本文關(guān)鍵詞：仿袋鼠機器人站立姿態(tài)平衡控制研究

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【摘要】：跳躍機器人憑借其移動方式的優(yōu)勢可以在一些不連續(xù)的地貌上移動,如:溝壑、河流,其地形適應(yīng)能力相比輪式、履帶式等機器人有了極大的提高,可以更好的應(yīng)用于搶險救災(zāi)、惡劣環(huán)境的軍事偵察等方面。本文設(shè)計了一種仿袋鼠機器人,并對其站立姿態(tài)的平衡控制進(jìn)行了研究,主要成果如下:1)仿袋鼠機器人的系統(tǒng)設(shè)計通過研究袋鼠的生理結(jié)構(gòu)特性,仿照袋鼠外形,設(shè)計了仿袋鼠機器人系統(tǒng)。腿部采用平行四邊形結(jié)構(gòu)結(jié)合驅(qū)動彈簧的設(shè)計方法,模擬了袋鼠腿部肌腱作用,完成機器人的跳躍功能。尾巴采用鏤空結(jié)構(gòu)設(shè)計,通過控制其轉(zhuǎn)動慣量實現(xiàn)機器人的運動平衡控制。設(shè)計了基于STM32的仿袋鼠機器人電控系統(tǒng),實現(xiàn)對機器人姿態(tài)數(shù)據(jù)的采集與處理、跳躍機構(gòu)的驅(qū)動控制以及上位機系統(tǒng)顯示等功能。2)仿袋鼠機器人站立姿態(tài)動力學(xué)建模針對仿袋鼠機器人兩腿同軸連接同步運動且關(guān)于身體中正面對稱的結(jié)構(gòu)特點,將機器人弧形腳與地面的接觸點看作是固定鉸鏈,處于地面站立狀態(tài)的機器人機構(gòu)就簡化為一個平面機構(gòu)的多剛體機構(gòu)模型。使用拉格朗日(Lagrange)方程法對該剛性模型進(jìn)行動力學(xué)分析并進(jìn)行線性化處理,建立了站立姿態(tài)的仿袋鼠機器人的動力學(xué)模型。3)基于LQR和HPSO的仿袋鼠機器人站立平衡控制根據(jù)機器人的動力學(xué)模型設(shè)計了LQR二次型控制器,并針對人工整定LQR權(quán)值矩陣存在效率較低、準(zhǔn)確度不高等問題,使用混合粒子群算法(HPSO)對LQR控制器的權(quán)值矩陣進(jìn)行優(yōu)化。最后使用優(yōu)化后的線性二次型控制器對仿袋鼠機器人站立平衡控制進(jìn)行了仿真實驗,結(jié)果表明,采用HPSO優(yōu)化的LQR控制器可以提高系統(tǒng)的站立平衡的控制性能。4)仿袋鼠機器人站立平衡的自適應(yīng)滑�？刂茷榻鉀Q仿袋鼠機器人站立平衡中由于外部干擾等不確定因素而造成的理論分析與實際的控制系統(tǒng)模型不一致的問題,設(shè)計了一種基于自適應(yīng)指數(shù)趨近律的滑模控制器。將自適應(yīng)原理應(yīng)用于滑模控制器的趨近律設(shè)計,改進(jìn)傳統(tǒng)的指數(shù)趨近律,使系統(tǒng)運動點在遠(yuǎn)離切換面時具有較快的趨近速度,并減小了機器人控制系統(tǒng)的抖振現(xiàn)象,仿真實驗證明基于自適應(yīng)指數(shù)趨近律的滑�？刂破骶哂休^好的控制效果。
【關(guān)鍵詞】：仿袋鼠機器人 拉格朗日建模 LQR 混合粒子群算法 自適應(yīng)滑�？刂�
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題背景及研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 一般跳躍機器人研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 仿生跳躍機器人研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)17-20
• 第2章 仿袋鼠機器人系統(tǒng)設(shè)計20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 機械結(jié)構(gòu)設(shè)計20-23
• 2.2.1 腿部結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2.2 尾巴結(jié)構(gòu)22-23
• 2.3 硬件系統(tǒng)設(shè)計23-27
• 2.3.1 電機驅(qū)動25-26
• 2.3.2 姿態(tài)采集26-27
• 2.3.3 尾巴轉(zhuǎn)角檢測27
• 2.4 軟件系統(tǒng)設(shè)計27-30
• 2.4.1 姿態(tài)信息處理29
• 2.4.2 上位機顯示29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第3章 仿袋鼠機器人站立姿態(tài)動力學(xué)建模32-42
• 3.1 引言32
• 3.2 機器人站立姿態(tài)多剛體機構(gòu)模型簡化32-34
• 3.3 機器人動力學(xué)建模34-39
• 3.3.1 建模方法選取34-35
• 3.3.2 動力學(xué)建模35-39
• 3.4 可控可觀性分析39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第4章 基于LQR和HPSO的仿袋鼠機器人站立平衡控制42-54
• 4.1 引言42-43
• 4.2 LQR控制器設(shè)計43-46
• 4.3 混合粒子群算法優(yōu)化LQR控制器46-52
• 4.3.1 混合粒子群算法46-47
• 4.3.2 混合粒子群算法優(yōu)化LQR權(quán)重矩陣47-49
• 4.3.3 仿真實驗49-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 第5章 仿袋鼠機器人站立平衡的自適應(yīng)滑模控制54-72
• 5.1 引言54
• 5.2 站立平衡的滑�？刂�54-61
• 5.2.1 滑�？刂破髟O(shè)計56
• 5.2.2 滑模控制實驗56-59
• 5.2.3 滑�？刂频亩墩穹治�59-61
• 5.3 自適應(yīng)滑模控制器設(shè)計61-71
• 5.3.1 自適應(yīng)指數(shù)趨近律設(shè)計61-64
• 5.3.2 仿真實驗64-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果78-80
• 致謝80

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本文編號：592909