类人机器人手臂控制系统设计
机器人控制系统的设计与建模
机器人控制系统的设计与建模随着科技的进步，机器人已经逐渐成为了人类生活中不可或缺的一部分。
现代工业、医疗、军事等领域都广泛应用了机器人技术，而机器人控制系统的设计与建模也成为了机器人技术中不可或缺的一环。
机器人控制系统是指对机器人进行指令控制和监控的系统，其主要目的是使机器人能够按照预定的程序和逻辑完成指定的任务。
机器人控制系统还需要具备自主学习、自我适应等功能，以满足复杂多变的环境需求。
在机器人控制系统的设计与建模过程中，需要考虑以下几个方面：一、机器人的动力学模型机器人动力学模型是机器人控制系统的基础。
它描述了机器人的物理特性和运动规律，帮助控制系统实现对机器人的动作控制。
机器人的动力学模型主要包括关节角度、关节速度、关节加速度等参数，以及机器人的惯性矩阵、重心位置等物理参数的描述。
在这个模型上，可以采用基于PID控制器和神经网络控制器等算法对机器人进行控制和优化。
二、机器人感知模型机器人的感知模型是机器人控制系统另一个重要的组成部分。
机器人需要通过传感器获取周围环境信息，如光线、声音、温度、距离等等，并能够识别物体、人或其它机器人。
通过感知模型，机器人能够更好地理解周围环境，识别任务目标和危险障碍，并且根据这些信息来指导自己的行为。
常用的机器人传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
三、机器人的路径规划和运动控制机器人的路径规划和运动控制是机器人控制系统中的一个核心环节。
机器人需要能够自主规划出完成任务所需的路径，并能够实现高精度的运动控制，避免与障碍物的碰撞。
路径规划和运动控制的技术发展非常快，目前主流算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT算法等，这些算法可以实现机器人的高效、安全、精确的运动。
四、机器人控制系统软硬件结合机器人控制系统的设计和建模需要软硬件结合。
机器人采用的控制器、电机、执行器、传感器等硬件需要与控制系统的软件相互配合，才能达到良好的运行效果。
另外，在系统设计过程中，还需要进行系统的模拟和仿真，以确保系统的稳定性和可靠性。
《2024年基于PLC的工业机械手运动控制系统设计》范文
《基于PLC的工业机械手运动控制系统设计》篇一一、引言随着工业自动化技术的不断发展，机械手运动控制系统在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
传统的机械手控制系统通常采用单片机或嵌入式系统进行控制，但由于其处理能力和稳定性的限制，已经无法满足现代工业生产的高效、精确和可靠的要求。
因此，本文提出了一种基于PLC（可编程逻辑控制器）的工业机械手运动控制系统设计。
该系统采用先进的PLC技术，能够有效地提高机械手的控制精度、稳定性和可靠性，满足现代工业生产的需求。
二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括PLC控制器、机械手本体、传感器、执行器等部分。
其中，PLC控制器是整个系统的核心，采用高性能的PLC模块，能够实现对机械手的精确控制。
机械手本体包括手臂、手腕、抓手等部分，通过执行器进行驱动和控制。
传感器则用于检测机械手的运动状态和位置信息，为控制系统的精确控制提供支持。
2. 软件设计软件部分是整个系统的关键，它决定了机械手的运动方式和控制精度。
本系统采用PLC编程软件进行程序设计，通过编写梯形图或指令代码来实现对机械手的控制。
程序包括主程序和控制程序两部分。
主程序负责控制整个系统的运行流程，而控制程序则负责实现对机械手的精确控制。
3. 控制策略本系统采用基于位置的控制策略，通过传感器实时检测机械手的位置信息，将位置信息与目标位置进行比较，计算出位置偏差，并通过执行器对机械手进行精确的控制。
同时，系统还具有速度控制和力控制等功能，能够根据实际需求进行灵活的调整和控制。
三、系统实现1. 硬件连接硬件连接是整个系统实现的基础。
首先需要将PLC控制器与机械手本体、传感器、执行器等部分进行连接，确保各部分之间的通信和信号传输畅通。
同时，还需要对硬件设备进行调试和测试，确保其正常工作。
2. 程序设计程序设计是整个系统的核心部分。
根据实际需求和机械手的运动特性，编写相应的梯形图或指令代码，实现对机械手的精确控制。
人形机器人的控制系统设计与实现
人形机器人的控制系统设计与实现近年来，随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，人形机器人逐渐被广泛应用于工业、服务和医疗等领域。
而对于人形机器人的控制系统设计和实现，也成为了相关领域的重要课题之一。
一、人形机器人的控制系统设计要求首先，人形机器人的控制系统要具备高度的稳定性和精度，能够有效地实现各个自由度的控制。
此外，还需要考虑到机器人的运动速度、运动范围和运动模式等方面，以实现更加灵活和高效的工作效果。
其次，人形机器人的控制系统还需要具备较强的自主智能和学习能力，能够对外部环境和任务变化做出及时的反应和调整。
此外，对于一些需要更高精度和实时性的任务，还需要人形机器人具备较高的控制信号处理和响应速度。
最后，人形机器人的控制系统在设计时还应考虑到复杂的机械结构、传动机构和传感器的接入方式等问题，以实现较高的运动精度和控制精度，并确保安全性和可靠性。
二、人形机器人的控制系统实现方法在实际应用中，人形机器人的控制系统通常采用多层次控制结构实现，包括感知层、运动控制层和高层决策层等。
其中，感知层主要用于获取机器人所处环境和自身状态等信息，包括传感器和摄像头等；运动控制层主要用于实现机器人各自由度的运动控制，包括执行机构和电机驱动等；高层决策层主要用于实现机器人的自主决策和任务规划，包括人工智能和机器学习等。
在实际控制过程中，人形机器人的控制系统通常采用开放式控制系统（OCS）或封闭式控制系统（CCS）实现。
其中，开放式控制系统主要用于实现人形机器人的自主行为和学习，具有较高的灵活性和智能性；封闭式控制系统主要用于实现特定任务的高精度控制和安全性保障，具有较高的稳定性和可靠性。
在具体实施过程中，人形机器人的控制系统还需要结合具体的应用领域和任务需求，选择合适的控制算法和模式，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。
三、人形机器人控制系统发展趋势随着人工智能技术和机器学习技术的不断发展和应用，人形机器人控制系统正在向更加智能化和自主化方向发展。
机器人手部设计
§4-5手部设计
一、概述 工业机器人的手部(Hand)也叫做末端操作器
(End-effector)，它是装在工业机器人手腕上直 接抓握工件或执行作业的部件。人的手有两种 含义：第一种含义是医学上把包括上臂、手腕 在内的整体叫做手；第二种含义是把手掌和手 指部分叫做手。工业机器人的手部接近于第二 种含义。
3.按手指或吸盘数目分 机械手爪可分为：二指手爪、多指手瓜。 机械手爪按手指关节分：单关节手指手爪、多关节手指手爪。 吸盘式手爪按吸盘数目分：单吸盘式手爪、多吸盘式手爪。 图4-49所示为一种三指手爪的外形图，每个手指是独立驱动的。
这种三指手爪与二指手瓜相比可以抓取像立方体、圆柱体、球体 等不同形状的物体。图4-50所示为一种多关节柔性手指手爪，它 的每个手指具有若干个被动式关节(PassivejointS)，每个关节不是 独立驱动。在拉紧夹紧钢丝绳后柔性手指环抱住物体，因此这种 柔性手指手爪对物体形状有一种适应性。但是，这种柔性手指并 不同于各个关节独立驱动的多关节手指。
工业机器人手部的特点：
(1)手部与手腕相连处可拆卸。手部与手腕有机械接 口，也可能有电、气、液接头，当工业机器人作业对 象不同时，可以方便地拆卸和更换手部。
(2)手都是工业机器人末端操作器。它可以像人手那 样具有手指，也可以是不具备手指的手；可以是类人 的手爪，也可以是进行专业作业的工具，比如装在机 器人手腕上的喷漆枪、焊接工具等。
智能化移动机器人系统的设计与控制
智能化移动机器人系统的设计与控制第一章：引言随着科技的不断进步，人们对人工智能和机器人等先进技术的需求逐渐增加。
智能化移动机器人系统作为一种典型的人工智能应用，其研发和应用受到了越来越多的关注和重视。
本文将详细探讨智能化移动机器人系统的设计和控制等方面，旨在为该领域的研究和应用提供一些有益的参考。
第二章：智能化移动机器人系统的组成智能化移动机器人系统由多个部分组成，包括机器人本体、传感器、控制器等。
在这些部分中，机器人本体是智能化移动机器人系统的核心组成部分。
机器人本体主要由底盘、摄像头、机械臂等组成。
传感器则主要包括激光雷达、摄像头、声纳、距离传感器等。
控制器则是整个智能化移动机器人系统的“大脑”。
控制器通过接收传感器捕捉到的数据和机器人本体的反馈信号来进行决策和控制。
第三章：智能化移动机器人系统的设计智能化移动机器人系统的设计是整个系统的关键。
设计的好坏直接影响系统的性能和稳定性。
设计时需要考虑的因素包括机器人本体的重量、形状、速度、功率以及传感器的种类和数量等。
同时还需要考虑传感器和控制器之间的信息传递速度，以及控制系统是否可以快速响应机器人的变化。
在设计智能化移动机器人系统时，需要确定机器人的目标和应用环境。
例如，若机器人用于室内清洁，则需要考虑机器人本体的大小，以便在狭小的空间内行走。
同时还需要考虑机器人本体的动力是否充足，以覆盖室内较大的面积。
如果机器人用于监测环境，则需要考虑传感器的种类和数量，以便获取与任务相关的数据。
第四章：智能化移动机器人系统的控制智能化移动机器人系统的控制是整个系统的关键。
控制系统需要实现机器人的自主导航和控制。
机器人的自主导航需要通过传感器获取周围环境的数据，然后通过控制器对机器人进行决策和控制。
同时，控制系统还需要具备自我学习的能力，以提高机器人的智能性。
在智能化移动机器人系统的掌控下，机器人可以行走、转向、提取和运载物品、进行信息传递、调整自身位置、检测和记录环境变化等。
机器人控制系统设计
机器人控制系统设计机器人正在成为未来的关键技术，因为它们可以执行危险、繁琐或难以完成的任务。
机器人控制系统的设计是实现这些任务的关键，它需要考虑到机器人的动力学、感知和行为规划等方面。
在本文中，我们将探讨机器人控制系统设计的一些关键方面。
1. 动力学模型机器人的动力学模型描述了其运动学和力学特性，可以用于控制系统设计和仿真模拟等方面。
机器人的动力学方程包括其位置、速度和加速度等变量，以及机器人本身的参数，如重量、转动惯量和摩擦系数等。
对于不同类型的机器人，其动力学模型可能有所不同。
例如，对于移动机器人，其动力学模型包括车辆的运动学和轮胎的模型等；对于机械手臂，其动力学模型包括关节的运动学和负载的模型等。
因此，在设计机器人控制系统之前，需要准确地建立机器人的动力学模型。
2. 感知系统机器人的感知系统是执行任务所必需的，它需要能够从环境中获取信息，并将其转换为可用于控制系统的数据。
机器人的感知系统包括传感器和数据融合算法等。
传感器通常包括相机、激光雷达、惯性测量单元（IMU）和接触力传感器等。
相机和激光雷达可以用于建立环境地图和避障等方面，IMU可以用于估计机器人的姿态和加速度等，接触力传感器可以用于测量机器人与环境的接触力，以及执行力控制等任务。
数据融合算法可以将来自不同传感器的数据整合成一个一致的状态估计和环境地图，从而提高机器人的感知能力。
这些算法可以基于卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器等技术实现。
3. 行为规划行为规划是机器人控制系统中的核心部分，它将机器人的感知和动力学模型结合起来，帮助机器人完成任务。
在行为规划中，机器人需要根据已知的目标和任务要求，制定一系列决策，以实现最优的路径规划和运动控制等方面。
行为规划可以采用规则或基于模型的方法。
规则方法基于预定义的规则，如优先级和限制等，通过决策树和状态机等技术确定机器人的行为。
模型方法则基于机器人的动力学模型和环境约束等，通过对轨迹和控制输入的优化，实现最优化的行为规划。
智能机器人手臂控制系统
智能机器人手臂控制系统智能机器人手臂控制系统是一种能够实现丰富功能的机器人系统。
它可以被用于完成各种各样的任务，如工业生产、医疗照顾、军事行动等领域。
该系统主要包括机器人手臂、传感器以及控制软件等组成部分。
机器人手臂是核心部分，它负责控制机器人的动作和姿态。
传感器则用来检测环境和机器人周围的物体，以支持机器人的决策和运动。
控制软件则是最为关键的部分，它用于处理机器人的输入和输出信息，并控制机器人按照指定的轨迹进行动作。
智能机器人手臂控制系统的应用非常广泛。
在工业生产领域中，机器人手臂可以被用于装配、焊接、喷涂、包装等。
它们可以在不需要人类操作的情况下，自动完成这些重复性简单的工作，从而提高了生产效率。
在医疗照顾领域，在机器人手臂的帮助下，病人可以得到更加精确和温柔的治疗和手术。
而在军事行动中，机器人手臂可以被用于拆弹、侦察等任务，从而避免士兵冒险。
为了提高机器人手臂的效率和智能化水平，研究人员一直在不断探索如何改进智能机器人手臂控制系统的技术。
一种智能化手臂控制系统需要包括以下几个部分：1. 控制器：机器人手臂控制器是连接机械手臂和计算机的关键件。
它通过电动机控制机械臂的旋转，以便机器人手臂完成工作。
同时，控制器可以将机器人手臂的传感器数据反馈给计算机，以便计算机根据反馈数据进行分析和判断，以完成机器人手臂的控制。
2. 传感器：智能机器人手臂上的传感器在不同的应用场景中有不同的形式。
例如，生产线上的机器人手臂需要精确的测量和定位技术来完成装配和组装任务。
而在医疗照顾中，机器人手臂需要配备高精度成像设备以进行手术和治疗。
传感器数据可以在计算机控制下，实时反馈给机器人手臂以便它能快速地判断和决策。
3. 软件：机器人手臂的软件包括应用程序、控制程序和算法。
应用程序集成了机器人手臂所涉及的不同组件，例如传感器，以及机器人手臂所执行的任务。
控制程序则实现了与控制器之间的通信。
算法可以使机器人手臂更加智能，包括学习算法和智能规划算法。
工业机器人4[1].3_臂部手腕设计
![工业机器人4[1].3_臂部手腕设计](https://img.taocdn.com/s3/m/1040630169eae009581bec96.png)
Pq Fm Fg
2、臂部回转运动驱动力矩的计算
臂部回转运动驱动力矩应根据启动时产生的惯性力矩 与回转部件支承处的摩擦力矩来计算。由于升速过程一 般不是等加速运动，故最大驱动力矩要比理论平均值大 一些，一般取平均的1.3倍。驱动力矩 M q (可N 按• m下) 式计 算：
此种传动机构的结构紧凑、轻巧、传动扭矩大， 能提高机械手的工作性能。在示教型的机械手中， 采用这类传动机构作手腕结构的比较多，但缺点 是手腕有一个“诱导运动”，因而要补偿。
下图为给图4-44所示手腕增加一个 3回60转 运动 后成为RBR三自由度手腕的传动示意图。当油缸1 中的活塞作左右移动时，通过链条、链轮2、锥齿 轮3和4带动花键轴5和6转动，而花键轴6与行星 架9连成一体，因而也就带动行星架作回转运动， 即为手腕所增加的作 的回36转0运动。
以由B关节和R关节组成许多种形式。此外，B关节 和R关节排列的次序不同，也会产生不同的效果， 也产生了其它形式的三自由度手腕。为了使手腕结 构紧凑，通常把两个B关节安装在一个十字接头上， 这对于BBR手腕来说大大减小了手腕纵向尺寸。
2.按驱动方式分类
(1)直接驱动手腕。
手腕因为装在手臂末端,所以必须设计得十分紧凑， 可以把驱动源装在手腕上。下图所示是Moog公司的 一种液压直接驱动的BBR手腕，设计紧凑巧妙。Ml、 M2 、M3是液压马达,直接驱动手腕的偏转、俯仰和翻转 三个自由度轴。这种直接驱动手腕的关键是能否选到 尺寸小、重量轻而驱动力矩大、驱动特性好的驱动电 机或液压驱动马达。
基于人工智能的智能机器人控制系统设计与实现
基于人工智能的智能机器人控制系统设计与实现智能机器人已经成为现代科技领域的热门研究课题之一。
基于人工智能的智能机器人控制系统的设计与实现，是为了使机器人能够更加智能地感知和适应环境，并能够通过学习和推理来完成特定的任务。
本文将介绍智能机器人控制系统的基本原理、设计方法和实现技术。
智能机器人的控制系统需要能够理解和解释环境中的信息，以及对信息作出相应的反应。
为此，需要设计一个具有自主决策能力的控制系统。
该系统通常包括感知模块、决策模块和执行模块。
感知模块是智能机器人控制系统的重要组成部分，它能够通过各种传感器获取环境中的相关信息。
传感器的选择和布局应根据机器人需要执行的任务来确定。
例如，红外传感器可以用于检测物体的距离和位置，摄像头可以用于识别和跟踪物体，声纳可以用于检测和测量声音等。
感知模块将获取到的信息传递给决策模块进行处理。
决策模块是智能机器人控制系统的核心部分，它负责处理感知模块传递过来的信息，并根据预先设定的规则和算法做出相应的决策。
决策模块通常包括知识库、推理引擎和规划算法。
知识库存储了机器人所需的知识和规则，并且可以根据需要进行更新和扩充。
推理引擎负责根据知识库中的规则对输入信息进行推理和逻辑推导。
规划算法则根据推理结果和任务要求生成相应的行动计划。
决策模块将生成的行动计划传递给执行模块。
执行模块负责执行决策模块生成的行动计划，并且将机器人的相关信息反馈给感知模块和决策模块。
执行模块通常包括动作执行器和动作控制器。
动作执行器能够控制机器人的运动，并执行各种特定的动作，例如，抓取、放置、旋转等。
动作控制器则负责控制动作执行器的动作方式和速度。
执行模块的任务是根据决策模块生成的行动计划，将机器人移动到正确的位置，并且进行正确的动作。
在实现基于人工智能的智能机器人控制系统时，还需要考虑机器人与人类用户的交互。
智能机器人应能够根据用户的指令和要求，进行适当的反馈和回应。
这可以通过语音识别和合成技术、自然语言处理技术和人机交互界面设计来实现。
机器人智能控制系统的设计与实现
机器人智能控制系统的设计与实现随着科技的不断发展，机器人已经不再是科幻电影中的梦幻角色，而是逐渐走进我们的生活。
在各个领域中，机器人的应用越来越广泛，而机器人的智能控制系统也变得越来越重要。
机器人智能控制系统是机器人的核心组成部分，它可以实现对机器人的各个功能进行控制和监测，让机器人具备自主决策和执行任务的能力。
因此，机器人智能控制系统的设计与实现是机器人制造业的关键所在。
机器人智能控制系统需要解决的问题机器人智能控制系统需要解决的问题有很多，其中最重要的问题是如何实现对机器人的各个功能进行控制和监测。
为了实现这个目标，机器人智能控制系统需要具备以下功能：1、自主决策功能。
机器人智能控制系统需要根据外部环境的变化，自主决策机器人的行动和任务，并执行相应的操作。
2、多传感器的数据融合功能。
机器人智能控制系统需要将多个传感器的数据进行融合，以实现对机器人运动状态的精确监测和控制。
3、动态路径规划和障碍物避免功能。
机器人智能控制系统需要可以动态规划机器人的运动路径，并避免障碍物。
同时，系统还需要保证机器人的行动安全。
4、人工智能和机器学习功能。
机器人智能控制系统需要具备人工智能和机器学习功能，以适应不同环境和任务的需求，并不断优化决策和执行过程。
5、实时监控和控制功能。
机器人智能控制系统需要能够实时监控机器人的运动状态和执行任务的结果，并实时控制机器人的行动。
机器人智能控制系统的设计与实现方法针对机器人智能控制系统需要解决的问题，可以采用以下设计与实现方法：1、多层次控制架构。
机器人智能控制系统可以采用多层次控制架构，其中最底层是传感器数据采集和处理模块，中间层是基于传感器数据的运动控制模块，最上层是基于人工智能和机器学习的决策模块。
2、运动规划和障碍物避免算法。
针对机器人的路径规划和障碍物避免问题，可以采用现有的运动规划和障碍物避免算法，如A*算法和RRT算法等。
3、机器学习算法。
机器人智能控制系统中的决策模块可以采用机器学习算法，如强化学习、深度学习等，以自主学习和优化机器人的决策和行动。
机器人手臂的设计及其控制技术
机器人手臂的设计及其控制技术随着科技的不断发展，机器人正在逐渐地融入我们的生活中。
无论是工业生产、医疗手术、甚至是家用智能家居，机器人的应用已经越来越广泛。
而机器人手臂作为机器人的一个重要部分，其设计和控制技术同样也成为了高科技领域的研究重点之一。
一、机器人手臂的设计原则机器人手臂的设计原则是基于机器人的应用领域而定。
工业生产中，机器人手臂通常需要能够进行复杂的操作，如装配、焊接等，而医疗手术中，机器人手臂则需要具备高精度、高稳定性等特点。
对于机器人手臂的设计而言，关键的要素有：手臂结构、材料、驱动方式、力传感器、控制系统等多个方面。
将这些要素元素进行有机的结合设计，最终形成一个满足应用需求的机器人手臂。
手臂结构方面，需要考虑到机器人手臂的可操作范围、承载能力以及松紧度等因素。
材料选择方面需要考虑到手臂的刚度、重量、强度等特点，资源充足且成本低的合金、金属常被应用于机器人手臂设计中。
驱动方式也是影响机器人手臂设计的关键要素之一。
传统的液压驱动方式已经逐渐被电机驱动取代，电机驱动方式具有结构简单、易于控制、响应灵敏等优点。
在力传感器方面，则可以通过测量机器人手臂的压力、力矩、位移等参数，从而实现对于机器人手臂的力学性能进行有效地控制。
控制系统方面，需要保证机器人手臂的控制能力，以及手臂的运动速度、精度、稳定性等因素。
在实际应用中，为了达到更好的控制效果和操作精度，通常需要采用相应的控制算法和控制器设备。
二、机器人手臂的控制技术为了实现对机器人手臂的高效控制，需要采用相应的控制技术。
机器人手臂的控制技术通常分为三类：直接控制、感性控制和联合控制。
直接控制是指对机器人手臂进行直接操作。
在工业生产等领域，直接控制通常是通过采用编程工具语言、可编程控制器以及其他相关控制设备实现。
感性控制是指机器人手臂根据实时感应到的环境来进行相应的操作。
感性控制通常应用于医疗手术等领域，可以在保证手术精度的同时，在手术过程中对患者的生理数据进行实时监测和处理。
人工智能控制技术课件：机械臂案例控制
ω = F q, ,ሶ ሷ − (,
ሷ
定义Lyapunov函数：
1
= ( + σ=1 ෨ Γ ෨ )
2
其中෨ = ∗ − , ∗ 表示理想模糊调节权值。考虑（7.34），对式（7.38）求导，
将控制器（7.36）代入ሶ ，可得：
针对()、(, )和()三个
ሶ
未知量，采用RBF神经网络对三
项分别进行估计逼近，三个神经
网络的对应输出分别为
(), (, )和
ሶ
(),其
表达式为：
() = () +
ሶ = (, )
ሶ +
൞(, )
() = () +
效果不好或者应用PID控制无法达到想要的效果，此时
需要考虑采用智能控制方法实现。下面介绍神经网络自
适应控制机械臂系统。
机械臂动力学模型
考虑到控制对象为机械臂，假设有n个关节，则根据运动
定律机械臂的动力学方程可以描述为：
()ሷ + (, )
ሶ ሶ + () =
式中，q是关节变量向量；()是n×n阶正定惯性矩阵；
22 2 = 2 22
12 2 = 2 1 2 sin 2
1
1
1
ሶ
, ሶ + ሷ = ሶ +
令y = , = , = 1
2
2
2
ሶ 2
仿真实例
取系统参数1 = 1, 2 = 0.8, 1 = 1, 2 = 1.5 ，控制的目标是使双关节的输出
式中，是相应的逼近误差。
代入得：
()ሷ + (, )
移动机器人控制系统设计
移动机器人控制系统设计摘要：当今社会，移动机器人在各种应用领域得到了广泛的应用，但实际使用中的控制系统存在各种问题。
本文提出了一种用于移动机器人控制的新型系统设计，旨在解决现有控制系统存在的问题。
具体而言，本文设计了一种基于机器学习的控制算法，用于提高机器人的导航和自适应能力。
此外，本文还引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，用于优化机器人的控制效率，提高运动精度和稳定性。
实验结果表明，所提出的控制系统设计能够有效地提高移动机器人的控制性能和智能化水平。
关键词：移动机器人、控制系统、机器学习、传感器网络、导航、自适应、控制效率、运动精度、稳定性正文：移动机器人控制系统是现代机器人技术的重要组成部分。
在各个应用领域，如制造业、卫生保健、物流、农业等，移动机器人都扮演着不可或缺的角色。
目前，移动机器人控制系统中存在着一些问题，如导航能力不足、运动精度不高、稳定性差、控制效率低等。
为了解决这些问题，本文提出了一种新型的移动机器人控制系统设计。
首先，本文提出了一种基于机器学习的控制算法。
该算法采用强化学习方法，实现机器人的自主导航和自适应能力。
在实际应用中，机器人会遇到各种挑战和障碍，例如复杂的地形、突然的障碍物等等。
此时，基于机器学习的控制算法能够让机器人不断地学习和调整自己的导航策略，并据此提高机器人的导航能力和运动智能化水平。
其次，本文引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，以优化机器人的运动效率。
该系统采用多个传感器节点对机器人运动情况进行实时监测，以获得更准确、更细致的机器人运动数据。
同时，传感器网络还能实现对机器人的协同控制，从而提高机器人的运动精度和稳定性。
最后，本文进行了一系列实验验证，结果表明所提出的移动机器人控制系统设计能够显著提高机器人的控制性能和智能化水平。
这种控制系统设计有着广泛的应用前景，可以被运用到各种移动机器人系统中，如AGV、UAV、智能家居机器人等等。
在本文提出的移动机器人控制系统设计中，机器学习是其中最关键的部分。
机器人设计方案
机器人设计方案1. 引言机器人技术的发展在近年来取得了巨大的突破。
从最早的简单执行机械任务，到如今的人性化交互和智能决策，机器人在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将介绍一个详细的机器人设计方案，包括机器人的功能、结构、运动系统、感知和决策系统等方面。
2. 机器人功能该机器人的主要功能是辅助人类完成一些繁重的工作，如搬运重物、清洁卫生等。
同时，它还具备一定的人机交互功能，可以通过语音或触摸界面与使用者进行简单的交流。
3. 机器人结构该机器人采用人形结构，以方便在人类工作环境中进行操作。
它由头部、身体和四肢组成，头部安装了摄像头和声音传感器，身体内集成了处理器和电池，四肢可以进行灵活的运动。
机器人使用轻量化的材料制造，以确保机器人的重量在可控范围内，便于搬运和操作。
4. 机器人运动系统该机器人运动系统包括基本行走、手臂握持和姿态调整等功能。
机器人的双腿采用类人的步态进行行走，头部和身体可以根据需要进行姿态调整。
通过机器学习和传感技术的结合，机器人可以实现自主导航和避障功能，以保证其在复杂环境下的安全运行。
5. 机器人感知系统机器人的感知系统包括视觉、听觉和触觉等方面。
通过摄像头和图像处理算法，机器人可以进行视觉感知，并识别出所处环境中的物体和障碍物。
声音传感器可以捕捉周围的声音，并进行语音识别和语音合成。
机器人的手部配备有触摸传感器，可以进行触摸感知和物体判断。
6. 机器人决策系统机器人的决策系统是整个机器人的核心部分，它通过与感知系统的结合，采集和处理各种传感器的数据，并根据预先设定的规则和算法做出决策。
机器人可以通过语音或触摸界面与使用者进行交互，根据使用者的指令或需求做出相应的行动。
7. 机器人控制系统机器人的控制系统通过与运动系统和决策系统的协调，实现机器人的灵活控制。
控制系统需要通过编写相应的控制算法，根据传感器数据和决策结果来操控机器人的运动、姿态调整和手臂握持等功能。
8. 机器人电源系统机器人的电源系统采用可充电电池供电，并具备充电管理和安全保护功能。
基于MATLAB的机器人柔性手臂控制系统设计
基于MATLAB的机器人柔性手臂控制系统设计任务书1．课题意义及目标通过这次毕业设计，综合运用有关于柔性手臂的有关知识，深入了解动力学，建立一个精确的模型来完成毕业设计，为今后从事的类似的工作打下一个基础。
2．主要任务1）柔性手臂的设计；2）运动模型建立；3）基于MATLAB程序设计的运动仿真3．主要参考资料[1]陈东良,张群,王立权,左勇胜 .一种手臂型机器人的设计与实现[C][2]高常青.基于MATLAB的盘形凸轮设计与运动仿真[C][3]任辉. 基于MATLAB 的联轴传动机构的虚拟设计与运动仿真 [C]4．进度安排审核人：年月日I基于MATLAB的机器人柔性手臂控制系统设计摘要：本设计主要讲了机器人柔性手臂及控制系统的设计。
本设计的第一部分提出了自由度设置、机械设计和控制系统设计等三个研究要点。
第二部分包含机器人柔性手臂的结构设计。
第三部分包含本项目中的传感器和动力源。
第四部分设计机器人柔性手臂的控制系统方案，建立硬件系统，确定系统的软件结构，编写了其控制程序。
最后，本文提出了一些有待改进之处，附带些许解决意见。
关键词：机器人柔性手臂，控制系统1Robot flexible arm control system based on MATLAB Abstract：This design mainly talks about the design of robot flexible arm and control system.In the first part of the design, the freedom setting, mechanical design and design of the control system are three main points of the research..The structure design of robot flexible arm is included in the second part.The third part contains the sensor and power source for this project.In the fourth part, the design of the robot flexible arm is designed, the hardware system is built, the software structure is determined, and the program is written.In the end, the paper puts forward some improvements to be improved, with some suggestions to solve the problems.Keywords: robot flexible arm, control system2目录1绪论 (1)1.1机器人的发展过程 (1)1.2拟人机器人的发展概况 (1)1.3 研究要点 (2)2柔性手臂总体结构设计 (2)2.1柔性手臂设计原则 (2)2.2总体结构设计 (4)2.2.1机器人柔性手臂自由度确定和关节设置 (4)2.2.2机器人的手臂结构设计 (4)3 动力源及传感器 (5)3.1 动力源概述 (5)3.2 动力源的选用 (6)3.3 舵机及其控制原理 (6)3.3.1 舵机的内部结构 (7)3.3.2 舵机的工作原理 (7)3.3.3 舵机的控制 (8)3.3.4 舵机的运动速度 (8)3.4 直流无刷电机和控制原理 (8)3.4.1 直流无刷电机介绍 (9)3.4.2 直流无刷电机工作原理 (10)3.5 传感器 (10)4.1 控制方案概述 (11)4.2 手臂硬件需求分析 (11)4.3 控制系统结构 (12)4.4 CPU板设计 (13)4.4.1 控制板设计 (13)4.5 电机驱动板设计 (14)35.1 软件控制功能概述 (16)5.2 主程序设计 (16)5.2.1 主程序流程 (16)5.2.2 初始化程序 (17)5.2.3任务处理循环 (17)5.3 任务子程序设计 (18)5.3.1 任务常数表 (18)5.3.2 任务子程序泣程 (18)5.4 目标点控制子程序 (20)5.4.1 Motor常数表 (20)5.4.2 目标点控制流程 (20)5.5 关节归零子程序 (21)5.6 其它子程序 (23)6总结 (25)参考文献 (28)致谢 (35)4第一章绪论1.1 机器人的发展过程现代机器人从二十世纪中期开始研究，他是在计算机技术和自动化技术发展起来的。
搬运机械手电气控制系统设计
搬运机械手电气控制系统设计搬运机械手是一种能够自动进行物品搬运的机器人。
它们广泛应用于各种工业领域，如汽车制造、仓储物流、半导体生产等。
电气控制系统是搬运机械手的重要组成部分，它可以控制机械臂的移动和抓取动作，提高机器人的运行效率和精度。
本文将介绍搬运机械手电气控制系统的设计原理、硬件结构和软件实现等内容。
一、设计原理搬运机械手的电气控制系统一般由控制器、电机驱动器和传感器等组成。
控制器是机械手的“大脑”，它可以接收指令和传感器反馈信号，并对电机驱动器进行控制。
电机驱动器可以将控制器发送的电信号转换成机械臂的运动。
传感器可以感知机械臂的状态和周围环境的情况，提供反馈信号给控制器做出相应的调整。
二、硬件结构1. 控制器控制器是搬运机械手电气控制系统的核心部分。
它一般由微处理器、存储器、输入输出接口等组成。
微处理器是控制器的主要芯片，它可以将程序后的代码翻译成相应的机器指令，然后控制器可以根据机器指令来完成相应的动作。
存储器可以对程序进行储存，保证搬运机械手在断电或故障情况下能够重新启动和恢复工作。
输入输出接口可以将控制器与电机驱动器和传感器进行连接，在实现机械臂的控制和状态反馈的过程中发挥重要作用。
2. 电机驱动器电机驱动器是将控制器发送的电信号转换成机械臂运动轨迹的硬件设备。
驱动器的选择要根据机械臂的负载和速度要求进行匹配。
常见的驱动器有步进电机驱动器、直流电机驱动器、交流伺服驱动器等。
除了根据负载和速度要求进行匹配外，还需要根据控制器输出信号的电压和电流进行选择。
3. 传感器传感器是搬运机械手电气控制系统中的重要组成部分。
它可以感知机械臂的状态和周围环境的变化，提供反馈信号给控制器进行相应的调整。
常见的传感器有位置传感器、力传感器、温度传感器等。
位置传感器可以感知机械臂的位置和速度，力传感器可以感知机械臂的受力情况和负载变化，温度传感器可以感知机械臂和周围环境的温度等。
三、软件实现搬运机械手的电气控制软件一般分为机器人控制软件和人机交互软件两部分。
仿生机器人中手臂协调运动研究
仿生机器人中手臂协调运动研究近年来，人们对仿生机器人的研究越来越深入，其中，手臂协调运动研究是非常重要的一个领域。
手臂是仿生机器人最常用的机械臂，它的灵活性和精度对机器人的工作效率和质量有着至关重要的影响。
本文将重点讨论仿生机器人中手臂协调运动研究的进展及其未来方向。
一、手臂运动控制的挑战相较于传统的机械系统，仿生机器人具有更高的复杂性。
在仿生机器人中，手臂不仅需要精准地操作各种工具和物品，还需要在不同的环境中实现多种协调运动。
由于仿生机器人系统内包含的传感器组件和控制器数量较多，智能化程度较高，因此手臂协调运动的研究面临着诸多挑战，其中最主要的挑战就是手臂运动控制。
在手臂运动控制方面，仿生机器人需要解决的首要问题就是实现真实的人体手臂协调控制。
人类的手臂能够协调运动主要归功于人体神经系统的自适应性和反馈控制机制。
而仿生机器人缺乏这种自适应性和反馈控制机制，因此控制器需要在每次操作时对手臂的姿态、运动范围、力量等因素进行精准计算和控制，以达到仿真人手臂的效果。
此外，仿生机器人的手臂运动控制还要考虑到手臂本身的构造特点。
仿生机器人手臂通常采用多关节设计，关节之间之间存在耦合关系，当手臂某个关节发生运动时，其他关节的运动状态也会发生改变。
因此控制器需要进行更加精细的计算和控制，以保证整个手臂的运动稳定和协调。
二、手臂协调运动的实现方法为了解决手臂运动控制的挑战，研究人员们采取了多种方法，本节将对常用的几种方法进行简要介绍。
1.基于传感器的运动控制基于传感器的运动控制是最为常见的手臂控制方法之一。
这种方法通过安装传感器在手臂上，监测手臂的运动状态，然后将数据传输到控制器进行计算和控制。
该方法可通过搭配不同种类的传感器，如角度传感器、加速度传感器、压力传感器等，实现对手臂的运动范围、力量、速度等因素的控制。
这种方法缺点是耗费成本高，且传感器对环境的影响较大，易受干扰。
2.基于控制算法的运动控制基于控制算法的运动控制是比较新颖的一种控制方法，它利用机器学习等技术，通过模拟人体神经系统的反馈机制来实现手臂自适应控制。
《2024年基于PLC的工业机械手运动控制系统设计》范文
《基于PLC的工业机械手运动控制系统设计》篇一一、引言随着工业自动化技术的不断发展，机械手运动控制系统在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
为了提高生产效率、降低人工成本以及提高产品质量，基于PLC（可编程逻辑控制器）的工业机械手运动控制系统设计成为了研究的热点。
本文将详细介绍基于PLC的工业机械手运动控制系统的设计，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及系统测试等方面。
二、系统架构设计基于PLC的工业机械手运动控制系统主要由机械手本体、传感器、PLC控制器、上位机等部分组成。
其中，PLC控制器作为核心部件，负责接收上位机的指令，控制机械手的运动。
整个系统采用分层结构设计，包括感知层、控制层和应用层。
感知层通过传感器获取机械手的状态信息；控制层通过PLC控制器对机械手进行精确控制；应用层则负责与上位机进行通信，实现人机交互。
三、硬件设计1. 机械手本体设计：机械手本体包括手臂、腕部、夹具等部分，根据实际需求进行设计。
在设计过程中，需要考虑到机械手的运动范围、负载能力、精度等因素。
2. 传感器选型与布置：传感器用于获取机械手的状态信息，包括位置传感器、力传感器、速度传感器等。
选型时需要考虑传感器的精度、可靠性以及抗干扰能力。
布置时需要根据机械手的实际结构进行合理布置，以确保能够准确获取机械手的状态信息。
3. PLC控制器选型：PLC控制器是整个系统的核心部件，选型时需要考虑到控制器的处理速度、内存大小、I/O口数量等因素。
同时，还需要考虑到控制器的可靠性以及与上位机的通信能力。
4. 电源与接线设计：为了保证系统的稳定运行，需要设计合理的电源与接线方案。
电源应采用稳定可靠的电源，接线应采用抗干扰能力强的电缆，并合理布置接线位置，以减少电磁干扰对系统的影响。
四、软件设计1. 编程语言选择：PLC编程语言主要包括梯形图、指令表、结构化控制语言等。
在选择编程语言时，需要考虑到编程的便捷性、可读性以及系统的运行效率。
基于单片机的关节机器人控制系统设计
基于单片机的关节机器人控制系统设计一、引言关节机器人是一种能够模拟人类关节运动并执行各种任务的机器人。
随着科技的发展，关节机器人在制造业、医疗、军事等领域得到了广泛的应用。
本文将基于单片机设计一个关节机器人控制系统，实现机械臂的精确控制。
二、控制系统的设计1.系统硬件设计：本系统采用单片机作为控制核心，根据控制需求，可以选择合适的型号，例如ATmega16或STM32F4等。
单片机通过与电机驱动器相连接，实现对机械臂关节的精确控制。
同时，系统还需要配备传感器模块，例如位置传感器、力传感器等，用于感知机械臂当前状态。
2.系统软件设计：系统软件主要包括两方面的内容：控制算法和人机界面。
控制算法：关节机器人的控制算法一般采用逆运动学算法或正运动学算法。
逆运动学算法可以根据目标位置计算每个关节的角度，从而实现控制。
正运动学算法则通过给定关节角度，计算机械臂末端的位置。
在控制系统设计中，可以选择逆运动学算法。
人机界面：人机界面是指用户与控制系统进行交互的界面，可以通过显示器、键盘、按钮等设备实现。
用户可以通过人机界面输入机械臂运动的目标位置，或者选择预设的任务模式。
同时，运行时，人机界面可以实时显示机械臂的运动状态和传感器数据。
三、系统设计流程1.确定控制需求：首先，需明确机械臂的控制需求，包括运动轨迹、运动速度等等。
这将决定系统所需的控制算法和传感器模块。
2.硬件设计：根据控制需求，设计硬件电路，包括单片机、电机驱动器、传感器等等。
确保硬件电路的稳定可靠，能够满足系统的控制需求。
3.软件设计：根据控制算法，编写相应的控制程序。
程序可以分为初始化程序、目标位置输入程序、控制算法程序、传感器数据读取程序等等。
4.人机界面设计：设计人机界面，包括显示器界面、按键等。
可以使用LCD显示技术，实时显示机械臂的状态。
5.测试与调试：完成软硬件的搭建后，需要进行测试与调试。
首先，对控制系统进行逐个模块的测试，确保各个模块的功能正常。
工业机器人2.2手部设计-2.3腕部设计
2.2.3 类人机器人的手部—关节式手指
大部分的工业机器人的手部只有两个 手指，而且手指上一般没有关节。为了 使机器人的手臂能完成各种不同的工作， 有更大的适应性和通用性，除了要使臂 部具有更大的空间活动范围外，还要在 其上安装一个更灵巧的手，即类人手。 这种手是由若干带有关节的手指构成。
一、气吸式手部的种类
5 3 4
4
2
1
1-电机 2-真空泵 3,4-电磁阀 5-吸盘 真空吸盘控制系统
No.29
2.2.2 吸附式手部的设计
一、气吸式手部的种类
气流负压喷嘴吸盘结构原理图 挤压负压式吸盘
No.30
2.2.2 吸附式手部的设计
二、气吸式手部的设计要素
吸力大小与吸盘的直径大小，吸盘内的 真空度(或负压大小)以及吸盘的吸附面积 的大小有关。工件被吸附表面的形状和 表面不平度也对其有一定的影响，设计 时要充分考虑上述各种因素，以保证有 足够的吸附力。
一、手指
No.9
2.2.1 钳爪式手部的设计
二、传动机构——回转型传动机构
斜楔杠杆式手部
No.10
2.2.1 钳爪式手部的设计
二、传动机构——回转型传动机构
滑槽杠杆式手部
No.11
2.2.1 钳爪式手部的设计
二、传动机构——回转型传动机构
双支点连杆杠杆式手部
No.12
2.2.1 钳爪式手部的设计
No.34
2.2.2 吸附式手部的设计
五、磁吸式手部
盘状磁吸附手部结构
No.35
2.2.2 吸附式手部的设计
五、磁吸式手部
几种电磁式吸盘工作示意图
No.36
2.2.2 吸附式手部的设计
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第4期(总第131期)2005年8月机械工程与自动化M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 14A ug 1文章编号:167226413(2005)0420058204类人机器人手臂控制系统设计陈志喜,魏世民,廖启征(北京邮电大学自动化学院,北京 100876)摘要:介绍了专用电机控制芯片TM S 320L F 2407在类人机器人手臂控制系统中的应用,实现了对多个电机的控制,最后给出了控制系统硬件设计方案及控制系统控制策略与软件规划。
关键词:机器人手臂;控制系统;TM S 320L F 2407芯片;伺服电机中图分类号:T P 24112 文献标识码:A收稿日期:2005203201作者简介:陈志喜(19772),男,江西萍乡人,在读硕士研究生,研究方向:机器人仿真及计算机控制。
0 引言研制具有人类外观特征,可以模拟人类行走与基本操作功能的类人型机器人一直是人类机器人研究的梦想之一。
类人型机器人研究是一门综合性很强的学科,代表着一个国家的高科技发展水平。
近年来,各国的众多研究机构都大力投入拟人机器人的研究,使类人机器人技术发展迅速,类人机器人不仅需要双足能直立行走,而且还需要具备完成与人类相似的复杂的上肢动作的能力,机器人手臂是类人机器人的一个关键部位,要实现机器人手臂运动的灵活性和功能性,这就需要设计多自由度的机器人手臂及其控制系统。
本文介绍的控制系统是基于TM S 320L F 2407的基础上实现的,TM S 320L F 2407具有低成本、低功耗、高性能的处理能力,而且电机的数字化控制应用非常方便。
将尺寸小、重量轻、速度快、性能高、功耗低、能进行多电机控制的TM S 320L F 2407运动控制芯片应用于控制系统不失为一种良好的控制策略。
1 拟人机器人手臂机构的介绍人类的手臂由肩关节、上臂、肘关节、下臂、腕关节和手等各部分组成,同样,类人机器人手臂也是由这几部分组成。
我们初步规划的机器人所需要完成的功能动作分为抬举、伸展、敬礼、握手、鼓掌及一些简单的舞蹈动作。
基于最简单设计原则,在保证机器人手臂能完成所规划的动作的前提下,手臂的关节数量尽量减少到最少程度,我们所设计的整个机器人手臂都由旋转关节连接而成,每个旋转关节有1个自由度,故整个手臂一共有6个自由度。
图1为机器人手臂机构示意图,图中肩关节3个自由度,肘关节1个自由度,腕关节2个自由度,这样两条手臂共12个自由度。
手臂的上臂长240mm ,下臂长240mm ,手长170mm。
图1 机器人手臂机构示意图2 机器人手臂控制系统硬件设计2.1 TM S 320L F 2407芯片概述TM S 320L F 240x 系列是TM S 320C 2000家族中最新的、功能强大的D SP 芯片,其中L F 2407是最具有革命性的产品,是当今世界上集成度较高、性能较强的运动控制芯片,特别适于电动机的高性能控制。
它与现存24xD SP 控制器芯片代码兼容的同时,240x 芯片具有处理性能更好(30M IPS )、外设集成度更高、程序存储器更大、A D 转换速度更快等优点,是电机数字化控制的升级产品。
其主要特点如下:(1)两个事件管理器模块EVA 和EVB ,为开发者提供完整的、高效的电机数字控制方案,提供所有的PWM 和I O ,可以控制各种类型的电机。
(2)采用高性能静态C M O S 技术,使得供电电压降为3.3V ,减少了控制器的损耗。
30M IPS 的执行速度使得指令周期缩短到33ns ,从而提高了控制器的实时控制能力。
(3)片内有高达32kb ×16位的F lash 程序存储器;高达2.5kb ×16位的数据 程序RAM ;544b 双端口RAM (DA RAM ),2kb 的单口RAM (SA RAM )。
(4)可扩展的外部存储器总共具有192kb ×16位的空间,分别为64kb 程序存储器空间、64kb 的数据存储空间和64kb 的I O 空间。
(5)10位ADC 转换器,其特性为:最小转换时间为500n s 、8个或16个多路复用的输入通道,采集时间和转换时间分开,提高了采样率和输入阻抗,并且支持自动顺序采样,不需CPU 干预。
(6)CAN 总线控制器可以为控制器、传感器、激励源以及其它节点提供良好的通讯,特别适用于工业现场和汽车等强噪声和恶劣的环境中。
(7)5个外部中断。
2.2 控制系统硬件设计图2是机器人手臂控制系统硬件框图。
直流减速电机1、直流减速电机2及直流减速电机3驱动右臂肩关节的3个自由度,是右臂肩关节的动力源,直流减速电机4是右臂肘关节的动力源,而为了减少手部的重量,右臂腕关节的2个自由度则由2个伺服电机(舵机1和舵机2)驱动。
对应的左臂各关节由直流电机5、直流电机6、直流电机7、直流电机8、舵机3和舵机4驱动。
每个直流减速电机带双路正交输出的光电编码器,直流电动机经过自带的齿轮减速箱后驱动关节运动,减速箱的减速比为300∶1,在直流减速电机的后端轴上固定有增量式光电编码器,用来检测电机的转速和位置,编码器转动一周发出16个脉冲,故输出轴转动一周,编码器发出6400个脉冲。
机器人手臂控制系统是以TM S 320L F 2407为核心,包括直流减速电机驱动、伺服电机驱动、位置和速度反馈检测。
TM S 320L F 2407主要完成的功能如下:(1)接收上位机(PC 机)的指令。
系统中利用SC I 接口完成与PC 机的通讯功能,采用R S -232通讯。
通过PC 机可以将任务给定程序固化在TM S 320L F 2407片内的FLA SH 程序存储器中。
与上位机的通讯接线图见图3。
图2 机器人手臂控制系统硬件框图图3 与上位机通讯连线图(2)按给定的指令进行转角控制。
TM S 320L F 2407的事件管理器EVA 和EVB 与高性能D SP 内核的结合,为电机提供了高效的、方便的先进控制技术。
在事件管理器中,包括PWM 的产生功能和速度检测功能,伺服电机则通过事件管理器的PWM 波直接控制,尽量利用事件管理器产生多路高分辨率的PWM 波来控制多个直流减速电机的速度方向和大小,其余电机则由A D 口输出控制。
(3)进行速度和位置检测。
编码器产生的正交编码脉冲是两个频率变化且正交(即相位相差90°)脉冲。
当它由电机轴上的光电编码器产生时,电机的旋转方向可通过检测两个脉冲系列中的哪一列先到达来确定,并据此对捕获的信号进行加、减计数,如图4所示。
在用户程序中可以方便地读取当前的计数值和计数方向,即电机的角位移和转向;而电机速度则可以由计数脉冲的频率获得。
3 控制系统控制策略与软件规划上位机需要给TM S 320L F 2407下达的命令主要是对关节的定位命令,即将某个关节在一定的时间内定位到系统需要它到达的角度。
控制节点接收到上位机的指令,采用P I D (或其它)控制算法,完成对电机转动的速度、位置控制,同时向上位机报告指令的・95・ 2005年第4期 陈志喜,等:类人机器人手臂控制系统设计执行情况。
图4 正交编码脉冲和编码方向 类人机器人臂部的任何动作都可以分解成若干个臂部关节的定位过程,关节定位过程要控制两个量:速度、位置。
上位机下达的最基本的指令也就是关节定位指令,指令包含三项信息:定位哪个关节、定位过程速度、定位角度。
控制芯片D SP 要完成的任务就是接收指令、解析指令、完成电机的P I D 控制、返回控制结果。
根据控制需求将控制程序的总体构架划分为初始化和主控制循环两大模块,每个大模块又下属几个子模块,整个控制程序构架见图5。
图5 手臂控制程序总体框架3.1 初始化模块初始化模块的作用是初始化TM S 320L F 2407及控制参数。
图6为初始化模块流程图,初始化模块下的子模块有:(1)RS 232通讯初始化模块。
负责初始化SC I 串行通讯端口,初始化系统中断,配置SCI 串行通讯参数。
(2)I O 端口初始化模块。
负责初始化GP I O 口,配置GP I O 端口类型(读、写、特殊功能)。
(3)PWM 初始化模块。
负责配置PWM 输出口,设置PWM 频率及初始占空比。
(4)A D 转换初始化模块。
负责初始化ADC 。
(5)控制参数初始化模块。
负责初始化控制参数,如对位置寄存器赋初值、速度寄存器清零。
3.2 主循环控制模块主循环控制模块是实现控制手臂运动功能的主体,初始化模块是为了主循环模块的正常运转做准备。
主循环模块的主要任务是完成对手臂各个电机的位置、速度P I D 控制。
主循环模块通过定时器中断服务程序实现。
图6 初始化模块流程图进入主控制循环程序,即每次进入定时器中断服务程序后,首先读取驱动电路的出错反馈信号,如果采集到的任意出错信号为低电平(低电平表示驱动电路出错),则停止对应电机的转动,同时向上位机发送信息,等待上位机处理。
否则,则主循环继续判断电机当前位置与目标位置的误差是否在精度之内,如果电机当前转角在精度范围之内,则停止电机的转动。
如果电机没有转动到最终目标位置,则主控制循环程序首先计算控制曲线,然后根据控制曲线与当前电机的速度、位置值进行P I D 计算,计算结果用于调节PWM 输出。
图7为主控制循环模块流程图。
图7 主控制循环模块流程图3.3 控制曲线规划模块在电机由一个角度位置转动到另一个角度位置的・06・机械工程与自动化 2005年第4期 过程中,若只用位置P I D 算法来控制电机,将会浪费能量且不会有好的控制效果。
一条合理的速度控制曲线将会使电机由一个角度平稳地转动到另外一个角度,且能减小电机的功耗。
常用的速度控制曲线有3类:梯形、三角形和双曲线。
双曲线速度控制曲线是最理想的,最节省能量,在两端位置可提供平滑的加速和减速。
但是,实时计算双曲线将大大增加CPU 开销。
三角形的计算比双曲线简单得多,但是在三角形的顶部过渡很不平滑。
梯形曲线是上两种曲线的折衷,本程序选用梯形速度控制曲线。
4 结束语该机器人手臂控制系统已经初步应用于某型科普机器人,能完成预先规划的一些比较基本的动作功能。
下一步的工作主要是改善各种动作路径规划,使机器人手臂的运动路径更符合人手的自然运动曲线。
我们的最终目标是实现随声起舞的舞蹈机器人。
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