【摘要】：近年來,在工業(yè)界和學術界的廣泛研究和推動下,機器人技術作為最受期待的技術之一得到快速發(fā)展。雙臂或多臂機器人協(xié)調控制是機器人研究的重要方向內容,也是亟需解決的關鍵問題。而精確、有效的機器人模型是實現(xiàn)雙臂機器人靈巧、柔順和協(xié)調操作的必要條件。通過機器人運動學的精確建模,可以實現(xiàn)機器人末端執(zhí)行器到機器人關節(jié)空間運動的有效轉換,在機器人力/位置控制、計算力矩控制、阻抗控制等先進控制中得到應用。本課題一方面基于Denavit Hartenberg(DH)方法和牛頓-歐拉方法,建立Baxter機器人運動學模型和動力學模型,研究參數(shù)未知下情況下機器人的運動學和動力學模型參數(shù)辨識問題。另一方面,基于機器人的運動學、動力學建模方法,研究雙臂剛性抓取物體的控制問題,并重點解決如下關鍵問題:利用有限時間收斂參數(shù)辨識器和模型降階方法解決牛頓歐拉回歸矩陣非滿秩問題,實現(xiàn)對動力學參數(shù)真實值的有效估計。利用障礙李雅普諾夫函數(shù)設計雙臂機器人控制器,實現(xiàn)雙臂機器人的預設瞬態(tài)性能控制。利用切換函數(shù)設計神經(jīng)網(wǎng)絡切換控制器,將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的半全局穩(wěn)定拓展為全局穩(wěn)定。本課題將針對雙臂機器人協(xié)調控制存在的問題,對控制過程中運動學和動力學建模、未知模型參數(shù)、模型不確定性和協(xié)調控制等問題開展研究,建立準確的機器人系統(tǒng)模型,開發(fā)穩(wěn)定而高效的協(xié)調控制技術,實現(xiàn)安全、高效的雙臂機器人協(xié)調控制。具體來說,本課題主要包括如下三個方面的研究內容。一、精確有效的機器人系統(tǒng)參數(shù)對魯棒、穩(wěn)定的機器人控制具有十分重要的作用。我們首先基于Newton-Euler方法與DH方法分別建立機械臂動力學與運動學模型,并針對機械臂系統(tǒng)參數(shù)未知情況,設計一種有限時間收斂的參數(shù)估計算法,使辨識參數(shù)可以快速收斂到真實值�？紤]到Newton-Euler動力學回歸矩陣存在非滿秩的情況下會導致參數(shù)估計不滿足持續(xù)激勵條件。我們采用一種模型降階方法保證回歸矩陣的滿秩性,從而實現(xiàn)機器人動力學參數(shù)的有效估計。通過輔助濾波矩陣設計、有限時間收斂辨識等算法設計機器人系統(tǒng)辨識器,實現(xiàn)快速、精確的系統(tǒng)參數(shù)辨識。二、當雙臂抓取和操作物體時,精確的瞬態(tài)控制可以提高機械臂的控制性能,使得被抓取物體不被破壞。在本文中,我們針對雙臂機器人系統(tǒng)動態(tài)未知情況,提出了一種預設性能的雙臂機器人跟蹤控制方法,通過設計瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)約束函數(shù),利用誤差轉換將該瞬態(tài)函數(shù)集成到控制器中來嚴格保證期望的瞬態(tài)性能,將雙臂機器人瞬態(tài)響應和穩(wěn)態(tài)響應限定在期望的范圍。另一方面,為了解決系統(tǒng)動力學模型未知情況下的雙臂機器人控制問題,我們利用神經(jīng)網(wǎng)絡的萬能逼近特性來學習雙臂機器人的未知動態(tài)。然而如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡緊集的大小仍然是一個難題。為了解決這一問題,我們嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡控制由半全局穩(wěn)定拓展為全局一致最終有界穩(wěn)定,利用切換函數(shù)設計神經(jīng)網(wǎng)絡切換控制器,實現(xiàn)未知動態(tài)下全局穩(wěn)定的雙臂機器人控制。三、在雙臂機器人抓取物體時,雙臂與物體之間存在強非線性及力耦合。在這一條件下,考慮未知運動學參數(shù)及動力學特性的雙臂機器人控制是一個具有挑戰(zhàn)的課題。為解決這一問題,我們提出了雅可比矩陣逼近方法解決未知運動學參數(shù)的控制問題,同時構造去一種中心化的自適應模糊邏輯系統(tǒng)補償未知雙機械臂-物體動力學特性。為了保證估計參數(shù)在有限時間內收斂到真實值,構造了一種有限時間收斂的自適應參數(shù)估計框架,使得被估計參數(shù)可以快速收斂到一個以真值為中心的小鄰域內。同時為進一步放松對持續(xù)激勵條件的要求,采用一種部分持續(xù)激勵條件,并證明基于高斯基函數(shù)的模糊隸屬度函數(shù)滿足這一條件,保證模糊系統(tǒng)權值的收斂性,使得設計者可以直接使用已經(jīng)訓練好的權值參數(shù)而不需要重新訓練。
【圖文】：

Yumi機器人[7]

iCub機器人[8]
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 周濟;;智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J];中國機械工程;2015年17期

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3 甘亞輝;戴先中;;多機械臂協(xié)調控制研究綜述[J];控制與決策;2013年03期

相關博士學位論文 前4條

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2 唐忠j;具有輸出約束和狀態(tài)約束的不確定非線性系統(tǒng)的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制及其應用[D];電子科技大學;2016年

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相關碩士學位論文 前2條

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本文編號：2709365