二自由度机器人的位置控制

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二自由度机械臂实验报告

二自由度机械臂实验报告

⼆⾃由度机械臂实验报告⼆⾃由度机械臂实验报告实验报告课程名称: 机电系统建模与控制实验项⽬名称: ⼆⾃由度机械臂实验任课教师: 马越组别:第6组成员:刘仕杰.胡据林.王昊阳.于骁实验⽇期:2019年12⽉9⽇⼀、实验简介⼆⾃由度(DOF)串联柔性(2DSFJ)机械臂包括两个⽤于驱动谐波齿轮箱(零回转间隙)的直流电机及⼀个双杆串联机构()。

两个连接都是刚性的。

主连接通过⼀个柔性关节耦合到第⼀个驱动器上,在其端部载有第⼆个谐波驱动器,该驱动器通过另⼀个柔性关节与第⼆个刚性连接耦合。

两个电机及两个柔性关节都装有正交光学编码器。

每⼀个柔性关节配有两个可更换的弹簧。

使⽤⼀个翼形螺钉零件,就可沿着⽀撑杆,将每根弹簧端移到所希望的不同定位点。

该系统可视为多种⼿臂式机器⼈机构的⾼度近似,是典型的多输⼊多输⼊(MIMO)系统。

⼆、实验内容1. 系统开环时域动态特性和频域特性分析;2. 应⽤极点配置⽅法设计控制器,进⾏时域动态响应特性和频域特性分析(超调量、上升时间、震荡次数等,根据极点分布决定),改变极点分布位置,完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐;3. 应⽤ LQR ⽅法设计反馈控制律,进⾏时域动态响应特性和频域特性分析(超调量、上升时间、震荡次数等,根据极点分布决定),改变 Q 和 R 的值,完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐;4. 设计全阶状态观测器,完成物理 PSF 与状态观测(⾄少两组观测器极点位置)综合作⽤下的系统性能控制。

三、实验设备1.设备构造与线路图(1)直流电机#1第⼀台直流电机为⼀台可在最⾼27V 下⼯作的Maxon273759 精密刷电机(90 ⽡)。

该电机可提供 3A 的峰值电流,最⼤连续电流为 1.2A。

注意:施⽤在电机上的⾼频信号会对电机刷造成最终损坏。

产⽣⾼频噪⾳的最可能来源是微分反馈。

如果微分增益过⾼,噪⾳电压会被输⼊到电机⾥。

为保护您的电机,请将您的信号频带限制控制在 50Hz以内。

机器人灵巧手指基关节柔顺控制

机器人灵巧手指基关节柔顺控制

A s a tA m lne ot l e o ecbdfrh ae o t fo o dx ru n e T e aeon h o b t c: c pi c n o m t didsr e ebs i bt et o s g ̄. h s i a t r o a c r h S i ot jn o r e i f b j ts w
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当检测力矩超过设定的力矩阈值时, 关节从位置控 制模式切换到力控制模式。为了抑制积分饱和 , 在力控
4 基关 节的混合位置/ 力矩控 制
在 H TD R手 中 , 关节 有外展/ 和伸 展/ 曲 I/ L 基 内收 翘
力补偿项 , 根据手指的动力学方程可以得到重力项的表 达式 ;"… = t ha ) 。 “ a ( . 是用于摩擦力补偿的 S N n RF 项。 和 “ 分别表示关节做正向和反向运动时最大静
21 第8 第6 年 8期 0卷 1 月
中国科技论文在线
S I N P P R ONLNE C E CE A E I
V1 o o6 N 8
A ug 2 011
机 器人 灵巧手指基关节 柔顺控制
姜 力 , 陈 栋 金
( 尔滨 工业 大 学机 器人 技 术 与 系统 国家重 点 实验 室 ,哈 尔滨 10 8 ) 哈 5 0 0 摘 要 :研究了 基于混合位置/ 力矩控制策略的 机器人灵巧手指基关节的柔顺控制方法。该基关节有 2个 自由度, 运

工业机器人期末复习大纲

工业机器人期末复习大纲
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确定控制系统总体方案,绘制框图。


第二章
勿 泄

重复定位精度:指机器人重复到达某一目标位置的差异程度。
4. 机器人机械结构由三大部分组成:机身、臂部(含手腕) 、手部。 5. 机身往往具有升降、回转及俯仰三个自由度。 6. 臂部设计的基本要求:手臂应该具有足够的承载能力和刚度;导向性要好; 重量和转动惯量要小;运动要平稳、定位精度要高。 7.工业机器人手部的特点:手部与手腕相连处可拆卸;手部是末端操作器;手部 的通用性比较差;手部是一个独立的部件。 8. 工业机器人吸附式手部结构一般有磁力吸附式和真空吸附式两种。 9.工业机器人行走机构主要有车轮式、步行式、履带式等形式。


机械系统:机器人的足、腿、手、臂、腰及关节等,它是机器人运动和完成某项 任务所必不可少的组成部分。 驱动系统:用来有效地驱动执行机构的装置,通常采用液压、电气和气压,有直 接驱动和间接驱动二种方式。 控制系统: 是机器人的核心, 它负责对机器人的运动和各种动作控制及对环境的 识别。 感知系统:是机器人获取环境信息的工具,如视觉、听觉、嗅觉、触觉、力觉、 滑觉和接近觉传感器等,它们的功能相当于人的眼、耳、鼻、皮肤及筋骨。 现代工业机器人的控制器都是由计算机控制系统组成,控制方式主要有示教 再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。 5. 机器人系统的工作原理 机器人系统实际上是一个典型的机电一体化系统,其工作原理为:控制系统发出
工作空间: 表示机器人的工作范围,是机器人运动时手臂末端或手腕中心所能达 到的所有点的集合,也成为工作区域。 最大工作速度: 有的厂家指工业机器人主要自由度上最大的稳定速度,有的厂家 指手臂末端最大的合成速度,通常都会在技术参数中加以说明。 承载能力:指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。

机器人操作及位置调整

机器人操作及位置调整

机器人操作及位置调整机器人操作及位置调整是指对机器人进行指令控制和位置调整的过程。

在机器人运行过程中,有时需对其进行操作指令的输入,并根据实际需求对其位置进行调整,以达到特定的工作目标。

本文将从机器人操作流程和位置调整两个方面进行详细介绍。

一、机器人操作流程1.确定操作目标:在操作机器人之前,首先需要明确操作的目标是什么。

例如,需要机器人移动到特定的位置、执行特定的动作、采集特定的数据等。

2.操作指令输入:根据操作目标,向机器人输入相应的操作指令。

操作指令可以通过计算机、控制面板、语音控制等方式进行输入。

3.指令解析和执行:机器人接收到操作指令后,需要对指令进行解析,理解其中的含义,并将指令转化为相应的动作。

然后,机器人执行这些动作来完成操作目标。

在执行过程中,机器人需要根据环境的变化不断调整动作,以保证操作的准确性和安全性。

4.运行监控和控制:在机器人操作过程中,需要对机器人的运行状态进行监控和控制。

包括检测机器人的位置、速度、电量等指标,并根据需要进行相应的调整。

二、机器人位置调整机器人位置调整是指对机器人的位置进行精确定位和调整,使其达到预定位置或适应特定工作要求的过程。

机器人位置调整主要有以下几个方面:1.位置标定:在机器人操作之前,首先需要对机器人进行位置标定。

位置标定是指确定机器人运动的参考坐标系,并将其与实际环境进行对齐。

位置标定通常需要使用传感器来获取环境信息,如激光雷达、摄像头等。

2.位姿估计:位姿估计是指通过传感器获取机器人当前的位置和朝向信息。

通过分析传感器数据,可以获得机器人相对于参考坐标系的位置和朝向。

根据位姿估计结果,可以对机器人的位置进行调整。

3.闭环控制:闭环控制是指将机器人实际位置与预期位置进行比较,并根据误差进行相应的调整。

通过传感器获取机器人实际位置信息,并与目标位置进行比较,计算出误差,并对机器人进行调整,使其逐渐接近目标位置。

4.路径规划:路径规划是指在机器人的工作空间中,规划出最佳的运动路径,以达到特定的操作目标。

基于阻抗力下的工业机器人末端位置控制

基于阻抗力下的工业机器人末端位置控制

基于阻抗力下的工业机器人末端位置控制
卢建军
【期刊名称】《电子质量》
【年(卷),期】2023()2
【摘要】为了研究关节机器人更好的位置控制系统,将6自由度关节机器人简化为2自由度机械手,研究了基于模型的PD控制方式和传统的只进行误差补偿的PID 控制方式对机器人末端节点位置控制精度的影响。

在Matlab/Simulink环境中分别建立两种控制模式的仿真平台,研究有阻抗力作用下的机械手末端节点跟踪指令轨迹的能力。

通过对比两种控制模式下位置控制仿真结果,发现基于模型的PD控制方式抗干扰能力强,能显著地提高轨迹跟踪精度。

【总页数】7页(P30-36)
【作者】卢建军
【作者单位】洛阳师范学院物理与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.2;TP391.99
【相关文献】
1.基于RTX的工业机器人全软件关节位置伺服控制器的研究
2.基于位置控制的工业机器人力跟踪刚度控制
3.基于神经网络PID的机械臂末端力/位置混合控制系统
4.基于无线通信的机械手末端位置远程控制系统设计
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平面两自由度关节机器人算法

平面两自由度关节机器人算法

平面两自由度关节机器人算法平面两自由度关节机器人是工业制造中常见的一种机器人,它具有两个旋转关节,可以在平面内进行自由运动。

这种机器人在自动化生产线上扮演着重要角色,能够完成各种复杂的操作任务。

在设计和控制平面两自由度关节机器人时,算法起着至关重要的作用。

其中,运动规划算法是其中的重要一环。

通过合理的运动规划,可以使机器人在空间内快速、精准地完成各种任务。

在平面两自由度关节机器人中,常用的运动规划算法包括插补算法和路径规划算法。

插补算法是指在机器人运动过程中,通过对两个关节的角度进行插值计算,从而实现平滑的运动轨迹。

常用的插补算法有线性插补、圆弧插补和样条插补等。

这些算法可以根据机器人的速度、加速度等参数,合理地计算出每个时间点的关节位置,从而实现平滑、高效的运动。

另一个重要的算法是路径规划算法。

路径规划算法是指在给定起始点和目标点的情况下,寻找一条最优路径,使机器人能够在空间内避开障碍物,快速到达目标点。

常用的路径规划算法有最短路径算法、A*算法和D*算法等。

这些算法可以根据地图信息和机器人的动态参数,快速地找到一条最优路径,帮助机器人实现高效的运动。

除了运动规划算法外,碰撞检测算法也是平面两自由度关节机器人中不可或缺的一部分。

碰撞检测算法可以通过对机器人和周围环境的建模,实时地检测机器人是否会与障碍物相撞。

一旦发现潜在碰撞危险,算法可以及时做出调整,避免机器人发生碰撞,确保生产线的安全运行。

总的来说,平面两自由度关节机器人算法是机器人控制领域中的重要研究方向。

通过不断优化算法,可以使机器人在自动化生产中发挥更大的作用,提高生产效率,降低劳动成本。

期待未来,算法将继续发展,为平面两自由度关节机器人的智能化和自主化提供更多可能。

二自由度机器人位置控制

二自由度机器人位置控制

二自由度机器人角度控制仿真摘要近二十年来,机器人技术发展非常迅速,各种用途的机器人在各个领域广泛获得应用。

我国在机器人的研究和应用方面与工业化国家相比还有一定的差距,因此研究和设计各种用途的机器人特别是工业机器人、推广机器人的应用是有现实意义的。

本次设计主要是对二自由度机器人的位置控制进行设计和仿真,采用了PD控制方法,运用MATLAB语言、Simulink及Robot工具箱,搭建二自由度机器人的几何模型、动力学模型。

并构建控制器的模型,通过调整控制器参数,对二自由度机器人的位姿进行控制,并将实验中采集到数据导入到MATLAB环境中进行仿真,达到较好的控制效果。

关键词:PD,运动学,二自由度机器人Two degrees of freedom robot Angle control simulationABSTRACTOver the past twenty years, robot technology is developing very rapidly, various USES of robots in all fields widely. In research and application of robot in our country, there is still a gap compared with industrialized countries, so the research and design all kinds of robots, especially industrial robot, the promotion of the use of robots has a realistic significance.This design is mainly for two degrees of freedom Robot position control design and simulation, the PD control method is adopted, using the MATLAB language, the Simulink and Robot kit, two degrees of freedom Robot geometry model, the dynamic model. And build the model of the controller, by adjusting the controller parameters, to control two degrees of freedom robot pose, and the experiment collected data imported to MATLAB simulation environment, achieve good control effect.KEY WORDS: PD,motion control,2-DOF parallel robot目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 选题的意义 (2)第2章机器人运动学及动力学 (4)2.1 运动学概述 (4)2.2 机械手 (4)2.2.1 机器手的机构和运动 (4)2.2.2 运动学及动力学关系 (6)2.3 动力学概述 (8)2.4惯性矩分析 (8)2.5拉格朗日运动学方程 (9)第3章机器人运动控制系统 (13)3.1 概述 (13)3.1.1 机器人控制特点 (13)3.1.2 机器人控制方式 (14)3.2 PD控制器 (14)第4章MATLAB软件 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 MATLAB的优势 (17)4.3 SIMULINK仿真以及ROBOT TOOLBOOX (19)第5章动态仿真 (21)5.1 机器人模拟参数 (21)5.2 机器人运动学模型 (22)5.3 机器人动力学模型 (23)5.4 动力学与运动学模型联立 (24)结论 (28)谢辞 (29)参考文献 (30)外文资料翻译 (32)前言机器人是二十世纪人类最伟大的发明之一,人类对于机器人的研究由来已久。

工业机器人自由度名词解释

工业机器人自由度名词解释

工业机器人自由度名词解释介绍工业机器人是现代工业生产中的重要组成部分,它们能够执行各种复杂的任务,如装配、焊接、搬运等。

在设计和研发工业机器人时,一个非常重要的概念就是机器人的自由度。

机器人的自由度决定了它能够执行的运动范围和灵活性。

在本文中,我们将详细解释工业机器人自由度的概念,并探讨其在机器人控制、运动规划和应用领域中的重要性。

什么是自由度?自由度定义了物体在空间中能够运动的独立方式或方向的数量。

对于工业机器人而言,自由度描述了它在平面或三维空间中能够执行的运动方式。

简单地说,自由度就是机器人能够独立控制的关节数量。

在任何给定的时刻,机器人的每个关节都有一个角度或位置,这些角度或位置可以组合成机器人的配置。

自由度的分类工业机器人的自由度可以根据其关节类型和个数进行分类。

下面是几种常见的工业机器人自由度分类:1. 2自由度(2DOF)2自由度(2 Degrees of Freedom,简称2DOF)的机器人可以沿一个平面进行平移和旋转运动。

这种类型的机器人通常由两个旋转关节组成,可以进行简单的平面操作,如画弧线。

2. 3自由度(3DOF)3自由度(3 Degrees of Freedom,简称3DOF)的机器人可以在三维空间中进行平移和旋转运动。

这种类型的机器人通常由一个旋转关节和两个平移关节组成,可以执行更加复杂的任务,如拾取和放置物体。

3. 6自由度(6DOF)6自由度(6 Degrees of Freedom,简称6DOF)的机器人是工业机器人中最常见的类型。

它们通常由6个旋转关节组成,可以在三维空间中自由地进行平移和旋转运动。

6DOF机器人可以执行更加复杂的任务,如装配、焊接和搬运。

自由度对机器人的影响机器人的自由度对其运动能力、控制复杂性和工作范围等方面都有重要的影响。

以下是自由度对机器人的影响:1. 运动能力机器人的自由度决定了它在空间中的运动能力。

自由度越高,机器人能够实现的运动方式就越多样化和灵活。

机器人的控制(2)力控制

机器人的控制(2)力控制

第七章 机器人的控制(2)——力控制7.1 引言位姿控制方法适用于材料搬运、焊接、喷漆等机器人与工作空间中的物体(下文称作环境)没有交互作用的任务。

但对于装配、打磨、去毛刺和擦窗这些任务,机器人的末端工具需要与被操作对象(环境)保持接触,并通过相互之间的力的作用完成作业,对于这些任务,需要控制机器人与环境间的作用力。

以机器人擦窗的任务为例,仅采用位姿控制是不够的,机器人末端轨迹与规划轨迹的微小偏差会使机器人要么与作用表面脱离接触,要么对作用表面产生过大的压力。

对于机器人这种高度刚性的结构,微小的位置偏差将会产生相当大的作用力,导致严重的结果(如损坏玻璃等)。

以上这些任务的共同点是,它们不仅要求轨迹控制,还要求力控制。

以机器人用粉笔在黑板上写字为例,在垂直于黑板方向需要控制力以保持粉笔和黑板间良好的接触,在沿黑板平面内需要精确的位姿控制,以保证正确的书写;或者通过控制机械手末端的刚性,使它沿黑板平面的方向很“硬”,在垂直于黑板的方向很“软”。

能够实现以上要求的控制称为柔顺控制,柔顺控制主要关心的是机器人与周围环境接触时的控制问题。

显然,柔顺控制需要力反馈,用于力反馈的力传感器主要有三类:腕力传感器、关节力矩传感器、和触觉传感器。

关于力传感器将在后续章节中介绍。

7.1.1 外力/力矩与广义力的关系图7.1 典型的腕力传感器及其在机械手中的位置机器人与环境间的交互作用将产生作用于机器人末端手爪或工具的力和力矩。

用T z y x z y x n n n F F F ],,,,,[=F 表示机器人末端受到的外力和外力矩向量(在工具空间的表示)。

设驱动装置对各关节施加的关节力矩是τ,广义力可以通过计算这些力所做的虚功来得到。

设X δ为末端虚位移,θδ为关节虚位移,满足θθJ X δδ)(= (7.1.1)产生的虚功为θτX F δδδT T w += (7.1.2)将式(7.1.1)代入式(7.1.2)得θτJ F δδ)(T T w += (7.1.3)因此在外力F 的作用下,广义坐标θ对应的广义力可表示为F J τT + (7.1.4)7.1.2 奇异问题在奇异位形(如图7.2所示),雅可比矩阵)(θJ T 的零空间非空,在该零空间的向量F 对关节不产生任何力的作用。

二自由度门式起重机器人控制系统硬件的选择

二自由度门式起重机器人控制系统硬件的选择

用第 2种 方 法 。 目前 ,正 在 研 究 采 用 面 向 实 际 应
用 的 ,基 于 机 械结 构 的测 量 系统 来 实 现对 小 型 的
二 自由度 门 式起 重 机 器 人 的基 于 防摇 之 轨 迹 跟 踪 控 制 问题 。在控 制策 略上采 用可 行性 强 的模 糊 PD I 控 制 ,这 涉 及 到对 2个伺 服 电机 的 位 置 控 制 和 吊
rb t nte b sso rvo srsac eut a d etbih m oln a y a cmo e.te meh d o ricoy o o .o h a i f p eiu ee rh rsl n sa l me o n nierd n mi d 1 h to taetr s s f f
中常用的一种 。几十年来 教育界和工业 界一直致
力 于 吊装 过 程 的 自动 化 ( 即起 重 机 的 自动 化 或 称 起 重机器 人 ) 研 究 … 。就 教 育 界 的研 究 而 言 ,其 防摇控 制 问 题 从 控 制 理 论 的 角 度讲 并 不 复 杂 ,比 较 常 见 的 方 法 有 模 糊 控 制 技 术 、输 入 整 形 技 术 、
要 求选择 系统软硬件 ,在选定 Ma a/ iuik等软件 的情况下 ,介 绍 了几 种控制硬件 ,根据设计方 案 ,选定 了 tb S l l m n 符合要求的控制硬件 ,即固高 多轴运动控制卡 G S— 0 T X 0一P / G—P I VP C 来实现轨迹跟踪控制。 关键词 :二 自由度 ;起重机器人 ;Sm l k i u n ;控制卡 i
绳倾角及其相关量的实时检测与反馈 和控制算法
的实现 等 ,控 制 系 统 的硬 件 搭 建 ,尤 其 是 控 制 卡

二自由度平面机器人的运动学方程

二自由度平面机器人的运动学方程

在研究二自由度平面机器人的运动学方程之前,首先我们需要了解什么是二自由度平面机器人。

二自由度平面机器人是指可以在平面上进行两个独立自由度运动的机器人,通常包括平移和旋转两种运动方式。

在工业自动化、医疗器械、航空航天等领域,二自由度平面机器人都有着重要的应用价值。

1. 二自由度平面机器人的结构和运动二自由度平面机器人通常由两个旋转关节和一个末端执行器组成。

这种结构可以让机器人在平面上实现灵活的运动,同时保持结构相对简单。

机器人可以通过控制两个旋转关节的角度来实现平面内的任意位置和姿态的变化,具有较高的灵活性和自由度。

2. 二自由度平面机器人的运动学方程接下来我们将重点讨论二自由度平面机器人的运动学方程。

运动学方程是描述机器人末端执行器位置和姿态随时间变化的数学模型,对于控制机器人的运动具有重要意义。

对于二自由度平面机器人来说,其运动学方程可以通过几何方法和代数方法来推导。

在几何方法中,我们可以利用几何关系和三角学知识来描述机器人末端执行器的位置和姿态。

而在代数方法中,我们可以通过矩阵变换和雅可比矩阵等工具来建立机器人的运动学方程。

3. 个人观点和理解在我看来,二自由度平面机器人的运动学方程是机器人控制和路径规划中的关键问题之一。

通过深入研究并掌握二自由度平面机器人的运动学方程,我们可以更好地设计控制算法、规划运动轨迹,实现机器人的精确操作和灵巧动作。

运动学方程的研究也为机器人的动力学分析和仿真建模提供了重要的基础。

总结回顾:通过本文的讨论,我们深入探讨了二自由度平面机器人的结构和运动特性,重点讨论了其运动学方程的推导方法和意义。

通过对运动学方程的研究,我们可以更好地理解机器人的运动规律和特性,为机器人的控制和路径规划提供重要的理论支持。

在文章中多次提及 "二自由度平面机器人的运动学方程",突出主题。

文章总字数大于3000字,能够充分深入地探讨主题,满足了深度和广度的要求。

并且在总结回顾中共享了自己的观点和理解,使得整篇文章更加有说服力和可信度。

二自由度机器人模糊滑模位置控制及仿真

二自由度机器人模糊滑模位置控制及仿真

第 2期
李 鹏 , 等: 二1'自由度机器人模糊滑模位置控制及仿真
105
隶属摄数如图3_. 和 爵 4 所示 。
图4
S 2 , S : 隶属函数
将模糊控制引入滑模控制后, 需 要 在 原 的 控 t r 律中加人模糊控制器的输出, 即
T = u ai +
«„„ + '%
- t ij
3 .3
= U f(: m \ d .) =
U 173 2
=
l , 2}。
^yy
0. 158 8 _ 0. 025 1 _
.式:中, 乙 、 学方程[8]为
I zz_
、 .乙 分别为 连 杆 翁 工 轴 、 轴 、 x 轴的主惯性矩。
根 据 D - H 坐标法以及式( 1 )和 式 ( 2 ), 推导出机器人动力
T
M ( q)
<h
■qz ■
+ C ( q , q)
关键词 : 关节型机器人; 滑模控制; 模糊控制; 稳定性 中图分类号: T P 242. 2 文献标识码: A
工业智能化的快速发展对工业机器人的位置控制提出了更高的要求[1], 滑模变结构控制因为具有较强的鲁 棒性越来越受到人们的关注[2]。通过设计稳定性较强的滑模面, 以保证系统的可达性, 即在有限的时间段内, 系 统能够从任意的初始状态到达滑模面, 并且能在滑模面上的平衡点附近运动, 但该控制方法存在输出抖振的问 题, 且系统建模误差与干扰信号的上限必须预先知道, 这在实际应用中难以做到[ 3 < 。近 年 来 , 国内外针对削弱 滑模控制系统的抖振做了大量的研究, 且取得了显著的成果。高为炳[5]提出利用趋近律来实现削弱滑模控制的 抖振; 与此同时模糊控制有了飞速的发展, 孙宜标等人[6]提出借助模糊控制器也能在一定程度上来削弱滑模控制 的抖振, 并且模糊控制自适应学习能力较强, 也可用于对不确定信号的削弱。因此, 将滑模控制与模糊控制相结 合, 采用指数趋近律, 实现了对多输人机器人控制系统的轨迹跟踪补偿, 削弱了控制系统的抖振, 保证了控制系统 的稳定性与有效性 m 。本文在研究模糊滑模控制算法的过程中, 将 机 器 人 三 维 模 型 与 M atlab /S im u lin k 控制系 统相结合进行仿真实验;在推导机器人的动力学方程及控制律的过程中, 考虑到建模误差及干扰信号的影响, 对 滑模控制律以及模糊控制律给出了详尽的稳定性分析证明; 模 糊 控 制 器 利 用 M atlab / S im u lin k 的模糊逻辑工具 箱( Fuzzy Logic T o o lb o x )进行设置, 并在其控制律中加人学习系数和自适应律, 用来增强系统的实时控制效果; 采 用 S - F u n c tio n 模 块 在 S im u lin k 中搭建控制器, 以简化控制结构图, 并 加 人 M e m o ry 模块用来消除代数环, 使 控制达到预期效果。该研究满足设计要求。

双自由人使用方法

双自由人使用方法

双自由人使用方法引言:双自由人是一种常见的机械系统,它具有两个自由度,可以在二维平面上自由运动。

在工程领域中,双自由人常用于机器人、汽车悬挂系统等领域。

本文将介绍双自由人的使用方法和注意事项。

一、双自由人的结构和工作原理双自由人由两个连接杆和两个转动关节组成。

每个连接杆有一个转动关节和一个固定关节,通过这两个连接杆和关节的组合,使得双自由人可以实现平面内的自由运动。

双自由人的工作原理是基于运动链分析和力学原理。

通过对连接杆和关节的运动学和动力学分析,可以确定双自由人的运动规律和受力情况。

在实际应用中,可以通过控制连接杆的长度和角度,来控制双自由人的运动轨迹和速度。

二、双自由人的使用方法1. 设计和制造:在设计和制造双自由人时,需要考虑系统的稳定性、刚度和精度等因素。

合理选择材料和加工工艺,确保双自由人的结构强度和运动精度。

2. 安装和调试:在安装双自由人时,需要注意连接杆和关节的装配顺序和位置,确保各部件的运动自由度和相对位置正确。

调试时,可以通过调整连接杆的长度和角度,来控制双自由人的运动轨迹和速度。

3. 控制和控制系统:双自由人的运动可以通过控制系统来实现。

控制系统可以采用传统的PID控制方法,也可以采用先进的模型预测控制方法。

通过对双自由人的运动学和动力学进行建模和仿真,可以设计出合适的控制算法和参数。

4. 应用和优化:双自由人在工程领域有广泛的应用,例如机器人、汽车悬挂系统等。

在具体应用中,需要根据实际需求进行优化设计和参数调整,以达到最佳的性能和效果。

三、双自由人的注意事项1. 安全性:在使用双自由人时,需要注意安全性问题。

避免操作人员接触到运动的部件和关节,以免发生意外事故。

2. 维护和保养:双自由人需要定期进行维护和保养,包括润滑、紧固螺栓、检查关节和传动系统等。

及时发现并修复故障,以保证双自由人的正常运行。

3. 精度和稳定性:双自由人的精度和稳定性对于一些特定应用非常重要,如精密加工和测量。

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

2020(Sum. No 207)2020年第03期(总第207期)信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS两自由度机械臂动力学模型的建模与控制王磊,陈辰生,张文文(同济大学中德学院,上海202001)摘要:机器人系统建模在布局评估、合理性研究、动画展示以及离线编程等方面有越来越广的应用。

文章对两个自由度 机械臂基于拉格朗日动力学方程,进行建模。

通过建立的模型,分析了重力对两自由度机械臂的影响以及在重力作用下不在稳定位置的机械臂的运动轨迹。

基于机械臂的数学模型,基于Simulink 仿真环境,建立机械臂的仿真模型。

采用逆 动力学方法对机械臂进行控制,观察其对机械臂的控制效果⑴。

通过仿真建模,可以了解机械臂动力学模型以及机械臂动态模型的控制问题。

关键词:动力学模型;数学模型推导;机器人建模;重力分析;逆动力学控制中图分类号:TP241 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2020 )03-0040-03The simulation and control of two ・degree-of freedom robot armWang Lei, Chen Chensheng, Zhang Wenwen(Sino German College of Tongji University, Shanghai 201804)Abstract: The simulation of robot systems is becoming very popular, it can be used for layout evaluation, feasibility studies, presentations with animation and off-line programming 121. In this paper, two degrees of freedom manipulators are modeled based on Lagrange^ dynamic equation. Through the established model, the influence of g ravity on the two-degree-of-freedom manip ­ulator and the trajectory of the manipulator that is not in a stable position under the action of gravity are analyzed. Based on the mathematical model of the robotic arm and the Simulink simulation environment, a simulation model of the robotic arm is es ­tablished. The inverse dynamics method was used to control the manipulator, and the control effect on the manipulator was ob­served. Through simulation modeling, you can understand the dynamics model of the robotic arm and the control problems of the dynamic model of t he robotic arm.Key words: dynamic model; mathematical model derivation; robot modeling; gravity analysis; inverse dynamic control0引言机器人学是一门特殊的工程科学,其中包括机器人设计、建模、控制以及使用。

二自由度机械臂控制系统的设计与实现

二自由度机械臂控制系统的设计与实现
MBDA(基于模型的干扰抑制器)控制法是最近几年由韩国学者Choi所提出的一种简单实用的控制方法。其基本思想是对实际系统建立一个平行模型
,并通过PD或PID控制器将实际系统和模型系统有机的联系起来。本论文将其应用到机器人控制中来,不但很好的解决了因无法获取精确模型所带来的误差问题,而且此方法由于是基于PD和PID控制的,算法简单,速度快,克服了传统控制方法难于实现的弱点,更为关键的是它有出色的干扰抑制能力和鲁棒性。
控制领域要比传统的电磁电机性能优越得多。目前,旋转型超声波电机,尤其是环形行波型超声波电机,在工业、办公、过程自动化等领域的伺服系统
中作为直接驱动执行器得到广泛的关注。
本论文主要研究并设计了基于超声波电机驱动二自由度机械臂实现快速定位的控制系统,给出了具体技术方案;分析了孤极信号反馈在实现超声波
电机速度稳定控制时的补偿作用,并进一步分析了孤极信号反馈对超声波电机的负载与转速关系的补偿作用。
,尤其是环形行波型超声波电机,在工业、办公、过程自动化等领域的伺服系统中作为直接驱动执行器得到广泛的关注。
本论文主要研究了基于超声波电机的二自由度机械臂定位和速度控制系统,核心芯片采用MSP430F147单片机,这种单片机性价比比较高,功能比较完善,有利于超声波电机的产业化;按照系统需求进行了软件设计,给出了实验结果,并针对实验中出现的非线性问题给出了一种简单可行的解决方法。系统运行稳定,实验结果较为理想,为超声波电机的产业化提供了一定的经验。
全桥驱动逆变电路的优缺点。
设计了基于超声波电机的二自由度机械臂的快速定位驱动控制电路。首先,提出了本次设计的设计思想及目的;其次,介绍了本设计的控制器硬件
具体技术以及调速原理,本次设计控制器CPU芯片采用MSP430F147单片机,这种单片机性价比较高,利于超声波电机的产业化;最后,介绍了电机控制器

简述机器人位置控制和轨迹控制方法

简述机器人位置控制和轨迹控制方法

简述机器人位置控制和轨迹控制方法我跟你说啊,机器人的位置控制和轨迹控制方法,我可是摸索了好久呢。

先说说位置控制吧。

我一开始真的是瞎摸索,就像在黑暗里找东西一样。

最开始尝试的一个方法就是那种简单的基于编码器的反馈控制。

你想啊,这就好比一个人走路,每走一步就看看自己走了多远,机器人的编码器也是,每动一下就知道自己的位置变动了多少。

但是这里面有个很大的问题,那就是误差啊。

这个误差就像你想走到前面那棵树,结果走着走着就偏离了方向。

我一开始没太当回事,结果机器人老是停不到正确的位置。

后来才知道,这个编码器也是有精度限制的,还要考虑机器运行时的各种干扰像摩擦啊之类的。

后来我又试过那种基于视觉的位置控制。

这就好比给机器人安上了一双眼睛。

让它能够看到周围的环境然后确定自己的位置。

可是这也不容易啊。

摄像头捕捉到的图像要进行处理,这个图像的处理那可复杂了。

要识别出特征点啥的,就像你在一幅特别乱的画里找特定的几个图案一样。

而且光线一变,就全乱套了。

有时候图像太亮或者太暗,机器人就懵了,根本算不准自己的位置。

再说轨迹控制,这比位置控制更让我头疼。

我试过规定一系列的离散点,想让机器人就按这些点串起来的轨迹走。

就像是给机器人设定了一堆小驿站,要它一个一个经过。

但是由于机器人加减速啥的没处理好,走起来那轨迹可难看了,根本不是我想要的平滑的曲线。

再讲讲我试过的一个有点成功的方法。

对于轨迹控制,参考人类开车的经验。

我们开车的时候,至少在保持一个比较稳定的速度,转弯啥的也是平稳过渡的。

把这个思想用到机器人上,就是在控制机器人轨迹的时候,不仅要考虑每个目标点,还要考虑每个点之间怎么过渡。

我通过提前计算好一些关键的参数,来让机器人的速度变化得比较合理,这样走出来的轨迹真的好了很多。

还有啊,在位置控制和轨迹控制上面,都要考虑到机器人的动力学模型。

但是这个动力学模型那可复杂了呀,我是跟着一些学习资料,一点点算很多参数,什么质量啊,惯量啊,就像在解一道高深的数学谜题。

二自由度机器人的通用控制

二自由度机器人的通用控制

二自由度机器人的通用控制机器人是一中自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智力能力,如感知能力,规划能力,动作能力和协同能力,是一中具有高度灵敏的自动化机器。

作为一个复杂的综合系统,机器人控制系统涉及到很多的学科(如计算机,机械,传感器,人工智能等)。

其中,机器人的控制系统具有很重要的意义。

随着机器人的功能日益复杂,如何综合考虑模块功能,控制性能要求,设计一个合乎要求的机器人控制系统,将是一项非常有意义的事情。

那么研究一个机器人控制系统,需要我们对机器人控制系统有一个明确的认识。

机器人控制体系是指控制机器人的软件和硬件机构,其研究主要集中在机器人控制器的研究和开发上,通常分为功能设计和结构设计。

功能设计部分要完成控制功能和算法的定义,结构设计是完成功能在软件和硬件上的分布。

本文概要本文主要着眼于机器人的控制系统的设计。

以二连杆机器人的控制系统为例提出二自由度机器人的控制设计方案:基于PID 控制器的二自由度机器人的MATLAE仿真。

第一章:机器人的基础知识什么是机器人?如果将常规的机器人操作手与挂在多用车或着牵引车上的起重机进行比较,可发现两者非常相似。

他们都具有许多的连杆,这些关节同过连杆依次连接,这些关节有驱动器驱动。

在上述两个系统中,操作手都能在空中运动并且还可以运动到空间的任何位置,他们都能承担一定的负荷,并都用一个中央控制器驱动器。

然而,他们一个称为机器人一个称为起重机,两者最根本的不同就是起重机是有人工操作的,而机器人是由计算机编程控制的,正是通过这个可以区别一台设备到底是简单的操作机还是机器人。

通常机器人设计成由计算机或着类似的装置来控制,机器人的动作受计算机监控的控制器多控制,该控制器本身也会运行某中类型的程序。

因此,如果程序变了,机器人的动作相应的就会改变。

我们希望一台设备能灵活地完成各种不同的工作而无需要重新设计硬件装置。

为此机器人必须设计成可重复编程,通过改变程序来执行不同的任务(当然在限制的范围内)。

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实验二自由度机器人的位置控制
一、实验目的
1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱,搭建二自由度机器人的几何
模型、动力学模型,
2. 构建控制器的模型,通过调整控制器参数,对二自由度机器人的位姿进行控
制,并达到较好控制效果。

二、工具软件
1.Matlab软件
2.Simulink动态仿真环境
3.robot工具箱
模型可以和实际中一样,有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等,但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型,即质量均匀。

这个工具箱还支持Simulink的功能,因此,可以根据需要建立流程图,这样就可以使仿真比较明了。

把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后,打开matalb软件,点击file--set path,在打开的对话框中选add with subfolders,选中添加MATLAB/toolbox/robot,保存。

这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块(如下图)。

三、实验原理
在本次仿真实验中,主要任务是实现对二自由度机器人的控制,那么首先就要创建二自由度机器人对象,
二自由度机器人坐标配置仿真参数如下表1:
表1 二连杆参数配置
1.运动学模型构建二连杆的运动学模型,搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。

%文件名命名为自己名字的首字母_twolink
%构造连杆一
L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ;
L{1}.m=23.9 ;
L{1}.r=[0.091 0 0] ;
L{1}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{1}.Jm=0 ;
L{1}.G=1 ;
%构造连杆二
L{2}=link([0 0.55 0 0 0],'standard') ;
L{2}.m=4.44 ;
L{2}.r=[0.105 0 0] ;
L{2}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{2}.Jm=0 ;
L{2}.G=1 ;
%(机器人的名字请用自己名字的首字母如)
WJB=robot(L) ;
='WJB_twolink' ; %设定二连杆名字
qz=[0 0] ;
qr=[0 pi/2] ;
2.二连杆动力学部分
实现机器人内部动力学构建,根据拉格朗日法建立机器人动力学模型(见书上P55)即下式:
)q *)q ,q (C )q (G (M q .
.1
..
--τ=-
仍然用matlab 下M 函数来实现:
%文件名命名为自己名字的首字母_dl %二连杆动力学部分
function qdd=WJB_dl(u) %自己名字的首字母 q=u(1:2); qd=u(3:4); tau=u(5:6); g=9.8;
m1=23.9 ; m2=4.44 ; l1=0.45 ; l2=0.55 ; lc1=0.091 ;lc2=0.105 ; I1=1.27 ; I2=0.24 ;
M11=m1*lc1^2+m2*(l1^2+lc2^2+2*l1*lc2*cos(q(2)))+I1+I2 ; M12=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ; M21=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ; M22=m2*lc2^2+I2 ; M=[M11 M12 ;M21 M22] ;
C11=-(m2*l1*lc2*sin(q(2)))*qd(2) ; C12=-m2*l1*lc2*sin(q(2))*(qd(1)+qd(2)) ; C21=m2*l1*lc2*sin(q(2))*qd(1); C22=0 ;
C=[C11 C12 ;C21 C22] ;
G1=(m1*lc1+m2*l1)*g*sin(q(1))+m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ; G2=m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ; G=[G1 ;G2] ;
qdd=inv(M)*(tau-G-C*qd)
最后,还需将机器人动力学和几何学联系在一起。

通过机器人学工具箱中的robot模块实现。

3.控制器设计(任选一二)
(1)简单PD控制率,结构图如下,此种方法没有加任何补偿,存在较大稳态误差,但是控制算法非常简单。

(2)PD加重力补偿
带有重力补偿的PD控制可设计成
t=Kp(q期望值-q)-Kd*qd+G(q)重力项
3.PD加前馈补偿控制
加了一个逆动力学模块
t=Kp(q期望值-q)+Kd*(q期望值一阶导-q一阶导)+M(q)*q二阶导+C*q 一阶导+G(q)
四、实验步骤
1.运动学模型在matlab菜单file下新建一个M-file,将机器人运动学模型添加进去(注意更改自己的机器人命名,自己名字的首字母缩写_twolink),并将此M-file命名后保存在work文件夹下,备用。

2.在matlab命令窗口调用函数drivebot(机器人名字—自己名字首字母的缩写,不加twolink),出现机器人的动态位姿图,调节q1、q2可直观的看出二自由度机器人的位姿在改变。

3.动力学模型在matlab菜单file下再新建一个M-file,将机器人动力学学模型添加进去,并将此M-file命名后(自己名字首字母_mdl)保存在work 文件夹下,备用。

4,将机器人运动学模型和动力学模型联系起来
在matlab命令窗口输入命令roblocks调出robot工具箱,再输入simulink 调出SImulink动态仿真环境。

5、在Matlab菜单file下新建一个model,将robot工具箱中的robot模块拖拽到model文件里,双击编辑机器人属性,将robot object改为机器人的名字(自己名字首字母的缩写)(即运动学构建的机器人对象)。

再选中robot模块,右键菜
单找到look under mask,点开,可以找到机器人内部动力学模型,将其中的S-Function替换成Simulink下面的Matlab—Function,双击此Matlab—Function弹出对话框,将其中的函数改为动力学模型文件名。

6.添加控制器根据控制器设计的方案,在Simulink下找出构成控制系统的其他模块,其中综合点及matrix gain 在math operations里;示波器scope和终止端terminator在输出池sinks里;常量constant在输入模块sources里;将各个模块拖拽到model文件里,可以通过鼠标拖住连线。

7、动态仿真
双击综合点,将其属性改成有一个减号,形成负反馈;常量constant给定你期望位姿(注意是二自由度机器人,需输入2*!的矩阵),初步给定KP、KD 参数(2*2的矩阵)。

在model文件菜单栏下面,点击一个箭头(start simulation)或者在菜单栏点击Simulation ,在下拉菜单中选择start simulation,即可开始仿真,此时双击打开scope即可得到响应曲线。

调整不同的Kp、KD即可得到不同的响应曲线,不同的控制效果。

五、实验报告要求
1、手动调节机器人的位姿,抓出机器人的动态位姿图。

要求每人构建的机器人命名不能一样。

2、要求搭建完整的仿真框图,调节不同的PD参数,比较响应曲线的优劣。

至少给出两组PD参数对应的响应曲线。

3、分析PD参数对控制系统的性能影响。

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