二自由度机器人的通用控制

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二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab二自由度机械臂是一种常见的工业机器人,它由两个旋转关节组成,可以在水平和垂直方向上进行运动。

在工业自动化领域,二自由度机械臂被广泛应用于装配线上的零部件处理、焊接、涂装等工作。

在本文中,我们将探讨如何利用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制。

我们需要建立二自由度机械臂的数学模型。

通过分析机械臂的结构,可以得到其运动学和动力学方程。

运动学方程描述了机械臂末端的位置和姿态与关节角度之间的关系,而动力学方程则描述了机械臂关节的运动和扭矩之间的关系。

利用Matlab可以方便地求解这些方程,从而实现对机械臂运动的仿真和控制。

接下来,我们可以利用Matlab进行机械臂的控制设计。

控制设计的目标是使机械臂能够按照预先设定的轨迹进行运动,并实现精准的定位和操作。

常见的控制方法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

在Matlab中,可以通过编写控制算法来实现对机械臂的闭环控制,从而提高其运动的精度和稳定性。

除了控制设计,Matlab还可以用于机械臂的路径规划和优化。

路径规划是指在给定约束条件下,寻找机械臂末端的最佳运动轨迹,以实现高效的操作。

而优化算法可以帮助机械臂在复杂环境中选择最优的路径,避免碰撞和提高效率。

通过Matlab的强大计算能力,可以快速地求解路径规划和优化问题,为机械臂的运动提供有效的支持。

二自由度机械臂的建模和控制是一个复杂而又具有挑战性的问题。

利用Matlab作为工具,可以方便地对机械臂进行仿真、控制设计、路径规划和优化,从而提高机械臂的运动性能和工作效率。

未来随着人工智能和机器学习的发展,二自由度机械臂的应用将会更加广泛,Matlab将继续发挥重要的作用,推动机械臂技术的发展和应用。

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。

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真
Y,带入 式 ( 5 ) ,得 :
D( q ) ( 尊一y )+C( q , g ) ( q—Y )+G ( g ) = ( q , q , q , 口 ) P,

D( q ) Y+C ( q , q ) Y =r一 ( q , q , q , , 寸 , ) P一∞ 。
1 控制器 的设计
分 别 引入 变量 Y和 q ,并令 :
Y g , e + Te . g d — ye ,
g—q o
( 2 )
( 3 )
( 4 ) ( 5 )
其 中常数 >0,则 可推 出 :

取 =q , , P= ,有 : D( q ) i t , +C ( q , ) ,+G ‘ g ) = ( g , , q r ) P。
第2 7卷
第 3期
洛 阳 理工 学 院学 报 (自然 科 学 版 ) J o u na r l o f L u o y a n g I n s t i t u t e o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y ( N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )
( e ) , = 1+ ( ) ; 1=d i a g ( k p 1 1 ' k p 1 2 , …, k p 1 ) , K p 2= d i a g ( k p 2 l , 口 2 2 o  ̄ o , k p 2 n ) ; l=
v l n
)  ̄
… , ;
基 金 项 目 :河 南 省 教 育 厅 重 点 科 研 项 目( 1 6 B 4 2 3 0 0 3 ) .
第 3期

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。

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。

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab

二自由度机械臂matlab二自由度机械臂是一种常见的工业机器人,它通常由两个旋转关节组成,可以在水平平面内进行运动。

在工业自动化领域,二自由度机械臂被广泛应用于装配、焊接、搬运等任务中,其简单结构和灵活性使其成为生产线上的重要角色。

在工程设计中,使用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制是一种常见的方法。

Matlab是一种功能强大的数学建模软件,可以帮助工程师们快速准确地分析和设计机械系统。

通过Matlab,工程师可以轻松地对机械臂的运动学和动力学特性进行建模,并设计出高效稳定的控制算法。

建立二自由度机械臂的数学模型是Matlab中的关键步骤。

首先,工程师需要确定机械臂的几何参数,包括关节长度、关节角度范围等。

然后,利用正运动学和逆运动学方程,工程师可以计算出机械臂末端的位置和姿态,从而建立起机械臂的运动学模型。

在建立好运动学模型之后,工程师需要进一步分析机械臂的动力学特性。

通过使用Matlab的仿真工具,工程师可以模拟机械臂在不同工况下的运动轨迹和力学特性,帮助他们优化机械臂的设计参数和控制算法。

控制算法是二自由度机械臂设计中的另一个关键点。

在Matlab中,工程师可以编写各种控制算法,如经典的PID控制、模糊控制、神经网络控制等,来实现对机械臂的精准控制。

通过不断调整和优化控制算法,工程师可以使机械臂在各种工况下实现高效稳定的运动。

总的来说,利用Matlab对二自由度机械臂进行建模和控制是一种高效可靠的方法。

Matlab提供了丰富的工具和函数,帮助工程师们快速准确地分析和设计机械系统。

通过不断优化和改进,工程师们可以设计出性能优越的二自由度机械臂,为工业生产带来更高的效率和质量。

二自由度机器人动力学控制及仿真研究

二自由度机器人动力学控制及仿真研究

二自由度机器人动力学控制及仿真研究摘要:机器人在工业领域的应用越来越广泛,其动力学控制是实现机器人精确控制的关键技术之一、本文针对二自由度机器人的动力学控制问题进行研究,在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析。

通过建立二自由度机器人的动力学模型,采用PID控制器进行控制,分别对两个关节进行控制,通过仿真分析,得出了控制器的合理参数配置,在一定误差范围内能够实现机器人的精确控制。

关键词:二自由度机器人,动力学控制,仿真分析1引言机器人技术的发展已经取得了长足的进步,在工业领域的应用已经越来越广泛。

机器人系统通常包括了感知、决策、控制等多个方面,其中动力学控制是实现机器人运动精确控制的关键技术之一、本文以二自由度机器人为研究对象,旨在通过建立机器人动力学模型,采用合适的控制器进行控制以实现机器人的精确控制。

2二自由度机器人的动力学建模2.1机器人运动学模型-设第一关节的旋转角度为θ1,第二关节的旋转角度为θ2;-第一关节与地面之间的夹角为α1,第二关节与第一关节之间的夹角为α2;-第一关节的长度为L1,第二关节的长度为L2;-机器人的末端在笛卡尔坐标系下的坐标为(x,y)。

可得出机器人的运动学模型方程如下:x = L1 * cos(θ1) + L2 * cos(θ1 + θ2)y = L1 * sin(θ1) + L2 * sin(θ1 + θ2)2.2机器人动力学模型机器人的动力学模型描述了机器人在受到外力作用下的运动规律。

通过应用拉格朗日方程,可以得到机器人的动力学模型。

拉格朗日方程的表达式如下:L=T-V其中,T表示机器人的动能,V表示机器人的势能。

机器人的动能和势能可以表示如下:T = 1/2 * m1 * (L1^2 * θ1'^2 + L2^2 * (θ1'^2 + θ2'^2 + 2 * θ1' * θ2' * cos(θ2))) + 1/2 * m2 * (L2^2 * θ2'^2) V = m1 * g * L1 * sin(θ1) + m2 * g * (L1 * sin(θ1) + L2 * sin(θ1 + θ2))其中,m1和m2分别表示第一关节和第二关节的质量,θ1'和θ2'分别表示第一关节和第二关节的角速度,g表示重力加速度。

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

二自由度机器人的结构设计与仿真

二自由度机器人的结构设计与仿真

二自由度机器人的结构设计与仿真首先,我们来看二自由度机器人的结构设计。

二自由度机器人由两个关节和两个链节组成。

每个关节都有一个电机驱动,用于控制关节的运动。

两个链节通过关节连接起来,形成机械臂的结构。

两个链节可以分别旋转,以实现机械臂的运动。

在机械臂末端,可以安装夹具或工具,用于执行具体的任务。

在设计二自由度机器人的结构时,需要考虑以下几个方面。

首先是材料的选择。

机械臂需要具备足够的刚性和强度,以承受负载和运动所带来的力。

常用的材料有铝合金和钢材。

其次是驱动系统的选择。

关节的运动由电机驱动,需要选择适合的电机类型和规格,以实现机械臂的精确控制。

另外,在设计机械臂的关节连接处,可以采用球形关节或万向节等,以实现更大范围的运动。

最后是工具的选择。

根据具体的任务需求,可以选择不同的工具或夹具,以适应不同的操作场景。

在完成结构设计后,可以进行二自由度机器人的仿真。

仿真是在计算机中模拟机械臂的工作过程。

通过仿真,可以验证机械臂的设计是否符合要求,并进行性能分析。

在进行仿真时,需要建立机械臂的运动模型。

运动模型可以通过机械臂的运动学和动力学方程来描述。

运动学方程描述机械臂的位置和速度之间的关系,动力学方程描述机械臂的受力和加速度之间的关系。

通过求解这些方程,可以获得机械臂的运动轨迹和受力情况。

在进行仿真时,可以使用一些仿真软件,例如MATLAB、SolidWorks 等。

这些软件提供了建模、求解和可视化的功能,可以方便地进行机械臂的仿真。

在进行仿真前,需要准备好机械臂的运动模型和输入参数。

然后,可以通过调整参数和输入,观察机械臂的运动和性能。

根据仿真结果,可以对机械臂的设计进行优化,以提高机械臂的运动精度和工作效率。

综上所述,二自由度机器人的结构设计和仿真是机械臂设计与优化的重要环节。

通过合理的结构设计和精确的仿真分析,可以提高机械臂的性能和工作效率,并满足特定任务需求。

二自由度机器人的应用前景广阔,将在未来的工业生产和服务领域发挥重要作用。

机器人学中的多自由度运动控制

机器人学中的多自由度运动控制

机器人学中的多自由度运动控制机器人学是研究如何构造、控制和运用机器人的科学。

它涉及众多学科领域,如数学、力学、电子学、控制论等。

机器人通常具有多自由度运动,这意味着机器人的各个部分可以在多个方向上自由运动。

这就给机器人的运动控制带来了很大的挑战,如何使机器人按照需要的规律运动,是机器人学的一个重要问题。

多自由度运动控制是机器人学中的一个重要研究领域。

一般来说,机器人的多自由度运动可以分解成一系列单自由度运动。

例如,一个有6个自由度的机器人,可以将其运动分解成分别在6个方向上的运动。

因此,实现机器人的多自由度运动控制,需要掌握并运用一系列的单自由度运动控制技术。

机器人的多自由度运动控制主要涉及以下几个方面:一、机械结构设计机器人的机械结构设计直接影响其运动控制效果。

良好的机械结构可以使机器人具有更好的稳定性、精度和可靠性,从而更容易实现对机器人的运动控制。

通常对机器人的机械结构设计需要充分考虑机器人的工作环境和任务需求,选择合适的材料和传动方式,使机器人的运动效果更加优越。

二、运动学建模运动学建模是机器人学的基础工作之一。

它是指对机器人的运动进行建模和描述,从而帮助确定机器人的运动规律和控制方式。

机器人的运动学模型通常采用基于链接法的方法,将机器人各个部分之间的联系和运动方式进行描述,并以关节角度或末端执行器的位置、方向等量作为描述机器人运动的基本参数。

三、运动控制策略运动控制策略指针对机器人的多自由度运动控制,采用什么样的方法和控制器进行控制。

常用的控制策略有PID控制、模糊控制、神经网络控制等。

根据不同的控制需求,选择不同的控制策略可以实现机器人的各种复杂运动控制。

四、避障控制避障控制是指机器人在进行复杂运动控制时,需要避免障碍物干扰其运动轨迹和速度等参数。

由于机器人具有多自由度运动,需要进行多维度的避障控制。

常用的避障控制方法有基于视觉的避障控制、基于深度学习的避障控制等。

总之,机器人的多自由度运动控制是机器人学中的一个重要研究领域。

多自由度机器人通用控制模块的研制

多自由度机器人通用控制模块的研制

本 设 计 选 择 舵 机 作 为 机 器 人 的 自 由度 环 节 , 机 是 一 种 舵
位 置伺服 的驱 动器 , 接受 P 它 WM控 制 信号 , 出一 定 的 角 输
度 , 用 于 需 要 角 度 不 断 变 换 并 且 可 以 保 持 的控 制 系 统 , 适 在
机器人 系统 中 , 它是一种常用 的基本 的输出执行机构 。 标 准的舵机输 入 电压 为 5 V左 右 , 在选购 时 主要关 心其 保持力矩 和扭转 力矩 , 其运 动 角度是 由 P WM 方 波 的脉冲 宽 度 所 控 制 , 型舵 机 的输 入 脉 冲 与 其 转 角 关 系 如 图 1所 某
第1 1卷 第 2期 2 1 年 6月 01
南 京 工 业 职 业 技 术 学 院 学 报
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1 电路 模 块
8 5 单片机是 目前市场上 最为通用的单 片机 , 01 很多公 司
采 用 它 开发 自主 系 统 , 于 知 识 面 向 市 场 的 原 则 , 设 计 采 出 本
用它进行设计 。
图 1 某 型 舵 机 的 输 入 脉 冲 与 其转 角 的关 系
该方法使用 5 5定时器 产生周 期为 0 0 8 2 m 5 . 7 15 s的外部
固定 中 断 信 号 , 定 单 片 机 定 时 器 0为 工 作 方 式 2 计 数 器 计 设 , 数 初始 数值 为 0 重装值 为 0 , 。在 外 部 中 断 即 55信 号 来 临 5 时 , 应 中 断 , 录 计 数 器 当前 值 T 0 这 是 一 个 随 中断 个 响 记 L, 数 不 断 自加 的值 , 该 值 取 出 后 与 上 位 给 定 的 舵 机 运 动 控 制 把

二级机器人考试题及答案

二级机器人考试题及答案

二级机器人考试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 机器人的三大基本组成部分包括哪些?A. 传感器、控制器、执行器B. 传感器、处理器、驱动器C. 处理器、控制器、传感器D. 传感器、控制器、驱动器答案:A2. 以下哪项不是机器人的自由度?A. 线性运动B. 旋转运动C. 振动运动D. 摆动运动答案:C3. 在机器人编程中,通常使用哪种语言?A. 英语B. 汉语C. PythonD. Java答案:C4. 机器人的传感器主要用来做什么?A. 执行任务B. 接收指令C. 感知环境D. 存储数据答案:C5. 机器人的控制器主要负责什么?A. 存储数据B. 执行任务C. 接收指令D. 处理信息并控制机器人动作答案:D6. 以下哪项不是机器人的驱动器类型?A. 电动B. 气动C. 液动D. 声动答案:D7. 机器人的执行器通常用来完成什么功能?A. 存储数据B. 感知环境C. 执行任务D. 接收指令答案:C8. 机器人的编程语言中,哪种语言不是常用的?A. PythonB. C++C. JavaD. Chinese答案:D9. 机器人的自由度是指什么?A. 机器人可以移动的方向数量B. 机器人可以感知的环境类型C. 机器人可以执行的任务数量D. 机器人可以存储的数据量答案:A10. 机器人的传感器不包括以下哪项?A. 温度传感器B. 压力传感器C. 声音传感器D. 颜色传感器答案:D二、填空题(每题2分,共20分)1. 机器人的三大基本组成部分包括传感器、控制器和______。

答案:执行器2. 机器人的自由度通常指的是机器人在空间中的______能力。

答案:移动3. 在机器人编程中,Python是一种常用的______语言。

答案:编程4. 机器人的传感器主要用来______环境。

答案:感知5. 机器人的控制器主要负责处理信息并______机器人动作。

答案:控制6. 机器人的驱动器类型包括电动、气动和______。

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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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MATLAB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)。

简单的操作机除非一直有人来操作否则无法作到这一点。

机器人的分类:按照日本工业机器人学会(JIRA)的标准,可奖机器人进行如下的分类:第一类:人工操作装置----由操作员操纵的多自由度装置第二类:固定顺序机器人-----按照预定的不变方法有步骤地依次执行任务的设备,其执行顺序很难改变。

第三类:可变顺序机器人------同第二类,但其顺序易于修改。

第四类:示教再现机器人(playback)-----操作员引导机器人手动执行任务,纪录下这些动作并由机器人以后再现执行,即机器人按照纪录下的信息重复执行同样的动作。

第五类:数控机器人----操作员为机器人提供运动程序,而不是手动示教执行任务。

第六类:智能机器人----机器人具有感知和理解外部环境的能力,即使起环境发生改变也能够成功的完成任务。

美国机器人学会(RIA)只将以上第三类到第六类视为机器人。

法国机器人学会(AFR)将机器人进行一下的分类:类型A:手动控制远程机器人的操作装置。

类型B:具有预定周期的自动操作装置。

类型 C:具有连续轨迹或点到点轨迹的可编程伺服控制机器人。

类型D:同类型C,但能够获取环境的信息。

什么是机器人学机器人学是人们设计和应用机器人的技术和知识。

机器人系统不仅有机器人组成,还需要其它的装置和系统连同机器人来一起完成必要的任务。

机器人可以用于生产制造,水下作业,空间探测,帮助残疾人甚至娱乐方面。

通过编程控制,许多的场合均可运用机器人。

机器人学是一门交叉的学科,他得益于机械工程,电器与电子工程,计算机科学,生物学以及许多的其它的学科。

机器人的组成部件机器人作为一个系统,他由如下的部件组成:机械手和移动车这是机器人的主体部分,由连杆和活动关节以及其他的结构部件构成。

如果没有其他的部件,仅机械手本身并不是机器人。

末端执行器这就是连接在机械手最后的一个关节上的部件,他一般用来抓取物体,与其他机构连接并执行需要的任务。

机器人制造商一般不设计末端执行器,多数情况下他们只提供一个简单的抓持器。

一般来说,机器人手部都具有能连接专用末端执行器的接口,折中末端执行器是为某中用途专门设计的。

驱动器驱动器是机械手的肌肉。

常见的驱动器有伺服电机,步进电机,汽缸和液压缸等,也还有一些用于特殊场合的新型驱动器,还有驱动器受控制器的控制。

传感器传感器用来收集机器人内部状态的信息和用来与外部环境进行通信。

想人一样,机器人控制器也需要知道每一个连杆的位置才能知道机器人的总体结构,人即使在完全黑暗中,也会知道胳膊和腿在那里,这是因为肌腱内的中枢神经系统中的神经传感器将信息反馈给了人的大脑。

大脑利用这些信息来测定肌肉伸缩的程度,进而确定腿和胳膊的状态。

机器人也同样如此,集成在机器人内的传感器将每一个关节和连杆的信息发送给控制器,于是控制器就能机器人的构型。

机器人常用的传感器有许多外部传感器,例如视觉传感器,语言合成器以使机器人能与外部进行通信。

控制器机器人控制器与人的大脑十分的相似,虽然小脑的功能没有人的大脑功能强大,三他却控制着人的运动。

机器人控制器从计算机获取数据,控制驱动器的动作,并与传感器反馈信息一起协调机器人的运动。

假如要机器人从箱柜里取出一个零件,他的第一关节必须为35度,如果第一关节尚未达到这一角度,控制器就会发出一个信号到驱动器(输送电流到电机,输送气体到汽缸或发送信号到液压缸的伺服阀),使驱动器运动,然后通过关上的反馈传感器(电位器或是编码器)测量关节上的角度变化,当关、关节达到预定的角度时,停止发送控制信号。

对与更复杂的机器人,机器人的运动速度和力也由控制器控制。

处理器处理器是机器人呢的大脑,用来计算机器人关节的运动,确定每个关节应移动多少和多远才能达到预定速度和位置,并且监督控制器与传感器协调工作。

处理器通常是一台计算机,只不过是一台专用计算机。

他也需要拥有操作系统,程序和象监视器那样的外部设备等,同时他在许多其他的方面也具有与PC处理器同样的功能和局限性。

软件用于机器人的软件大致有三块。

第一块是操作系统,用来操作计算机;第二块是机器人软件,他根据机器人的运动学方程计算每个关节的必要动作,然后将这些信息传送到控制器,这中软件有多种级别,即从机器语言到现代机器人使用的复杂高级语言不等;第十块是例行程序和应用程序,他们是为了使用机器人外部设备而开发的(例如视觉程序),或者是为了执行特定任务而开发的。

注意:在许多系统中控制器和处理器放在同一单元中。

虽然着两部分放在同一装置盒内甚至集成在同一电路中,但他们有各自的功能。

机器人的自由度正如工程力学课程中所学到的为了确定点在空间中的位置,需要指定三个坐标,就象沿直角坐标x, y 和 z三个坐标。

要确定该点的位置必须要有三个坐标,同时只要有三个坐标便可确定该点的位置。

虽然这三个坐标可以用不同的坐标系来表示,但没有坐标系是不性的。

然而,不能用两个或四个坐标,因为两个坐标不能确定点在空间中的位置,而在三维空间不可能有四个坐标。

同样的,如果考虑三自由度的三维装置。

例如,台架(x y z)起重机可以将一个求放到他工作区内操作员所制定的任意位置。

同样,要确定一个刚体(一个三维的物体而不是一个点)在空间的位置,首先要在该刚体上选择一个点并指定该改点的位置,因此需要三个数据来确定他的位置。

然而,即使物体的位置已经确定仍有无数中的方法来确定物体关于所选点的姿态。

为了安全定位空间的物体,除了确定所选点的位置外还需要确定物体的姿态。

这就意味着需要有六个数据才能完全确定刚体的位置和姿态。

基于同样的理由,需要有六个自由度才能见物体放置到期望的位姿。

如果少于六个自由度,机器人的能力将会受到很大的限制。

为了说明问题,考虑一个三自由度的机器人,他只能沿x, y 和z轴运动。

在这中情况下,不能指定机械手的姿态。

此时,机器人只能夹持物件做平行与坐标轴的运动,姿态保持不变。

再假设一个机器人有五个自由度,可以饶三坐标轴旋转运动,但只能沿x和 y轴移动。

这时虽然可以任意的指定姿态,但只能沿x和y 轴而不可能沿z轴给部件定位。

具有七个自由度的系统没有一个唯一的解。

这就意味着,如果一个机器人有七个自由度,那么机器人就可以有无穷多种方法在期望位置为部件定位和定姿。

为了使控制器知道具体怎么做,必须有附加的决策程序死机器人能够从无数中方法中只选择一种。

例如,可以采用最优程序来选择最快和最段路径到达目的地。

为此,计算机必须检验所有的解,从中找到最短和最快的并且执行。

由于这种额外的需要会耗费许多计算时间,因此这种七自由度的机器人在工业上是不被采用的。

与之类似的的问题是,假如一个机械手机器人安装在一个活动的基座上,例如移动平台或传送带上,则这种机器人就有冗余的自由度。

给予前面的讨论,这种自由度是无法控制的。

机器人能够从传送带或移动平台的无数不确定的位置上到达所要求的位姿。

这时虽然有太多的自由度但是这种多余的自由度一般来说好不去求解的。

换言之,当机器人安装在传送带上或是可移动的,机器人基座相对于传送带或其他参考坐标系的位置是已知的,由于基座的位置无需有控制器决定,自由度的个数实际上仍为六个,因此解是唯一的。

只要机器人基座在传送带或移动平台上的位置已知(或已选定),就没有必要靠求解一组机器人运动方程来找到机器人基座的位置,从而系统得以求解。

对于机器人系统来说,从来不将末端执行器考虑为一个自由度。

所有的机器人都有该附加功能,他看起来类似一个自由度,但末端执行器的动作并不计入机器人的自由度。

有时会有这样的情况,虽然关节是能够活动的,但他的运动并不完全受控制器的控制。

例如,假设一个线性关节由一个汽缸,其上的手臂可以把全程伸开,也可以收缩,但不能控制他在两个极限之间的位置。

在着中情况下,通常把这个关节的自由度确定为1/2,他表示这个关节只能在他的运动极限内定位。

自由度为1/2的另一个含义是仅仅只能对该关节赋予一些特定值,例如,假设一个关节的角度只能为0,30,60和90度,那么如前所述,该关节被限定为只有几个可能的取值,从而是一个受限制的自由度。

许多工业机器人的自由度都少于6个。

实际上,自由度为3.5个,4个,和5个的机器人非常普遍。

只要没有对附加自由度的需要,这些机器人都能很好的工作。

例如,假设将电子元件插入电路板,电路板防在一个给定的工作平面上,此时,电路板相对与机器人基座的高度(z坐标)是已知的。

因此,只需要沿x轴和 y 轴方向上的两个自由度就可以确定元件插入电路板的位置。

另外,假设元件需要按照某个方位插入电路板,而且电路板是平的,此时,需要一个绕z轴旋转的自由度,才能在电路板上给元件定向。

由于这里还需要一个1/2的自由度,一边能完全伸展末端执行器来插入元件,或者在运动前能够完全收缩见机器人抬起,因而总共需要3.5个自由度,其中两个自由度用来在电路板的上方运动,一个用来旋转元件,还有1/2个自由度用来插入和缩回。

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