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機器人位置控制基本控制結(jié)構(gòu):關(guān)節(jié)空間控制結(jié)構(gòu)和直角坐標空間控制結(jié)構(gòu),伺服控制結(jié)構(gòu)

來源:機器人學基礎(chǔ)      編輯:創(chuàng)澤      時間:2026/1/7      主題:其他   [加盟]

機器人的許多作業(yè)是控制機械手末端工具的位置和姿態(tài),以實現(xiàn)點到點的控制(PTP 控制,如搬運、點焊機器人)或連續(xù)路徑的控制(CP 控制,如弧焊、噴漆機器人)。因此實 現(xiàn)機器人的位置控制是機器人的Z基本的控制任務(wù)。機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制。對于有些作業(yè),如裝配、研磨等,只有位置控制是不夠的,還需要力控制。 主要有兩種機器人的位置控制結(jié)構(gòu)形式,即關(guān)節(jié)空間控制結(jié)構(gòu)和直角坐標空間控制結(jié) 構(gòu),分別見圖5-9a 和圖5-9b 所示。

在圖5-9a 中 ,q=[qa1,qu2,…,qun] 是期望的關(guān)節(jié)位置矢量, q 和q。是期望的關(guān) 節(jié)速度矢量和加速度矢量, q 和q 是實際的關(guān)節(jié)位置矢量和速度矢量。 t=[ti,T2, … , T]T 是關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩矢量, U₁ 和U₂ 是相應(yīng)的控制矢量。

在圖5-9b 中 ,wu=[pl,φI] 是期望的工具位姿,其中p=[xd,ya,zu] 表示期望 的工具位置, qu 表示期望的工具姿態(tài)。 w=[v,wJ], 其 中 va=[v,V4,v] 是期 望的工具線速度, w=[wa,,wa,wd] 是期望的工具角速度, wa 是期望的工具加速度, w 和w 表示實際的工具位姿和工具速度。運行中的工業(yè)機器人一般采用圖5-9a 所示控制結(jié) 構(gòu)。該控制結(jié)構(gòu)的期望軌跡是關(guān)節(jié)的位置、速度和加速度,因而易于實現(xiàn)關(guān)節(jié)的伺服控 制。這種控制結(jié)構(gòu)的主要問題是:由于往往要求的是在直角坐標空間的機械手末端運動軌 跡,因而為了實現(xiàn)軌跡跟蹤,需將機械手末端的期望軌跡經(jīng)逆運動學計算變換為在關(guān)節(jié)空 間表示的期望軌跡。

機器人的伺服控制結(jié)構(gòu)

機器人控制器一般均由計算機來實現(xiàn)。計算機的控制結(jié)構(gòu)具有多種形式,常見的有集中控制、分散控制和遞階控制等。圖5-10表示 PUMA 機器人兩J遞階控制的結(jié)構(gòu)圖。

機器人控制系統(tǒng)是以機器人作為控制對象的,它的設(shè)計方法及參數(shù)選擇,仍可參照一 般計算機控制系統(tǒng)。不過,用得較多的仍是連續(xù)系統(tǒng)的設(shè)計方法,即先把機器人控制系 統(tǒng)當作連續(xù)系統(tǒng)進行設(shè)計,然后將設(shè)計好的控制規(guī)律離散化,Z后由計算機來加以實現(xiàn)。 對于有些設(shè)計方法(如采用自校正控制的設(shè)計方法),則采用直接離散化的設(shè)計方法,即 先將機器人控制對象模型離散化,然后直接設(shè)計出離散的控制器,再由計算機實現(xiàn)。

現(xiàn)有的工業(yè)機器人大多采用d立關(guān)節(jié)的PID 控制。圖5-10所示 PUMA 機器人的控制 結(jié)構(gòu)即為一典型。然而,由于d立關(guān)節(jié)PID 控制未考慮被控對象(機器人)的非線性及關(guān)節(jié)間的耦合作用,因而控制精度和速度的提高受到限制。除了本節(jié)介紹的d立關(guān)節(jié) PID 控制 外,還將在后續(xù)各節(jié)討論一些新的控制方法。





機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結(jié)構(gòu)簡單、機械強度高和速度快等優(yōu)點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現(xiàn)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(tǒng)

機器人控制器具有多種結(jié)構(gòu)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?刂、最優(yōu) 控制、自適應(yīng)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(tǒng)-基礎(chǔ)模型-功能模型

電機與減速器是構(gòu)成機器人關(guān)節(jié)驅(qū)動系統(tǒng)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(tài)及與環(huán)境交互信息的感知單元;機器人大腦系統(tǒng)負責感知和規(guī)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(shù);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(tài)轉(zhuǎn)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(shè)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(xiàn)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(tǒng),圖像處理系統(tǒng)及信息綜合分析處理系統(tǒng)構(gòu)成;機器人的視覺,大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統(tǒng)主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結(jié)果輸出裝置

機器人如何規(guī)劃行走路線:全局規(guī)劃方法,局部規(guī)劃

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

機器人的視覺傳感技術(shù),從二維圖像中理解和構(gòu)造出三維世界的真實模型

機器人的視覺系統(tǒng)是通過圖像和距離等傳感器來獲取環(huán)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(gòu)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

機器人的柔性腕力傳感器:檢測末端執(zhí)行器所受外力/力矩的大小和方向

腕力傳感器安裝在機器人手臂和末端執(zhí)行器之間,更接近力的作用點,準確地檢測末端執(zhí)行器所受外力/力矩的大小和方向,為機器人提供力感信息,擴展了機器人的作業(yè)能力

機器人位姿傳感器:6個電渦流傳感器組成的特定空間結(jié)構(gòu)

6個傳感器構(gòu)成三維測量坐標系, 其中傳感器1、2、3對應(yīng)測量面 xOy, 傳感器4、5對應(yīng)測量面 xOz, 傳感器6對應(yīng)測量面 yOz 。 每個傳感器在坐標系中的位置固定,這6個傳感器所標定的測量范圍就是該測量系統(tǒng) 的測量范圍

機器人軌跡規(guī)劃的基本原理

以兩自由度機器人為例,將機器人操作臂兩個關(guān)節(jié)的運動用一個公共因子做歸一化處理,使其運動范圍較小的關(guān)節(jié)運動成 比例地減慢,這樣可使得兩個關(guān)節(jié)能夠同步開始和 同步結(jié)束運動
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 機器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理:控制系
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» 機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理
» 機器人的學習控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和
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» 智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低
» 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(guān)節(jié)位置控制器:各關(guān)節(jié)間的耦合
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» 機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單
 
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