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機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統

來源:機器人學基礎     編輯:創澤   時間:2026/1/8   主題:其他 [加盟]

主動剛性控制

圖5-15示出一個主動剛性控制(active stiffness control)系統框圖。圖中,J 為機械手末端執行裝置的雅可比矩陣;K, 為定義于末端笛卡兒坐標系的剛性對角矩陣,其元素由人為確定。如果希望在某個方向上遇到實際約束,那么這個方向的剛性應當降低,以保證有較低的結構應力;反之,在某些不希望碰到實際約束的方向上,則應加大剛性,這樣可 使機械手緊緊跟隨期望軌跡。于是,就能夠通過改變剛性來適應變化的作業要求。

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器

雷伯特(M·H·Raibert) 和克雷格(J·J·Craig) 于1981年進行了機器人機械手位置 和力混合控制的重要實驗,并取得良好結果。后來,就稱這種控制器為R-C 控制器。

圖5-16表示R-C 控制器的結構。圖中,S 和S 為適從選擇矩陣;xa 和Fa 為定義于笛 卡兒坐標系的期望位置和力的軌跡;P(q) 為機械手運動學方程;T 為力變換矩陣。

這種R-C 控制器沒有考慮機械手動態耦合的影響,這就會導致機械手在工作空間某些 非奇異位置上出現不穩定。在深入分析 R-C 系統所存在的問題之后,可對之進行如下 改進: 

1)在混合控制器中考慮機械手的動態影響,并對機械手所受重力及哥氏力和向心力進 行補償。

2)考慮力控制系統的欠阻尼特性,在力控制回路中,加入阻尼反饋,以削弱振蕩 因素。

改進后的R-C 力/位置混合控制系統結構圖如圖5-17所示。圖中,M(q) 為機械手的 慣量矩陣模型。

 操作空間力和位置混合控制系統

由于機器人機械手是通過工具進行操作作業的,所以其末端工具的動態性能將直接影響操作質量。又因末端的運動是所有關節運動的復雜函數,因此,即使每個關節的動態性 能可行,而末端的動態性能則未必能滿足要求。當動態摩擦和連桿撓性特別顯著時,使用 傳統的伺服控制技術將無法保證作業要求。因此,有必要在{C} 坐標系中直接建立控制 算法,以滿足作業性能要求。圖5-18就是卡蒂布(O ·Khatib) 設計的操作空間力和位置混合控制系統的結構圖。

圖中,A(x)=J-TM(q)J⁻¹ 為機械手末端的動能矩陣; C(q,q)= C(q,q) 一JTA(x)Jq;K,K,K 及 K,K. 和K 為 PID 常增益對角矩陣。

此外,還有阻力控制和速度/力混合控制等。





機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合與補償

每個關節所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節慣量的作用,各個 關節的慣量被集中在一起,存在有關節間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測速發電機一起組成位置和速度反饋

有個光學編碼器,以便與測速發電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節坐標點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、最優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等

機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與感知模組,伺服電機,大小腦系統-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策

機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC法,隱藏式馬可

頻譜圖法將語音信號的頻譜沿著時間軸加以展開,識別精度一般;LPC法是對語音信號抽取LPC系數;隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語音識別,建立語音的狀態轉移模式

機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增強、圖像復原

機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后,利用某種算法來進行圖像之間的變換,對圖像進行各種操作以達到所需要實現的功能;點運算改善圖像的顯示效果

機器人如何看到物體:由硬件圖像采集和軟件圖像信息處理

由圖像采集系統,圖像處理系統及信息綜合分析處理系統構成;機器人的視覺,大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結果輸出裝置

機器人如何規劃行走路線:全局規劃方法,局部規劃

全局規劃方法依照已獲取的環境信息,給機器人規劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環境信息的準確程度;局部規劃方法側重于考慮機器人當前的局部環境信息

機器人的視覺傳感技術,從二維圖像中理解和構造出三維世界的真實模型

機器人的視覺系統是通過圖像和距離等傳感器來獲取環境對象的圖像、顏色和距離等信息,然后傳遞給圖像處理器,利用計算機從二維圖像中理解和構造出三維世界的真實模型

機器人的工件識別傳感器:接觸識別、采樣式測量、鄰近探測、距離測量、機械視覺識別

接觸識別這種測量一般精度不高;采樣式測量如測量某一目標的位置、方向和形狀;距離測量測量某一目標到某一基準點的距離;機械視覺識別測量某一目標相對于一基準點的位置方向和距離
資料獲取
機器人開發
== 資訊 ==
機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合
機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測
機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制
機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單
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智能機器人產業發展政策端驅動因素:政府工
機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與
人形機器人技術生態:感知模塊,決策模塊,
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