本文關(guān)鍵詞：六自由度串聯(lián)機械臂精度控制研究

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【摘要】：本課題來源于國家自然基金項目(項目編號:51375519)。本文以六自由度串聯(lián)機械臂系統(tǒng)為研究對象,應(yīng)用六自由度串聯(lián)機械臂最為典型的PUMA560型機械臂作為研究載體,采用理論分析、仿真相結(jié)合的方法,以提高串聯(lián)機械臂在兩種特殊工況下的控制精度為目的。該特定工作狀況都是對機械臂在未知環(huán)境的自適應(yīng)性提出挑戰(zhàn),在實踐作業(yè)中較為普遍,且未有十分有效的控制手段,分別為:由于未知載荷參數(shù)影響和當(dāng)視覺伺服作為機械臂控制系統(tǒng)時,所引起的精度控制問題。研究內(nèi)容包括:機械臂的運動學(xué)建模、精度分析、串聯(lián)機械臂在未知載荷下的精度控制、串聯(lián)機械臂在視覺伺服下的優(yōu)化和仿真。本文主要做了以下研究工作:1.研究6-DOF串聯(lián)機械臂在載荷參數(shù)未知,尤其在所持載荷較大的情況下,對機械臂的定位精確控制問題。設(shè)計一種復(fù)合控制方案,即基于標(biāo)稱計算力矩控制器加滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器,用來控制機械臂末端執(zhí)行器夾持載荷參數(shù)未知且載荷大的情況,即通過滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來補償消除系統(tǒng)未知參數(shù)對標(biāo)稱計算力矩的誤差影響,以確保存在未知參數(shù)和較大慣性的情況下整個控制系統(tǒng)的漸進穩(wěn)定性。該方法能夠有效地控制串聯(lián)機械臂系統(tǒng)的定位。于此同時,此方法具有系統(tǒng)動力學(xué)方程不要求系統(tǒng)慣性系數(shù)呈線性函數(shù)關(guān)系的顯著優(yōu)點。2.為了更近一步提高機械臂在未知環(huán)境的適應(yīng)能力,優(yōu)化視覺伺服在6-DOF串聯(lián)機械臂定位精度控制方面的核心問題,即克服單目(eye-in-hand)和雙目(eye-to-hand)視覺伺服視覺缺點,應(yīng)用多攝像機視覺伺服方法,根據(jù)人體內(nèi)雙邊解耦協(xié)同的生理調(diào)節(jié)機制,結(jié)合多攝像機系統(tǒng)的控制特性,提出了一種新穎的解耦協(xié)同控制策略,解決多攝像視覺伺服過程中運動以及信息高度耦合的問題,并設(shè)計相應(yīng)的控制系統(tǒng)。通過PUMA560串聯(lián)機械臂為研究對象,對提出的解耦協(xié)同控制系統(tǒng)性能進行仿真試驗。3.通過Matlab仿真,驗證了串聯(lián)機械臂在載荷參數(shù)未知的情況下,末端執(zhí)行器位姿精度的提升。在視覺伺服過程中,根據(jù)不同的仿真條件,計算并繪制出三種構(gòu)建方式不同的視覺伺服系統(tǒng)仿真結(jié)果,驗證了本文提出方法的有效性,實現(xiàn)了六自由度串聯(lián)機械臂末端執(zhí)行器位姿精度優(yōu)化。
【關(guān)鍵詞】：六自由度串聯(lián)機械臂 機械臂控制 參數(shù)未知 滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 視覺伺服 多攝像機 雙邊解耦協(xié)同策略
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP241
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外機械臂研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 國外串聯(lián)機械臂研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 我國串聯(lián)機械臂研究現(xiàn)狀13
• 1.2.3 控制算法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.4 視覺伺服研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 存在的主要問題15-17
• 1.4 課題研究背景及內(nèi)容17-18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 第二章 六自由度串聯(lián)機器人運動學(xué)精度模型19-31
• 2.1 串聯(lián)機械臂精度分析19-20
• 2.1.1 誤差來源分析19-20
• 2.2 串聯(lián)機械臂正運動學(xué)20-25
• 2.2.1 機械臂位姿描述20-21
• 2.2.2 相鄰關(guān)節(jié)齊次變換矩陣21-22
• 2.2.3 運動學(xué)模型22-25
• 2.3 機械臂逆運動學(xué)25-26
• 2.4 運動學(xué)模型建立與仿真26-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于未知載荷的六自由度串聯(lián)機械臂補償控制31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 系統(tǒng)動力學(xué)建模31
• 3.3 基本原理31-34
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型31-33
• 3.3.2 問題描述33
• 3.3.3 滑模控制理論33-34
• 3.4 滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器控制方案設(shè)計34-38
• 3.4.1 標(biāo)稱的計算力矩控制器的設(shè)計34-36
• 3.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其函數(shù)逼近36
• 3.4.3 基于滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器的設(shè)計36-38
• 3.5 仿真分析38-40
• 3.6 結(jié)論40-41
• 第四章 基于解耦協(xié)同多攝像機視覺伺服控制精度研究41-57
• 4.1 攝像機模型41-44
• 4.1.1 成像模型41-42
• 4.1.2 攝像機內(nèi)參數(shù)模型42-43
• 4.1.3 攝像機外參數(shù)模型43-44
• 4.2 視覺引導(dǎo)系統(tǒng)手眼標(biāo)定方法研究44-45
• 4.2.1 手眼系統(tǒng)分類44-45
• 4.3 基于解耦協(xié)同多攝像機視覺伺服研究45-47
• 4.3.1 多攝像視覺伺服常規(guī)控制45
• 4.3.2 體內(nèi)雙邊控制45-46
• 4.3.3 雙邊協(xié)同控制策略46-47
• 4.4 多攝像視覺伺服系統(tǒng)框架47-48
• 4.4.1 解耦協(xié)同單元47-48
• 4.5 仿真分析48-54
• 4.6 結(jié)論54-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57
• 5.2 工作展望57-59
• 致謝59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果65

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