模块化自重构机器人的设计和运动规划
第37卷 第4期吉林大学学报(工学版)
Vol.37 No.42007年7月
Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition )
J uly 2007
收稿日期:2006207225.
基金项目:黑龙江省博士后科研基金资助项目(L RB 2KY02029).
作者简介:张玉华(19772),男,博士研究生.研究方向:自重构机器人.E 2mail :sd_hawk_zyh @https://www.wendangku.net/doc/eb8946115.html,
通讯联系人:赵杰(19682),男,教授,博士生导师.研究方向:自重构及可重构机器人技术.E 2mail :jzhao @https://www.wendangku.net/doc/eb8946115.html,
模块化自重构机器人的设计和运动规划
张玉华,朱延河,赵 杰,任宗伟
(哈尔滨工业大学机器人研究所,哈尔滨150001)
摘 要:研制了新型模块化自重构机器人DL 2CubeII (Doble L Cube Ⅱ
)系统,相对于DL 2Cube Ⅰ系统,DL 2Cube Ⅱ设计了一种小型旋转钩子连接/断开机构用来代替I 型中采用的内平衡磁铁结构,在中转机与机器人模块之间采用更可靠的无线通讯;软件方面,提出了一种基于模块
规则库和宏动作的启发式规划方法,可以对任意初始构型的机器人在复杂环境中到达指定目标质心位置进行规划。最后给出了硬件实验和几个仿真实验,验证了机器人连接机构的可靠性和自重构算法的可行性。
关键词:自动控制技术;自重构;机器人;连接机构;重构规划;启发式搜索中图分类号:TP242.6 文献标识码:A 文章编号:167125497(2007)0420925205
Self 2reconf igurable modular robot and its motion design
Zhang Yu 2hua ,Zhu Yan 2he ,Zhao Jie ,Ren Zong 2wei
(Robotics I nstitute ,H arbin I nstitute of Technology ,H arbin ,150001,China )
Abstract :A new self 2reconfigurable modular robot DL 2CubeII (Double L Cube )was developed ,The DL 2Cube Ⅱadopted a small rotating hook co nnecting/disconnecting mechanism replacing internally balanced magnet mechanism in DL 2Cube Ⅰ.U sing wireless communication between relay micro 2comp uter and modules ,t he DL 2Cube Ⅱhas more reliable communication ability.In software ,a heuristic self 2reconfigurable met hod based module rules and macro motion was developed ,it can plan robot motions wit h any initial configuration go forward to goal cent roid location in complicated environment s.Several hardware experiment s and simulations were given to p rove t he reliability of connecting mechanism and feasibility of reconfigurable planning met hod.K ey
w ords :automatic cont rol technology ;self 2reconfiguration ;robot ;connecting mechanism ;reconfiguration plan ;heuristic search
模块化自重构机器人利用模块之间的连接性和互换性,以及模块传感器感知到的周围环境信息,通过模块之间的连接断开操作和相互运动来自动改变整体构形,扩展运动形式,完成多种运动及操作任务,具有良好的环境适应性、任务适应能力和自修复等特点。目前国外许多研究小组在模
块结构设计、自重构策略和运动规划方面进行了
相关研究并研制成功多种模型实验系统,典型代表有M EL 的Y oshida [1]设计的Fract um 系统,Lee 等[2]提出的Tet robot 系统,Butler 等[3-5]研
制的Crystalline 机器人,Murata 等[6]设计的M 2TRAN 和M 2TRAN II [7]系统,K otay 等[8]研究的
吉林大学学报(工学版)第37卷
Molecule 机器人等。国内的自重构机器人系统
有夏平等[9]研究的M 2Cube 系统,其他主要集中在仿真阶段[10]。
现有的机器人连接机构主要有电磁铁结构[11];记忆合金+永磁体结构;销孔连接机构。但都存在一些不足。
作者前期研究了一种新型的集串联式和阵列式特点的DL 2Cube 系统自重构机器人[12]和基于子单元的规划策略,每个子单元由8个模块组成,但对于非子单元构成的构型运动规划无能为力,同时由于采用了内平衡磁铁机构的连接方式,垂直于连接面的连接力(连接拉力)主要取决于所选永磁体的吸力,限制了连接模块的数目,同时,由
于磁铁连接时在平行于连接面方向的连接力(连接错切力)很小,导致模块经常发生错切断开,连接不可靠。通讯方式采用普通的串行异步通讯,限制了通讯距离。针对上述不足,作者对DL 2Cube 机器人模块结构进行了改进。
1 DL 2Cube 硬件设计
1.1 概念设计
模块整体形状为正方体,由两个部件“Part0”
和“Part1”组成,如图1所示,两部件通过电机输出轴连接在一起,可以相互转动,转角范围为0°～180°。每个模块有4个连接面,分别标记为C y +、C y -、C z +和C z -,
由模块设计原理可以看出
图1 DL 2Cube 概念设计
Fig.1 Concept design of DL 2Cube
DL 2Cube 模块具有如下特点:①模块具有转动自
由度和立方体外形,兼具阵列式和串联式自重构
机器人的特点;②模块只有一个转动自由度,单个模块不具有沿直线运动的能力;③连接面在立方体的6个方向上不具对称性,且连接面的方位与模块自身转角有关。1.2 机械结构设计
图2为研究的两代机器人模块的对比图,相对于DL 2Cube Ⅰ,Ⅱ型机器人具有更小的体积和
更强的刚度及力矩/质量比。表1为DL 2Cube Ⅱ的参数列表。
图2 DL 2Cube Ⅰand Ⅱ模块比较
Fig.2 Module comp arison of DL 2Cube Ⅰand Ⅱ
表1 DL 2Cube Ⅰ和Ⅱ模块参数比较
T able 1 P arameters comparison of DL 2Cube Ⅰand Ⅱ
参数
DL 2CubeI DL 2CubeII 长×宽×高/
(mm ×mm ×mm )
92×92×92
70×70×70质量M /kg 0.450.3(主动),0.2(被动)
电源U /V
615舵机力矩T /(kg ?cm )1330连接拉力F /N 50>50连接错切力F /N
5
>50
DL 2Cube Ⅰ采用了均一结构,即每个模块的
结构和功能完全相同。在实际应用中,各个模块都装备相同的传感器是不必要的,而且对于仅具有转动自由度的陈列式模块,根据棋盘理论[13],当前栅格中的模块不可能到达与它正交相邻的栅格中。因此DL 2Cube Ⅱ采用了类均一性结构,即整个系统包含两种类型的模块:主动模块和被动图3 主动模块与被动模块
Fig.3 Structure of active module and p assive module
模块,如图3所示。在主动模块上安排主动连接机构,而在被动模块上设置被动连接装置,模块间的连接和断开完全由主动模块控制。除连接机构外,主动模块与被动模块的功能完全相同。模块
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第4期张玉华,等:模块化自重构机器人DL 2Cube Ⅱ设计和运动规划
的两个部件直接通过电机输出轴相连,在Ⅰ型系统中发现:由于电机轴的刚度问题,导致两部件在
垂直于电机轴的方向上发生了偏转变形,导致模块的立方体形状发生变化,影响重构,在Ⅱ型系统中,在模块的设计中增加了两个支架,分别用来支撑两个部件,改善了模块的刚度。1.3 连接机构设计
在DL 2Cube Ⅰ模块的设计过程中,采用了内平衡磁铁结构作为连接机构,该结构具有结构简单,对中性好等特点,但连接拉力的大小取决于所选择永磁体的材料和永磁铁的个数。而且模块间连接错切力很小,使连接在一起的两个模块经常发生错切断开,连接不可靠。在Ⅱ型模块的设计过程中采用了一种旋转钩的结构。连接机构如图4所示,由钩子、驱动轴、旋转轴、
驱动轴导轨组
图4 连接机构示意图
Fig.4 Connecting mechanism
成。钩子在驱动轴的驱动下绕旋转轴旋转,驱动
轴由形状记忆合金(图中省略)驱动,在驱动轴导轨中进行平移运动。模块需要分离时,驱动轴在形状记忆合金驱动下沿图4(a )箭头所示方向运动,驱动轴驱动钩子旋转,当到达图4(b )所示位置时停止运动,主动模块与被动模块分开,此时钩子完全缩回到连接面内。当两模块连接时,驱动轴的受力方向如图4(b )箭头所示,驱动轴驱动钩子反向旋转,到达图4(a )所示位置时停止。被动模块连接面的孔壁做成楔型,在钩子旋转过程中使两连接面紧压在一起。钩子的结构如图5所示,钩子上端开有导槽,驱动轴在导槽中运动,导槽由三段直线导槽组成,即图5中A B 段、B C 段、CD 段。钩子绕固定点O 旋转,旋转角度范围为45°,A B 段导槽水平,CD 段导槽与水平面成45°角。导槽B C 在OB 的延长线上,由图可以看出,当驱动轴在A B 段导槽中运动时,钩子静止,驱动轴在B C 段导槽中运动时,由于驱动轴由驱动轴
导轨限制只能做水平运动,故推动钩子旋转45°,当驱动轴在CD 段导槽中运动时,钩子静止。而
驱动轴位于A B 段和B C 段导槽时,钩子受到外加转矩时并不能使驱动轴进行运动,整个机构处于自锁状态。因此在两模块保持连接/断开状态时并不需要能量来维持该状态。在处于连接状态时,连接拉力和连接错切力主要取决于连接钩子和驱动轴的强度
。
图5 钩子结构图
Fig.5 H ook Structure
在主动模块的连接面上布置4个连接钩子,
如图6(b )所示,为使两模块旋转90°后仍能连接,在如图6(a )所示的被动模块的连接面上布置8个梯形孔,用来消除两模块连接时的对齐误差,可是两模块在有±2mm 误差连接后仍能使触点列
接触保持电气线路的连接。触点列布置如图6所示,可保证两模块在连接时都有一组触点保持连通
。
图6 连接机构和触点布置
Fig.6 Placement of connecting structure and
electrode connector
1.4 控制系统设计
DL 2Cube 控制系统由上位机、中转机和模块
组成,上位机用来对机器人的运动进行规划和控
制,中转机接收上位机发来的命令经过处理后转发给机器人模块。在Ⅰ型系统中模块间通过触点进行全局通信,模块与模块之间不能通讯。全局通信采用普通的异步串行通讯,限制了通讯线路的长度。在Ⅱ型系统中,全局通讯采用无线通讯,而模块连接面上的触点用作局部通讯。因此在Ⅱ
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型系统中,上位机可以通过无线通讯向所有模块发送指令或接收来自模块的信息。同时,直接相邻的两模块之间可以通过触点进行局部通讯。
2 重构规划
DL 2Cube Ⅱ采用了基于模块规则库和宏动作
的启发式搜索方法(HSM ),建立模块在三维环境
中的运动规则库,采用if 2t hen 的形式描述模块的运动规则。HSM 规划器结构如图7所示。规划的目的是针对给定的初始机器人构型和目标质心位置,规划器自动规划由该初始构型开始,机器人越过复杂环境到达目标质心的运动序列。若经过一步或多步运动后,原来不与运动模块连接的一个或多个模块与运动模块之一连接在一起,则这一步或多步动作的顺序排列定义为宏动作。
采用
图7 H SM 规划器结构
Fig.7 Structure of H SM planner
构型距目标质心的距离函数作为启发式函数:
Dis To End i =
(X e -X i )2+(Y e -Y i )2+(Z e -Z i )2
(1)
式中:X e 、Y e 、Z e 为目标质心的坐标;X i 、Y i 、Z i 为当前构型质心坐标。
将初始构型和目标质心输入到启发式搜索规划器中,启发式搜索规划器判断是否到达目标质心位置,若没到达宏动作产生器根据动作方案选择器选择出来的动作方案计算宏动作列表。动作方案选择器根据模块运动规则库进行动作方案的选择。启发式搜索规划器从宏动作列表中选择一个宏动作使启发函数的值最小。若目标质心位置已到达,启发式搜索规划器给出从初始构型到目标质心位置的运动序列。
3 实验验证
3.1 硬件实验
对设计的模块结构进行了连接拉力和连接错切力测试试验,并与Ⅰ型系统进行了对比试验。针对Ⅰ和Ⅱ型系统,分别施加相同的拉力和错切力,在I 型系统连接机构断开时,Ⅱ型系统没有断开,表明Ⅱ型系统的连接机构在设计上优于Ⅰ型系统。
与采用销孔结构的自重构机器人相比,采用旋转钩子结构在模块间进行分离操作时不需要额外的分离空间;与采用磁铁及机械机构的自重构机器人相比,该结构具有体积小,抗剪切能力强,连接可靠等特点。3.2 重构规划仿真实验
使用采用宏动作的启发式搜索方法进行了仿真验证,为便于比较,采用了如图
8所示的相同的初始构型,由8个模块组成的机器人在复杂环境中向目标质心运动。在5种仿真中目标质心的坐标都为(8.5,0,0.5)。图8(a )为没有障碍时机器图8 使用H SM 规划器进行的5次仿真验证
Fig.8 Five self 2reconf iguration simulations with
H SM planner
人的自重构过程,(b )为机器人钻越门洞的运动过程,(c )为机器人上下楼梯,(d )为机器人跨越沟壑,(e )为机器人越过两个障碍的运动过程。图9为在5种情况下启发式函数值随运动步数的变化过程。使用Pentium41.99GHz 的计算机对上述5种情况进行仿真,使用不采用宏动作的启发
式搜索方法在30min 内未能规划出有效的路径。
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第4期张玉华,等:模块化自重构机器人DL 2Cube Ⅱ
设计和运动规划
图9 仿真实验中构型距目标质心距离随
运动步数的变化情况
Fig.9 V ariation of distance to goal centroid with
moving steps in f ive simulations
而HSM 规划方法最长的规划时间为4min 左右。由实验知,采用宏动作代替普通启发式搜索
图中的运动方案,大大减少了搜索空间,提高了规划速度,HSM 规划器可以对任意初始构型的自重构机器人在复杂环境中的运动进行规划。
4 结束语
采用旋转钩子结构,可在连接或断开后自锁。维持连接/断开状态不需能量。体积小、连接可靠,减小了模块体积,提高了力矩/质量比。采用无线/触点的全局/局部通讯方式,使DL 2Cube Ⅱ的连接机构和通讯更加可靠。采用了基于规则库和宏动作的启发式搜索方法,对自重构机器人在复杂环境中到达目标质心位置进行规划,搜索速度快,简单可行。参考文献:
[1]Y oshida E ,Murata S ,Tomita K ,et al.Distributed
formation control for a modular mechanical system [C ]∥Proceedings of the IEEE/RS J International Conference on Intelligent Robots and Systems ,Grenobe ,France ,1997:109021097.
[2]Lee Woo Ho ,Sanderson Arthur C.Distributed
computation of dynamics in reconfigurable robotics [C]∥Proceedings of the 1999IEEE/RS J Interna 2tional Conference on Intelligent Robots and Sys 2tems ,1999:156121566.
[3]Butler Zack ,Fitch Robert ,Rus Daniela.Distributed
control for unit 2compressible robots :goal 2recogni 2tion ,locomotion ,and splitting [J ].IEEE/ASM E Transactions on Mechatronics ,2002,7(4):4182430.[4]Butler Zack ,Fitch Robert ,Rus Daniela ,et al.Dis 2
tributed goal recognition algorithms for modular ro 2bots[C]∥Proceedings of the 2002IEEE Internation 2al Conference on Robotics and Automation Washing 2ton ,D.C.,2002:1102116.
[5]Butler Zack ,K otay K ,Rus Daniela ,et al.Genetic
decentralized control for a class of self 2reconfigu 2rable robots[C]∥Proceedings of the 2002IEEE In 2ternational Conference on Robotics and Automation ,Washington D.C.,2002:8092816.
[6]Murata S ,Y oshida E ,Kamimura A ,et al.M 2
TRAN :self 2reconfigurable modular robotic system [J ].IEEE ASM E Transactions on Mechatronics ,2002,7(4):4312441.
[7]Kurokawa H ,Kamimura A ,Y oshida E ,et al.Self 2
reconfigurable modular robot (M 2TRAN )and its motion design [C ]∥The 7th International Confer 2ence on Control ,Automation ,Robotics and Vision (ICARCV ’02),Singapore ,2002:51256.
[8]K otay K ,Rus D.Efficient locomotion for a self 2
reconfigurable robot [C ]∥Proceedings of the 2005IEEE International Conference on Robotics and Au 2tomation ,Barcelona ,Spain ,2005:296322969.[9]Xia Ping ,Zhu Xin 2jian ,Fei Yan 2qiong.Mechanical
design and locomotion control of a homogenous lat 2tice modular self 2reconfigurable robot [J ].Journal of Zhejiang University Science A ,2006,7(3):3682373.
[10]徐威,于新瑞,汪国宝,等.自重构机器人的自组织
变形[J ].机器人,2002,24(6):5212525.
Xu Wei ,Yu Xin 2Rui ,Wang Guo 2bao ,et al.Self 2organizing metamorphosis of self 2reconfigurable ro 2bots[J ].Robot ,2002,24(6):5212525.
[11]K otay Keith.Self 2reconfiguring robots :designs ,al 2
gorithms ,and applications[D ].Hanover :Computer Science Department ,Dartmouth College ,2003.[12]张亮,赵杰,蔡鹤皋.自重构机器人的硬件设计及自
重构规划研究[J ].东南大学学报:自然科学版,
2005,35(2):2432247.
Zhang Liang ,Zhao Jie ,Cai He 2gao.Research on hardware design and self 2reconfiguration planning of self 2reconfigurable robot [J ].Journal of Southeast University (Natural Science Edition ),2005,35(2):2432247.
[13]Murata Satoshi ,Kurokawa Haruhisa ,Y oshida Eii 2
chi ,et al.A 32D self 2reconfigurable structure[C ]∥Proceedings of the 1998IEEE International Confer 2ence on Robotics and Automation ,Leuven ,Bel 2gium ,1998:4322439.
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全向移动机器人的运动控制
全向移动机器人的运动控制 作者：Xiang Li, Andreas Zell 关键词：移动机器人和自主系统，系统辨识，执行器饱和，路径跟踪控制。 摘要：本文主要关注全向移动机器人的运动控制问题。一种基于逆运动学的新的控制方法提出了输入输出线性化模型。对执行器饱和及驱动器动力学在机器人性能体现方面有重要影响，该控制法考虑到了以上两个方面并保证闭环控制系统的稳定性。这种控制算法常用于真实世界的中型组足球机器人全方位的性能体现。
1.介绍 最近，全方位轮式机器人已在移动机器人应用方面受到关注，因为全方位机器人“有一个满流动的平面，这意味着他们在每一个瞬间都可以移动，并且在任何方向都没有任何调整”。不同于非完整的机器人，例如轮式机器人，在执行之前具有旋转任何所需的翻译速度，全方位机器人具有较高的机动性并被广泛应用在动态环境下的应用，例如在中型的一年一度的足球比赛。 大多数移动机器人的运动控制方法是基于机器人的动态模型或机器人的运动学模型。动态模型直接描述力量施加于车轮和机器人运动之间的关系，以外加电压的每个轮作为输入、以机器人运动的线速度和角加速度作为输出。但动态变化所造成的变化的机器人惯性矩和机械组件的扰动使控制器设计变得较为复杂。假设没有打滑车轮发生时，传感器高精度和地面足够平坦，由于结构的简单，因而运动模型将被广泛应用于机器人的设计行为中。作为输入运动学模型是机器人车轮速度，输出机器人的线速度和角速度，机器人的执行器的动力都快足以忽略，这意味着所需的轮速度可以立即达到。然而，该驱动器的动态极限，甚至降低了机器人在真实的情况中的表现。 另一个重要方面是机器人控制的实践：执行器饱和。因机器人轮子的指挥电机速度是有饱和的界限的，执行器饱和能影响到机器人的性能，甚至使机器人运动变得不稳定。 本文提出了一个全方位的机器人的一种运动控制方法，这种控制方法是基于逆输入输出的线性的运动学模型。它需要不仅考虑到驱动器动力学的识别，但也需要考虑到执行器饱和控制器的设计，并保证闭环控制系统系统稳定性。 本文其余的部分：在2节介绍了运动学模型的一个全方位的中型足球机器人；在3节介绍了路径跟踪与定位跟踪问题基于逆运动学模型的输入输出线性化的解决方法，其中包括执行器饱和分析；4部分介绍了动态识别器及其在控制性能方面的影响；最后的实验结果和结论讨论部分分别在5和6。
机器人控制与轨迹规划实验
机器人控制与轨迹规划 实验报告 姓名： 学号： 学院： 电话： 邮箱： 2016年5月
论述题（每题10分） 1)SSF2000机器人有哪几个轴，请对每一个轴的性能进行详细说明； 2)对于示教模式、再现模式、远程模式进行详细说明； 3)对于关节插补、直线插补、圆弧插补、自由曲线插补方法进行详细说明； 4)如何实现程序内容的删除； 5)请详细说明在示教模式下如何实现机器人第7轴的运动控制； 6)请对机器人常用坐标系进行详细说明； 7)机器人安全模式分为哪几种？ 8)试述机器人示教编程的过程及特点。 现场操作题（20分）
一、SSF2000机器人有哪几个轴，请对每一个轴的性能进行详细说明： 答：SSF2000机器人具有6个控制轴，其中，基本轴3个，分别为S轴、L轴、U轴；腕部轴3个，分别为R轴、B 轴、T轴。各个轴的作用及性能如下： 1、S轴，控制本体左右回转，最大动作范围：±170°，最大速度：3.67 rad/s，210?/s； 2、L轴，控制下臂前后运动，最大动作范围：+155°，-90°，最大速度：3.32 rad/s，190?/s； 3、U轴，控制上臂上下运动，最大动作范围：+250°，-175°，最大速度：3.67 rad/s，210?/s； 4、R轴，控制上臂带手腕回旋，最大动作范围：±180°，最大速度：6.98 rad/s，400?/s，允许力矩：11.8N·m，允许惯性力矩：0.24Kg·m2； 5、B轴，控制手腕上下运动，最大动作范围：+225°，-45°，最大速度：6.98 rad/s，400?/s，允许力矩：8.8N·m，允许惯性力矩：0.17Kg·m2； 6、T轴，控制手臂回旋，最大动作范围：±360°，最大速度：10.47 rad/s，600?/s，允许力矩：5.9N·m，允许惯性力矩：0.06Kg·m2。 二、对于示教模式、再现模式、远程模式进行详细说明 答：1、示教模式：即“TEACH”模式，可用示教编程器进行轴操作和编辑，在此模式中，外部设备发出的启动信 号无效。在示教模式下可以进行：编制、示教程序、修改已登录程序、各种特性文件和参数的设定。示教时，必须把示教编程器的模式旋钮旋至“TEACH”。
工业机器人的运动轨迹
专题综述 课程名称工业自动化专题 题目名称工业机器人的运动轨迹学生学院____ _ 自动化________ 专业班级___ _ _ 学号 学生姓名___ _ _ 指导教师_____ _____ 2013 年 6月 27日
工业机器人的运动轨迹综述 【摘要】：随着知识经济时代的到来，高技术已成为世界各国争夺的焦点，机器人技术作为高技术的一个重要分支普遍受到了各国政府的重视。自此，多种不同的研究方向都在工业机器人实时高精度的路径跟踪来实现预期目的。而工业机器人的运动轨迹又是重中之重，在得到反馈信息之后，如何作出应答，并且实时检查轨迹与所计算出的轨迹是否吻合，为此也要进行追踪与动作修正。 【关键词】：工业机器人，视觉，路径跟踪，轨迹规划，高精度 1.机器人视觉，运动前的准备 实际的工业现场环境复杂，多种因素都有可能导致系统在运行过程中产生一定的偏差、测量精度降低，引起误差的原因主要有温度漂移和关节松动变形等，使测量模型的参数值改变从而导致定位误差增大，因此需要定期对工业机器人视觉测量系统进行精确的校准，从而实现精确定位和视觉测量。更少不得必要的优化。 1.1基于单目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 建立的工业机器人单目视觉系统，整个系统主要由单目视觉单元，监控单元和机器人执行单元三大单元组成。单目视觉单元为一台固定在机器人上方的CCD摄像机，负责摄取工作环境中的目标并存入图像采集卡缓冲区；监控单元负责监控各工作站的当前状态，并完成对存储图像进行相关处理的工作，达到识别定位目标的目的；执行单元负责驱动机械手实施抓取操作。 1.2基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 以立体视觉理论为基础，研究了基于空间直线的二维投影面方程。根据投影面的空间解析几何约束关系，建立基于直线特征匹配的双目视觉误差测量的数学模型。在该模型基础上采用将两台摄像机固定于工业机器人末端的方案．对关节型工业机器人运动轨迹的准确度进行了检测。结果表明，该检测方法简单实用，基本上可以满足工业机器人CP性能检测的要求。 1.3一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究 为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标，提出了一种基于计算机视觉引导的解决 方法。该方法利用指定目标的3D数据模型，以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获；取到的数字图像，经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像，再利用投影
可重构模块化机器人现状和发展
可重构模块化机器人现状和发展 摘要：由于市场垒球化的竞争，机器人的应用范围要求越来越广．而每种机器人的构形仅船适应一定的有限范围，因此机器人的柔性不船满足市场变化的要求．解决这一问题的方法就是开发可重构机器人系统．本文介绍了可重构机器人的发展状况，分析了可重构机器人的研究内容和发展方向． 关键词：重构性、机器人、摸块 1 引言 从理论上来讲，机器人是一种柔性设备，它能通过编程来适应新的工作，然而实际应用中很少使用这种情况．但传统的机器人都是根据特定的应用范围来开发的，虽然对那些任务明确的工业应用来讲，这种机器人已经足够满足实际需要了，然而由于市场全球化的竞争，机器人的应用范围要求越来越广，而每种机器人的构形仅能适应一定的有限范围，因此机器人的柔性不能满足市场变化的要求，解决这一问题的方法就是开发可重构机器人系统，它是由一套具有各种尺寸和性能特征的可交换的模块组成，能够被装配成各种不同构形的机器人，以适应不同的工作．因此可重构机器人系统的研究已引起越来越多的研究者和工业应用的兴趣，本文在分析了可重构模块化机器人的发展状况后提出了今后需要研究的方向。 2 国内外研究状况 国外对可重构机器人系统已经进行了大量的研究，目前已经开发的模块化机器人系统或可重构机器人系统主要有两类：一类是动态可重构机器人系统，另一类是静态可重构机器人系统．动态可重构机器人系统有：Pamecha 和Chirikjian～“的构形变化机器人系统（MetamorphicRobotic System）．它是由一套独立的机电模块组成的，每个模块都有连接．脱开及越过相邻模块的功能，每个模块设有动力，但允许动力和信息输入且可 通过它输到相邻模块，构形改变是通过每个模块在相邻模块上的移动来实现的，这种系统具有动态自重构的能力．KotayC21]等人提出了分子（Mo[ecu[e）的概念，自重构机器人的模块称为分子，分子是建立自重构机器人的基础，分子和其它分子相连接且分子 能够在其它分子上运动形成任意的三维结构，是一种动态的自重构系统．YimE 研究了一种动态可重构移动机器人，不用轮子和履带．而是通过称为多边形杆结构的
基于MATLAB的PUMA560机器人运动仿真与轨迹规划5.
The movement simulation and trajectory planning of PUMA560 robot Shibo zhao Abstract:In this essay, we adopt modeling method to study PUMA560 robot in the use of Robotics Toolbox based on MATLAB. We mainly focus on three problems include: the forward kinematics, inverse kinematics and trajectory planning. At the same time, we simulate each problem above, observe the movement of each joint and explain the reason for the selection of some parameters. Finally, we verify the feasibility of the modeling method. Key words:PUMA560 robot; kinematics; Robotics Toolbox; The simulation; I.Introduction As automation becomes more prevalent in people’s life, robot begins more further to change people’s world. Therefore, we are obliged to study the mechanism of robot. How to move, how to determine the position of target and the robot itself, and how to determine the angles of each point needed to obtain the position. In order to study robot more validly, we adopt robot simulation and object-oriented method to simulate the robot kinematic characteristics. We help researchers understand the configuration and limit of the robot’s working space and reveal the mechanism of reasonable movement and control algorithm. We can let the user to see the effect of the design, and timely find out the shortcomings and the insufficiency, which help us avoid the accident and unnecessary losses on operating entity. This paper establishes a model for Robot PUMA560 by using Robotics Toolbox,and study the forward kinematics and inverse kinematics of the robot and trajectory planning problem. II.The introduction of the parameters for the PUMA560 robot PUMA560 robot is produced by Unimation Company and is defined as 6 degrees of freedom robot. It consists 6 degrees of freedom rotary joints (The structure diagram is shown in figure 1). Referring to the human body structure, the first joint（J1）called waist joints. The second joint（J2）called shoulder joint. The third joint （J3）called elbow joints. The joints J4 J5, J6, are called wrist joints. Where, the first three joints determine the position of wrist reference point. The latter three joints determine the orientation of the wrist. The axis of the joint J1 located vertical direction. The axis direction of joint J2, J3 is horizontal and parallel, a3 meters apart. Joint J1, J2 axis are vertical intersection and joint J3, J4 axis are vertical crisscross, distance of a4. The latter three joints’ axes have an intersection point which is also origin point for {4}, {5}, {6} coordinate. (Each link coordinate system is shown in figure 2)
机器人运动控制器
TB04-2372.jtdc-1 机器人控制标准包 机器人运动控制器 我们在机器人控制上拥有丰富的经验。除了标量机器人和２维并行机构的机器人是做为选项。其他机械机构的机器人我们提供了特殊控制技术。链接型和并行机构的机器人可以像自动机械一样运行。■优点 ◆有效运用于内部研发能够短期内使自己研发的产品稳定动作。 ◆追求独特的技术能够用于研发特殊组装和动作的机器人，并投入生产现场。◆技术知识保密自己开发技术知识的保密 ◆应用于自动机械可以应用于加工机械以及装配机械之类的生产机械的操作和运转 ■机构变换 ◆直交系列机器人◆标量机器人◆２维并行机构机器人◆垂直多关节机器人◆６维并行机构机器人 〈标准〉〈选项〉〈选项〉〈独特〉〈独特〉 ■正确的轮廓控制■按控制周期变换机构■正确的轨迹 按控制周期执行机构变换，实现插补之间的接合部的圆滑轨迹控制。可应用于精密加工。 ■运行程序（技术语言?Ｇ语言） 像去除加工毛刺及钻孔机械，使用输出ＣＡＭ的Ｇ语言文件来实现ＤＮＣ运行。 ■拥有丰富技能对应实际生产中的作业 通过可选项，能够用于搬运，加工，熔接，去除毛刺，装配等生产机械的操作和运行。◆可选项机能例 宏机能，多任务，扭矩指令（贴接?控制力度）ＤＮＣ运行触摸屏 插补前的加减速Ｓ字加减速手动脉冲发动器，高精度制动开关（接触开关）接线?法线控制 同频同步平行轴控制■触摸屏及专用ＰＣ软件 ■触摸屏例 ■专用ＰＣ画面例 使用触摸屏或ＰＣ也可以操作。■动作机构计算的可２次开发 我们的经验可以对应您的特殊需求。 另外，你也可以自行开发动作机构变换软件。■应用于机器人控制的运动控制器◆ＳＬＭ４０００机器人规格 单板独立单机工作４轴脉冲列输入３２ 输出３２ＲＳ２３２／ＵＳＢ ◆ＰＬＭＣ４０机器人规格ＰＬＣ动作 ４轴脉冲列输入１６输出１６ＲＳ２３２可使用通用ＰＬＣ扩展（梯形 ?ＩＯ? 模拟等） ◆ＰＬＭＣ－ＭⅡＥＸ机器人规格ＭＥＣＨＡＴＲＯＬＩＮＫ－Ⅱ 标准４／９／１６轴最大３０轴可使用通用ＰＬＣ扩展（梯形?ＩＯ?模拟等） ◆多軸运动功率放大器机器人规格多轴伺服功放一体型最大７轴输入４２输出４２可节省配线节省成本 A B a1 a2a3Accurate contour Uncontrolled path by simple positioning Calculation at each sampling time
智能机器人运动控制和目标跟踪
XXXX大学 《智能机器人》结课论文 移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 学院（系）： 专业班级： 学生学号： 学生姓名： 成绩：
目录 摘要 (1) 0、引言 (1) 1、运动目标检测方法 (1) 1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1) 1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2) 2 运动目标的预测跟踪控制 (3) 2．1 运动目标的定位 (3) 2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4) 2．3 移动机器人运动控制策略 (6) 3 结束语 (6) 参考文献 (7)
一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。 关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言 运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。 为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法 接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型 设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，()y x f k ,1+
机器人抓取运动目标轨迹规划与控制
I．引言 机器人抓取运动目标是指机器人基于内部控制系统的控制，完成运动目标的跟踪和抓取，是智能机器人的一个前沿应用课题，在工业、航天和娱乐等领域有良好的应用前景。在运动目标的捕捉中，一方面，机器人手爪必须快速跟踪并接近目标;另一方面必须能够感知环境以避开可能的障碍，其中状态反馈和路径规划需要很高的实时性和抗干扰能力。此外，系统还受到动力学约束、关节几何约束等限制，而这一切都必须在实时条件下完成。 抓取运动目标技术在航空航天、工业生产、遥感技术、军事技术、特殊环境作业等多领域有着广泛的应用。该技术的研究最典型的应用就在于太空卫星捕捉机器人，众所周知由宇航员来接近和捕捉正在旋转的卫星很危险而且困难，从而使人们意识到应该使用机器人进行太空服务，近年来越来越多的机器臂装配到了航天设备上。此外，抓取运动目标的技术还可以应用在工业生产过程中抓取装配线传送带上正在运动的零部件；球类机器人（如：足球机器人，排球机器人等）；太空、深海等场合的自动对接和作业。 对于机器人抓取运动目标，其末端机械手的动作规划和目标检测等问题就需要传感技术与机器人控制技术的完美结合。目前，对于目标状态的测取一般采用图像传感（CCD摄像机），但是单视觉反馈有着它自身的缺陷，单摄像机模型往往能够获得较为精确的平面位置信息，而不能获得精确的深度信息。为此，在状态测取时，一般采用多摄像机模型或摄像机与位置传感器相结合模型。对于抓取运动目标动作规划目前一般存在有三种方法：直接瞄准法、比例导引法、以及预测-规划-执行( Prediction Planning and Execution，PPE) 方法。后文将具体讨论以上内容。 II．系统组成 下图是一个典型的机器人抓取运动目标的系统方框图。抓取运动咪表的机器人与一般的机器人相比，其操作对象大多为状态参数不确定的运动目标，同时机器人与目标之间的接触速度较高。因此必须着重研究以下问题: 实时状态测
机器人的运动控制
2.4 手臂的控制 2.4.1 运动控制 对于机器人手臂的运动来说，人们通常关注末端的运动，而末端运动乃是由各个关节的运动合成实现的。因而必须考虑手臂末端的位置、姿态与各个关节位移之间的关系。此外，手臂运动，不仅仅涉及末端从某个位置向另外一个位置的移动，有时也希望它能沿着特定的空间路径进行移动。为此，不仅要考虑手臂末端的位置，而且还必须顾及它的速度和加速度。若再进一步从控制的观点来看，机器人手臂是一个复杂的多变量非线性系统，各关节之间存在耦合，为了完成高精度运动，必须对相互的影响进行补偿。 1.关节伺服和作业坐标伺服 现在来研究n个自由度的手臂，设关节位移以n i个关节的位移，刚性臂的关节位移和末端位置、姿态之间的关系以下式给出： （1） m维末端向量，当它表示三维空间内的位置姿态 时，m=6。如式（1）所示，对刚性臂来说，由于各关节的位移完全决定了手臂末端的位置姿态，故如欲控制手臂运动，只要控制各关节的运动即可。 设刚性臂的运动方程式如下所示： （2） 量为粘性摩擦系数矩阵；表示重力项的向量； 机器人手臂的驱动装置是一个为了跟踪目标值对手臂当前运动状态进行反馈构成的伺服系统。无论何种伺服系统结构，控制装置的功能都是检测各关节的 1给出了控制系统的构成示意图。来自示教、数值数据或外传感器的信号等构成了作业指令，控制系统根据这些指令，在目标轨迹生成部分产生伺服系统需要的目标值。伺服系统的构成方法因目标值的选取方法的不同而异，大体上可以分为关节伺服和作业坐标伺服两种。当目标值为速度、加速度量纲时，分别称之为速度控制或加速度控制，关于这些将在本节2.和3.中加以叙述。
图1 刚性臂控制系统的构成 1） 关节伺服控制 讨论以各关节位移的形式给定手臂运动目标值的情况。 令关节的目标值为12(,,,)T n d d d dn q q q q =∈?。图2给出了关节伺服的构成。若目标值是以关节位移的形式给出的，那么如图2所示，各个关节可以独立构成伺服系统，因此问题就变得十分简单。目标值d q 可以根据末端目标值d r 由式（1）的反函数，即逆运动学（inverse kinematics ）的计算得出 1()d r d q f r -= （3） 图2 关节伺服构成举例 如果是工业机器人经常采用的示教方法，那么示教者实际上都是一面看着手臂末端，一面进行示教的，所以不必进行式（3）的计算，d q 是直接给出的。如果想让手臂静止于某个点，只要对d q 取定值即可，当欲使手臂从某个点向另一个点逐渐移动，或者使之沿某一轨迹运动时，则必须按时间的变化使d q
第四章轨迹规划
第4章机器人轨迹规划 本章在操作臂运动学和动力学的基础上，讨论在关节空间和笛卡尔空间中机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。所谓轨迹，是指操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度。而轨迹规划是根据作业任务的要求，计算出预期的运动轨迹。首先对机器人的任务，运动路径和轨迹进行描述，轨迹规划器可使编程手续简化，只要求用户输入有关路径和轨迹的若干约束和简单描述，而复杂的细节问题则由规划器解决。例如，用户只需给出手部的目标位姿，让规划器确定到达该目标的路径点、持续时间、运动速度等轨迹参数。并且，在计算机内部描述所要求的轨迹，即选择习惯规定及合理的软件数据结构。最后，对内部描述的轨迹、实时计算机器人运动的位移、速度和加速度，生成运动轨迹。 4.1 机器人轨迹规划概述 一、机器人轨迹的概念 机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点的位移、速度和加速度。 机器人在作业空间要完成给定的任务，其手部运动必须按一定的轨迹(trajectory)进行。轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。工业机器人轨迹规划属于机器人低层规划，基本上不涉及人工智能的问题，本章仅讨论在关节空间或笛卡尔空间中工业机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。 机器人运动轨迹的描述一般是对其手部位姿的描述，此位姿值可与关节变量相互转换。控制轨迹也就是按时间控制手部或工具中心走过的空间路径。 二、轨迹规划的一般性问题 通常将操作臂的运动看作是工具坐标系{T}相对于工件坐标系{S}的一系列运动。这种描述方法既适用于各种操作臂，也适用于同一操作臂上装夹的各种工具。对于移动工作台(例如传送带)，这种方法同样适用。这时，工作坐标{ S }位姿随时间而变化。 例如，图 4.1所示将销插入工件孔中的作业可以借助工具坐标系的一系列位姿 图4.1 机器人将销插入工件孔中的作业描述
浅析运动控制和机器人系统的区别
浅析运动控制和机器人系统的区别 尽管可能被用于实现同样的目标，但运动控制和机器人系统却以不同的方式进行着。那么，它们之间的区别究竟是什么呢? 在工业领域，自动化工厂是一个日益增长的趋势。为什么这并不难理解，因为这些应用有助于提高效率和生产效率。为了创建自动化工厂，工程师可以实现一个运动控制系统，或者引入一个机器人系统。这两种方法都可以用来完成相同的任务。然而，每种方法都有各自的独特设置、编程选项、动作灵活性和经济效益。 运动系统和机器人的基础 一个运动控制系统是一个简单的概念:启动并控制负载的移动来执行工作。它们具有精确的速度、位置和扭矩控制能力。使用运动控制的例子有：应用程序需要的产品定位，独立元素的同步，或者运动的快速启动和停止。 这些系统通常由三个基本组成部分组成:控制器、驱动器(或放大器)和电机。控制器规划路径或轨迹计算，向驱动发送低电压的指令信号，并向电机施加必要的电压和电流，从而产生所需的运动。 可编程的逻辑控制器(PLCs)提供了一种廉价的无噪声的运动控制方法。梯级逻辑编程一直是PLCs的主要内容，新模型以人机界面(HMI)面板为代表，这些面板是编程代码的可视化表示。PLCs可用于控制多种动作控制装置和机械的逻辑控制。 在一个传统的基于PLC的运动控制系统中，高速脉冲输出卡被应用于PLCs中，用于为每个伺服器或步进驱动生成脉冲序列。驱动器接收脉冲，并且每一个脉冲都有一个预先设定的量。一个单独的信号用来确定传输的方向。这种方法被称为"步骤和方向"。 这张图描述了一个传统的运动控制系统，包括一个伺服控制器，马达和传感器。 运动控制词汇中常用的术语包括： 速度:与时间有关的位置的变化率;一个由大小和方向组成的矢量。
六轴机器人 KUKA-KR200 机器人运动控制方式
KUKA-KR200 机器人运动控制方式 机器人控制系统要对单轴或是多轴进行协调控制，虽然轴的组成形式千变万化，不一而足，而轴的结构形式也不尽相同。但从控制功能角度上控制系统的种类如下: 1.点位置控制(Point to Point Control，即PTP 控制) 点位置控制方式为了满足一定的任务质量要求，要保证末端执行器尽量接近目标点，对如何达到目标点则没有任何限制。点位置控制方式容易实现，但定位精度比较低。这种控制方式的特点是：仅需保证终点和若干个中间点的位姿在一定精度范围内、运动速度比较快、控制方式相对简单。点位置运动控制一般用于机器人运动轨迹固定，要到达或经过特定的参照点的场合，如在机器人点焊工艺中使用。 2.不间断路径控制(Continuous Path Control，CP 控制) 不间断路径控制方式中机器人的执行机构要按照一定精度和速度要求，沿着预定的轨运动。机器人的每个关节要同步、连续地按照预定的轨迹运动才能顺利的完成任务。连续路径控制方式中机器人在保证运动平稳的同时还要满足所规划的路径经过点的位姿精度要求，因此控制方式比较复杂。主要用于喷漆、切割、弧焊作业中。 线形移动：在移动过程中，机器人各个转轴要相互配合，最终使得工件参考点沿着同一条轨迹向着目标点移动。通常情况下，如果按着某种速度要求，精确沿指定轨迹到达某点，或因为有产生对撞问题的可能，而以不同的点到点移动抵达某些点的时候，通常采用线性移动的方式。包括两种移动方式，即轨迹逼近移动和精确定位移动。 如图2-3 所示： 如果使用起始点、终点和辅助点来进行描述。以精确定位方式，在上一条移动指令中到达的位置点可以当做起始点，它的方向将在整个路径上产生改变。例如以给定的速度顺着一条圆形轨迹运动时，需要采用圆弧形移动。圆弧移动有两种不同的移动方式，即轨迹逼近移动和精确定位移动。
四足机器人运动规划及协调控制
目录 摘要 (i) Abstract .............................................................................................................. i ii 第一章绪论 (1) 1.1 研究背景及意义 (1) 1.2 国内外研究现状 (2) 1.2.1 国内研究现状 (2) 1.2.2 国外研究现状 (4) 1.3 四足机器人运动规划方法 (10) 1.3.1 基于模型方法 (11) 1.3.2 基于行为方法 (11) 1.3.3 基于神经系统模型方法 (12) 1.3.4 在线运动规划方法特点 (12) 1.4 本文的主要研究思路和研究内容 (13) 1.4.1 主要研究思路 (13) 1.4.2 主要研究内容 (14) 第二章四足机器人运动学及稳定性分析 (16) 2.1 四足机器人结构 (16) 2.2 四足机器人的基本条件假设 (18) 2.3 运动学分析 (19) 2.3.1 单腿运动学 (19) 2.3.2 躯体运动学 (21) 2.4 动力学建模 (22) 2.5 摆动腿轨迹规划 (24) 2.5.1 冲击过程推导 (25) 2.5.2 摆动腿轨迹 (26) 2.6 稳定性分析 (29) 2.6.1 静态稳定判据 (29) 2.6.1 ZMP稳定判据 (29) 2.6.3 极限环稳定性判据 (31) 2.7 本章小结 (32)
第三章四足机器人时位控制框架 (33) 3.1 四足机器人时位控制方法 (33) 3.1.1 步态控制层 (35) 3.1.2 姿态控制层 (36) 3.2 四足机器人运动控制体系 (36) 3.2.1 四足动物运动控制体系结构 (37) 3.2.2 四足机器人仿生控制体系设计 (38) 3.3 分层控制体系的硬件 (40) 3.4 本章小结 (45) 第四章四足机器人步态规划及优化 (47) 4.1 四足机器人仿生步态设计 (48) 4.1.1 步态基本定义 (48) 4.1.2 仿生步态设计 (50) 4.1.3 步态的Symmetry特性 (55) 4.2 步态规划及速度控制 (56) 4.2.1 四足机器人的支撑腿模型简化 (56) 4.2.2 前进速度控制 (59) 4.3 单腿冗余自由度步态优化 (62) 4.3.1 梯度投影法 (66) 4.3.2 加权系数法 (66) 4.3.3 扩展雅可比矩阵法 (68) 4.3.4 冗余自由度评价方法及优化方法实验 (69) 4.4 Recurdyn动力学仿真 (73) 4.5 冗余自由度与能耗优化 (76) 4.6 本章小结 (79) 第五章基于事件驱动的四足机器人在线规划 (80) 5.1 基于事件驱动的四足机器人在线规划 (80) 5.1.1 四足机器人事件驱动的定义 (80) 5.1.2 事件驱动与四足机器人基本控制方法 (81) 5.2 单腿策略 (82) 5.2.1 凸退策略 (83) 5.2.2 凹补策略 (83) 5.2.3 凸退凹补策略的数学描述 (84) 5.3 单腿策略与步态时序的结合 (85)
机器人技术基础知识总结概要
坐标系 ouvw 除绕坐标系 oxyz 的坐标轴旋转外， 还可以绕它本身的坐标轴旋转。如果坐标系 ouvw 绕坐标系 oxyz 的坐标轴旋转， 则可对旋转矩阵左乘相应的基本旋转 矩阵； 如果 ouvw 绕本身的坐标轴旋转，则可对旋转矩阵右乘相应 的基本旋转矩阵。 2目前机器人的运动学和动力学研究主要向下面所述的几个方 面深人发展： 1. 机器人的轨迹规划。 2. 切实可行的设计和评价机器人的动力学方法。 3. 适应机器人的实时计算，减少计算时间，提高 计算效率。 4. 解决控制系统的反馈、稳定等方面的问题。 5. 随着机器人以高速、高精度发展，考虑构件弹性及振动影响的动力学研究。 6. 改进和完善动力学建模方法。 3国内主要采用open GL软件实现机器人仿真 4运动学和动力学模型简化条件 (1 假设机器人各杆件是刚性的；忽略各杆件的变形，都当作
刚性构件来处理； (2 各构件的摩擦忽略不计； 目前，已经能够对一般结构的六自由度串联机器人进行逆运动 学求解，但是要获得显式解，只有满足下列两个充分条件之一： a ．3 个相邻关节轴交于一点。 b ．3 个相邻关节轴平行。 5假定坐标系 oxyz 是三维空间中的固定坐标系(在机器人运动学中为总体坐标系，坐标系 ouvw 固定在机器人杆件上并随杆件一起运动(此坐标系为附体坐标系 6齐次坐标是用 n+1 维坐标来描述 n 维空间的位置 7在机器人杆件关节上建立坐标系有两种方法：一是把杆件坐标 系建立在每个杆件的下关节处；二是把杆件坐标系建立在每个杆件 的上关节处。 8 i 杆件的坐标系设置在 i+1 号关节上，并固定 i 关节， 坐标系{i}与杆件 i 无相对运动 这种传递矩阵是把 i 杆件的坐标系设置在 i 号关节上，并固定 i 关节， 坐标系{i}与杆件 i 无相对运动 9
移动机器人运动控制研究综述
内容摘要：移动机器人运动控制研究综述，摘要：随着经济和科技的高速发展，机器人科学的研究也有了显著的进步，移动机器人作为机器人科学研究的一个重点方面之一，有着相当大的发展空间。对于移动机器人来说，运动控制系统是其核心部位，它对机器人能否良好的运动起到决定性的作用，因此，随着科技的不断发展，要求我们不断探索、发展、完善移动机器人运动控制系统。为了更全面深刻的研究移动机器人运动控制研究，我们可以基于移动机器人运动控制现状，发现问题与不足，并提出改进措施和创新... 关键词：移动机器人；运动控制；研究；创新 近年来移动机器人的研究不断进步，国际上一些国家更是注重于移动机器人的更高层次的发展，使得移动机器人科学发展迅速。移动机器人之所以受到世界各国的重视，主要是由于其运用的广泛性，例如，可用于军事领域、航空领域、汽车行业、代替人类参与极限环境探险、工厂工作等等。自从二十世纪八十年代美国制定地面无人作战平台以后，全世界便进入了研究移动机器人的高涨阶段。 一、世界范围内移动机器人控制研究现状 （一）国外移动机器人研究现状 在世界上，移动机器人的研究最为先进的是美国，目前美国制定的机器人研究计划有，利用移动机器人参与军事活动、太空探索、汽车行业、智能机器人，都具有极为先进的思想，并且美国研制的机器人早在1997年就登上了火星，是人类机器人研究的极大进步。日本制定的移动机器人计划是极限环境探索，为人类探索极为恶劣的环境提供了便利。德国研发的智能机器人在1998年就表现尤为出色，体现了其先进的移动机器人控制系统，也是科技的又一新进步。 （二）国内移动机器人研究现状 我国近年来也加大了对移动机器人控制的研究，因为研究较晚，机器人研究经验不足，所以在很多方面存在不足，主要是研究方向单一，大项目启动困难。目前，我国移动机器人研究成果有：清华大学1994智能机器人研制成功，使得我国移动机器人控制研究取得了突破性的进展。此外，我国其他研究机构，例如，上海交通大学研究所在移动机器人控制方面取得较大成就。就目前来看，我国移动机器人控制虽然有了显著的发展，但与美国、日本、德国移动机器人研究仍有较大差距，所以为了更好的发展机器人事业，我们应该做出机器人研究规划，促进移动机器人事业的发展。 二、移动机器人运动控制发展策略 （一）移动机器人自我定位策略 所谓移动机器人就是让机器人本身具有安全移动的功能，要使其安全移动，首要的是明确其自身的位置，基于此目标，我们在研究的过程中要解决好这一问题，改进完善移动机器人运动控制系统。为了做好移动机器人子自我定位，研究工作者，有必要精确各项数据，形成合理的运动路径规划。移动机器人是在事先设定程序的情况下做出的全自动化的运动，所以我们必须进行各项功能的研究，再集中数据，协调机器人的运动系统。 （二）应加大移动机器人运动控制的研究力度 随着科技的高速发展，我国应加大对移动机器人的资本投入。现阶段移动机器人最核心的部位运动控制系统还处于发展阶段，研究力度也较小，长此以往移动机器人科技将止步不前，落后于世界各国。针对这一问题，我国应大力培养机器人研究人才，我国的机器人研究大都在一些高等院校，为了更好的发展机器人事业，我国应设立专门的机器人研究所，提供先进设备，为机器人研究提供基础保障。 （三）应加大国际间移动机器人运动控制交流