15、三菱PA10 - 7CE机械臂的力与位置模糊控制研究

三菱PA10 - 7CE机械臂的力与位置模糊控制研究

1. 引言

在机器人执行任务时,与周围环境进行物理接触和操作的能力是执行更高级操作任务的必要条件,这种能力被称为机器人与工作环境的交互能力。在交互过程中,会出现受限运动的情况,即机器人末端执行器在跟踪几何轨迹时受到环境的约束。此时,力反馈对于实现稳定、安全和可靠的操作至关重要,单纯的运动控制很难达到这样的效果。

机器人与周围环境的交互状态可以通过关节力估计或直接通过安装在机械臂和末端执行器之间的力/扭矩传感器获取的接触力来描述。目前,已经有大量关于机器人与环境交互控制的研究,这些控制器根据其架构可以分为不同类型。

2. 交互控制

机器人与环境交互的性质使得机器人应用可以分为两类:一类是无接触任务,即自由空间中的无限制运动;另一类是复杂的机器人应用,需要机械臂与其他物体进行机械耦合。后一类任务又可以分为两个类别:
- 第一类是力相关的基本任务,要求末端执行器与环境保持稳定的物理接触并执行特定的力过程。
- 第二类是强调末端执行器在受限表面上的运动(柔顺运动)。

2.1 受限运动控制方案分类

根据相关理论,柔顺方案可以分为以下两类:
- 被动柔顺 :末端执行器的位置通过接触力自身进行调整,这是由于机械臂结构、伺服系统和末端执行器中具有高柔顺性的特殊装置所固有的柔顺性。
- 主动柔顺 :通过力反馈回路进行调整,以实现机器人的反应,既可以通过力交互控制,也可以通过生成具有特定柔顺性的任务。

这里主要关注主动柔顺方案,特别是力/位置混合

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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