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基于变几何桁架机构的宏-微机器人及其控制的研究

雷勇  
【摘要】: 宏-微机器人是指一个小的机械手附在一个大的机械手的末端,大的机械手以地面作为参考,称为宏机械手(Macro Manipulator),小的机械手以大的机械手为参考,拥有完全的自由度,称为微机械手(Micro Manipulator),通过宏机械手实现机器人的运动范围,通过微机械手实现机器人高速精确的运动,宏机械手、微机械手构成宏-微机器人系统,协同完成机器人高性能的作业。变几何桁架机构是包含一些可伸缩杆件的静定桁架,这些可伸缩杆件可以改变机构的构形。变几何桁架机构有十分好的刚度重量比,理论上每个构件都是二力杆,不传递弯矩和扭矩,并可设计为可折叠的机构,变几何桁架机器人机构比串联型机器人机构有更好的刚度,这些特性使得变几何桁架机构具有广阔的应用前景。本课题以变几何桁架宏-微机器人为主要研究对象,对机器人的位置分析、运动学、实现避开障碍物的轨迹规划、智能控制及其系统设计开发等进行了较全面、深入的研究。 本论文对Abhara混沌神经网络进行适当地简化,建立了相应的混沌神经网络模型,并应用该模型对冗余度变几何桁架(TT-VGT)机器人的位姿正解进行训练学习,进而利用Lyapunov函数进行了机器人的位姿反解,较好地解决了冗余度机器人位姿反解中存在多解的问题;提出了七重四面体变几何桁架机器人的工作空间分析的解析方法,该方法以曲面分析为基础,引入了数字—符号处理技术,依据位置正解的递推公式,由计算机自动推导出工作空间边界曲面的解析曲面方程,并描绘出了机器人工作空间边界曲面的投影视图及截面曲线图,与数值方法相比,解析方法更精确更有效;根据DSP的并行体系结构、专用的硬件乘法器、高速运算能力、芯片成本低等特点,结合冗余度变几何桁架机器人运动学计算的特点,提出采用多个TMS320F206DSP芯片进行机器人轨迹规划并行计算的方案,实验结果反映出该方案的实时性和准确性;提出了基于立体视觉进行障碍物距离检测,通过视觉反馈,采用多种图象处理方法进行分析,及时调节机器人末端运动轨迹,并根据冗余度变几何桁架机器人的机构特点提 四川大学博士学位论文 出了相应的u据,以实现实时避障溅u的根:提出了修正四面体机构单 元重叠构成冗余度变几何析架机器人机构的狠,避免了在机构中出现同悯 铰,为实现变几何析架机器人的加I+朋跳了腿,在分析了冗余度变几 何析架机器人机构的几何特征的基石肛上,建立了间接位置分析的约束方程组, 应用结式消元法进行捎元求解,解决了七重修正四面体机器人的间接位置分析 @题。 提出了朋多4TMS3W06 DSP芯片,将冗余度变几何析架趴器人的轨迹 规划计算与关节运动控策uM的方案,在程序设计中采用了多种技巧以优化计 算,实现了冗余度变几何斡撩朗m渠人的实时控帘人应用邓擅红P神经网络 树 机器人运动学进行正解和反解,通过增加关节角变化最小的约束条件,定义了优 化的目标函数,将正解中得到栩闲bV准可比矩陌J甲于机镁UU巨动学逆解,有效 地解决了冗余度机器人的逆运动学解存在不确定性的问题,建立了冗余度瓤何 格架机器M钻级筛赅型,该模型运动具有良好的稳定性和懈性;提出了娜 器人任务所要求的位置和力进行混合,并绷BP神经网络进行冗余度变几何析 架机器人的动力学逆解,得¥临岸疖驱动力矩,输入机器人,根据机器人的运动 误差,定义了力地置混合系数的求解方程,有效地简化了冗余度机器人的逆动 力学求解,从而提高了力啦置u的实时性和准确性:提出了采用直接 MRA神经网络自涅迹℃器MN4的方案,建立了趴鼎UU九态模 型,推导出自适应粥纬修署去,并对又淙遁@Jw沛挝尉以梁儿仇迹蹦嘶了仿真, 结果表明,该方案控帘误差较小,稳定性较好;觑蹦神经网淑印M对机器 人逆动力学模型进行辨识,提出了将整个动力学模型系统分为三个子系统,分别 采用三个D们系统对广义质量矩阵、向心力及哥氏力矩阵和孰矩阵进行学习, 求解了冗余度变几伺析架机器人的逆动力学问题,建立了冗余度变几何析架机器 人的逆动力学模型,并在交流伺服电机驱动的四重四面体变几何析架权器人上实 现了u,赐差较小,收敛速度快。 根据八面体变川咐铀鸵糯队的特点,采用微分的方法,结u的由 压电陶瓷驱动的j腼…删的运动学进行了研究,硼了微 动机器人的逆运动学方程,其转换矩阵均为常数矩阵;运用摄颠由巾晒谰变 几何析架微动机器人进行了误差分析,叙了八面体变几何析架微动机器人的 四J;!大学博士学位论文 位姿误差模型,该模型形式简单,适用范围广泛;采用控【d川器人目标空间转 换矩阵的方法,通过对八面体变几何析架微动机器人几点位姿的标定,从而补 偿其误差,达到提高机器人位姿精度的目的。 对压电陶瓷的特性进行了分析,并针对其位移非线性、迟滞和蠕变等特性, 提出了利用澈屯优化方法对压电陶瓷微位移器的PID控钻归以元参数整定,在获 手 得了优化的PID参数后,


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