9-机器人控制的实际应用第九章机器人协调控制

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引言：
第九章 协调控制
机器人控制的实际应用
任课教师：
吴伟国
机电工程学院机械设计系 仿生仿人机器人及其智能运动控制研究室
H&G Robot and Its Intelligent Motion Control Lab.,HIT
https://www.wendangku.net/doc/7a6949902.html,/H&GRobotLab/index.htm https://www.wendangku.net/doc/7a6949902.html,/H&GRobotLab/index.htm
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●多机器人协调控制问题：机器人被广泛地应用于各个领域。根 ●多机器人协调控制问题：机器人被广泛地应用于各个领域。根 据作业不同，有需要多台机器人同时作业，但是，通常情况下， 各机器人在力学角度上作为独立体，各机器人按在力学上独立地 被控制着。但是，因应用领域的不同，也有需要协调使用多台机 器人、相互之间在力学上互相作用的作业。处理该作业问题的多 台机器人的协调控制问题成为机器人应用领域中重要课题之一。 ●用多台机器人协调完成作业可能是单台机器人能力所不具备的： 实如图11.1所示，用多台机器人可以完成单台机器人所不能搬运得 动的重物，此时，机器人与对象物构成闭链的多杆件机构，系统 的刚度得到提高。人双手完成的作业可由2台机器人协作完成等。 ●多台机器人操作单一对象物的机器人协调控制问题过去已有过 研究，特别地有中野和黑泽等(1974年、1975年日本机器人学会志) 的研究：机器人的协调控制与其它的控制问题不同的是：需要研 的研究：机器人的协调控制与其它的控制问题不同的是：需要研 究关于操作对象物体的力学问题。而该问题本质上又不但但是控 制理论所能解决的。
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本章主要 内容：
●介于对象物 之间存在机械 干涉的多台机 器人协调控制 问题及其代表 性的控制算 法； ●多数机器人 操作单一物体： 用 SICESICE-DD 机 器人操作臂末 端加1个自由 度 成 为平 面 3D.O.F 的 协 调 控制实验等。
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9.1 物体的运动和内力
■考察如图 9.2 所示多台机器人操作对 象物的运动。把持一个对象物体的 n 台 机器人， 各机器人如图9.3所示对物体 施加作用力和力矩。坐标系定义如下：
Object trajectory
图9.2 单个物体的操作
zhi i-th Arm xhi i-th Arm Coordinate System zu Task Coordinate System yhi Object Coordinate System z0 o0 x0 y0
图9.1 协调控制作业的应用实例
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图9.3 坐标系的定义
xu 4
yu
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■被机器人操作的对象物物体的运动方程可以表示为：
■为分析各机器人操作臂对物体的力和力矩，将作用在物体重 心上的合力F0和N0 表示成下式：
■被操作的对象物的运动是由合力、合力矩即F0、N0确定的。则整 理(11.1),(11.2)式有：
■对应于各机器人施加在被操作对象物上的力和力矩，由 (11.5),(11.7’)式可唯一地确定该物体的运动。
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■【问题】：为实现给与物体的运动要从(11.5)式求出所需要的 合力及合力矩，但是K不是方阵，各机器人操作臂施加在物体上 的力也不能唯一地由式(11.7)确定。 ■“内力”：(11.7)式中K的零空间各力、力矩元素被称为内力。 ■实际上，(11.7)式的解依存于如何把操作对象物体所需的力和 力矩分派给各机器人操作臂。而且也依存于机器人施加给物体 的内力。 ■由内山等人给出的、双臂 (n=2)的解如下，用一般化的逆矩阵 求解(11.7)式有：
■负载均等地分配给各机器人操作臂的情况下，(11.7)式的解为：
■一般情况下(n≥2), 采用K的伪逆阵K+，则：
【说明】式(11.10)式及(11.13)式的右侧第2项对于物体所受的合 力和合力矩没有影响，即为不影响物体运动的成分，相当于施 加给物体的内力。
由式 (11.10)右侧第一项可知：操作物体所需的负载L以 R: (I6-R) 被分配给两台机器人操作臂。R为确定分配的系数阵。
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9.2 对象物的协调控制问题
■需要多机器人操作臂操作物体的情况下，需要考虑以下问题： (1)怎样把持物体？ ？ (2)怎样控制物体的运动？ (3)怎样控制多台机器人操作臂施加给物体的力(内力)？ (4)负载怎样分派给各机器人操作臂？ ■本节主要内容： 考虑问题(2)~(4)：牢固地把持住物体，给物体施加任意的力 和力矩；当机器人操作臂与物体呈点接触，不能给物体施加任 意的力矩的情况等。
9.2.1 物体的运动与内力的控制
■机器人操作臂协调控制问题：在以操作单个物体的约束条件 下，存在如何使各机器人操作臂的运动不发生矛盾的控制问题。 其控制算法大致分为3种类型： 1) 主从型：由E.Nakano等最先提出的方法，如图9.4所示，是一台
机器人操作臂 ( 主臂 ) 进行物体的位置控制，控制另外一台 ( 从臂 ) 给物 体施加的力的方法。方法简单，但确实能够控制位置和施加给物体的 力。但是，理论上，进行位置控制的机器人操作臂承受着除内力以外 的所有负载，在各臂间存在不能分散载荷的问题。
Slave
F
Force Control
Master
Position Control Object Trajectory
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机械设计系 图 9.4 双机器人操作臂操作单个物体的主从控制
3) 柔顺控制型： 2) 混合控制型： 自由空间内，控制物体的三维空间运动需要6个自由度，因 此，多台(n台)机器人操作臂拥有6n个自由度可供使用，混合控 制恰好是位置和力混合控制构成的系统来控制物体运动6自由度 和内力6自由度的控制方法，因而可以将该主从型控制作为一般 该主从型控制作为一般 化的方法通用化。 但是，实际上，采用多台机器人操作臂的情况下，各机器 人操作臂坐标系间的相对误差很难消除，而且，机器人操作臂 机器人操作臂 自身的几何参数误差、操作物体的形状误差等因素使得难于进 行严密控制，往往因情况不同，有过大的内力作用在物体上。 例如：高濑等人从约束物体运动的观点推导出的方法基本上就 是这种类型和方法的控制系统。
如 图 9.5 所示，是通过由硬件和软件的方法实现的柔顺或阻抗控 制把持物体的方法，是对于系统存在的几何误差具有很强适应性的控 制方法。 系统存在几何误差的情况下，虽然内力和物体的位置/姿态不能准 确地控制，但是，几何误差对协调操作产生的影响可用系统的柔顺 (柔性)来吸收，可以防止在物体上作用过大的内力。 【 关于混合控制型方法的实际应用问题】 关于混合控制型方法的实际应用问题】 通常情况下，第2)种的 混合控制型方法中，由于系统存在几何误差，为了不导致在物体有过 混合控制型方法中，由 大的作用力，实际的位置控制不能具有高的伺服刚度。实际上是在无 实际上是在无 意识地进行柔顺控制——即靠降低伺服系统的刚度减小由于系统几何 误差造成的物体上过大作用力。
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Compliance/Impedance Compliance/Impedance 12 哈工大 图9.5 双机器人操作臂操作单个物体的柔顺控制 机械设计系
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4) 对象物的动态控制型：
如 图 9.6 所示，是将把持物体的机器人操作臂看作产生驱动物体 的力/力矩的驱动器，基于(11.5)式进行物体动态控制的方法，是在力 学上最不矛盾的控制方法。但是，物体质量小的情况下，因为各机器 人操作臂应施加在物体上的力/力矩也小，所以需要较高精度地控制机 器人操作臂的操作力/力矩，但是，现实中的机器人操作臂力/力矩控 制精度都不太高。
5) Augmented Object Model动态控制型：
是用与“4)对象物的动态控制型”等价的控制律，如图 等价的控制律，如图9.7所示，将 面向各机器人操作臂的各关节的输入力矩作为输入，建立包括机器人 操作臂在内的系统整体运动方程式，表示对象物的运动，对物体进行 动态控制的方法。与方法 4)一样，也是在力学上最少矛盾的控制方法。
Resultant Force
Joint input
Joint input Desired motion
Force Actuator Force Actuator
Force Actuator Force Actuator
Object Trajectory 图9.6 双机器人操作臂操作单个物体的动态控制
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Object Trajectory
13 2010-3-26 14 图9.7 双机器人操作臂操作单个物体的系统整体动态控制 哈工大
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9.2.2 关于负载的分配(Load Sharing)问题
■前一节提到了各机器人操作臂间如何分配负载的问题——协 调控制的负载分配问题。双机器人操作臂的情况下，负载分配 可按(11.11)式调节。 负载分配有各种方法，如： ●带关节力矩加权自乘和为最小的方法； ●能量消耗最小的负载分配方法； ●为了维持物体位置/姿态的负载分配调节方法； ● ……………………. 等等。
9.3 基于阻抗控制(Impedance Control)的协调控制
■有关机器人操作臂协调控制的研究几乎都是考虑多台机器人操作臂 只对单个物体的操持问题，关于多台机器人操作臂对物体的装配问题 研究较少。 ■即使关于多台机器人操作臂只对单个物体的操持问题，实际物体操 持或作业如何进行，对作用在操持物体的外力及其与物体速度的关系 的问题也几乎没有考虑。 ■本节以2台机器人操作臂的协调控制算法为例，介绍阻抗控制法控 制各机器人操作臂，可进行单个物体操持，物体简单装配作业以及基 于阻抗控制的机器人操作臂协调控制算法。
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9.3.1 单个物体的操持
■图9.5所示,阻抗控制各臂绕把持点回转，直接给物体施加外力 进行阻抗控制是很难的。因此，首先对象物期望的阻抗控制基于 对象物的代表点(柔顺中心)的，可由下式给出：
■各机器人操作臂用什么方法进行阻抗控制？与第六章力控制一章的 阻抗控制同样，在同一坐标系内，对于物体的位置/姿态给出如下方程 式：
下标i表示第i台机器人操作臂；带有下标i的变量表示与第i台机器人操 作臂对应的相应变量；Fext表示施加在物体上的外力；作用在第i台机 器人操作臂上的外力设为fiext。 ■作用在物体上的外力Fext由各机器人操作臂分担，则有下式成立：
其中：设x—作业坐标系内表示物体的代表点位置和饶代表点回 转的姿态的矢量; xd—作业坐标系内表示物体的代表点位置和饶 代表点回转的姿态的期望矢量，则:
Δx= x- xd (11.15)
加在各机器人操作臂上的外力fiext可由下式指定：
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哈工大 图9.5 双机器人操作臂操作单个物体的柔顺控制 机械设计系
2010-3-26 18 ρi —将外力分配给各机器人操作臂的分配系数。满足下式： 其中：
其中：ρi —将外力分配给各机器人操作臂的分配系数。满足下式：
若各臂与其把持的物体间不产生相对运动，则有 Δx1=Δx2=Δx 的关 系式成立，由 (11.14) 、 (11.16) 、 (11.18) 、 (11.19) 式，各臂的阻抗控 制的参数Mi ,Di ,Ki 按如下关系设计，则加在各臂上的力由(11.19)式指 定，物体的阻抗控制可由(11.14)式得到实现。
■实际进行控制时： 实际进行控制时： (1) 首先对被给予对象物的柔顺中心点的轨迹、作用在物体上的 内力、希望实现对象物的外力的阻抗 ,计算考虑内力以及负载分 配情况下各臂应施加给对象物的力。 fiext由实际施加在臂上的力 和各臂必须施加给对象物的力的差求得； (2)然后，基于面向各臂的外力分配率ρi 求各臂的阻抗，为使各 臂具有其阻抗特性，设计好各臂的控制系统。
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9.3.2 物体的装配(阻抗控制)
■如图 9.8所示，考虑用 2台机器人操作臂进行简单的装配作业问题。 一般地，在插销入销孔 (Peg-in-hole)问题等装配作业中，如图 11.9所 示，多利用RCC等装置(Remote Center Compliance Device)，通过 在销的末端定义柔顺中心来控制将销插入销孔。 ■所谓的 “ 柔顺中心 ”(Compliance Center)——对于施加的外力，可 进行该中心点进行回转和平移运动的点；
■用2台机器人操作臂进行上述装配作业： 2 台机器人操作臂把持物体期间的相对运动 —— 例如为用与 RCC 装置具有同样运动特性，可以对各机器人操作臂采用阻抗控制。 现在，适于装配的零件间的相对运动与作用在零件间的力可用下 式表示： 其中: MRCC、 DRCC、 KRCC——分别为6x6的惯性阵、阻尼系数阵、刚 度阵。 各机器人操作臂具有与零件装配所需的阻抗特性同样结构的控 制，各机器人操作臂的阻抗控制采用式(11.16)。装配时施加给各臂的 力如下：
-F
Peg
Arm2
Arm1
Compliance Center
为实现装配所需的阻抗特性，2台机器人操作臂的相对运动：
F
2010-3-26 图9.8 双机器人操作臂装配操作 Hole 21
Δx= x1 - x2
图9.9 Remote Center Compliance
（11.27）
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2010-3-26 需要确定满足 (11.24)式的参数Mi、 Di、 Ki。
由式 (11.16) 和 (11.27)，可得如下关于 2 台机器人操作臂的相对运 动方程式：
该式与(11.24)式具有同样的特性，即：
物体装配时，用两台机器人操作臂把持的零件用(11.24)式表示的阻抗 控制特性可被实现，所以如果用(11.24)式设计出适于零件装配作业的 阻抗控制器，则可实现零件的装配作业。
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未知环境下的机器人视觉_力觉混合控制

第25卷第3期 V ol.25No.3 控 制 与 决 策 Control and Decision 2010年3月 M ar.2010 收稿日期:2009 03 02;修回日期:2009 05 31. 基金项目:国家自然科学基金项目(30670529);兰州理工大学电气与控制学科团队基金项目. 作者简介:李二超(1980 ),男,河北保定人,讲师,博士,从事机器人智能控制、机器视觉的研究;李战明 (1962 ),男,西安人,教授,博士生导师,从事智能控制、机器视觉等研究. 文章编号:1001 0920(2010)03 0430 03 未知环境下的机器人视觉/力觉混合控制 李二超,李战明,李 炜 (兰州理工大学电气与信息工程学院,兰州730050) 摘 要:在实际的接触型作业任务中,需要在控制位置的同时控制末端执行器与环境之间的接触力.针对这一问题,通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计,并采用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵.提出一种基于视觉/力觉的混合控制算法,给出了视觉/力觉混合控制的约束条件,对视觉采用变结构控制器,力控制采用PI 控制器.实验结果表明,该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力.关键词:视觉伺服;力控制;变结构控制;未知环境中图分类号:T P273 文献标识码:A Hybrid control for visual/force servoing in unknown environment L I Er chao ,L I Zhan ming ,L I Wei (Co llege o f Electr ical and Info rmation Eng ineering ,L anzhou U niv ersity of T echnolog y,Lanzho u 730050,China.Cor respondent:L I Er chao,E mail:ysdx lec@126.co m) Abstract :In the r ea l w or ld,the contact operatio n tasks need to implement t he co ntact fo rce contr ol at the same time w ith the implementation of the position contro l.T herefor e,a hy br id contro l scheme based on vision and fo rce is pro po sed.F ir st,a method to est imate the nor mal vecto r of the unknow n constraint surface is intro duced.O n line fo rce feedback data are emplo yed to estimate the lo cal shape o f constraint.T hen,the imag e Jaco bian is estimated by using t he r ecur sive least squares alg or ithm.Finally ,an adaptive hybr id visual ser voing /fo rce contro ller is proposed.T he dir ect ion of the for ce contro l beco mes perpendicular to the visual servo ing contro l.V ar iable str uctur e contro ller is applied to v isua l serv oing and PI contr oller is a pplied to force contr ol.Experimental results show the effectiv eness of the pro po sed scheme. Key words :V isual serv oing ;F orce contr ol;V ariable str uctur e co ntr ol;U nkno wn envir onment 1 引 言 工业机器人所完成的典型作业任务主要有以下3种:抓取和放置工件、非接触并按既定轨迹运动和接触性作业任务.接触性的作业任务(例如插孔)已能用机器人来实现[1].然而,打磨和抛光等作业任务具有相当大的难度,既要考虑机械手末端执行器的运动轨迹,又要考虑与环境之间的接触力,即必须在控制位置的同时对机械手与环境之间的接触力进行控制. 为了完成复杂的任务,需要对多传感器进行融合控制.例如在任务的初始阶段,任务对象未发生接触,利用视觉传感器对物体进行快速跟踪;在任务的末段,任务对象发生接触,利用力反馈信息维持合理的接触力,这样可使整个控制过程柔顺平滑,不会产生很强的冲击力.Namiki 等[2]提出一种分层的多传 感器混合体系结构,该体系结构由控制层、规划层和管理层组成,三层并行工作,可快速抓取物体,但对体系结构的硬件条件要求高且控制复杂,并不适合于视觉/力觉反馈等数量较少传感器的信息融合.Nelso n 等[3] 给出一种视觉/力觉反馈传感器融合的体系结构,采用一个管理层对不同的传感信息进行处理,体系结构简单,其缺点是要对视觉传感器、力觉传感器和环境进行精确标定. 本文在文献[4]的基础上并结合文献[5],提出一种新的视觉/力觉混合控制方法.在视觉伺服控制中,该方法使用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵,而不要求对视觉传感器进行精确标定,并且利用力反馈数据对约束环境的法线方向进行估计.实验结果表明,视觉/力觉混合控制可提高机器人对任务的适应性和工作过程的柔顺性.

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

移动机器人控制系统的发展方向

移动机器人控制系统的发展方向 摘要随着计算机技术、传感器技术的不断发展，对于机器人领域的发展具有一定的促进作用。而由于移动机器人具有能够自治与移动的特征，在机器人领域处于核心地位。在复杂、危险的环境中，移动机器人所发挥的作用是有目共睹的。对此，对当前国内外较为常见的移动机器人控制系统进行剖析，并在此基础上论述了该领域的未来发展方向。 【关键词】移动机器人控制系统发展方向 移动机器人属于能够自动执行工作任务的机器，不但能够按照事先编译的程序运行，同时人类还可对其指挥。当前主要被运用在生产业、建筑业以及航空航天领域，而该领域的发展情况直接关系到国家综合实力的提升速度，对此加强对移动机器人控制系统的发展情况，以及未来发展方向的研究势在必行。 1 国内外常见的移动机器人控制系统 相对于国内在移动机器人的研究状况，能够看出国外在该领域的研究是较早的，其中具有代表性的有Saphira、TeamBots以及ISR。而在国内方面，代表性的有OSMOR、ZJMR以及Agent。下面，便对较为常用的控制系统进行介绍：

1.1.1 Saphira控制系统 Saphira控制系统是移动机器人领域中最早的系统，是有SRI国际人工智能中心在1990年所研发的，此系统是基于本地感知空间的共享内存与黑板，来实现协调与通信进程。由于Saphira是采用C语言来进行开发的，同时支持Windows 与Unix系统，因此具有文档资料相对完整、系统资源占用少等特征。但是需注意的是，由于Saphira系统在定位方面无法达到当前的实际需求，因此运用是相对较少的。 1.1.2 TeamBots控制系统 本系统是基于Java包与Java应用程序而构建的，经过20余年的发展后，此系统截止到目前已经被运用到多种类型的机器人平台当中。除此之外，在适用的操作系统方面，其中具有代表性的有Windows、MacOS以及Linux等，因此其运用的范围是更加广泛的。 1.1.3 ISR控制系统 ISR是基于行为的控制模式，其中是有任务执行层、反映层以及推理层所构成的，是有CAS研究中心所研发的。其中，任务执行层的作用是执行推理层所传输的指令；反映层其中包含资源、控制器以及行为；推理层的功能是根据用户的指令来对决策进行制定。此外，ISR控制系统仅能够在Linux中进行操作，并且没有公开化使用。

浅谈机器人智能控制研究.答案

陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士

浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表

机器人与自动化技术

机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海 尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。

《机器人控制的实际应用》思考题与习题

哈工大机电工程学院硕士研究生课程《机器人控制的实际应用》
课程学习指导、思考题与习题
哈工大机电工程学院机械设计系仿生仿人机器人及其智能运动控制研究室 教授、博导 吴伟国 编写 2009 年 9 月
第一部分：学习指导
第一章 绪论——机器人操作臂理论与技术基础概述
一、教学目的和教学要求
通过本章学习， 重点掌握本课程研究的工业机器人操作臂在目前机器人技术 发展概况、 本课程所讲述的工业机器人操作臂所处的应用技术较成熟的第 2 代机 器人位置、机器人操作臂的机构构成、机器人控制所需的基本方法概述、本课程 内容的构成。
二、教学内容和重点知识解析
主要讲授：机器人操作臂理论与技术基础概述 重点知识解析： 1、机器人操作臂的发展现状综述； 2、机器人操作臂的基本构成； 3、机器人操作臂的基本控制方法（本课程内容的构成）
第二章
机器人操作臂运动学
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人操作臂机构的构成、位置表示、坐标变换、 正运动学和逆运动学等机器人操作臂控制所需的基础知识， 从而通过本章学习达 到将机器人操作臂末端操作器运动与各关节运动之间的关系上升到位置表示、 数 学关系表达、求解方法的理论程度，为实际的编程做好理论准备。要求学员具备 矢量、矩阵等线性代数基础、机械原理有关机构、运动副、自由度等基本概念和 基础知识。
二、教学内容和重点知识解析
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主要讲授：机器人操作臂运动学的基本概念、分析方法、逆运动学求解方法 重点知识解析： 1、机器人机构与位置、姿态表示：关节、自由度、机构、末端操作器位姿； 2、坐标系的表示和坐标变换：各种坐标系表示、回转/平移/齐次变换矩阵、 D-H 参数法及关节坐标系建立； 3、正运动学：什么是正运动学（或运动学正问题）？矩阵齐次变换法、解 析法、实例； 4、逆运动学；何谓逆运动学（或运动学逆问题）？几何法、矩阵齐次变换 法、实例等。
第三章
机器人操作臂动力学
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人动力学研究的意义和必要性、用拉格朗日方 程推导机器人操作臂的运动方程式、机器人操作臂动力学的牛顿-欧拉法等主要 内容，为设计基于模型的控制器做好理论准备。
二、教学内容和重点知识解析
主要讲授：机器人操作臂运动方程式建立、各参数物理意义及不确定性参数 重点知识解析： 1、何谓动力学？为什么要研究机器人操作臂动力学？ 2、拉格朗日方程法及运动方程式； 3、用拉格朗日法推导运动方程式的两个实例； 4、牛顿—欧拉法简介及两种方法比较。
第四章
机器人操作臂参数识别
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人操作臂参数识别的必要性、原理与方法，为 建立实际工业机器人操作臂（所谓“实际”指的是已经制造成为样机实体或购买 到的机器人操作臂产品） 较为准确的动力学模型做好获得各项物理参数的准备工 作。
二、教学内容和重点知识解析
-22

机器人控制原理

第二章机器人系统简介 2.1 机器人的运动机构（执行机构） 机器人的运动机构是机器人实现对象操作及移动自身功能的载体，可以大体 分为操作手（包括臂和手）和移动机构两类。对机器人的操作手而言，它应该象 人的手臂那样，能把（抓持装工具的）手依次伸到预定的操作位置，并保持相应 的姿态，完成给定的操作；或者能够以一定速度，沿预定空间曲线移动并保持手 的姿态，并在运动过程中完成预定的操作。移动机构应能将机器人移动到任意位置，并保持预定方位姿势。为此，它应能实现前进、后退、各方向的转弯等基本 移动功能。在结构上它可以象人、兽、昆虫，具有二足、四足或六足的步行机构，也可以象车或坦克那样采用轮或履带结构 2.1.1 机器人的臂结构 机器人的臂通常采用关节——连杆链形结构，它由连杆和连杆间的关节组 成。关节，又称运动副，是两个构件组成相对运动的联接。在关节的约束下，两 连杆间只能有简单的相对运动。机器人中常用的关节主要有两类： (1) 滑动关节(Prismatic joint): 与关节相连的两连杆只能沿滑动轴做直 线位移运动，移动的距离是滑动关节的主要变量，滑动轴一般和杆的轴线重合或 平行。 (2)转动关节(Revolute joint): 与关节相连的两连杆只能绕关节轴做相对 旋转运动，其转动角度是关节的主要变量，转动轴的方向通常与轴线重合或垂 直。 杆件和关节的构成方法大致可分为两种：(1) 杆件和手臂串联连接，开链机 械手(2) 杆件和手臂串联连接，闭链机械手。 以操作对象为理想刚体为例，物体的位置和姿态各需要3 个独立变量来描 述。我们将确定物体在坐标系中位姿的独立坐标数目称为自由度（DOF（degree of freedom））。而机器人的自由度是由有关节数和每个关节所具有的自由度数决定的（每个关节可以有一个或多个自由度，通常为1 个）。机器人的自由度是独立的单独运动的数目，是表示机器人运动灵活性的尺度。（由驱动器能产生主动 动作的自由度称为主动自由度，不能产生驱动力的自由度称为被动自由度。通常 开链机构仅使用主动自由度）机器人自由度的构成，取决于它应能保证完成与目 标作业相适应的动作。分析可知，为使机器人能任意操纵物体的位姿，至少须 6DOF，通常用三个自由度确定手的空间位置（手臂），三个自由度确定手的姿态（手）。比较而言，人的臂有七个自由度，手有二十个自由度，其中肩3DOF，肘2 DOF，碗2DOF。这种比6 还多的自由度称为冗余自由度。人的臂由于有这样的冗余性，在固定手的位置和姿态的情况下，肘的位置不唯一。因此人的手臂能灵 活回避障碍物。对机器人而言，冗余自由度的设置易于增强运动的灵活性，但由 于存在多解，需要在约束条件下寻优，计算量和控制的难度相对增大。 典型的机器人臂结构有以下几种： (1)直角坐标型(Cartesian/rectanglar/gantry) (3P) 由三个线性滑动关节组成。 三个关节的滑动方向分别和直角坐标轴x,y,z 平行。 工作空间是个立方体 (2)圆柱坐标型(cylindrical)(R2P) 由一个转动关节和两个滑动关节组成。 两个滑动关节分别对应于圆柱坐标的径向和垂直方向位置，一个旋 转关节对应关于圆柱轴线的转角。 工作区域为矩形截面的旋转体。 (3) 球坐标型(spherical) (2RP) 两个转动关节和一个滑动关节分别实现手的左右，上下及前后运动。 工作区域是扇形旋转体。 (4)关节坐标型(articulated/anthropomorphic)(3R)

多移动机器人编队控制

基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统

机器人应用方面论文

机器人应用论文 一、引言 机器人技术作为20世纪人类最伟大的发明之一，自问世以来，就一直备受瞩目。40余年来，有关它的研究取得了长足的进展。各种形态、功能的机器人相继面世，而未来的机器人将是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。正是由于机器人在多方面应用的可能性，才使得机器人在财会方面也是可以取得成就的。本文拟就机器人的现状与发展前景，探讨机器人发展的多方面可能性。 你初印象中的机器人是什么样子的呢？是不是说一个长的像机器人样子的玩意就是机器人呢？其实说起机器人，我们头脑里马上会联想到那些会唱歌跳舞干工作而且有头有手的小东西。其实那只是机器人的狭意理解。人们提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。人们提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。可以说与人类类比的话，机器人的完整意义应该是一种可以代替人进行某种工作的智能程序化及自动化设备 二、机器人的现状与发展 1．工业机器人技术概念 工业机器人由操作机（机械本体）、控制器、伺服驱动系统和检测传感装置构成，是一种仿人操作、自动控制、可重复编程、能在三维空间完成各种作业的机电一体化自动化生产设备。特别适合于多品种、变批量的柔性生产。它对稳定、提高产品质量，提高生产效率，改善劳动条件和产品的快速更新换代起着十分重要的作用。机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术，是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。机器人应用情况，是一个国家工业自动化水平的重要标志。机器人并不是在简单意义上代替人工的劳动，而是综合了人的特长和机器特长的一种拟人的电子机械装置，既有人对环境状态的快速反应和分析判断能力，又有机器可长时间持续工作、精确度高、抗恶劣环境的能力，从某种意义上说它也是机器的进化过程产物，它是工业以及非产业界的重要生产和服务性设备，也是先进制造技术领域不可缺少的自动化设备。 2.工业机器人技术发展现状 作为人类２０世纪最伟大的发明之一，机器人在短短的几十年内发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着

移动机器人控制系统设计

? 197 ? ELECTRONICS WORLD?技术交流 移动机器人控制系统设计 广东工业大学 侯晓磊 随着移动机器人在人们社会生活中的地位不断提高，设计一种 可靠、稳定的机器人控制系统越发的变得重要起来，以NI公司的MyRIO控制器以其安全可靠、编程开发简单而脱颖而出。本文基于上述控制器、L298N电机驱动芯片Labview设计一种移动机器人控制软硬件系统系统，经验证，该系统运行稳定、可靠、高效。 1.前言 新一轮科技革命引发新一轮产业革命。“互联网+制造”构建工业4.0，智能制造成为我国由制造大国向制造强国转变的关键一步，移动机器人作为智能制造中的一个组成部分，作用越发的变得举足轻重。本文给出一种以MyRIO+L298N+Labivew的移动机器人控制系统。 2.IN MyRIO控制器 NI myRIO是NI最新设计的嵌入式系统设计平台。NI myRIO中内含双核ARM Cortex-A9，实时性高，并且还可以便捷定制FPGA I/ O，给开发设计人员提供更好的设计复杂系统的平台。 NI myRIO作为可重配置控制器具有以下重要特点： 易于上手使用：引导性安装和启动界面可使开发人员更快地熟悉操作，协助开发人员快速了解工程概念，完成设计任务。编程设计简单，利用实时应用、内置WiFi等功能，开发人员可以实现远程部署应用，“无线”操控。 板载资源众多：有丰富的数字I/O接口，提供SPI串行外设接口、PWM脉宽调制输出端口、正交编码器输入端口、UART异步收发器端口和I2C总线接口、多个单端模拟输入、差分模拟输入和带参考的模拟输入等可供选择的资源。 另外，NI MyRIO还提供可靠性能较好的控制器保护电路，防止由于意外操作造成控制器不可恢复性损坏，总之，NI MyRIO为开发人员提供了一个编程简易，设计电路方便，不用刻意担心意外操作而影响控制器使用的平台。 3.L298N电机控制芯片 L298N是一种用来驱动电机的集成电路，可以较稳定的输出平稳电流和较强的功率。工作均电流为2A，最高可达4A，最高输出电压为50V，能够带动带有感性元件的负载。控制器可以直接通过输入输出口与电机驱动芯片联接，从而方便控制驱动芯片的输出。如将芯片驱动直流电机时，可以直接与步进电机相联接，通过调节控制器输出实现步进电机的的正反转功能当控制直流电机时，可以通过调节控制芯片的电压信号的极性，PWM波的占空比，从而实现直流电机转速和转向的调节。4.系统硬件部分设计 系统采用MyRIO整体框架，外围增设电机驱动电路、避障驱动电路、里程计电路、液晶显示电路、陀螺仪电路。通过MyRIO主控制发送控制信号驱动移动机器人运动，实时通过外围传感器获取位置信息反馈给主控制 器，然后控制器通过闭环系统调节当前位置以保证对目标位置的追踪。 图1 5.系统软件部分设计 系统软件部分采用经典控制理论的闭环控制系统，将电机、主控制器和外设传感器构成闭环系统，通过调节闭环统的参数，来使 移动机器人以较小偏差追踪按照预定轨迹。 图2 6.结束语 本文介绍了基于NI MyRIO控制器设计移动机器人控制系统，通过仿真和实物测试，能较好的完成对任务的追踪踪。 参考：From Student to Engineer:Preparing Future Innova-tors With the NI LabVIEW RIO Architecture https://www.wendangku.net/doc/7a6949902.html,.2014-04-01；王曙光,袁立行,赵勇.机器人原理与设计.人民邮电出版社,2013 。

工业机器人在自动化控制领域的应用

工业机器人在自动化控制领域的应用 作者：黄玮文 来源：《科技风》2020年第28期 摘要：随着时代的发展，我国在各方面取得了巨大的进步，尤其是在新兴技术方面。机器人这门技术，它涉及了多类学科。比如人工智能、传感技术、计算机技术、信息技术等。机器人的应用是十分广泛的，在医疗、建筑、工业、科研等方面应用非常普遍，自动化的工业机器人发展水平，标志着一个国家在工业自动化方面的水平。本文主要对工业机器人在自动化领域的应用进行了一定的分析，希望能够对相关的部门有所帮助。 关键词：工业机器人;自动化;应用 一、工业自动化控制的功能与特点 （一）工业自动化控制功能 机器人在自动化控制的过程中能够实现演示功能，机器人能够通过之前预设的相关指令来完成一系列的示教过程。在操作的过程中，将预算好的位置、速度、动作代码输入到机器人的控制系统以后，指令会存储在存储器里，控制系统会通过代码将指令不断地传输给操作系统。控制系统运作的功能主要是通过操作系统管理机器人运动速度的快慢、动作形态来进行控制。 （二）工业自动化控制的特点 工业自动化机器人能够帮助解放人类的劳动力，同时还能够完成一些我们人类完成不了的危险任务，机器人原理与力学结构学的原理有着非常密切的联系，它的运行状态可以通过坐标的方式来展现出来，与此同时，改变相应的坐标能够控制机器人的动作姿态。另外，工业自动化机器人需要智能任务输入，它能够按照我们人类的意识来进行行动，改变工业自动化机器人的参数后会让机器人的运行状态随之改变，相应的动作也会发生改变，通过对信息数据库的管理能够对机器人进行管理，决定它的行为与动作。 （三）工业机器人控制系统的特点 机器人控制系統是由计算机来实现多个独立系统的协调工作，控制主要是按照人类的意志进行行动，可以赋予机器人特定智能的任务，机器人在特定的程序下来完成任务。描述机器人状态和运动是一个数学模型非线性的表现，机器人在状态和外力发生变化的同时，它的参数会随着状态和外力的变化而变化，整个变量之间还存在耦合，所以在使用的过程中使用闭环位置是不够的，还需要采用加速度闭环进行工作。机器人的动作并不是一个路径来完成的，它的动作是通过不同的方式和不同的路径来完成，所以在设置方式和路径的过程中存在最优问题，工

9-机器人控制的实际应用第九章机器人协调控制

2010-3-26
引言：
第九章 协调控制
机器人控制的实际应用
任课教师：
吴伟国
机电工程学院机械设计系 仿生仿人机器人及其智能运动控制研究室
H&G Robot and Its Intelligent Motion Control Lab.,HIT
https://www.wendangku.net/doc/7a6949902.html,/H&GRobotLab/index.htm https://www.wendangku.net/doc/7a6949902.html,/H&GRobotLab/index.htm
2009-07-19
2010-3-26 1
●多机器人协调控制问题：机器人被广泛地应用于各个领域。根 ●多机器人协调控制问题：机器人被广泛地应用于各个领域。根 据作业不同，有需要多台机器人同时作业，但是，通常情况下， 各机器人在力学角度上作为独立体，各机器人按在力学上独立地 被控制着。但是，因应用领域的不同，也有需要协调使用多台机 器人、相互之间在力学上互相作用的作业。处理该作业问题的多 台机器人的协调控制问题成为机器人应用领域中重要课题之一。 ●用多台机器人协调完成作业可能是单台机器人能力所不具备的： 实如图11.1所示，用多台机器人可以完成单台机器人所不能搬运得 动的重物，此时，机器人与对象物构成闭链的多杆件机构，系统 的刚度得到提高。人双手完成的作业可由2台机器人协作完成等。 ●多台机器人操作单一对象物的机器人协调控制问题过去已有过 研究，特别地有中野和黑泽等(1974年、1975年日本机器人学会志) 的研究：机器人的协调控制与其它的控制问题不同的是：需要研 的研究：机器人的协调控制与其它的控制问题不同的是：需要研 究关于操作对象物体的力学问题。而该问题本质上又不但但是控 制理论所能解决的。
2010-3-26
哈工大 机械设计系
2
本章主要 内容：
●介于对象物 之间存在机械 干涉的多台机 器人协调控制 问题及其代表 性的控制算 法； ●多数机器人 操作单一物体： 用 SICESICE-DD 机 器人操作臂末 端加1个自由 度 成 为平 面 3D.O.F 的 协 调 控制实验等。
2010-3-26
9.1 物体的运动和内力
■考察如图 9.2 所示多台机器人操作对 象物的运动。把持一个对象物体的 n 台 机器人， 各机器人如图9.3所示对物体 施加作用力和力矩。坐标系定义如下：
Object trajectory
图9.2 单个物体的操作
zhi i-th Arm xhi i-th Arm Coordinate System zu Task Coordinate System yhi Object Coordinate System z0 o0 x0 y0
图9.1 协调控制作业的应用实例
哈工大 机械设计系
3 2010-3-26
哈工大 机械设计系
图9.3 坐标系的定义
xu 4
yu
1

智能机器人控制系统

机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站

向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制

浅谈机器人控制的实际应用

浅谈机器人控制的实际应用 一、了解内容掌握知识 什么是机器人？机器人是一种自动的，位置可控的具有编程能力的多功能机械手。这种机械手有几个轴能够借助于编程操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行各种任务，也叫做工业机器人操作臂。20世纪60年代——90年代中期代表性的工业机器人。第一代、第二代机器人（操作机器人）典型的工作任务：1.定位操作运动，如搬运工作。2.连续轨迹运动，如喷漆、电焊作业。 3.装配作业。典型的作业为将销插入销孔中，其他如灵活操作、回避障碍。20世纪90年代——本世纪现代仿生机器人。第三代机器人——智能机器人。现代机器人的研究内容：机器人本体：集成化设计与系统。工作环境及对象：不确定、智能化程度要求高。控制系统设计难度大。现在机器人特点为：1.像人或人的上肢，并能模仿人的动作。2.具有治理或感觉与之别能力。3是人造的机器或机械装置。 运动学控制法具有控制系统结构简单、容易实现实时控制的特点。可适用于工业生产或日常生活中工作速度不高，结构简单，系统机械惯量较小，容易实现控制，精度要求较低的机器人。例如：玩具机器人；焊接机器人；搬运机器人等。 工业机器人操作臂的示教控制法是否可进行操作力的示教：（1）机器人的操作臂的末端操作器，在作业时不受周围作业空间内的物理环境力学的作用限制。本方法适用于焊接、喷漆等机器人。（2）在约束空间内，操作手末端或操作所抓握的操作物与环境接触，末端不仅要保持操作的位置与姿态，同时还要满足与环境接触相互作用力才能顺利完成作业。本方法适用于研磨、打磨、装配等作业，受与环境接触的约束条件限制。 作为机器人控制基本的运动方程式的动力学具有以下特征：一＼拉格朗日方程式吧机器人操作臂作为一个整体从能量的角度利用拉格朗日出数推导出运动方程式。不涉及相邻的杆件之间的作用力、力矩关系。二＼牛顿——欧拉法。关于平动的牛顿运动方程式和回转运动的欧拉法运动方程式。描述构成机器人操作臂的一个个杆件的运动。这种方法涉及相邻的杆件之间相互作用的礼盒力矩的关系。机器人是构造学、运动学等控制理论等科学发展水平的综合体现，是当前国内外研究的热点问题之一，在高校机器人设计活动也已开展起来，我想这种氛围对我国机器人的研制开发特别以及专业方面的人才培养是具有积极意义的。 二、高精度机器人自动冲压折边系统为化工行业解难 在化工设备领域中，高品质的电解槽虽然价格昂贵，但市场需求量非常大往往处于供不应求的状态。为此，化工设备生产企业急需更高效的解决方案。09年2月，我公司设计制造的机器人自动冲压折边系统通过用户验收，并投入生产，为企业解决了燃眉之急。