【机械臂控制】机械臂末端执行器分布式编队控制（含速度 误差）Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 本文研究了多机械臂系统中末端执行器分布式编队控制问题，特别关注在存在速度误差的情况下如何保证编队精度和稳定性。针对传统集中式控制方法存在的通信瓶颈和单点故障问题，本文提出了一种基于分布式控制策略的编队控制算法。该算法利用局部信息和邻域通信，实现了末端执行器的自主协同控制，并通过引入速度误差补偿机制有效抑制速度误差对编队精度的影响。本文首先建立了多机械臂系统动力学模型和编队误差模型，然后详细阐述了所提出的分布式编队控制算法，包括控制器设计、稳定性分析以及速度误差补偿策略。最后，通过仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。

关键词: 机械臂控制；分布式编队控制；速度误差；协同控制；鲁棒性

1. 引言

近年来，多机械臂系统在工业自动化、空间探索和协作机器人等领域得到了广泛的应用。相比于单机械臂系统，多机械臂系统具有更高的灵活性和作业效率。然而，多机械臂系统的控制策略设计较为复杂，需要考虑机械臂间的协调和协同控制。其中，末端执行器编队控制是多机械臂系统研究中的一个重要课题，它要求多个机械臂末端执行器能够按照预定的队形进行精确的运动控制。

传统的集中式编队控制方法通常采用主从结构，由中央控制器计算所有机械臂的控制指令并发送给各个机械臂。这种方法虽然简单易懂，但存在明显的缺点：一是通信带宽要求高，随着机械臂数量的增加，通信负担急剧增加，容易造成通信瓶颈；二是中央控制器容易成为单点故障，一旦中央控制器出现故障，整个系统将瘫痪。因此，分布式控制方法成为近年来多机械臂编队控制研究的热点。分布式控制方法利用各个机械臂的局部信息和邻域通信，实现机械臂间的自主协同控制，具有更好的鲁棒性和可扩展性。

然而，在实际应用中，由于机械臂本身的动力学特性、传感器精度以及环境干扰等因素的影响，机械臂的速度往往存在误差。这些速度误差会累积并影响编队的精度和稳定性。因此，如何在存在速度误差的情况下设计有效的分布式编队控制算法成为一个重要的研究课题。

2. 系统建模

3. 分布式编队控制算法设计

4. 速度误差补偿策略

5. 稳定性分析

通过李雅普诺夫稳定性理论，可以证明该分布式编队控制算法在存在速度误差的情况下能够保证系统的稳定性。具体证明过程较为复杂，在此略去。

6. 仿真实验

为了验证算法的有效性和鲁棒性，本文进行了仿真实验。仿真结果表明，该算法能够有效地控制多个机械臂末端执行器按照预定的队形进行运动，即使在存在较大的速度误差的情况下，也能保证编队的精度和稳定性。仿真结果也显示了该算法相对于传统集中式控制方法的优越性，在通信效率和鲁棒性方面表现更佳。

7. 结论

本文提出了一种基于分布式控制策略的机械臂末端执行器编队控制算法，并考虑了速度误差的影响。该算法利用局部信息和邻域通信，实现了末端执行器的自主协同控制，并通过引入速度误差补偿机制有效抑制了速度误差对编队精度的影响。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。未来研究将进一步考虑更复杂的动力学模型、非线性因素以及环境干扰的影响，并探索更先进的分布式控制策略和速度误差补偿方法。

📣 部分代码

function output = Y(position,velocity,x,y)

%% subfunction: generate regresion matrix, 2×5

%% Y(u1,u2,u3,y4) = Y(position,velocity,acc,velocity) = Y(q,dq,x,y)

%% Mx + Cy + g = tau

q_em = position; % u1

q_em_1 = q_em(1);

q_em_2 = q_em(2);

dq = velocity; % u2

dq_1 = dq(1);

dq_2 = dq(2);

x_1 = x(1); % u3

x_2 = x(2);

y_1 = y(1); % u4

y_2 = y(2);

Y13 = (2*x_1 + x_2)*cos(q_em_2) - (dq_2*y_1 + dq_1*y_2 + dq_2*y_2)*sin(q_em_2);

Y23 = x_1*cos(q_em_2) + dq_1*y_1*sin(q_em_2);

output = [x_1,       x_2, Y13, cos(q_em_1), cos(q_em_1 + q_em_2);

            0, x_1 + x_2, Y23,           0, cos(q_em_1 + q_em_2)];

end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Matlab code for the paper "Distributed Formation Control for Manipulator End Effectors," IEEE TAC, 2023.

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