21、最大化末端执行器笛卡尔刚度范围

最大化末端执行器笛卡尔刚度范围

1 引言

随着科技发展,机器人不再仅用于替代人类完成繁重体力任务,而是更多地与人类协作、提供协助或用于康复治疗等,机器人技术正朝着人机物理交互(pHRI)的方向发展。为确保机器人与人类协作的安全性,使机器人更具柔顺性是一种有效的方法。

柔顺性可通过控制律利用控制扭矩塑造机器人末端执行器(EE)的机械特性来实现,也可使用具有恒定刚度的串联弹性执行器(SEA)或可变刚度执行器(VSA)来达成。若能对柔顺执行器进行恰当控制,其具有储能、性能优于刚性执行器以及能更好应对高幅值冲击力等优势。

从机器人和机械系统能安全地与人类及环境直接交互的广泛应用潜力来看,控制机器人EE的机械阻抗(至少是其静态分量 - 刚度)是一个极具吸引力的研究课题。可行的EE刚度范围取决于关节刚度和机器人的姿态。具有运动学冗余的柔顺机器人可利用这种冗余性在零空间重新配置,从而调整EE刚度。

对于采用SEA的运动学冗余机器人,由于无法改变关节刚度,因此确定能覆盖最宽EE刚度范围(或使EE刚度范围最适合交互任务)的关节刚度组合至关重要。本文的主要目标是找到一组最优的关节刚度,通过零空间运动来最大程度地扩展EE刚度范围。为验证所提出的方法,将刚度变化限制在两个关节,其余五个关节刚度保持恒定。

2 末端执行器刚度分解

机器人EE的笛卡尔刚度矩阵定义为关节刚度矩阵和由雅可比矩阵表示的机器人姿态的函数,雅可比矩阵用于将关节速度映射到EE速度,其公式如下:
[
K_C = \left( J(q)K_j^{-1}J(q)^T \right)^{-1}
]
其中,$K_C$ 是对称的 $m \time

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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