六自由度串联机械臂精度控制研究

发布时间：2017-07-07 18:20

  本文关键词：六自由度串联机械臂精度控制研究

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【摘要】：本课题来源于国家自然基金项目(项目编号:51375519)。本文以六自由度串联机械臂系统为研究对象,应用六自由度串联机械臂最为典型的PUMA560型机械臂作为研究载体,采用理论分析、仿真相结合的方法,以提高串联机械臂在两种特殊工况下的控制精度为目的。该特定工作状况都是对机械臂在未知环境的自适应性提出挑战,在实践作业中较为普遍,且未有十分有效的控制手段,分别为:由于未知载荷参数影响和当视觉伺服作为机械臂控制系统时,所引起的精度控制问题。研究内容包括:机械臂的运动学建模、精度分析、串联机械臂在未知载荷下的精度控制、串联机械臂在视觉伺服下的优化和仿真。本文主要做了以下研究工作:1.研究6-DOF串联机械臂在载荷参数未知,尤其在所持载荷较大的情况下,对机械臂的定位精确控制问题。设计一种复合控制方案,即基于标称计算力矩控制器加滑模神经网络补偿器,用来控制机械臂末端执行器夹持载荷参数未知且载荷大的情况,即通过滑模神经网络来补偿消除系统未知参数对标称计算力矩的误差影响,以确保存在未知参数和较大惯性的情况下整个控制系统的渐进稳定性。该方法能够有效地控制串联机械臂系统的定位。于此同时,此方法具有系统动力学方程不要求系统惯性系数呈线性函数关系的显著优点。2.为了更近一步提高机械臂在未知环境的适应能力,优化视觉伺服在6-DOF串联机械臂定位精度控制方面的核心问题,即克服单目(eye-in-hand)和双目(eye-to-hand)视觉伺服视觉缺点,应用多摄像机视觉伺服方法,根据人体内双边解耦协同的生理调节机制,结合多摄像机系统的控制特性,提出了一种新颖的解耦协同控制策略,解决多摄像视觉伺服过程中运动以及信息高度耦合的问题,并设计相应的控制系统。通过PUMA560串联机械臂为研究对象,对提出的解耦协同控制系统性能进行仿真试验。3.通过Matlab仿真,验证了串联机械臂在载荷参数未知的情况下,末端执行器位姿精度的提升。在视觉伺服过程中,根据不同的仿真条件,计算并绘制出三种构建方式不同的视觉伺服系统仿真结果,验证了本文提出方法的有效性,实现了六自由度串联机械臂末端执行器位姿精度优化。
【关键词】：六自由度串联机械臂 机械臂控制 参数未知 滑模神经网络 视觉伺服 多摄像机 双边解耦协同策略
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外机械臂研究现状10-15
• 1.2.1 国外串联机械臂研究现状10-13
• 1.2.2 我国串联机械臂研究现状13
• 1.2.3 控制算法研究现状13-14
• 1.2.4 视觉伺服研究现状14-15
• 1.3 存在的主要问题15-17
• 1.4 课题研究背景及内容17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 第二章 六自由度串联机器人运动学精度模型19-31
• 2.1 串联机械臂精度分析19-20
• 2.1.1 误差来源分析19-20
• 2.2 串联机械臂正运动学20-25
• 2.2.1 机械臂位姿描述20-21
• 2.2.2 相邻关节齐次变换矩阵21-22
• 2.2.3 运动学模型22-25
• 2.3 机械臂逆运动学25-26
• 2.4 运动学模型建立与仿真26-29
• 2.5 本章小结29-31
• 第三章 基于未知载荷的六自由度串联机械臂补偿控制31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 系统动力学建模31
• 3.3 基本原理31-34
• 3.3.1 神经网络模型31-33
• 3.3.2 问题描述33
• 3.3.3 滑模控制理论33-34
• 3.4 滑模神经网络补偿器控制方案设计34-38
• 3.4.1 标称的计算力矩控制器的设计34-36
• 3.4.2 神经网络系统及其函数逼近36
• 3.4.3 基于滑模神经网络补偿器的设计36-38
• 3.5 仿真分析38-40
• 3.6 结论40-41
• 第四章 基于解耦协同多摄像机视觉伺服控制精度研究41-57
• 4.1 摄像机模型41-44
• 4.1.1 成像模型41-42
• 4.1.2 摄像机内参数模型42-43
• 4.1.3 摄像机外参数模型43-44
• 4.2 视觉引导系统手眼标定方法研究44-45
• 4.2.1 手眼系统分类44-45
• 4.3 基于解耦协同多摄像机视觉伺服研究45-47
• 4.3.1 多摄像视觉伺服常规控制45
• 4.3.2 体内双边控制45-46
• 4.3.3 双边协同控制策略46-47
• 4.4 多摄像视觉伺服系统框架47-48
• 4.4.1 解耦协同单元47-48
• 4.5 仿真分析48-54
• 4.6 结论54-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 5.1 总结57
• 5.2 工作展望57-59
• 致谢59-61
• 参考文献61-65
• 攻读学位期间取得的研究成果65

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