仿袋鼠机器人站立姿态平衡控制研究

发布时间：2017-07-30 06:32

  本文关键词：仿袋鼠机器人站立姿态平衡控制研究

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【摘要】：跳跃机器人凭借其移动方式的优势可以在一些不连续的地貌上移动,如:沟壑、河流,其地形适应能力相比轮式、履带式等机器人有了极大的提高,可以更好的应用于抢险救灾、恶劣环境的军事侦察等方面。本文设计了一种仿袋鼠机器人,并对其站立姿态的平衡控制进行了研究,主要成果如下:1)仿袋鼠机器人的系统设计通过研究袋鼠的生理结构特性,仿照袋鼠外形,设计了仿袋鼠机器人系统。腿部采用平行四边形结构结合驱动弹簧的设计方法,模拟了袋鼠腿部肌腱作用,完成机器人的跳跃功能。尾巴采用镂空结构设计,通过控制其转动惯量实现机器人的运动平衡控制。设计了基于STM32的仿袋鼠机器人电控系统,实现对机器人姿态数据的采集与处理、跳跃机构的驱动控制以及上位机系统显示等功能。2)仿袋鼠机器人站立姿态动力学建模针对仿袋鼠机器人两腿同轴连接同步运动且关于身体中正面对称的结构特点,将机器人弧形脚与地面的接触点看作是固定铰链,处于地面站立状态的机器人机构就简化为一个平面机构的多刚体机构模型。使用拉格朗日(Lagrange)方程法对该刚性模型进行动力学分析并进行线性化处理,建立了站立姿态的仿袋鼠机器人的动力学模型。3)基于LQR和HPSO的仿袋鼠机器人站立平衡控制根据机器人的动力学模型设计了LQR二次型控制器,并针对人工整定LQR权值矩阵存在效率较低、准确度不高等问题,使用混合粒子群算法(HPSO)对LQR控制器的权值矩阵进行优化。最后使用优化后的线性二次型控制器对仿袋鼠机器人站立平衡控制进行了仿真实验,结果表明,采用HPSO优化的LQR控制器可以提高系统的站立平衡的控制性能。4)仿袋鼠机器人站立平衡的自适应滑模控制为解决仿袋鼠机器人站立平衡中由于外部干扰等不确定因素而造成的理论分析与实际的控制系统模型不一致的问题,设计了一种基于自适应指数趋近律的滑模控制器。将自适应原理应用于滑模控制器的趋近律设计,改进传统的指数趋近律,使系统运动点在远离切换面时具有较快的趋近速度,并减小了机器人控制系统的抖振现象,仿真实验证明基于自适应指数趋近律的滑模控制器具有较好的控制效果。
【关键词】：仿袋鼠机器人 拉格朗日建模 LQR 混合粒子群算法 自适应滑模控制
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 一般跳跃机器人研究现状11-14
• 1.2.2 仿生跳跃机器人研究现状14-17
• 1.3 研究内容与结构17-20
• 第2章 仿袋鼠机器人系统设计20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 机械结构设计20-23
• 2.2.1 腿部结构21-22
• 2.2.2 尾巴结构22-23
• 2.3 硬件系统设计23-27
• 2.3.1 电机驱动25-26
• 2.3.2 姿态采集26-27
• 2.3.3 尾巴转角检测27
• 2.4 软件系统设计27-30
• 2.4.1 姿态信息处理29
• 2.4.2 上位机显示29-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第3章 仿袋鼠机器人站立姿态动力学建模32-42
• 3.1 引言32
• 3.2 机器人站立姿态多刚体机构模型简化32-34
• 3.3 机器人动力学建模34-39
• 3.3.1 建模方法选取34-35
• 3.3.2 动力学建模35-39
• 3.4 可控可观性分析39-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 基于LQR和HPSO的仿袋鼠机器人站立平衡控制42-54
• 4.1 引言42-43
• 4.2 LQR控制器设计43-46
• 4.3 混合粒子群算法优化LQR控制器46-52
• 4.3.1 混合粒子群算法46-47
• 4.3.2 混合粒子群算法优化LQR权重矩阵47-49
• 4.3.3 仿真实验49-52
• 4.4 本章小结52-54
• 第5章 仿袋鼠机器人站立平衡的自适应滑模控制54-72
• 5.1 引言54
• 5.2 站立平衡的滑模控制54-61
• 5.2.1 滑模控制器设计56
• 5.2.2 滑模控制实验56-59
• 5.2.3 滑模控制的抖振分析59-61
• 5.3 自适应滑模控制器设计61-71
• 5.3.1 自适应指数趋近律设计61-64
• 5.3.2 仿真实验64-71
• 5.4 本章小结71-72
• 结论72-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果78-80
• 致谢80

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本文编号：592909