摘要：模型未知的冗余机器人执行任务的过程中会产生较大的控制误差,其末端执行器的位置与姿态也需要针对不同任务进行修正.为解决该问题,提出一种基于数据驱动的冗余机器人末端执行器位置与姿态控制方案.该方案使用在线学习技术,能够应用于模型未知的冗余机器人控制.同时引入四元数表示法将控制机器人末端执行器姿态问题转化为基于四元数表示的控制方法.随后,设计一种神经动力学求解器对所提方案进行求解.相关的理论分析、仿真及对比体现了所提方案的可行性、有效性与新颖性.

摘要：为了提高冗余机器人控制系统输出精度,设计了优化模糊比例-积分-微分(PID)控制系统,通过仿真验证控制系统的可行性。建立了冗余机器人的运动学模型,应用了模糊PID控制系统。研究改进粒子群算法,通过修改交叉算子和非线性动态惯性权重,提高粒子群算法的全局搜索能力。根据冗余机器人模糊PID控制优化流程,利用改进粒子群算法迭代搜索能力在线调整PID控制参数,使得进一步提高冗余机器人控制系统稳定性。在无干扰和有干扰条件下,利用Matlab软件对冗余机器人输出精度进行仿真实验。结果表明:在无干扰状况下,冗余机器人采用2种控制系统,其输出精度没有明显差别。在有干扰状况下,基于改进粒子群算法优化模糊PID控制系统,冗余机器人抗干扰能力增强,输出精度更高。冗余机器人采用改进粒子群算法优化后的模糊PID控制系统,可以得到更稳定的控制效果。

摘要：为解决模型未知的冗余机器人运动规划问题,提出一种基于梯度下降的学习方案,使用数据驱动技术将冗余机器人的末端执行器速度及关节角速度作为系统输入量,将冗余机器人各关节控制信息作为系统输出量,使用梯度信息最小化估计误差以得到雅克比矩阵的估计值.基于该方案设计了一种加速度层的冗余机器人运动规划方案.理论分析和数值仿真结果均证明该方案能有效控制模型未知冗余机器人完成运动规划任务.

摘要：为提高冗余机器人逆运动学求解的精度,在研究蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,将反向学习策略、柯西变异机制、余弦指引机制引入BOA中,提出了改进蝴蝶优化算法(IBOA)并将其应用于冗余机器人逆运动学求解中。3个典型测试函数的结果表明,IB0A的求解精度、求解速度和计算稳定性比BOA和两种改进型BOA更优;冗余机器人逆运动学求解实例结果表明,IBOA的求解结果更佳,机器人位姿误差更小,具有一定的优势。

摘要：为了解决冗余机器人逆运动学解求取中存在的计算量大和求解精度较低等问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的解决方法。IFOA在果蝇算法(FOA)的基础上,在进化方程中添加向最差个体学习的改进策略来优化进化方程,增强了算法跳出局部最优和寻找全局最优的能力。对经典测试函数的仿真结果表明,相比于FOA,IFOA在收敛速度、收敛精度及收敛可靠性方面都有较大的提高。在求冗余机器人逆运动学解的实际应用中,IFOA能够有效提高精度、速度和稳定性,是求冗余机器人逆运动学解的一种有效方法。

摘要：为提高冗余机器人手臂末端执行器位置追踪精度,降低控制系统的抖动幅度,文章设计了阻抗控制系统,并对控制系统输出效果进行仿真验证。创建了冗余机器人手臂位置动力学模型,推导出冗余机器人手臂在笛卡尔空间和零空间中投射的闭环动力学方程式。设计了冗余机器人手臂阻抗控制系统,消除控制系统的抖动幅度,利用李雅普诺夫函数对控制系统的稳定性进行证明。为了验证阻抗控制系统的追踪精度,利用Matlab软件在零空间中对冗余机器人末端执行器追踪精度进行仿真,并且与传统PID控制系统进行对比。结果显示:采用传统PID控制系统,冗余机器人末端执行器角位移、角速度和角加速度追踪误差较大,控制系统自适应调节时间较长;采用阻抗控制系统,冗余机器人末端执行器角位移、角速度和角加速度追踪误差较小,控制系统自适应调节时间较短。采用阻抗控制系统,冗余机器人控制系统反应迅速,执行任务追踪精度较高,运动相对平稳。

摘要：为提高果蝇算法(FOA)在冗余机器人逆运动学求解中的精度,对其进行改进,提出改进步长果蝇算法(CSFOA)并用于冗余机器人逆运动学求解中。CSFOA将FOA中的固定步长变更为混沌步长,从而增强了算法的寻优能力,可以获得更优的冗余机器人逆运动学解的求解精度。实验结果表明,CSFOA在求解精度、求解速度和算法稳定性等方面相比于其它一些方法具有明显的优势,可有效用于冗余机器人的逆运动学求解中。

摘要：冗余机器人可以通过冗余自由度实现额外的优化目的。针对受空间约束条件下机器人运动控制问题,采用几何不变性和滑动模态算法,实现冗余机器人的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。通过建立冗余机器人系统数学模型,给出冗余机器人轨迹跟踪典型控制方案,优化了冗余机器人控制目标。设计推导出能确保机器人关节位置向量在约束空间内,且冗余机器人关节能平滑到达约束边界的几何不变性和滑动模态算法。采用数学软件MATLAB对平面3R冗余机器人系统进行仿真。同时,与不采用文中算法的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:冗余机器人关节在受到外部约束时,采用几何不变性和滑动模态算法所有关节能保持在约束空间内,同时关节能够平滑地接近约束边界,关节误差在3.2 s就能够快速收敛。

摘要：针对等离子机器人位姿分离算法精度不足及旋量理论计算复杂的缺点,提出一种位姿分离算法结合旋量理论的新算法。位姿分离算法虽然计算简单、但是位置关节对姿态关节的误差影响较大,容易导致等离子喷枪距离参数出现不稳定的情况,从而影响等离子表面改性质量的好坏。旋量理论虽然具有较高的计算精度,但是计算复杂,不太适合应用于对实时性要求很高的场合。位姿分离结合旋量理论的新算法首先在腕点位置矢量基础上利用位姿分离算法求解等离子机器人的位置关节逆解,然后利用位置关节逆解和旋量理论求解机器人的姿态逆解,一方面保证了等离子机器人的计算简洁性,另一方面也保证了逆运动学的求解精度。最后通过等离子表面改性试验验证了所论算法的正确性。

摘要：针对机器人自由度冗余导致系统多解、实时求解困难等问题,设计了一种基于可重复性优化的冗余机器人实时求解方法。机器人的运动控制解包括两部分:保证机器人完成给定运动的特解与实现可重复性优化的齐次解;同时设计了一个实时变化的速度系数,保证了机器人在整个运动周期中速度的平滑性。以平面四关节机器人为对象的仿真验证了所设计方案的有效性。