冗余自由度仿人机械臂自适应迭代学习控制
超冗余移动机械臂逆运动学快速求解的两种方法比较
超冗余移动机械臂逆运动学快速求解的两种方法比较超冗余移动机械臂逆运动学是机器人控制中的一个重要问题，其主要目的是计算出给定末端执行器的位置和姿态时，各个关节的转动角度。
在实际应用中，机械臂需要具有超冗余结构，以提高机械臂的可靠性和精度。
在超冗余移动机械臂中，由于自由度数量的增加，求解逆运动学问题变得更加复杂和困难。
因此，在这种情况下，如何快速而准确地求解逆运动学问题是机器人控制中的重要研究方向。
目前，有许多方法用于解决超冗余移动机械臂逆运动学问题，其中最常见的方法是迭代学习控制和局部优化方法。
本文将比较这两种方法的优缺点。
迭代学习控制方法是一种基于学习的方法，它通过不断迭代优化得到答案。
它通过定义一个代价函数来度量系统的性能，并将逆运动学求解视为一种优化问题。
在每一次迭代中，该方法通过计算代价函数梯度，不断更新关节角度，直到达到预定的目标。
该方法具有以下优点：1.速度快：该方法运行速度快，可以在几毫秒内求解出逆运动学问题。
2.收敛性好：该方法能够在短时间内收敛到较高的精度。
3.适用范围广：该方法不依赖于特定的机械臂结构，因此可适用于各种类型的超冗余移动机械臂。
然而，该方法也存在一些缺点：1.依赖性强：该算法对模型的参数精度和初值敏感，需要进行多次试验和调试。
2.运算量较大：该方法需要在每轮迭代中计算代价函数梯度，运算量较大。
3.局限性：目前该方法主要适用于小工作空间内的机器人，当机器人的工作空间增大时，其效果将受到一定的限制。
局部优化方法是一种基于搜索的算法，它通过搜索局部最优解来求解逆运动学问题。
该算法通过分解问题，每次只搜索一小部分空间，通过适应性和随机性探索问题空间。
该方法具有以下优点：1.精度高：这种方法能够在可接受的计算代价下找到一个接近最优解的结果。
2.鲁棒性好：由于对初始化的关节角度和模型参数的依赖性较小，因此其具有较好的鲁棒性。
1.局限性：该方法容易陷入局部最优解，从而导致求解失败。
《2024年迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》范文
《迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》篇一一、引言迭代学习控制算法（Iterative Learning Control，简称ILC）是一种用于处理重复任务的优化算法。
该算法的核心思想是通过多次迭代来逐步优化控制策略，使得系统在每次迭代后都能达到更高的性能水平。
随着机器人技术、自动化控制等领域的发展，迭代学习控制算法在机械臂控制中得到了广泛的应用。
本文将重点研究迭代学习控制算法的原理、特点及其在机械臂控制中的应用。
二、迭代学习控制算法原理及特点1. 迭代学习控制算法原理迭代学习控制算法是一种基于反复迭代的过程，它通过对系统的输出与期望输出之间的误差进行评估，根据评估结果调整系统的控制策略。
在每次迭代过程中，系统都会根据前一次迭代的经验来优化控制策略，从而达到更高的性能水平。
2. 迭代学习控制算法特点（1）针对重复任务：迭代学习控制算法适用于需要执行重复任务的场景，如机械臂的轨迹跟踪、装配等。
（2）逐步优化：通过多次迭代逐步优化控制策略，使得系统在每次迭代后都能达到更高的性能水平。
（3）简单易实现：迭代学习控制算法实现起来相对简单，且对硬件要求不高。
三、机械臂控制系统概述机械臂是一种典型的重复任务执行系统，其控制系统需要具备高精度、高速度、高稳定性的特点。
机械臂控制系统通常包括传感器、控制器、执行器等部分。
传感器用于获取机械臂的状态信息，控制器根据状态信息计算控制指令，执行器根据控制指令驱动机械臂运动。
四、迭代学习控制在机械臂中的应用1. 轨迹跟踪机械臂的轨迹跟踪是一种典型的重复任务，通过应用迭代学习控制算法，可以显著提高轨迹跟踪的精度和速度。
在每次迭代过程中，系统都会根据前一次迭代的经验来调整控制策略，从而逐步优化轨迹跟踪的精度。
2. 装配任务在装配任务中，机械臂需要准确地完成零部件的组装。
通过应用迭代学习控制算法，机械臂可以逐步学习并掌握装配过程中的细微动作和力矩控制，从而提高装配的精度和效率。
《2024年迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》范文
《迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》篇一一、引言随着机器人技术的不断发展，机械臂已经成为现代工业、医疗、航空航天等众多领域中不可或缺的重要设备。
然而，机械臂的精确控制一直是其应用中的关键问题。
迭代学习控制算法作为一种有效的控制策略，在机械臂的精确控制中发挥着重要作用。
本文将首先介绍迭代学习控制算法的基本原理和特点，然后详细探讨其在机械臂中的应用及其所取得的成果。
二、迭代学习控制算法的基本原理及特点迭代学习控制算法是一种基于迭代思想的优化控制方法，通过反复执行任务并学习控制策略来逐步提高控制精度。
其基本原理是将任务分解为多个迭代周期，每个周期内根据上一次迭代的控制结果和系统响应来调整控制策略，以达到更好的控制效果。
迭代学习控制算法具有以下特点：1. 简单易行：算法实现相对简单，不需要复杂的数学模型和计算过程。
2. 精度高：通过反复迭代和优化，可以逐步提高控制精度，满足高精度控制需求。
3. 鲁棒性强：对于系统参数变化和干扰具有较好的适应能力，具有较强的鲁棒性。
4. 适用于重复性任务：对于具有重复性的任务，迭代学习控制算法可以显著提高工作效率和控制精度。
三、迭代学习控制在机械臂中的应用机械臂作为一种典型的复杂系统，其精确控制一直是研究热点。
迭代学习控制在机械臂中的应用主要表现在以下几个方面：1. 轨迹跟踪控制：利用迭代学习控制算法对机械臂的轨迹进行精确跟踪，通过反复迭代和优化，逐步提高轨迹跟踪的精度和速度。
2. 力控制：针对机械臂在操作过程中需要施加的力进行精确控制，通过迭代学习控制算法调整力的大小和方向，以满足操作需求。
3. 姿态调整：针对机械臂的姿态进行调整，使其达到预定位置和姿态。
通过迭代学习控制算法对姿态进行调整和优化，提高姿态调整的精度和速度。
4. 适应性控制：针对不同环境和任务需求，通过迭代学习控制算法对机械臂进行适应性控制，使其能够适应各种复杂环境和工作需求。
四、应用成果及展望迭代学习控制在机械臂中的应用已经取得了显著的成果。
《2024年迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》范文
《迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》篇一一、引言迭代学习控制算法（Iterative Learning Control，简称ILC）是一种针对重复性任务的优化控制策略，通过多次迭代过程，使系统逐渐逼近理想的控制效果。
随着机器人技术和自动化控制系统的不断发展，迭代学习控制在机械臂控制中得到了广泛应用。
本文旨在研究迭代学习控制算法的原理及其在机械臂中的应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、迭代学习控制算法研究1. 算法原理迭代学习控制算法是一种基于迭代思想的优化控制方法，通过多次迭代过程，使系统逐渐逼近理想的控制效果。
其基本原理是在每个迭代周期内，根据系统当前状态和期望状态之间的误差，调整控制输入，使系统在下一次迭代中达到更接近期望状态的效果。
2. 算法特点迭代学习控制算法具有以下特点：一是针对重复性任务进行优化，适用于机械臂等需要多次执行相同或相似任务的场景；二是通过多次迭代逐渐逼近理想控制效果，具有较好的鲁棒性和适应性；三是算法实现简单，易于与其他控制系统集成。
三、迭代学习控制在机械臂中的应用1. 机械臂控制系统概述机械臂是一种典型的重复性任务执行机构，需要高精度的位置和姿态控制。
传统的机械臂控制系统主要采用基于模型的控制方法，但在实际运行中往往受到模型不确定性、外界干扰等因素的影响，导致控制效果不理想。
而迭代学习控制算法可以有效地解决这些问题。
2. 迭代学习控制在机械臂中的应用实例以一个典型的工业机械臂为例，采用迭代学习控制算法对机械臂进行控制。
首先，根据任务需求设定期望轨迹；然后，通过迭代学习控制算法计算控制输入，使机械臂逐渐逼近期望轨迹；最后，通过传感器实时监测机械臂的状态，将实际轨迹与期望轨迹进行比较，调整控制输入，使机械臂在下一次迭代中达到更接近期望轨迹的效果。
在实际应用中，迭代学习控制算法可以根据机械臂的具体任务和要求进行定制化设计。
例如，针对不同类型和规格的机械臂，可以调整算法的参数和结构，以适应不同的控制需求。
一种冗余自由度双臂机器人协调控制器设计
一种冗余自由度双臂机器人协调控制器设计
王美玲;骆敏舟
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2016(28)8
【摘要】将冗余自由度双臂协作机器人协调操作分为三种工作模式:双臂独立操作模式、双臂全约束协调操作模式和双臂部分约束协调操作模式。
针对以上三种工作模式,分别建立推导双臂及与被操作物体之间相互作用的动力学模型。
以被操作任务的运动和力为控制目标,对以上三种模式设计了统一的双臂协调控制器,该控制器可以通过两种基于动力学模型的前馈控制器和计算力矩控制器实施。
通过冗余自由度双臂机器人双臂协调操作仿真验证了该控制器的有效性,且仿真结果显示相比于前馈控制器,计算力矩控制器具有较好的轨迹跟踪精度。
【总页数】7页(P1783-1789)
【作者】王美玲;骆敏舟
【作者单位】中国科学技术大学自动化系;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.七自由度仿人手臂双臂一体机器人协调运动学研究
2.一种冗余双臂机器人分层控制策略与多线程软件系统设计
3.冗余度双臂机器人协调避障算法
4.冗余双臂机器人实时协调避碰方法研究
5.基于运动性能分析的双臂冗余度机器人协调运动研究
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利用模仿学习使机械臂学习协作
利用模仿学习使机械臂学习协作机械臂利用模仿学习实现协作技能的研究机械臂是一种具有多自由度和高精度的机电一体化装置，广泛应用于工业生产线、医疗手术、物流仓储等众多领域。
如何让机械臂能够高效协作完成任务，一直是研究者们关注的问题。
近年来，利用模仿学习方法，使机械臂能够学习协作技能逐渐受到广泛关注。
模仿学习是一种通过观察和模仿他人行为来获取新技能的学习方式。
在机械臂学习协作中，可以通过让机械臂观察并模仿人类操作的方式，使其掌握协作技能。
下面将从数据采集、模型训练和任务执行三个环节来介绍机械臂模仿学习的实现过程。
首先，在数据采集阶段，需要将人类操作转化成机械臂可以理解的形式。
这个过程需要通过传感器获取人类的操作信息，并将其转化为机械臂的控制指令。
传感器可以是视觉摄像头、力传感器等，通过识别人类操作的轨迹、力度等信息，将其转化为对机械臂关节的控制信号。
其次，在模型训练阶段，需要将采集到的操作数据输入到机械臂的控制系统中。
机械臂的控制系统可以基于强化学习算法，通过与环境的交互来优化控制策略。
训练过程中需要定义合适的奖励函数，以引导机械臂寻找合适的操作策略。
例如，在协作抓取任务中，可以设置奖励函数使机械臂在抓取物体时尽量避免碰撞或失误，同时鼓励机械臂与人类操作保持一致。
最后，在任务执行阶段，机械臂可以通过学习到的协作技能与人类进行实时协作。
在协作过程中，机械臂可以根据环境的变化进行实时调整，以实现更加精准的任务完成。
通过持续的迭代与学习，机械臂可以逐渐提高协作的能力，适应不同的工作场景和任务需求。
总结起来，利用模仿学习使机械臂学习协作技能的方法具有以下优点：一是能够通过观察和模仿来获取新技能，无需从零开始设计复杂的控制算法；二是可以快速适应不同任务的需求，提高工作效率和灵活性；三是能够与人类进行实时协作，提供更加智能化和人性化的服务。
然而，机械臂模仿学习也面临一些挑战，如如何解决数据采集的复杂性、模型训练的稳定性等问题，这需要进一步的研究和探索。
机器人航天员冗余机械臂自运动优化
第23卷第2期2017年4月载人航天Manned SpaceflightVol.23 No.2Apr.2017•工程技术•机器人航天员冗余机械臂自运动优化刘世平\赫向阳U2,韩亮亮2,李世其\付艳1(1.华中科技大学机械科学与工程学院，武汉430074; 2.上海宇航系统工程研究所，上海201108)摘要：为增强机器人航天员的工作能力，机器人航天员的手臂采用七自由度仿人机械臂。
根据S-R-S构型七自由度冗余手臂的结构特性，采用臂型角参数化的方法求解运动学。
该方法将 冗余机械臂的自运动用臂型角来描述，通过对臂型角的二次优化来限制机械臂的自运动。
为了使仿人臂处于一种自然的构型和姿态，定义了“偏离中心度”的指标来表示关节偏离中心位 置的程度，通过这个评价指标来描述仿人臂的最优位形，从而建立自运动优化函数。
采用具有 线性减小惯性权重的粒子群优化算法来寻找自运动优化函数的最优解。
最后在机器人航天员 平台进行验证，可以快速有效地完成冗余手臂自运动优化。
关键词：冗余机械臂；运动学；自运动优化；粒子群算法中图分类号:TP242.6 文献标识码:A文章编号=1674-5825(2017)02-0143-07Self-motion Optimization for RedundantManipulator of RobonautLIU Shiping1 ,HE Xiangyang1，2,HAN Liangliang2,LI Shiqi1 ,FU Yan1(1. School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074, China；2. Aerospace System Engineering Shanghai, Shanghai 201108 , China) Abstract：The robonaut arm adopts the7-DOF humanoid manipulator t o expand i t s working capabili t y.According t o the structural characteristics o f the7-DOF S-R-S humanoid manipulator,the m anipulator kinematics can be solved with the arm angle parameter method.This method describes the self-motion o f the redundant manipulator with the arm angle,thus the self-motion can be controlled through the quadratic optimization o f the arm angle.In order t o make the humanoid manipulator in a natural configuration,the indicator named "Off-center Level"was defined t o indicate the degree o f deviation from the center o f the joint position and the optimal configuration could be described through t h i s indicator,thus a self-motion optimization function was established.The particle swarm optimization algorithm with linear inertia was used t o find the optimal solution o f the self-motion optimization function.The method was tested on the robonaut platform and i t could complete the s e l fmotion optimization o f redundant manipulator quickly and effectively.Key words：redundant manipulator；kinematics；self-motion optimization；particle swarm optimization algorithm1引言随着机器人技术的发展，机器人在空间的应用彰显了巨大的潜力[|]，尤其是具有高灵活性和 运动协调性的类人机器人，可以辅助人类宇航员 完成空间站内外的设备维护和科学实验，降低出收稿日期:2016-08-25;修回日期:2017-02-24基金项目：载人航天预先研究项目（030401);上海航天科技创新基金资助项目（SAST201409)第一作者:刘世平，男，副教授，研究方向为智能机械设计与仿真、虚拟样机技术。
冗余自由度机械臂的逆运动学控制、建模与仿真
也ＮＤ 了操作手 的劳动 强度，容易产生疲 劳损害身体健 臂 架 的大惯 性 和非 线性 振动 等 ，这 些 限制 因素 给臂 架 ｌ ｌ 康 。此外 ， 由于操 作机 手不能 准确 的将 臂 架置 于 一 个 的精 确运动控 制和轨迹 规划带 来了较大 的挑 战 …。
合 理 的位 形 和跟 随一条 优化 运 动轨 迹 ，长时 间在一 些
奇异位 形进行操作 ，容 易给混凝 土泵车 ／ 喷射机械手 臂 ｌ 研 究对象 架 造成 永久 性 的疲劳 损 害，会 极大 的缩 短 产 品的使 用 本文 的研 究 对象如 图 １所示 ，为一 个六节臂 四冗 寿 命。 因此 非常 有必要 来提 高 和改 进 臂架 的 控制 系统 余 自由度机 械臂。利用机 器人学 的相关理 论，在各 个旋 和控 制策 略 ，通 过 采用先 进 的 电液 驱动 控 制系统 和 控 转关节建 立坐标系 Ｏ Ｘ Ｙ Ｚ ＝ ， ７， ｎ ｎ ｎ ｎ １ ）并参 考机械臂 …， 制策略 ， 优化 运动路径 ， 来提高臂架 运动 的智 能化 程度 ， 模 型 的 Ｄ． Ｈ参 数 ，能 够非常容 易的得到机 械臂 的末端
豳 中联 重科股份 有限公司 梁聪 慧／ Ｉ Ｌ ＡＮＧ Ｃ ｎ ｈ ｉ ｏ ｇ ｕ 黄皓轩／ ＵＡ ｏ ｕ ｎ 陶泽安／ Ａ ｅｎ 胡 敏 ／ ｎ 曾 杨／ Ｅ ａ ｇ Ｈ ＮＧ Ｈａ ｘ ａ Ｔ ＯＺ ａ ＨＵ Ｍｉ Ｚ ＮＧ Ｙ ｎ
摘 要 ： 文以一个 仿 混凝 土 泵车 臂架 的冗 余 自由度机 械臂 为研 究 对象 ， 本 考虑 到泵车 臂架在 实 际应用 中的多 种 约束 因素， 究 并实现 了一 种基 于广义 逆矩 阵 求解 和梯 度投 影 优化 的冗余 自由度 机 械臂 逆 运动 学 求解 算法 。在 研 Ｓ ｌ ｗ ｒ￣ 环境下建立了冗余 自由度 机械臂的三维仿真 模型 ， ｏｉ ｏｋ ｄ 并利用ＭＡ Ｌ ￣ ￣ ＶＲＭＬ 工具对机械臂模 型进行 Ｔ ＡＢ Ｎ ￣ 了运动学仿真分析。 仿真 结果 表明， 该运动控制算法能够实现冗余 自由度机械臂末端对任意指定轨迹 的柔顺跟 踪控 制， 各个 关节运动协调、 平滑。 本文 的相 关研究 成果可以应用于混凝土 泵车多关节臂架的运动控制。 关键词 ： 冗余 自由度机器人 混 凝土泵车 逆 运动学 运 动学仿真
机器人航天员冗余机械臂自运动优化
机器人航天员冗余机械臂自运动优化刘世平;赫向阳;韩亮亮;李世其;付艳【期刊名称】《载人航天》【年(卷),期】2017(023)002【摘要】为增强机器人航天员的工作能力,机器人航天员的手臂采用七自由度仿人机械臂.根据S?R?S构型七自由度冗余手臂的结构特性,采用臂型角参数化的方法求解运动学.该方法将冗余机械臂的自运动用臂型角来描述,通过对臂型角的二次优化来限制机械臂的自运动.为了使仿人臂处于一种自然的构型和姿态,定义了"偏离中心度"的指标来表示关节偏离中心位置的程度,通过这个评价指标来描述仿人臂的最优位形,从而建立自运动优化函数.采用具有线性减小惯性权重的粒子群优化算法来寻找自运动优化函数的最优解.最后在机器人航天员平台进行验证,可以快速有效地完成冗余手臂自运动优化.【总页数】7页(P143-149)【作者】刘世平;赫向阳;韩亮亮;李世其;付艳【作者单位】华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074;华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074;上海宇航系统工程研究所,上海,201108;上海宇航系统工程研究所,上海,201108;华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074;华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074【正文语种】中文【中图分类】TP242.6【相关文献】1.冗余机械臂运动学优化设计 [J], 焦建民;周军;李欢2.基于粒子群优化算法的冗余机械臂运动学逆解 [J], 石建平3.基于混合学习果蝇优化算法的冗余机械臂逆运动学求解 [J], 石建平;李培生;刘国平;朱林4.基于改进粒子群优化算法的冗余机械臂逆运动学求解 [J], 石建平;刘鹏;陈冬云5.基于自运动控制的冗余度机器人运动学优化 [J], 叶平;孙汉旭;张秋豪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
二自由度冗余驱动并联机器人的动力学建模及控制
03
二自由度冗余驱动并联机 器人模型建立
动力学模型建立
确定机器人结构参数
01
根据机器人结构，确定各部分的结构参数，包括连杆长度、质
量、转动惯量等。
建立动力学方程
02
根据牛顿第二定律，建立机器人的动力学方程，包括关节扭矩
、速度和加速度等。
考虑摩擦与重力影响
03
考虑机器人运动过程中可能受到的摩擦力、重力等影响因素，
与现有技术的比较
我们将所提出的控制算法与现有的控制算法进行了比 较。通过比较发现，我们所提出的控制算法在跟踪性 能和抗干扰能力方面具有优势。
讨论
虽然我们在实验中取得了令人满意的结果，但仍有许 多方面需要进一步研究。例如，我们可以考虑增加更 多的传感器和优化机器人的结构以提高其性能。此外 ，我们还可以研究更复杂的轨迹跟踪和控制任务。
05
实验研究与结果分析
实验平台搭建
硬件平台
为了进行实验研究，我们构建了一个二自由度冗余驱动 并联机器人平台。该平台使用高质量的硬件组件，包括 高性能电机、高精度编码器和高速控制器等。
软件平台
我们开发了一个基于MATLAB/Simulink的软件平台，用 于实现机器人的控制算法和数据采集。
实验结果分析
未来研究展望
01
02
03
研究更加精确的动力学模型，考虑更 多的影响因素，以提高机器人的运动 性能。
探索更加智能的控制方法，如基于人 工智能的控制算法，以提高机器人的 自适应性。
对机器人的轨迹跟踪性能进行更全面 的评估，包括在不同工况下的表现， 以及与其他类型机器人的对比分析。
感谢您的观看
THANKS
研究方法
采用理论分析和实验研究相结合的方法，首先对冗余驱动并联机器人的结构和运动学进行分析，然后建立其动力 学模型，并设计相应的控制算法，最后通过实验验证其有效性和可行性。
迭代学习在工业机械手自适应控制中的应用
第27卷第8期2010年8月机械设计JOURNAL OF MACHINE DESIGNVol．27No．8Aug．2010迭代学习在工业机械手自适应控制中的应用*何富其（绵阳职业技术学院机械系，四川绵阳621000）摘要：针对机器人运动控制模型中存在的未知项建模误差，提出了基于迭代学习与滑模控制的机器人组合自适应控制方法。
将机器人动力学方程以状态回归量的形式表示，使时变参数与物理参数分离，通过设计的参数自适应律，实现了对未知参数的在线估计。
将跟踪误差限制在滑模面上，实现了对目标轨迹的有效跟踪。
仿真实例表明，提出的组合控制算法在机器人轨迹跟踪中具有一定的可行性。
关键词：迭代学习；建模误差；滑模控制；自适应；轨迹跟踪中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1001－2354（2010）08－0046－04对于具有非线性及强耦合性的机器人系统，PD控制是简单且行之有效的控制方法。
但实际表明，PD控制要求驱动机构有较大的初始输出，而实际机构不能提供较大的初始力矩，因此PD控制系统的应用将受到限制。
文中分析了机器人动力学模型，通过状态回归向量，将动力学模型中的时变参数和物理参数分离，利用设计的滑模控制器及参数自适应律，实现了对未知模型的在线估计。
利用迭代学习方法对扰动等建模误差进行学习，提出了组合控制策略。
利用Lyapunov稳定性准则，证明了跟踪误差可以有效收敛。
仿真实例表明，提出的滑模自适应控制方法在机器人轨迹跟踪中具有一定的可行性。
1机械手动力学模型忽略摩擦和其它扰动的情况下，n－杆刚体机械手动力学方程可写成如下形式：D（q）q㊆+C（q，q·）q·+G（q）=τ（1）式中：q———nˑ1的关节位移向量；τ———nˑ1的作用关节力矩或力；D（q）———nˑn的对称正定惯性矩阵；C（q，q·）———nˑ1的柯式力和向心力向量；G（q）———nˑ1重力向量。
以双臂机械手为例，其模型如图1所示，动力学方程系数如下：D（q）=m1l2c1+m2（l21+l2c2+2l1lc2c2）+I1+I2m2l2c2+l1lc2c2）+I2m2l2c2+l1lc2c2）+I2m2（l2c2+I []2 C（q，q·）=－m2l1c2·s2·q·2－m2l1lc2·s2·（q·1+q·2）m2l1lc2·s2·q·2[]对于式（1）的动力学方程，有2个重要的属性櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴。
面向结构未知的冗余机器人的学习与控制
面向结构未知的冗余机器人的学习与控制面向结构未知的冗余机器人的学习与控制摘要：随着机器人技术的不断发展，冗余机器人在工程领域的应用越来越广泛。
然而，由于冗余机器人具有较大的自由度，其结构复杂且未知，导致其学习与控制的难度较高。
本文将探讨面向结构未知的冗余机器人的学习与控制策略，并通过实验验证其有效性。
1. 引言冗余机器人具有超过目标自由度的自由度，可以在任务执行过程中拥有更多的选择性，提高机器人的灵活性和适应性。
然而，冗余机器人的结构具有高度复杂性，并且在大多数情况下是未知的，这给其学习与控制带来了显著的挑战。
2. 冗余机器人的学习方法为了克服冗余机器人学习的困难，研究人员提出了各种各样的学习方法。
一种常见的方法是基于示教学习，即通过示范来教导机器人执行任务。
通过示范，机器人可以学习任务的模式和约束条件。
另一种方法是基于增强学习，其中机器人通过试错来逐步调整其动作。
增强学习可以使机器人在没有外界干扰的情况下快速适应新的任务。
3. 冗余机器人的控制策略冗余机器人的控制是指将学习到的知识应用于实际任务中，以实现高效而精确的动作执行。
目前，研究人员提出了多种冗余机器人控制策略。
一种常见的方法是基于最小二乘解的逆运动学方法，该方法可以通过求解线性方程组来计算出关节空间的最佳解。
另一种方法是基于优化方法的控制，例如基于混合整数线性规划的控制方法，该方法可以寻找最优解以满足特定的任务约束。
4. 实验验证为了验证所提出的学习与控制策略的有效性，我们进行了一系列实验。
首先，我们使用示教学习方法对冗余机器人进行训练，获得了其执行任务的模式和约束条件。
然后，我们将所学到的知识应用于实际任务中，并通过逆运动学方法计算出最佳解。
实验结果表明，所提出的学习与控制策略可以有效地实现冗余机器人的精确控制。
5. 结论本文探讨了面向结构未知的冗余机器人的学习与控制策略，并通过实验验证了其有效性。
研究结果表明，通过合理的学习方法和控制策略，可以克服冗余机器人学习与控制的困难。
面向ORU更换的冗余机械臂及其柔顺控制的研究
面向ORU更换的冗余机械臂及其柔顺控制的研究
在进行机械臂更换时，需要考虑冗余机械臂的选择。
冗余机械臂是指机械臂中具有超过六个自由度的机械臂，具备更高的灵活性和适应性。
冗余机械臂可以进行更加复杂的动作和操作，适用于更加多样化的环境和任务。
在进行机械臂更换时，选择冗余机械臂可以提高工作效率和质量。
在更换冗余机械臂后，需要进行柔顺控制的研究。
柔顺控制是指通过控制机械臂的力和位置等参数，使机械臂具有柔顺的动作和操作能力。
柔顺控制可以使机械臂在进行精细装配、操作和抓取等任务时更加稳定和灵活。
通过柔顺控制，可以使机械臂具有一定的自适应性和智能化，提高整个系统的效率和性能。
在研究冗余机械臂及其柔顺控制时，可以采用机器学习和人工智能等技术手段。
机器学习可以通过对大量的数据进行学习和分析，从而实现机械臂的自动控制和改进。
人工智能可以使机械臂具备学习和规划的能力，更好地适应环境和任务的需求。
还可以进行仿真和实验研究。
通过仿真可以模拟机械臂在不同环境和任务下的运动和控制过程，从而评估和改进柔顺控制算法的性能。
实验研究可以在实际场景中验证柔顺控制算法的可行性和有效性，为实际应用提供可靠的技术支持。
面向ORU更换的冗余机械臂及其柔顺控制的研究具有重要的意义和应用价值。
通过选择适合的冗余机械臂并研究柔顺控制算法，可以实现机械臂更加灵活和智能的操作，提高生产效率和质量。
这对于推动工业自动化的发展和提升制造业的竞争力具有重要的意义。
多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统[发明专利]
![多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cc38631411661ed9ad51f01dc281e53a58025169.png)
专利名称：多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：孙宁,张程琳,桑文闯,邱泽昊,方勇纯
申请号：CN202210138400.3
申请日：20220215
公开号：CN114310914A
公开日：
20220412
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于机器人自动控制技术领域，提供了一种多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统。
其中，该方法包括获取多自由度机械臂的实时实际关节角；根据多自由度机械臂的实时实际关节角与目标关节轨迹之间的误差，实时调整模糊自适应迭代轨迹跟踪控制器中PD项控制参数，得到PD项控制输入信号；基于上一次迭代的控制输入、与误差相关的符号函数项及PD项共同构成当前次迭代的控制输入信号；基于每次迭代的控制输入信号及多自由度机械臂的线性化模型进行多次迭代，以控制机器人关节角和末端执行器跟踪目标轨迹。
申请人：南开大学
地址：300071 天津市南开区卫津路94号
国籍：CN
代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司
代理人：张庆骞
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仿生机器人中的机械臂控制技术与经验总结
仿生机器人中的机械臂控制技术与经验总结近年来，随着科技的高速发展，仿生机器人的研究和应用逐渐成为一个热门领域。
而机械臂作为仿生机器人的重要组成部分，其控制技术的发展对于提高机器人的灵活性、精确度和自主性起着至关重要的作用。
本文将从机械臂控制的技术和经验两个方面进行总结和分析，旨在为仿生机器人的研究和应用提供参考。
首先，我们将重点关注机械臂控制的技术方面。
在机械臂控制技术的发展过程中，传统的PID控制方法逐渐被更为先进的控制算法所取代。
其中，模糊控制算法是一种常用的控制技术，其能够模拟人类的思维方式，并根据事先设定好的规则对机械臂进行精确的控制。
此外，人工神经网络控制算法也被广泛应用于机械臂控制中。
通过训练网络，机械臂可以自我学习和调整，从而提高控制的精确度和鲁棒性。
同时，基于遗传算法的控制方法也在机械臂控制领域取得了一定的成果。
通过建立适应度函数，遗传算法能够搜索最优解，从而实现机械臂的精确控制。
其次，我们将从机械臂控制的经验方面进行总结。
在实际应用中，机械臂控制面临各种各样的挑战，需要我们具备一定的经验来解决。
首先，合理设计机械臂的结构和关节布局是控制的基础。
优化关节参数和链接长度之间的比例关系能够提高机械臂的运动灵活性和稳定性。
其次，在进行机械臂控制时，需要对传感器数据进行实时处理和准确分析。
通过合理选择和配置传感器设备，我们能够获取到足够的环境信息，从而实现对机械臂的准确控制。
此外，在机械臂的运动规划中，我们还需要考虑到路径规划和动力学模型的建立。
通过综合运用机器学习和优化算法，我们能够实现对机械臂路径的规划和控制，从而提高其运动灵活性和性能。
然而，尽管目前机械臂控制技术已经取得了较大的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，机械臂控制涉及到多个自由度的运动控制，需要更加完善和高效的控制算法来解决。
其次，机械臂在不同环境下的运动控制需求不同，需要我们根据实际情况进行有针对性的优化和调整。
此外，机械臂的精准控制还涉及到多个领域的知识，包括机械工程、电气工程、控制理论等等，需要各个领域的专业人才之间的密切合作与交流。
冗余仿人臂避关节物理约束的一种逆运动学问题求解方法
冗余仿人臂避关节物理约束的一种逆运动学问题求解方法任子武;朱秋国;熊蓉
【期刊名称】《机械工程学报》
【年(卷),期】2014(50)19
【摘要】冗余仿人臂有无穷多组逆运动学解满足末端位姿要求,但由于其连杆机构与形状的设计仿人臂每个自由度都有关节位置物理约束。
为使所求取的逆运动学解最大化地远离仿人臂关节限位,提出冗余仿人臂(8-DOF)一种几何-数值迭代相结合求解逆运动学问题方法,该方法在计算出仿人臂逆运动学解几何表达式基础上,以仿人臂的'远离限位度'指标构建适应度函数并以此为寻优目标,通过粒子群优化方法(Particle swarm optimization,PSO)搜索冗余关节角最优组合,并获得满足仿人臂末端位姿要求的最优逆运动学解。
该方法不仅解决了冗余仿人臂逆运动学多解问题,而且所求关节角不存在理论误差、求解速度快及所求关节角远离关节位置限位裕量大的优点,仿真试验验证了该方法有效性。
【总页数】8页(P58-65)
【关键词】冗余仿人臂;逆运动学;几何法;数值迭代;远离限位度
【作者】任子武;朱秋国;熊蓉
【作者单位】苏州大学机器人与微系统研究中心;浙江大学智能系统与控制研究所【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.带关节约束的非冗余机械手臂二阶逆运动学控制 [J], 江沛;黄水华;韦巍;单才华;项基
2.基于虚拟力反馈的7-DOF仿人臂逆运动学求解方法 [J], 董春;蔡鹤皋;孙立宁
3.全局和声搜索方法及其在仿人灵巧臂逆运动学求解中的应用 [J], 任子武;王振华;孙立宁
4.一种冗余机器人逆运动学求解的有效方法 [J], 祖迪;吴镇炜;谈大龙
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； 修回日期 ：２ 收稿日期 ：２ ０ １ ２ ３ ０ ０ １ ２ ４ ０ －０ －２ －０） ） 为机械臂惯性矩阵 ， 对称正 定 ｔ Ｍ（ ｔ ｑ ｑｋ ∈Ｒ ； ｑ ｋ（ ｋ（ · · ｎ×ｎ ） ） ） ， ） ） ） 且有界 ， 为离心 Ｍ（ ｔ Ｃ（ ｔ ｔ ｔ ∈Ｒ ； ｑ ｑ ｑ ｑ ｋ（ ｋ（ ｋ（ ｋ（ · · ｎ ） ， ） ） ） ） ） 力和哥氏力项 ， 为 Ｃ（ ｔ ｔ ｔ Ｇ（ ｔ ∈Ｒ ； ｑ ｑ ｑ ｑ ｋ（ ｋ（ ｋ（ ｋ（ ｎ （ ） ） ； （ ） ， 重力矢量 ， 为 各 关 节 的 控 制 力 矩 Ｇ（ ｔ Ｒ ｔ ∈ τ ｑ ｋ ｋ ｎ ｎ ） ） ） 为各种未建模动态和扰动 ， ｔ ｄ ｔ ｄ ｔ τ ∈Ｒ ； ∈Ｒ 。 ｋ（ ｋ（ ｋ（
第 ５期（ 总第 １ ７ ４期） ２ ０ １ ２年１ ０月
机 械 工 程 与 自 动 化 ＭＥ ＣＨＡＮ Ｉ Ｃ Ａ Ｌ Ｅ ＮＧ Ｉ Ｎ Ｅ Ｅ Ｒ Ｉ ＮＧ ＆ ＡＵＴ ＯＭＡ Ｔ Ｉ ＯＮ
Ｎ ｏ ． ５ Ｏ ｃ ｔ ．
（ ） 文章编号 ： １ ６ ７ ２ ４ １ ３ ２ ０ １ ２ ０ ５ １ ５ ８ ３ －６ －０ －０
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图 １ 乒乓球机械臂结构简图
假设各关节角位 移 及 角 速 度 可 测 ， 则目标是通过 参数自适应 学 习 ， 获 得 相 应 的 控 制 输 入τ 以保证 ｔ） ｋ（ ） 、 ） 随着 迭 代 次 数 增 加 而 关 于ｔ∈ ［ 一致 ｔ ｔ ０， Ｔ］ ｑ ｑ ｋ（ ｋ（ · （ ） （ ） 。 收敛到参考信号ｑ 和 ｑｄ ｔ ｄｔ ） ） ） ， ） ） ） ， 令ｅ 则 ｔ ＝ ｔ － ｔ ｅ ｔ ＝ ｔ － ｔ ｑ ｑ ｑｄ （ ｑ ｋ（ ｄ（ ｋ（ ｋ（ ｋ（ · ） ） 为实现控制目标 ， 假 定 初 始 值 满 足ｅ ｔ ＝ ｅ ｔ ＝０， ｋ（ ｋ（ ［ ６］ 且该机械臂模型具有如下特性 ： ）Ｍ （ （ 为 对 称 矩 阵， 且 ｘＴ · １ －２ Ｃ（ ｑ ｑ ｑ ｋ） ｋ， ｋ） （ ） Ｍ（ －２ Ｃ（ ｘ＝０， ｘ 为 任 意ｎ 维 的 实 向 量 ， ｑ ｑ ｑ ｋ） ｋ， ｋ） ｎ 。 ｘ∈Ｒ
冗余自由度仿人机械臂自适应迭代学习控制研究
朱 海 燕 ， 吴根 忠
（ ） 浙江工业大学 信息工程学院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ３ 摘要 ： 在深入研究自适应迭代学习控制理论 、 七自由度乒乓球机械臂动力学模型及轨迹规划的基础上 ， 提 出 将改进后的自适应迭代学习控制算法运用到带有重复时变干扰的冗余自由度机械臂上 。 该控制系统旨在实 现 两大目标 ： 一是使乒乓球机械臂准确快速地跟踪参考轨迹并在末点达到指定的击球速度 ； 二是引入饱和 函 数 减小输入转矩的抖振 。Ｌ ａ ｕ ｎ ｏ ｖ 理论 分 析 及 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 仿真验证了整个控制系统的有 效 性：当 迭 代 次 数 增 ｙ ｐ 加时 ， 跟踪误差关于有限时间区间内一致收敛到零 ； 加快迭代学习的收敛速度 ， 并消除抖振 。 关键词 ： 七自由度 ； 乒乓球机械臂 ； 自适应迭代学习控制 ； 饱和函数 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ２ ４ １ 文献标识码 ：Ａ
０ 引言 仿人机器人研发 的 最 终 目 标 是 服 务 于 人 类 ， 由于 ， 作业任务的不同 对 仿 人 机 械 臂 的 要 求 也 不 一 样 。 本 文以具有冗余自由度 （ 七自由度 ） 的乒乓球机械臂为研 ， 究对象 该机械臂能更容易地避开障碍物 ， 具有较大的 １］ 。但同 可 以 更 灵 活 地 实 现 各 种 击 球 动 作［ 工作空间 ， ， ， 时该机械臂必须准确快速地击中目标 因此 有效的控 制算法设计是乒乓球机械臂研发的关键技术 。 近年来 ， 人们把自适应控制与迭代控制相结合 ， 估 充分利用系统已知 计系统中不确定常值或时变的参数 ， 该方法能有效解决非 的结构或参数信息设计控制输入 ， ］ ２， ３ 。 线性系统控制问题 ， 并能获得更快的收敛速度［ 本文首先针对未建模动态及未知干扰引起的控制 信号抖振问题进行自 适 应 迭 代 学 习 算 法 改 进 ， 并以饱 ； 和函数代替以往的符 号 函 数 然 后 将 改 进 后 的 控 制 算 法应用到冗余自由度乒乓球机械臂的控制中 。 １ 乒乓球机械臂系统描述 图 １ 为乒乓球机 械 臂 的 结 构 简 图 ， 该机械臂共有 ， 、 、 个自 由 度 其 肩 部 肘 部 腕 部 分 别 有 ７ ３、 １、 ３个自由 ［ ４］ 采用 ｐ 度， ｉ ｔ ｃ ｈ－ ｒ ｏ ｌ ｌ －ｙ ａ ｗ 结构形式 。 考虑有限时间区间ｔ 内， 带时变干 扰 的ｎ ０， Ｔ］ ∈［ 自由度刚性机械臂 ， 应用 Ｌ ａ ｒ ａ ｎ ｉ ａ ｎ方法建立其动力 ｇ ｇ 学方程如下 ： · · · · ） ， ） Ｍ（ ｔ） ｔ） ＋Ｃ （ ｔ） ｔ） ｔ） ＋ ｑ ｑｋ （ ｑ ｑ ｑ ｋ（ ｋ （ ｋ （ ｋ （ （ （ ） ） （ ） （ ）。 （ ） ……………………… Ｇｑ ＝ ｄ １ τ ｋｔ ｋｔ ＋ ｋｔ ） 、 ） 、 ） 其中 ： 分 别为 ｋ 为迭代次数 ， ｋ∈Ｚ＋ ； ｔ ｔ ｔ ｑ ｑ ｑｋ （ ｋ（ ｋ（ ） 、 第ｋ 次迭代时的关节角位移 、 角速度及角加速度 ， ｔ ｑ ｋ（
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， 女 ， 安徽安庆人 ， 在读硕士研究生 ， 研究方向为机器人运动规划与控制等 。 作者简介 ： 朱海燕 （ １ ９ ８ ７ －）
等： 冗余 自 由度 仿 人 机械 臂 自 适 应 迭代 学 习 控制 研究 ０ １ ２ 年第 ５ 期 朱 海 燕 ， ２