1、模块化可重构机器人系统:原理与应用

模块化可重构机器人系统:原理与应用

1. 模块化设计的动机与优势

模块化通常是指先制作多个独立的功能单元,再将它们集成到一个完整系统的设计理念。这种设计理念在机械工程、电气与电子工程以及计算机与软件工程等众多工程学科中都有应用。模块化具有可重复使用、快速转换和易于维护等优点,采用这种方式设计的系统具有可重构、可扩展和灵活的特点。不过,从系统层面来看,尽管单个单元是最优的,但整体性能可能并非最优,模块化设计的系统需要更多的集成工作,例如解决不同单元之间的兼容性问题。

在机器人自动化系统的设计和选择中,系统的灵活性和生产能力始终是主要关注点。不同的机器人和自动化系统适用于不同的任务场景,具体如下表所示:
| 任务类型 | 适用系统 | 原因 |
| ---- | ---- | ---- |
| 高产量/低多样性任务 | 完全定制的设备 | 系统提供的可靠性和生产率能够证明资本投资的合理性 |
| 低产量/高多样性任务 | 通用机器 | 高利润率可以覆盖资本投资和维护成本 |
| 中等产量/中等多样性任务 | 模块化设计的机器人自动化系统 | 可以通过模块化单元的重新配置实现系统的灵活性,同时通过优化设计的模块化工作单元实现高生产率 |

模块化可重构机器人系统(MRRS)由一系列关节和连杆模块组成,可以根据不同的任务需求组装成各种机器人配置。单个关节模块可以作为独立的运动控制元件使用,而完全组装好的系统则可以作为具有各种配置和自由度(DOF)的机器人使用。在将这些模块集成到有效的机器人系统过程中,会出现许多研究问题,如模块设计、运动学和动力学建模、运动学校准以及配置优化等。

2. 过去的研究与开发成果
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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