《机器人控制》课件

机器人控制课程目标掌握机器人控制的基本理论学习机器人控制系统的设计与实应用机器人控制技术解决实际问现题理解机器人运动学、动力学、控制算法等基础知识掌握机器人控制系统的架构、传感器、驱能够设计和实现机器人控制方案，并应用动器、软件等内容于工业自动化、服务机器人等领域机器人基本概念机器人是指能够执行各种任务的自动机器，通常由机械臂、传感器和控制系统组成机器人可以根据预设程序或学习到的行为完成复杂的操作，例如搬运物品、组装产品或进行手术它们能够在危险或重复性的环境中工作，提高效率和安全性机器人分类工业机器人服务机器人用于工业生产过程，例如焊接用于服务行业，例如医疗保健、喷漆和装配、教育和餐饮移动机器人能够在环境中自由移动，例如自动驾驶汽车和无人机机器人结构机器人结构通常包括机械臂、底座、关节、执行器和传感器等机械臂是机器人执行任务的主要部件，它由一系列连接在一起的关节组成底座是机器人的支撑结构，它通常安装在机器人的底部关节是机器人的运动部件，它可以使机械臂在不同的方向上运动执行器是机器人的动力源，它可以驱动关节运动传感器是机器人的感知器官，它可以感知环境信息并将其传递给机器人控制系统机器人驱动系统电机驱动液压驱动伺服电机和步进电机是常见的驱液压系统提供强大动力，适用于动方式，提供精确的运动控制重型机器人，但可能存在泄漏风险气动驱动气动系统提供快速响应和灵活性，适用于轻型机器人，但力量有限机器人传感器位置传感器速度传感器力传感器位置传感器用于确定机器人的位置和方速度传感器用于测量机器人的速度和加力传感器用于测量机器人施加的力和力向速度矩机器人控制系统架构感知层1负责收集环境信息，例如传感器数据和图像数据规划层2根据感知到的环境信息，制定机器人运动计划控制层3执行规划层生成的运动指令，控制机器人的动作执行层4负责驱动机器人执行运动指令，例如电机和液压系统开环控制系统不需要反馈信息的控制系统根据预先设定的程序执行操作，不根据实际情况进行调整适用于对精度要求不高或环境变化较小的场合闭环控制系统传感器反馈误差修正闭环控制系统使用传感器收集机器人状态信息，例如位置、速度控制系统比较传感器反馈的实际状态与期望状态，并计算误差和加速度，并将其反馈到控制系统然后，系统使用控制算法来调整机器人的动作，以减少误差控制算法PID比例控制积分控制12根据误差的大小调整控制信号累积过去误差，消除静态误差，误差越大，控制信号越强，提高系统稳定性微分控制3预测未来误差变化趋势，提高系统响应速度感知与运动规划环境感知1机器人获取周围环境信息运动规划2机器人规划安全、高效的运动路径运动控制3机器人执行规划的运动路径规划算法A*Dijkstra一种常用的启发式搜索算法，用一种最短路径算法，用于找到从于找到从起点到终点的最优路径起点到终点的最短路径RRT一种随机路径规划算法，适用于高维空间和复杂环境轨迹规划算法路径规划算法主要用于找到机器人从轨迹规划算法在考虑路径的同时，还起点到终点的路径，不考虑时间和速要考虑机器人运动的时间、速度和加度速度常用的轨迹规划算法包括多项式插值、样条函数插值和样条曲线插值等B机器人控制仿真工具Gazebo V-REP Webots是一个开源的机器人仿真平台，提是一款专业级的机器人仿真软件，是一个基于的机器人仿真平台Gazebo V-REP WebotsWeb供了逼真的物理环境和传感器模型，支持拥有丰富的功能和强大的可扩展性，适用，提供简单易用的界面和丰富的库，适合各种机器人平台于工业机器人和研究领域教学和快速原型设计和仿真OpenGL ROSOpenGLROS用于创建逼真的图形机器人操作系统3D运动学建模定义坐标系为机器人每个关节和连杆建立坐标系，方便描述运动关系建立变换矩阵使用齐次变换矩阵描述连杆之间的相对运动，并建立关节坐标系到基座坐标系的变换关系建立运动学方程根据变换矩阵推导出机器人末端执行器的位置和姿态与关节变量之间的关系求解逆运动学给定末端执行器的位置和姿态，求解关节变量的值，实现机器人运动控制动力学建模牛顿欧拉法-1基于牛顿定律和欧拉定理拉格朗日法2利用拉格朗日方程哈密顿法3基于哈密顿原理机器人的静力学分析静力学平衡关节力矩计算工作空间分析分析机器人处于静止状态时的力平衡，基于机器人结构和负载，计算每个关节确定机器人能够到达的工作空间，并分包括重力、外力、关节力矩等所需的力矩，以保持平衡状态析其在不同位置的力学特性机器人的动力学分析分析机器人运动过程中力的作用和能建立机器人动力学模型，描述运动规量变化律预测机器人运动轨迹和所需驱动力机器人的方程Lagrange动力学方程广义坐标方程提供了一种描述机使用广义坐标来描述机器人的位Lagrange器人系统动力学的方法，它基于置和速度，这些坐标可以是关节系统的能量和广义坐标角或笛卡尔坐标能量函数方程将系统的动能和势能表示为广义坐标的函数，并通过求解Lagrange方程得到系统的动力学方程控制算法设计运动学控制动力学控制12控制机器人关节运动以实现所考虑机器人动力学参数并控制需的轨迹机器人的速度和加速度..轨迹跟踪3设计控制算法使机器人尽可能地跟踪期望轨迹.移动机器人控制移动机器人控制是机器人控制领域的一个移动机器人控制系统需要考虑机器人的环移动机器人控制算法的类型包括轮式机器重要分支，研究如何控制移动机器人的运境感知、路径规划、运动控制等方面人控制、履带式机器人控制、飞行机器人动和行为控制等机械臂控制运动学控制动力学控制轨迹控制规划机械臂关节运动，使其末端执行器到控制机械臂的运动，考虑其惯性、重力和规划机械臂末端执行器的运动轨迹，使其达目标位置摩擦力完成特定任务多机器人协同控制任务分配路径规划将整体任务分解为子任务，分配确保机器人之间协调运动，避免给不同的机器人碰撞和干扰通信与协作机器人之间需要实时通信，交换信息并协调行动前馈和反馈控制前馈控制反馈控制基于对系统模型的预测，提前根据系统实际输出与目标值的进行控制动作调整，以减少误偏差，实时调整控制动作，以差达到控制目标状态反馈控制状态反馈闭环控制使用机器人系统状态信息，例如位置、速度和加速度来控制系统通过测量系统状态并将其反馈到控制器，形成一个闭环控制系统行为，以提高系统精度和鲁棒性鲁棒控制不确定性适应性鲁棒控制旨在克服模型不确定性、噪声和干扰的影响它可以确保系统在各种条件下保持稳定性和性能自适应控制环境变化未知参数自适应控制可以根据环境的变化自适应控制可以处理系统参数未自动调整控制参数，从而提高系知或不确定的情况，例如机器人统的性能和稳定性负载的变化鲁棒性自适应控制能够在不确定的环境下保持系统的稳定性，即使出现故障或干扰神经网络控制自适应能力非线性系统神经网络控制系统可以根据环境变化自适应地调整控制参数，提神经网络可以逼近复杂非线性函数，用于处理机器人系统中难以高系统鲁棒性和适应性建模的非线性动力学特性模糊控制模糊控制系统使用模糊逻辑处理不确模糊逻辑使用模糊集和模糊推理规则定的信息来模拟人类的决策过程..模糊控制常用于机器人控制，例如，避障和路径规划.。