機(jī)器人系統(tǒng)的模型辨識與控制器的研究與設(shè)計.pdf

1、隨著近些年來世界各國對機(jī)器人領(lǐng)域的研究逐漸深入，在機(jī)器人控制與研究的方向，也得到了比以往更多的關(guān)注。人們對機(jī)器人的應(yīng)用由以往的簡單機(jī)械化任務(wù)，如裝配，焊接等，逐漸擴(kuò)展到更多更廣闊的領(lǐng)域和行業(yè)中，并且機(jī)器人在這些領(lǐng)域和行業(yè)中大顯身手，如在醫(yī)療領(lǐng)域使用的康復(fù)機(jī)器人，服務(wù)業(yè)使用的機(jī)器人接待員，機(jī)器人在各個領(lǐng)域的發(fā)展和推廣帶動了其他諸多研究領(lǐng)域的前進(jìn)。這也使得在近年來，雙足仿人機(jī)器人的發(fā)展備受矚目。
　　社會的發(fā)展變遷和生活方式的不斷改變

2、，使得人們對機(jī)器人功能要求越來越多，也越來越復(fù)雜。從簡單的動作，到多個關(guān)節(jié)協(xié)動的復(fù)雜動作結(jié)合，雙足行走，奔跑跳躍，人機(jī)交互、智能控制、機(jī)器視覺和虛擬現(xiàn)實等更多也更為高層次的要求。
　　本文的主要研究將首先對6自由度機(jī)械臂系統(tǒng)進(jìn)行D-H方法的運動學(xué)分析，并且采用牛頓歐拉方法對機(jī)械臂系統(tǒng)進(jìn)行動力學(xué)建模。同時利用粒子群優(yōu)化算法的收斂特性，生成具有一般性特點的關(guān)節(jié)運動軌跡，并對軌跡參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，由此激勵產(chǎn)生的關(guān)節(jié)運動軌跡是嚴(yán)格有界且平滑的

3、，將可以用模型參數(shù)檢驗的控制實驗。采用“嶺回歸”方法對模型參數(shù)進(jìn)行辨識，獲取機(jī)械臂各個關(guān)節(jié)自由度的慣性參數(shù)。
　　然后為了檢驗得到的機(jī)械臂模型的慣性參數(shù)，驗證所提出辨識算法的實際效果，本文將設(shè)計遞歸自適應(yīng)控制方案對機(jī)械臂系統(tǒng)進(jìn)行運到控制仿真實驗，利用之前的辨識參數(shù)和優(yōu)化軌跡完成機(jī)械臂的軌跡追蹤控制，對比追蹤效果，檢驗辨識參數(shù)的有效性。針對多自由度機(jī)械臂系統(tǒng)設(shè)計的模型辨識方案，就可以通過計算機(jī)仿真得到較為準(zhǔn)確的機(jī)器人系統(tǒng)參數(shù)，并且借

4、助遞歸自適應(yīng)方法，可以省去大量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，降低多自由度機(jī)械臂系統(tǒng)的推導(dǎo)難度。
　　最后對針對雙足機(jī)器人的行走過程，設(shè)計基于狀態(tài)反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。在機(jī)器人系統(tǒng)的平衡性控制方案設(shè)計過程中，我們可以利用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決未知系統(tǒng)，設(shè)計基于狀態(tài)反饋的控制器。當(dāng)機(jī)器人系統(tǒng)中的部分參數(shù)也可以辨識得到時，就能通過在線估計來補(bǔ)償系統(tǒng)的部分未知參數(shù)，如機(jī)器人系統(tǒng)的慣性矩陣，以及運動過程中由外界環(huán)境產(chǎn)生的未知擾動。根據(jù)雙足機(jī)器人行走過程中的單足