4、太空机器人设计与关节机制研究

太空机器人设计与关节机制研究

1. 太空机器人尺寸设计

随着智能机器人技术的进步,空间站智能机器人在稳定运动、灵活操作以及精确传感测量等方面均有显著提升。此次聚焦于设计一款能沿空间站外部扶手移动和操作的机器人。

  • 扶手与机器人基本设定 :为宇航员在太空移动设计的扶手间距为 1 米,考虑最小直径时,宇航员服务机器人伸展执行器的总距离也需达到 1 米。服务机器人主体呈圆柱形,由三个间隔 120°且均匀分布的肢体组成,每个手臂有两个连杆和一个末端执行器。扶手结构紧凑(34.95×15.9),稳定且便于抓握。
  • 尺寸设计计算 :通过结合仿生学和机器人学,研究类人稳定运动的理论和方法,利用特定的几何优化公式确定机器人主体和连杆尺寸:
  • (c = 2(R + d)\sin\alpha)
  • (l′ = c)
  • (l′^2 + L^2 - 2l′L\cos\theta = (R + f)^2)
    其中各参数含义如下:
    |参数|含义|
    | ---- | ---- |
    | (c) | 整个手臂的长度 |
    | (R) | 主体的半径 |
    | (d,f) | 手臂与主体连接点的距离 |
    | (\alpha) | 主体相对于水平参考系的旋转角度 |
    | (2L) | 扶手之间的距离 |
    | (l′) | 手臂连杆弦长之和 |
    | (\theta) | 手臂连杆弦长相对于水平参考系的倾斜角度 |

水平参考系指示扶手间距,起始

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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