能。

它包含控制机器人的行为和状态信息,并使机器人操作便于可扩展和应用。

在ROS中,机器人的动作被表示为由动作服务器提供的动作消息。

当动作服务器提供机器人动作时,客户端可以订阅相应的动作消息以及告知动作服务器它是否已准备就绪可以处理该消息。

第四章:机器人仿真在机器人控制领域,机器人仿真是一项非常重要的任务,ROS提供了强大的仿真工具Gazebo,用于建模、仿真和测试机器人。

Gazebo提供了三维仿真环境,支持各种机器人类型和传感器模拟。

其基本结构包括一个物理引擎、可视化引擎和传感器模型库。

机器人仿真及其自动化研究进展

机器人仿真及其自动化研究进展
机 器 人 ,如 移 动 机 器人 、水 下 机 器 人 、 医疗 机 器 人 、采 掘 机 器 人 、军 用 机 器 人 、空 中 机 器 人 、娱
境 进入 人 的 日常生 活 环 境一 医 院 、办 公 室 、家 庭 和其 它 杂 乱 及 不 可控 环 境 ,成 为不 仅 能 自主 完 成
关键词 : 机器人 ;建模 ;控制 ;自动化
中图分类号 :T 2 2 P 4 文献标识码 :A 文章编号 :10 —0 3 ( 0 16 下) 0 8 — 3 9 1 4 2 1 ) ( 一 0 7 0 0
Do: .9 c j1s . 09 0 .0 1 6 下 ) 2 i1 3 6} . n 1 0 - 14 21 .( .8 0 / s 3
过 程 中 面 临 着 粉 尘 、煤 尘 、 瓦 斯 、 冒顶 、 火 灾 、 水 灾 等 不 安 全 因 素 。粉 尘 、煤 尘 、 瓦 斯 、 冒顶 、 火 灾 、水 灾 等 不 安 全 因 素极 大 地 威 胁 井 下 工人 的 安 全 ,因 此 在 煤 炭 开采 中 ,迫 切 需 要 各种 不 同用
相互 作用 , 离线编 程等 方面 。
服 务 机 器 人 是一 种 半 自主 或 全 自主 工 作 的机 器人 ,它 可 以完成 对人 们 有 意义 的工 作 。从 2 0世 纪8 0年 代 中期开 始 ,机 器人 已从工 厂 的 结构化 环
领 域 的 应 用 特 点 …,人 们 研 制 了 各 式 各 样 的 智能

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机器人仿真及其 自动化研究进展
The de vel opm ent o he r f t obotc s m ul i i i aton and aut om aton i

机器人建模与仿真算法

机器人建模与仿真算法

机器人建模与仿真算法机器人技术近年来得到了长足的发展,其应用已经渗透到了各行各业的许多领域。

在工业自动化、医疗服务、农业生产等方面都可以看到机器人的身影。

机器人的建模与仿真算法是其中非常重要的一环,通过对机器人进行建模和仿真,可以有效地优化设计并提高性能。

在的研究中,一个关键的问题是如何选择合适的建模方法。

在建模过程中,可以采用多种不同的方法,比如几何建模、物理建模、控制系统建模等。

每种方法都有其优缺点,需要根据具体的需求和应用场景来选择合适的方法。

几何建模主要关注机器人的外部几何形状和结构,可以帮助工程师更好地理解机器人的外观和尺寸。

物理建模则更加关注机器人的内部结构和运动规律,通过建立物理模型可以更准确地预测机器人的运动和响应。

除了建模方法的选择,仿真算法的设计也是机器人建模与仿真研究中的关键问题。

仿真算法可以帮助工程师验证设计方案、优化参数,并在实际制造之前进行预测和测试。

常用的仿真算法包括有限元分析、多体动力学仿真、控制系统仿真等。

这些算法可以模拟机器人在不同条件下的运动行为、力学特性和控制效果,为工程师提供重要的参考信息。

另外,机器人建模与仿真算法的研究还需要考虑到机器人的特殊性。

不同类型的机器人在结构、控制方式、应用场景等方面都有很大的差异,因此需要针对具体机器人的特点设计相应的建模和仿真方法。

比如,工业机器人通常需要考虑到高精度、高速度的运动控制,而服务机器人则更注重与人类的交互和智能化。

针对不同类型的机器人,需要设计不同的建模与仿真算法,以满足其具体需求。

另一个重要的研究方向是机器人的感知与认知能力。

随着人工智能技术的不断发展,机器人在感知和认知方面也取得了很大进展。

通过激光雷达、摄像头、传感器等装置,机器人可以获取周围环境的信息,并通过感知算法进行处理和分析。

这些感知数据可以帮助机器人更准确地理解周围环境,并做出相应的决策和行动。

在认知能力方面,机器人可以通过机器学习算法不断优化自身的智能化水平,提高在复杂环境下的适应能力。

机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究

机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究

机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究摘要:机器人手臂的运动控制是机器人技术中的重要研究方向之一。

本研究通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究,旨在提供一种有效的方法来优化机器人手臂的运动控制算法,并验证其在实际应用中的可行性和有效性。

本研究采用了基于MATLAB/Simulink的仿真平台,通过建立机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型,对机器人手臂的运动控制进行了深入研究。

1. 引言随着机器人技术的不断发展,机器人手臂在工业生产、医疗护理、军事领域等方面的应用越来越广泛。

机器人手臂的运动控制是机器人技术中的关键问题之一,它直接影响机器人手臂的精度、速度和稳定性。

因此,对机器人手臂运动控制的研究具有重要的理论和实际意义。

2. 机器人手臂的动力学建模机器人手臂的动力学模型是机器人手臂运动控制的基础,它描述了机器人手臂在力学作用下的运动规律。

本研究基于拉格朗日动力学原理,建立了机器人手臂的动力学模型。

通过对机器人手臂的质量、惯性、摩擦等参数进行建模和参数化,得到了机器人手臂的动力学方程。

3. 机器人手臂的控制模型机器人手臂的控制模型是机器人手臂运动控制的核心,它描述了机器人手臂在控制输入下的运动规律。

本研究采用了PID控制器作为机器人手臂的控制器,通过对机器人手臂的位置、速度和加速度进行反馈控制,实现对机器人手臂运动的精确控制。

4. 机器人手臂的仿真模型为了验证机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性,本研究建立了机器人手臂的仿真模型,并基于MATLAB/Simulink平台进行了仿真实验。

通过对机器人手臂的控制输入和仿真环境的设置,模拟了机器人手臂在不同工况下的运动过程,并对运动控制算法进行了评估和优化。

5. 结果与讨论通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究,本研究得到了机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型,并验证了机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性。

仿真结果表明,采用PID控制器的机器人手臂能够在不同工况下实现精确的运动控制,并具有较高的稳定性和鲁棒性。

基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究

基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究

基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究机器人的普及与应用越来越广泛,成为了工业自动化的重要组成部分。

但是,如何对机器人进行运动学建模与控制是机器人研究的重要问题之一。

近年来,由于计算机技术的发展,基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究得到了广泛应用。

本文将对此方面的研究进行探讨。

一、机器人运动学建模机器人的运动学建模是指利用几何学和代数学知识来描述机器人的运动规律,从而实现机器人的运动控制。

根据机器人的类型,可以采用不同的方法进行运动学建模。

1、串联机器人的运动学建模串联机器人指的是由各种关节通过齿轮、链条等联接的机器人。

其运动学建模主要是研究各关节的角度、速度、加速度等变量与末端执行器之间的关系,从而实现机器人的控制。

这种建模的方法主要基于牛顿-欧拉方法,可以通过MATLAB中的符号化计算实现。

首先,需要对各个关节进行标号,并定义每个关节和基座之间的距离和角度。

然后,可以运用牛顿-欧拉方法来用关节运动学参数表示末端执行器的位置和姿态变量。

最后,通过控制关节运动学参数来控制机器人的运动。

2、并联机器人的运动学建模并联机器人由多个平台和机械臂组成,并联机器人可以同时控制多个执行器,从而实现更高效的工作。

并联机器人的运动学建模主要是研究机器人末端执行器的位置和姿态变量与各个执行器之间的关系。

建模方法主要包括支点变换法和雅可比矩阵法。

其中支点变换法是将并联机器人转化为串联机器人的形式,然后用串联机器人的运动学进行建模。

而雅可比矩阵法则是运用雅可比矩阵来建立机器人末端执行器的运动学模型,从而实现机器人的控制。

二、机器人运动控制机器人运动控制是指根据机器人的运动学模型,利用控制算法控制机器人的运动状态和轨迹。

在控制机器人的运动过程中,主要的控制方法包括开环控制、PID 控制和反馈控制等。

1、开环控制开环控制是一种简单的控制方法,即在机器人刚开始运动时就预设好机器人的运动轨迹和速度。

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V ol.17增刊系统仿真真学报Dec.2005JO URNAL OF SYSTEM SIMULATION91合作机器人的关键技术及仿真研究董玉红张立勋王怀军(哈尔滨工程大学机电学院,哈尔滨150001)摘要:根据合作机器人Cobot 与人合作的特点对其不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制两项关键技术进行了建模及仿真研究建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型对该机构的被动约束特性进行了仿真分析根据Cobot 虚拟轨迹控制的原理提出了基于操作力的虚拟轨迹控制方法给出了Cobot 跟踪给定轨迹的仿真结果研究结果表明不完全约束关节机构具有被动的特性能够约束Cobot 的运动基于操作力的虚拟轨迹控制方法能使Cobot 跟踪期望轨迹满足人机合作的要求研究Cobot 的关键技术对我国开发机器人产品改进人机合作技术等均具有重要的实际意义关键词:合作机器人关键技术不完全约束虚拟轨迹控制文章编号:1004-731X (2005)S0-0091-04中图分类号:TP391.9文献标识码::AKey Technology of Cobot and SimulationDONG Y u-hong,ZHA NG Li-x un,WA NG Huai-jun(School of Mechani cal and Electrical Engineeri ng,Harbin Engineering University,Harbin 150001,Chi na)Abstract According to the features of Cobot colla borating with human the key technologies of Cobot were studied bymodeling and simulating,which involves non-holonomic constraint joint mechanism and virtual trajectory control.The model of non-holonomic constraint joint mechanism based on double over-running clutches was constructed,and the simulation analysis was carried out for passive and constraint characteristics of the mechanism.In terms of virtual trajectory control principle of Cobot trajectory planning method based on operation force was put forward,and the simulation results of Cobot following given trajectories were given.The research results illustrate that non-holonomic constraint joint mechanism possesses passive characteristic and can constrain Cobot moving;the trajectory planning method based on operation force can make Cobot track a desired trajectory,and meet the requirements of man-machine cooperation.Studying key technology of Cobot will have important practical significances for our country developing of Cobot product and improving the technology of human collaboration with robot and so on.Key words Cobot key technology non-holonomicconstraint virtual trajectory control引言111995年美国西北大学的爱德华和迈科尔博士[1-2](J.E.Colgate,M.A.Peshkin)提出了一种新型与人合作机器人称为合作机器人(Collaborative Robot 简称Cobot)使人与机器人在同一作业空间内合作成为可能Cobot 具有两个显著特点一是它以被动方式工作其运动的力由操作者提供因此它不会伤人二是它以约束方式工作Cobot 关节上电机仅起约束作用只有与人合作才能完成作业任务计算机控制系统约束了机器人的轨迹而操作者提供机器人运动所需要的力Cobot 在继承了机器人的承载能力强高精度等特点的同时发挥了人的高智能视觉触觉和灵活性等特长不会因为机器人的失控而伤害操作者进而可以减轻操作者的劳动强度提高作业效率和操作水平,解决传统工业机器人不能与人在一个作业空间直接合作作业的问题Cobot 主要用于外科手术物料搬运和零件装配等需要人机合作作业的场合[3-6]为了使合作机器人(Cobot)与人在同一工作空间收稿日期2005-08-31修回日期:2005-10-21作者简介作者简介董玉红(1965-),女,吉林省白山市人,博士生,研究方向为机电控制及特种机器人张立勋(1962-),男,黑龙江省拜泉县人,博导,研究向为机电一体化及特种机器人内直接进行物理合作对Cobot 的不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制等关键技术进行了研究建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型并进行了仿真分析按照基于操作力的轨迹规划原理实现了Cobot 的虚拟轨迹控制并给出了轨迹控制的仿真结果1不完全约束关节机构不完全约束(non-holonomic constraint)关节机构是Cobot与人合作的关键技术之一它使Cobot 具有被动的约束特性这是一种多输入单输出机构其特点是关节上的电机只用来改变输入输出轴之间的速度关系电机力矩不输出给机器人的关节它只约束关节的运动状态1.1不完全约束关节机构的模型一种基于单边超越离合器的不完全约束关节机构的框图如图1所示[7]该机构由两套相同的传动机构及一根输出关节轴组成每套机构包括电机蜗轮副同步齿形带和单向超越离合器两个超越离合器相反安装其内环与关节轴同轴刚性连接其外环分别与两个同步齿形带连接当第一组蜗轮副以角速度顺时针转动另一组蜗轮副静止时关节只能以大于小于零的速度顺时针转动或不动当V ol.17增刊系统仿真学报Dec.200592第二组蜗轮副以角速度逆时针转动另一组蜗轮副静止时关节也只能以小于大于零的速度逆时针转动或不动当第一组蜗轮副以的角速度顺时针转动而第二组蜗轮副以的角速度逆时针转动时关节则能以为界双向转动或不动关节轴的角速度应满足+≤≤ωωωo (1)图1不完全约束机构的组成框图通过控制和的大小就可以控制o的范围即通过电机1和电机2来约束关节的运动状态电机对关节没有驱动作用关节的转速o 由操作力产生根据不完全约束机构的上述特性可知该关节的转速o是由操作力在关节上产生的角速度L和两个电机的输出转速mm共同决定的则可得Cobot 关节机构的不完全约束机构的模型为<<≥≤=+++ωωωωωωωωωωωL LL L o (2)操作力F 在关节处产生的关节转速为TLL LB s J k+=ω(3)式中k,J,B 关节机构的比例系数转动惯量和阻尼比T操作力F 在关节处产生的转矩根据图1Cobot 关节机构的组成框图对于分别由电机蜗轮副同步齿形带和超越离合器等组成的伺服系统12采用PI 控制器闭环控制电机的转速则可以绘出不完全约束关节机构的控制模型如图2所示图2Cobot 关节机构的控制模型图中mi ω关节的转速指令+m im i ,ωω电机12的转速指令+u u ,电机12的电枢电压i蜗轮副的减速比1.2仿真分析由Cobot 关节机构的模型建立了关节机构的Simulink仿真模型当给定关节逆时针转速指令mi 如图3中的曲线1所示操作力产生的转矩T 如图3中的曲线2所示转速指令超前于转矩指令电机12的转速mm如图3中的34所示关节的输出转速Lo 如图3中的曲线56所示由图3可知电机1的转速m为0电机2的转速m驱动超越离合器2逆时针旋转并约束关节转动但关节的输出转速o只有在操作力作用后才有输出这说明关节具有被动特性当给定关节逆时针转速指令如图4中的曲线1所示操作力产生的转矩如图4中的2所示转速指令滞后于转矩指令电机12以及关节的输出转速曲线如图4中的3456所示由图5可知虽然转矩超前作用但关节的输出转速o必须受电机2的转速约束这说明关节具有约束特性仿真分析表明这种基于双超越离合器的关节机构具有被动的约束特性由其构建的Cobot 既有同样特性因此能够满足人机合作的要求图3转速指令超前于转矩时的转速和转矩曲线图4转速指令滞后于转矩时的转速和转矩曲线2Cobot 的虚拟轨迹控制虚拟轨迹控制是Cobot 与人合作的另一关键技术也是Cobot 与普通工业机器人控制的最大区别之处虚拟轨迹控制基于虚拟墙(Virtual wall)理论通过计算机和不完全约束传动机构把机器人的末端轨迹约束在虚拟轨迹上这如同人手画线一样当徒手画一条直线时很难把它画直如果用一把直尺就很容易画出一条直线在画线的过程中尺并没有提供画线所需要的动力它只起到约束笔的位置和方向的作用画线的动力来自于画线者虚拟轨迹控制似乎就是起到尺子的作用[8-9]2.1轨迹规划原理为了实现Cobot 的虚拟轨迹控制必须对Cobot 进行轨超越离合器1超越离合器2电机1蜗轮副1电机2蜗轮副2基座一级臂关节轴oωω+ωmω+m ω+im ωim ω编码器1编码器2电机1BJs k +mωLωTim ωuoω--+u 比例积分控制器1-+mωi/1i/1+ωωmiω+miω电机2比例积分控制器2转矩T /N m 转速/ra d s -1t /s转速/r a d s -1t /s转矩T /N mV ol.17增刊Dec.2005董玉红等合作机器人的关键技术及仿真研究93迹规划由于Cobot 运动的力来自于操作者Cobot 的运动速度由操作者决定Cobot 的下一个目标点由末端的当前位置操作力和期望轨迹确定当操作者推动Cobot 末端操作力与期望轨迹切向一致时Cobot 才开始运动为了跟踪期望轨迹必须不断计算出末端实际位置与期望轨迹的位置误差并消除该误差这需要求出Cobot 在每一时刻的下一个目标点Cobot 与传统工业机器人轨迹控制的最大不同点是它的目标点是根据末端实际位置和操作力来确定的Cobot 的轨迹规划分两步进行一是求得轨迹上的参考点二是得到下一个目标点图5Cobot 运动轨迹的矢量图如图5所示在实际操作中Cobot 的期望轨迹已知通常为平面曲线P 点为Cobot 末端的当前位置为了计算位置误差必须确定和求出期望轨迹上的参考点为了使Cobot 能很好地跟踪期望轨迹选择与末端实际位置P 点最近的期望轨迹上点作为参考点即过P 点的法平面与期望轨迹的交点若期望轨迹上的任一点用向量r (t)来表示则期望轨迹可以表示为)(t r r =(4)利用微分几何原理期望轨迹上任一点的导数)(t r &为轨迹的切向量过P 点作垂直于切向量)(t r &的法平面法平面方程可以表示为0))(()(=t t r OP r &(5)图5中rt 0就是P 点的参考点向量即有ji j i r +=+=00000)()()(y x t y t x t (6)根据(4)(6)式就可以求得法平面与期望轨迹交点即参考点坐标X(x 0y 0)P 点的位置误差向量为0)(PXOP r R ==t (7)Cobot 末端的运动方向和目标指令位置由位置误差向量和末端操作力共同决定Cobot 末端P 点的运动方向向量为T F R τF R K K +=(8)式中K R 位置误差系数K F 末端操作力作用系数F TF 在参考点的切线方向的分量它可以表示为()()T 000000()/()/()/()x y t t F x t t F y t t ==F F r r r r &&&&&&(9)式中)(0t r &切向量)(t r &的模Cobot 末端P 点的目标指令位置)(1t r 取为运动方向向量与期望轨迹r (t)的交点即向量OP r )(1t 与共线则有PCP C xy x x y y =ττ(10)由(10)式就可以求出Cobot 的目标指令位置为了在位置误差较小的情况下也能求得运动方向向量与期望轨迹的交点即目标指令位置通常K R 取值较大K F 取值较小且要通过试验确定两者的合适取值当操作力分量F T 增大时Cobot 的末端按目标指令位置运动且运动速度加快当操作力为零或与期望运动方向相反时Cobot 的运动被约束Cobot 不动当位置误差R0时Cobot 末端在期望轨迹上则目标指令位置取为向量T F OP F K +与期望轨迹的交点则有0000()/()()/()P F y C C P F x y K F y t t y x x K F x t t +=+r r &&&&(11)2.2仿真结果为了验证Cobot 虚拟轨迹控制的可行性建立了Cobot 轨迹规划的仿真模型Cobot 机构由三个转动关节和一个移动关节组成Cobot 的末端P 点处载有重物三个转动关节主要实现末端物体的位置和姿态而移动关节主要承载物体的重量实现负载升降自动控制由于移动关节和末端转动关节不与其他关节转角耦合因此在Cobot 的建模仿真和动力学分析时主要考虑转动关节12对末端位置轨迹的影响为了使Cobot 具有被动的约束特性实现人机合作在Cobot 关节12上安装了两套不完全约束关节机构根据Cobot 的轨迹规划原理分别编写了MATLAB 函数的直线和圆弧算法并根据Cobot 机构的组成和不完全约束关节机构的模型设计了基于Simulink 及SimMechanics的Cobot 机构仿真模型图6是期望轨迹是起点为P 1(0.5656, 1.3656)终点为P 2(1.1,1.1)的直线时的仿真结果图7是期图6Cobot 的期望轨迹为直线时的仿真结果图7Cobot 的期望轨迹为圆弧时的仿真结果yxP (x p ,y p )OX 0r (t 0)法平面期望轨迹τr(t 1)FF RP C (x C ,y C ))(0t r &x P /myP /mx P /myP /mV ol.17增刊系统仿真学报Dec.200594望轨迹是圆心为(0.5656,0.5656)半径为0.8的一段圆弧时的仿真结果图6图7中的实线为期望轨迹(desiredpath)点线为按照Cobot 控制策略实现的实际运动轨迹(actual path)由仿真曲线可知Cobot 的实际运动轨迹与期望轨迹基本重合仿真结果表明按照Cobot 的轨迹规划原理实现了虚拟轨迹控制可以使Cobot 跟踪一条期望轨迹3结论建立了不完全约束关节机构的模型和它的控制模型对该机构的性能进行了仿真分析提出了基于操作力的轨迹规划方法实现了Cobot 的虚拟轨迹控制对这两项关键技术进行仿真研究表明(1)不完全约束关节机构具有被动的特性能够约束Cobot 的运动因此不会因为机器人的失控而伤害操作者满足人机合作的安全性要求(2)基于操作力的轨迹控制方法能使Cobot 跟踪期望轨迹可以实现Cobot 的虚拟轨迹控制研究Cobot 关键技术将对我国开发机器人产品进一步提高合改进人机合作技术等具有重要的实际意义参考文献::[1]Moore C,Peshkin M,Colgat e E.Design of 3R cobot using continuousvariable transm issions [C].IEEE International Conference onRobot ics and Automat ion,Detriot.Michi gan,1999,3249-3254.[2]Boy E,Burdet E,Teo C,Colgate E.The l earni ng of cobot.Proceeding of IMECE ’02International Mechanical Engineering Conference and Expositi on [C],New Orleans,2002:17-22.[3]Surdi lovic D,Bernhardt R,Zhang L.New intel ligent power-assist systems based on di fferenti al transmission [J].Robotica,2003,21(3):295-302.[4]Schneider O,Troccaz J,Chavanon O,Bli n D.PADYC:A synergistic robot for cardiac puncturing [C].Proceedings of the 2000IEEE Int ernat ional Conference on Robotics and Autom ation,San Francisco,2000,2883-2888.[5]Surdi lovic D,Ernhardt R,Zhang L.A novel class of intel ligent power-assist systems based on di fferenti al CVT [C].Proceeding of t he 2002IEEE International Conference Workshop on Robot &Human Int eractive Communication,Berlin,2002:25-27.[6]张立勋路敦民王岚.基于差动机构的五连杆式人机合作机器人的动力学分析[J].机器人,2004.26(2):123-126.[7]Lu Dunmin,Zhang Lixun,Wang Lan,et al.Architecture and Trajectory Constraint Co n trol of a Five-bar Cobot [C].Proceedingof the Fifth World Congress on Intell igent Control and Automation,Hangzhou,2004:4960-4963.[8]张立勋董玉红路敦民.五连杆式人机合作机器人运动学及动力学研究[J].哈尔滨工程大学学报,2004.25(3):337-340.[9]Yuhong Dong,Lixun Zhang,Dunmin Lu.A Novel C obot and Control [C].Proceeding of the Fifth World Congress on Intell igent Control and Automat ion,Hangzhou,2004:4635-4639.(上接第70页)如果鼠标点到原始波形右边界的右边则将截取区间右边界强制为文件末尾被截取波形本身可以是各种数据类型的数据文件确保了软件的通用性3MATLAB 引擎[3]由于界面设计并非MATLAB 的强项因此对于更为复杂的软件界面可以考虑利用VC++等语言进行GUI 开发通过引擎Engine调用MA TLAB进行后台运算在Microsoft Windows 操作系统下引擎库与MATLAB 之间的通信通过ActiveX 实现MATLAB 引擎函数库engine.h 中的函数用来控制MA TLAB 计算引擎以eng 作为前缀引擎函数分两类分别支持C 语言和Fortran 语言下面给出以VC6.0作为开发平台实现引擎调用的示例#i nclude <engine.h>void main(){Engine*ep=NULL;//定义指针epep=engOpen(NULL);//打开MA TLAB engSetVisi ble(ep,0);//隐藏MA TLAB 窗口engEvalSt ring(ep,"cd('E:\\cfi le\\softwarepro\\source')");//设定路径注意用\\而不是\engEvalSt ring(ep,"huagui");//huagui.m 是软件主程序位于E:\\cfile\\softwarepro\\s ource}注意要在Project->Setting->Link 页面的Object/Librarymodules 编辑框内添加libmx.lib libmex.lib libeng.lib将这段VC 代码编译为可执行文件*.exe后双击即可启动软件4结论本软件即能对引信实测数据进行分析解决实际问题也能根据引信的工作机理产生模拟数据并分析可作为引信信号处理教学软件本软件可作为通用图形显示软件使用能对多种数据类型的二进制文件进行图形显示本软件也可作为通用时频分析软件使用即能快速有效地分析出信号时频分布FFT 技术也能以任意精度给出信号时频分布MUSIC 技术还能即快速有效又保证较高精度给出信号时频分布FFT-MUSIC 联合估计技术[2]本软件涉及到复杂的数字信号处理和界面设计所有的代码都采用MA TLAB 编程实现体现了MATLAB 强大的功能参考文献::[1]张志涌.精通MA TLAB [M].北京:北京航空航天大学出版社,2000.[2]傅雄军,高梅国,陈曦.脉冲多普勒引信信号的参数提取[J].现代雷达,2003,25(4):21-25.[3]苏金明,黄国明,刘波.MATLAB 与外部程序接口[M].北京:电子工业出版社,2004,162-169.。

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