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1.
《农业装备与车辆工程》2021,(9)
为了提高四轮移动机器人的轨迹跟踪控制性能,减弱滑模控制系统抖振,设计了一种易于实现且有较好轨迹跟踪控制效果的模糊滑模控制器。首先,以四轮移动机器人运动学模型为基础设计了一种含积分项的滑模控制器,然后引入模糊控制,采用模糊滑模变结构的控制策略调整切换控制的相关估计参数,最终设计了一种基于模糊滑模控制的四轮移动机器人轨迹跟踪控制方法。仿真结果表明,该轨迹跟踪方法可以有效消除系统抖振并提高控制性能。 相似文献
2.
《农业装备与车辆工程》2017,(11)
设计了一种六自由度外骨骼手臂康复训练机器人,分析了结构与连杆参数,并采用D-H后置坐标系法,建立了各连杆结构和坐标系的运动学模型,得到运动学的正解,从而编程得到机器人末端理论运动曲线,再与ADAMS仿真得到的曲线进行对比,验证了运动学模型的准确性。采用蒙特卡洛法计算出该机器人的工作空间。利用Matlab中的Robotics Toolbox模块功能,建立该机器人的运动学模型,对其进行关节空间的轨迹规划,得到机器人关节较为平滑、连续的角度、角速度和角加速度曲线和运动轨迹曲线。最后,将轨迹规划中得到的关节数据导入到ADAMS中,将运动曲线spline作为驱动,经过仿真得到各个关节所需的力矩变化曲线,为电机选型和控制确定理论基础。 相似文献
3.
并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明：基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14～1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。 相似文献
4.
《农业装备与车辆工程》2021,(9)
为了满足四轮转向无人车辆在湿滑路面极限转向的路径跟踪需求,设立了双排直线车道并规划了路径,建立车辆动力学模型。对反步控制跟踪算法进行改进,通过启发式优化算法结合滑模控制设计反步滑模控制器。即在反步滑模控制器设计过程中,对于影响控制器性能的常数参数,对于常数参数不确定的函数,通过粒子群优化算法寻找最优值,分别设立3s和5s变道时限以及摩擦系数0.3和0.9四种工况。通过CarSim软件与MATLAB/Simulink联合仿真,通过车辆横向偏移误差以及航偏角误差作为判断依据,发现在低摩擦系数和极限变道时长下,滑模面最后已接近零,并且车辆控制器对轨迹跟踪十分稳定,这表明反步滑模控制器满足要求。 相似文献
5.
现有的自动泊车系统研究,由于忽略实际车辆转向约束和初始位姿条件而影响实际车辆跟踪参考路径效果,本文提出基于B样条曲线的路径规划算法和基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制算法。首先,对车辆的运动过程进行研究,建立车辆的运动学模型。其次,基于B样条曲线理论建立非线性约束平行泊车路径优化函数,并分析车辆运动学约束条件。然后,结合非时间参考路径跟踪控制和终端滑模控制方法,提出基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制方法。最后,通过Simulink和Car Sim联合仿真,验证了规划路径的合理性以及路径跟踪控制器的效果。 相似文献
6.
7.
针对目前已有智能车辆轨迹跟踪控制存在跟踪精度低、鲁棒性弱等问题,结合滑模控制响应迅速、抗干扰能力强的优点,提出一种基于趋近律的滑模控制方法。提出的趋近律通过特殊幂次函数和反双曲正弦函数的组合,提高了系统状态的趋近速度并且平滑和限制了抖振现象,可实现控制车辆平顺快速跟踪参考轨迹。在Simulink软件上搭建了车辆运动学模型并进行轨迹跟踪仿真实验,通过与双幂次趋近律滑模控制进行对比验证了控制效果。仿真实验结果表明,相对于双幂次趋近律滑模控制,提出的趋近律滑模控制的车辆能更快地跟踪到参考轨迹,横向和纵向误差收敛速度明显增快,航向角抖振现象减弱,系统具有更快的趋近速度,并且抖振现象被削弱。 相似文献
8.
基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,在分析车辆运动学模型的基础上,设计了一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制方法。首先,将车辆运动学模型进行线性化处理,得到车辆运动学线性跟踪误差模型,该模型可以用来预测车辆的未来行为。其次,利用此跟踪误差模型作为预测模型,应用线性模型预测控制方法,通过优化得到使性能指标最小的控制序列,将控制序列的第一步作用于系统。最后,建立了3种典型的道路试验曲线,并且在基于实时多体动力学软件Vortex搭建的虚拟仿真平台中对轨迹跟踪控制器进行了仿真。仿真结果表明,该控制器可以保证无人驾驶车辆快速且稳定地跟踪参考轨迹,距离偏差和方位偏差都在合理的范围内,且实时性可以达到要求。 相似文献
9.
挖掘机工作装置复杂轨迹跟踪实验 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现挖掘机自动控制,对其进行了电液比例改造.建立了挖掘机工作装置的运动学模型及其电液控制系统的非线性模型,并通过实验验证了机理建模中指出的电液控制系统死区及动态特性不对称非线性.为满足地面平整作业,采用五次多项式插值法在笛卡尔空间生成了斗杆末端轨迹,并通过运动学模型获得系统关节空间轨迹.针对控制系统主要存在的死区和不对称非线性,设计了带死区补偿的分段PID控制器,通过对比实验,证明了分段PID比常规PID控制精度高,能克服系统的主要非线性特性.通过协调控制挖掘机工作装置三关节,实现了一个复杂轨迹的有效跟踪. 相似文献
10.
针对半挂汽车自动倒车时的轨迹跟踪问题,建立了铰接式半挂汽车在极坐标系下的车辆非线性运动学模型。为简化求解过程,以半挂车期望路径的弧长作为新的时间量标,通过准确线性变换方法对建立的系统模型进行线性化,设计了滑模变结构控制器。为保证半挂车快速趋近期望路径同时削弱抖振,采用指数趋近律的方法和准滑动模态控制,采用极点配置法选取控制参数,最后对曲线轨迹的倒车路线跟踪控制进行了仿真分析。仿真结果表明,设计的反馈控制器能改善半挂汽车对行驶路径的跟踪能力,使偏离的挂车快速返回到期望的稳态轨迹上。 相似文献
11.
针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。 相似文献
12.
绳驱动空中机械臂是一种由旋翼飞行器和多自由度机械臂构成的新型机器人系统。为了增强机械臂在排污管口水质采样时的关节空间控制性能,提出了一种结合快速连续非奇异终端滑模控制与线性扩张状态观测器的抗干扰控制策略。阐述了绳驱动空中机械臂的结构设计,建立计及关节柔性的动力学模型。利用线性扩张状态观测器来估计与补偿系统集总干扰,采用快速连续非奇异终端滑模面来保证系统状态量的有限时间收敛和抑制控制力矩的抖振。通过李雅普诺夫稳定性定理分析了所设计控制器的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面汲水试验验证了所提控制器的有效性,结果表明,所提控制器的收敛速度、鲁棒性、准确性和抗干扰能力优于其他两种控制器,能有效抑制系统抖振,满足水质采样的作业需求。 相似文献
13.
机械臂神经网络非奇异快速终端滑模控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的非奇异快速终端滑模(NFTSM)自适应轨迹跟踪控制方法。首先,该方法采用非奇异快速终端滑模超曲面,切换控制项引入连续终端吸引子,使得系统能在有限的时间内收敛到平衡点。其次,采用RBFNN逼近系统未知非线性动力学,并结合逼近误差的自适应补偿机制,实现无模型控制。利用Lyapunov理论证明闭环系统的全局渐进稳定性和有限时间收敛性。最后,将该控制方法应用于Denso串联机械臂进行实验验证,并分析系统传输延时对实验结果的影响,提出解决方法。仿真和实验结果表明,该控制方法能有效地提高系统收敛速度和跟踪精度,增强对外部扰动的鲁棒性,削弱系统抖振。 相似文献
14.
智能除草机器人在草坪作业时,易受到外界扰动以及系统不确定性的影响,从而导致轨迹跟踪收敛时间长以及跟踪效果差等问题。因此,设计一种面向轨迹跟踪的自适应快速积分终端滑模控制算法。首先,考虑驱动轮动力学特性以及未建模误差、外界干扰、动静摩擦等不确定性因素,建立除草机器人的动力学模型。然后基于所建立的动力学模型,设计自适应快速积分终端滑模控制器。所提出的控制器结合了快速终端滑模、积分滑模和自适应估计技术的优点,能够实现期望的跟踪性能并抑制控制信号抖动。同时,在不需要明确系统不确定性和外界干扰上界的情况下,可以通过所设计自适应估计项进行实时补偿,提高系统的鲁棒性。最后,通过仿真和试验验证了该方法的有效性。试验结果表明,所设计的控制器能够使跟踪误差在有限时间内快速收敛,并且横向误差绝对值不超过0.097 9 m,纵向误差绝对值不超过0.102 6 m,航向角误差绝对值不超过0.057 8 rad,保证除草机器人准确跟踪作业路径,同时具有较强的鲁棒性。 相似文献
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杨嘉伟 《农业装备与车辆工程》2022,60(2):126-129
非线性滑模控制的直线电机伺服系统,由于滑模控制算法涉及的参数较多,会给参数调优带来困难,从而影响控制效果.结合理论分析与仿真方法,以实验采集的样本为基础,通过反向传播神经网络对直线电机伺服系统进行建模;采用非奇异快速终端滑模控制作为控制算法,搭建直线电机运动控制仿真实验平台;利用粒子群算法,在给定范围内优化滑模控制参数... 相似文献
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基于输入模糊化的农用履带机器人自适应滑模控制 总被引：3，自引：0，他引：3
针对农用履带机器人控制系统易受到参数慑动和外部扰动影响的特点,将模糊理论与滑模控制结合起来,提出了基于模糊逻辑的自适应滑模控制,以提高控制精度与稳定性。首先,推演了履带机器人运动学模型,分析了模型的特点。其次,设计了一种含有积分项的滑模面,构建了基于等效控制和切换控制的模糊滑模自适应控制,既保留了滑模控制的快速性和鲁棒性,又很好地抑制了抖振。仿真与实验结果表明,与常规的滑模控制方法相比,该控制不仅对外部扰动及参数摄动具有较强的自适应性和鲁棒性,而且具有动态响应快、跟踪性能好的特点,适用于履带机器人控制系统。 相似文献
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利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。 相似文献