移动机械手的分层控制结构及其协调控制方法研究

【摘要】：本论文在分析移动机械手运动特性的基础上,分别建立了移动载体和机械手各自的运动学模型,随后根据坐标变换得出了移动机械手的统一运动学模型。利用基于能量的Lagrange动力学方法建立了统一的移动机械手动力学模型,其中还包含了移动载体的非完整约束。并在此基础之上,分别得出了移动载体和机械手各自的子动力学模型,为移动机械手的协调控制奠定了基础。 提出了基于RBF神经网络的分层智能控制器,它仿效人类的行为方式分层,可以实现移动机械手的部分或完全自主控制。本控制器的基本思想是利用神经网络对未知的车体和机械手的运动、移动机械手和外部的干涉进行辨识和补偿。本控制器分为三层:决策层、处理层和执行层。决策层是一个任务规划单元;处理层包括了两个RBF神经网络子控制器,在这层中,未知的移动载体和机械手的动力学参数分别由各自的RBF神经网络辨识,然后补偿到输出的转矩中,形成闭环控制;执行层控制每个关节电机的转动,将处理层得出的关节转矩实现。 在此理论的基础之上本文提出了移动机械手的硬件体系,其中包括移动载体、五自由度机械手,视觉CCD传感器、超声传感器和无线通讯模块等。其中CCD摄像机提取图像实现移动载体的路径跟踪,超声传感器实现避障,无线通讯模块实现远程控制。随后介绍了移动机械手的控制软件,并用matlab进行了运动仿真。