17、C5关节并联机器人的运动学与逆动力学分析

C5关节并联机器人的运动学与逆动力学分析

1. 引言

并联机器人的提出是为了克服串联机器人在末端执行器定位方面的精度问题。这些并联机器人主要应用于对精度、速度或加速度要求较高的场景,如飞机模拟器、加工工具以及各种医疗应用等。

逆动力学模型的计算对于有效的机器人控制至关重要。在并联机器人领域,已经开发了许多方法来高效计算逆动力学。然而,现有的方法在实时控制的机器人动态控制方面似乎效果不佳。因此,仍需要提高逆运动学和动力学模型计算的计算效率,以实现实时控制。

本文将并联机器人视为一个多机器人系统,由多个串联机器人(并联机器人的各个部分)移动一个共同负载(移动平台)。我们提出了一种新的方法,用于直接高效地计算雅可比矩阵,并通过使用投影矩阵实现关节加速度的快速直接计算,从而提高逆动力学计算的效率。

2. 预备知识

在这部分,我们介绍了串联链所需的符号。
- 系统模型和符号
- 关节和连杆参数
- (O_j):第(j)个关节的原点,取为第(j)个关节的中心。
- (P_j):从(O_j)到(O_{j + 1})的位置向量。
- (N):物体的数量。
- (Q_j),(\dot{Q} j):第(j)个关节的位置和速度。
- 空间量
- (H_j):关节(j)的空间轴(映射矩阵)。对于绕(z)轴具有一个旋转自由度的关节,(H_j)为:
[H_j =
\begin{bmatrix}
0 \
0 \

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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