《机器人控制》课件

机器人控制探索机器人控制技术,掌握先进的控制理论和算法,助力机器人在各领域的高效应用。通过本课程,您将深入了解机器人的关键控制问题,学习创新性的解决方案。机器人控制的基本原理反馈控制机器人控制系统采用闭环反馈控制,通过检测实际输出与目标指令之间的偏差来调整系统输入,确保机器人能够准确执行所需动作。多变量控制机器人系统涉及位置、速度、力矩等多个变量的协调控制,需要复杂的数学模型和先进的控制算法。实时性要求机器人需要在高速运动中实时处理大量数据,控制算法必须具备快速响应和高计算效率。非线性特性机器人的动力学模型和执行机构存在非线性特性,这给控制设计带来了挑战。执行机构类型连续执行机构这类执行机构可以在连续的范围内调节输出量,如电机、液压缸等。可实现连续的位置、速度和力矩调节。离散执行机构这类执行机构只能在几个预设的离散位置之间切换,如气缸、爪子等。输出量为开/关或者几个固定的位置。混合执行机构结合了连续和离散两种执行机构特点,既可实现连续控制,又可进行开/关或位置切换,如电机带减速箱。连续执行机构伺服电机伺服电机能精确定位和控制机械臂的连续运动，广泛应用于机器人、数控机床等领域。液压缸液压缸利用液压驱动能实现更大力度的连续运动，常用于大型工业机器人和重型装备。气动执行器气动执行器成本低、响应快、结构简单,适合应用于需要高频、轻负载的连续动作。步进电机步进电机能够精确定位并按步进方式进行连续运动,在定位和速度控制方面有优势。离散执行机构离散执行机构离散执行机构通常由电磁开关、气动缸或液压缸等执行器组成,能够提供有限数量的离散位置或状态。它们反应迅速,适用于工业自动化、运动控制等场合。电磁开关执行机构电磁开关是一种常见的离散执行器,通过电磁线圈产生磁场驱动开关动作,实现2种状态的切换,如开闭、启停等。应用广泛,响应快速。气动缸执行机构气动缸使用压缩空气作为动力源,能够提供简单的直线运动。气动执行机构结构简单、成本低廉、运行可靠,在工业自动化领域应用广泛。常见的执行机构1电机驱动电机驱动执行机构广泛应用于工业自动化和机器人系统,提供精确的位置和力矩控制。常见的电机类型包括直流电机、步进电机和伺服电机。2液压驱动液压驱动执行机构具有高功率密度和快速响应特点,适用于需要产生大推力或扭矩的场合,如工程机械和重型机械臂。3气动驱动气动驱动执行机构结构简单,成本较低,适用于工作环境恶劣的场景,如食品加工和化工行业。但控制精度相对较低。4混合驱动结合电机和液压或气动系统的优势,混合驱动执行机构可以实现高速、高精度和大载荷的控制。广泛应用于工业机器人。电机驱动驱动电路电机驱动电路负责将控制器的信号转换为能够驱动电机的电流和电压。它包括功率放大器、驱动器集成电路等部件。伺服电机伺服电机是常见的电机执行机构,能够精确控制角度和转速。它由电机、编码器和闭环控制器组成,广泛应用于机器人关节驱动。步进电机步进电机通过分步驱动,能够精确控制角度,常用于定位和速度控制。它的驱动电路通过控制线圈的通断实现电机转动。液压驱动原理简介液压驱动系统利用液压泵产生高压液体,通过管路和执行机构将能量传递到负载上,实现机械运动。它具有功率密度高、响应快、可实现精确控制等优点。主要组成液压驱动系统主要包括液压泵、液压缸、伺服阀等,能够提供大推力和大转矩输出。液压系统可实现位置、速度和力矩的精确控制。应用领域液压驱动被广泛应用在航天航空、工程机械、机床等领域,为重载机器人提供强大的驱动力。其高功率密度和快速响应特性使其成为重要的动力源。气动驱动高效低噪气动执行机构利用压缩空气作为动力源,具有效率高、噪音小等优点。简单结构气动系统的结构相对简单,维护成本较低,适合工厂等大型场合应用。灵活控制通过调节输入的压缩空气,可以实现气动执行机构的灵活控制和编程。传感器的基本类型1位置传感器用于检测物体的位置、角度或移动情况。例如编码器、光电开关、接近传感器等。2力/力矩传感器用于测量物体的力或力矩。如应变式传感器、压力传感器、扭矩传感器等。3视觉传感器使用视觉成像技术检测物体的形状、尺寸、颜色等特征。如摄像头、激光扫描仪等。4其他传感器温度传感器、湿度传感器、加速度传感器等用于检测环境参数。位置传感器角度传感器可测量旋转角度的传感器,如电位器、编码器等,广泛应用于机器人关节角度检测。直线位移传感器可测量直线位移的传感器,如电阻尺、光学尺等,用于检测机器人末端执行器的位置。接近传感器可感知接近物体的传感器,如电容式、感应式等,用于检测机器人与周围环境的距离。力/力矩传感器力传感器力传感器可以测量施加在机器人上的外力大小和方向。它们通常基于应变计或压电效应原理,可用于检测关节扭矩、抓持力等。力矩传感器力矩传感器可以测量机器人末端执行器上的扭矩大小和方向。它们可用于检测碰撞、监测关节负载等,为控制系统提供重要反馈。传感器应用力/力矩传感器广泛应用于工业机器人、服务机器人等,用于安全监控、精密控制和自适应操作等。视觉传感器相机感知视觉传感器利用CCD或CMOS图像传感器,捕获环境信息并转换为数字图像信号。激光测距基于激光的三角法或飞行时间,能够精确测量物体的距离和位置信息。雷达成像利用电磁波反射原理,雷达可以感知物体的尺寸、形状、位置和运动状态。光学扫描激光雷达(LIDAR)通过精密的扫描和测距,实现三维空间信息的采集。常见的传感器介绍编码器用于检测机器人关节角度和位移的重要传感器。可提供精确的位置反馈。力/转矩传感器检测机器人末端施加的力和力矩,用于力控制和力反馈。视觉传感器利用摄像头获取机器人工作环境的视觉信息,支持目标识别和定位。接近传感器检测机器人周围物体的接近程度,用于安全防撞和动作规划。编码器1位置反馈编码器能够精确地测量电机或关节的角度或位置,为控制系统提供重要的反馈信号。2多种类型常见的编码器包括增量式编码器和绝对式编码器,适用于不同的应用场景。3高分辨率现代编码器可提供高达数百或数千个脉冲/转的分辨率,满足精密控制的需求。4可靠性编码器一般具有高度的可靠性和抗干扰性,在恶劣环境下也能保持稳定工作。力/转矩传感器力传感器力传感器可以感知机器人末端执行器产生的力或扭矩。它们通过测量机械应变来实现。扭矩传感器扭矩传感器用于检测机器人关节处的力矩。它们通过测量轴上的扭转角度来计算力矩。六维力/扭矩传感器六维力/扭矩传感器可同时测量三个正交方向的力和三个正交方向的扭矩。广泛应用于机器人末端执行器。视觉传感器摄像头传感器摄像头是最常见的视觉传感器,可以捕捉图像信息。它们广泛应用于机器人的导航、识别和追踪等功能中。激光雷达传感器激光雷达使用激光脉冲测量环境的距离信息,可以构建三维环境模型,提供丰富的空间信息。结构光传感器结构光传感器利用预设的光线模式照射物体,通过观察扭曲的光线来获取物体的三维信息。深度相机深度相机利用双目立体视觉或者时间飞行原理测量物体的距离,可以提供更精确的三维信息。控制系统结构1输入控制系统通常包含输入信号,如目标值或设定值。2执行器执行器根据控制器的输出驱动系统,如电机或液压缸等。3传感器传感器测量系统的输出状态,如位置、速度或力矩等。4控制器控制器根据输入和反馈信号计算输出,实现系统的预期控制目标。开环控制输入驱动开环控制系统仅根据预先设定的输入信号来执行控制操作,不需要获取反馈信号。简单易实现由于不需要反馈环路,开环控制系统的结构和算法相对简单,容易实现和调试。无纠错能力开环控制系统无法对外部干扰和系统内部参数变化进行自动校正,容易产生误差。闭环控制实时反馈闭环控制系统可以实时检测实际输出与预期输出之间的偏差,并及时调整控制量以缩小偏差。自动调节通过反馈信号调整控制输出,闭环控制可以自动进行校正和调节,提高系统稳定性。降低误差与开环控制相比,闭环控制可以更好地抑制干扰因素,降低系统输出与目标之间的误差。伺服控制系统伺服电机控制系统伺服控制系统由伺服电机、伺服放大器和伺服控制器三个主要部分组成,能精确控制电机的位置、速度和转矩。伺服控制器伺服控制器是整个系统的核心,负责根据反馈信号进行闭环控制,确保电机能精准地执行各种运动指令。伺服放大器伺服放大器对来自控制器的微弱控制信号进行功率放大,为伺服电机提供足够的驱动电流。伺服电机伺服电机是执行部件,能够根据控制信号精确地调整转速、转矩和位置,是伺服控制系统的关键部件。伺服电机高性能电机伺服电机采用高性能永磁材料和精密定子设计,能输出大扭矩并维持高效运行。集成控制器伺服电机内置驱动控制器,能快速响应位置、速度、力矩的闭环反馈调整,实现精确控制。广泛应用伺服电机广泛应用于工业自动化、机器人、CNC机床等领域,以其优异的控制性能而备受青睐。伺服放大器作用伺服放大器是伺服控制系统的核心组成部分,负责将来自伺服控制器的微弱信号放大到执行机构(如电机)所需的电流或电压水平。类型常见的伺服放大器有电压型和电流型两种,分别适用于不同类型的伺服电机。性能指标伺服放大器的关键性能包括响应速度、增益、精度和稳定性,需要根据具体应用进行选型。控制技术现代伺服放大器通常采用先进的控制技术,如PWM调制、反馈控制等,以提高性能和可靠性。伺服控制器1位置控制伺服控制器负责根据设定的目标位置精准控制执行机构的运动。2速度控制伺服控制器还能调节执行机构的移动速度，确保运动过程平稳可控。3力矩控制伺服控制器可以监测和调节执行机构的输出力矩，以保护机械负荷。4闭环反馈伺服控制器通过位置、速度、力矩等反馈信号维持系统的稳定性。PID控制器比例项(P)根据当前误差信号的大小进行控制，实现快速响应。积分项(I)消除稳态误差，提高控制精度。积分作用可以减小或消除系统的静态误差。微分项(D)根据误差变化的速率作用于控制量，可以提高系统的响应速度和稳定性。比例项增大比例比例项会根据误差的大小进行比例放大,从而加快系统响应速度。误差抑制比例项可以降低稳态误差,让控制系统更加精准。简单调节比例项是最基本的控制项,调整起来相对简单易懂。积分项作用积分项可以帮助消除稳态误差,并使系统稳定性和鲁棒性更强。它通过积累误差来校正控制输出,缓解瞬态响应的超调。原理积分项对误差进行连续积分,将积分结果加入控制量。这样可以增加低频增益,消除稳态误差。调参增大积分时间常数可以提高稳定性,但会降低系统响应速度。需要在性能和稳定性之间进行平衡。应用积分项广泛应用于各类伺服控制系统,如位置伺服、力矩伺服等,用于消除稳态误差。微分项动态响应微分项可以提高系统的动态响应能力,增强对突发变化的跟踪能力。稳定性改善合理设计微分项可以提高系统的稳定性,减小超调量和振荡。精度提升微分项可以提高系统的静态精度,减小稳态误差。位置伺服控制系统1位置式PID控制通过在位置反馈回路中引入比例、积分和微分项来实现精准的位置控制。2速度式PID控制以速度作为反馈量来控制伺服电机的速度,从而实现精准的位置控制。3电机反馈利用位置传感器如编码器等获取电机的实际位置信息,与设定目标位置进行比较和调整。4负反馈控制通过比较实际位置和目标位置,形成负反馈信号来纠正偏差,从而实现高精度定位。位置式PID控制位置式PID控制结构位置式PID控制通过测量系统输出并与目标值进行比较,生成误差信号,然后根据比例、积分和微分三个部分对误差进行相应的修正,最终实现精确的位置控制。PID参数调整合理设置PID控制器的三个参数值对系统响应特性有重要影响,需要通过实验调试或智能算法优化获得最佳参数设置。系统性能评价位置式PID控制可以实现良好的稳定性、快速响应和抗干扰能力,是工业界广泛应用的一种经典位置控制策略。速度式PID控制基于速度速度式PID控制直接使用速度作为反馈信号进行控制,不需要进行位置积分。这种方法简单高效,适合对响应速度要求较高的场合。三项独立速度式PID有三个独立调节项:比例项、积分项和微分项。可以根据系统特性分别调节，灵活性高。无积分饱和由于不需要进行位置积分,速度式PID可以有效避免积分饱和的问题。这提高了控制系统的稳定性。力矩伺服控制系统力矩控制应用力矩伺服控制系统通常应用于需要精确力矩控制的场景,如机器人关节驱动、工业机械手等。力矩控制实现通过对电机电流的精确控制,能够实现关节或末端执行器的力矩精准控制。扭矩传感器力矩伺服控制系统需要配备扭矩传感器,用于实时监控关节或末端的输出扭矩。力矩控制应用关节空间控制力矩控制广泛应用于机器人关节空间的位置/力控制中，通过精确控制关节力矩实现灵活自然的运动。人机交互力矩控制在人机协作机器人中起重要作用，可感知人类施加的力矩，从而提供安全自然的交互体验。工业应用在装配、搬运等工业自动化任务中，力矩控制可提供更精准的力控制，提高工艺质量和生产效率。力矩控制的实现1伺服驱动器电机扭矩控制通过伺服驱动器控制电机的输出扭矩,实现对机器人关节的力矩控制。2关节扭矩反馈控制利用关节处安装的力/转矩传感器,构建闭环的力矩反馈控制系统。3基于末端力/力矩反馈在机器人末端安装六维力/力矩传感器,实现对末端施加力矩的精确控制。4基于关节动力学模型建立机器人动力学模型,根据关节角度和速度反向计算所需的关节力矩。关节空间控制关节角度控制通过控制每个关节的角度,实现机器人在关节空间中的位置和姿态控制。这种方式简单直观,适用于大多数机器人。关节空间路径规划基于关节角度的路径规划方法,通过设计每个关节的角度变化轨迹,实现机器人末端执行器的位置和姿态控制。关节运动学分析关节空间控制需要深入理解机器人的关节运动学,包括正运动学和逆运动学,以准确预测和控制关节角度。正运动学定义正运动学是指根据机器人关节的角度或位置，计算出末端执行器的位置和姿态的过程。这是机器人控制中的基础步骤，决定了机器人在笛卡尔空间中的运动。表达方式正运动学可以采用矩阵变换、四元数或其他方式进行数学表达。通过这些数学方法，可以建立关节角度与末端位姿之间的映射关系。应用场景正运动学广泛应用于机器人轨迹规划、末端位姿控制、机器人仿真等场景。它是后续运动规划和控制的基础。计算方法常见的正运动学计算方法包括D-H坐标系法、虚拟关节法等。通过这些方法可以建立关节变量和末端位姿之间的映射。逆运动学定义逆运动学是确定关节角度的过程,使末端执行器达到所需的位置和姿态。它是通过设定末端执行器的目标状态来反向推算各关节角度的过程。方法常见的逆运动学方法包括数学建模、迭代法、神经网络等。选择合适的方法需要考虑机器人的结构复杂度和实时性要求。应用逆运动学在机器人操作、路径规划等方面广泛应用,是机器人实现精确控制的基础。它在工业自动化、医疗机器人等领域都发挥重要作用。笛卡尔空间控制坐标系定义使用三个正交坐标轴（X、Y、Z）来描述机器人在三维空间中的位置和姿态。这种控制方式简单直观，易于理解和实现。位置/姿态控制可以独立控制机器人在三维空间中的位置和姿态（平移和旋转），实现更灵活的操控。这种控制方式广泛应用于工业机器人和服务机器人。轨迹规划需要根据任务要求规划机器人在三维空间中的运动轨迹，确保运动平稳、避免碰撞。轨迹规划是笛卡尔空间控制的关键技术。坐标系定义全局坐标系定义机器人在整个工作环境中的位置和姿态。通常以工作环境的某个参考点为原点。机器人本体坐标系描述机器人自身各关节和末端执行器的位置和姿态。通常以机器人基座为原点。工件坐标系定义工件在全局坐标系和机器人本体坐标系中的位置关系。有助于进行精确的操作和控制。位置/姿态控制1坐标系定义确定机器人的运动空间,建立合适的关节和笛卡尔坐标系。2位置控制控制机器人的位置,包括平移和旋转,实现精确定位。3姿态控制控制机器人的姿态,如旋转角度,保持稳定并完成所需动作。4柔性控制根据环境变化实时调整位置和姿态,实现灵活机动的运动控制。轨迹规划3D轨迹规划机器人轨迹规划需要考虑机器人在三维空间中的位置和姿态,确保机器人在执行任务时沿着安全、连续的路径移动。轨迹优化通过采用各种优化算法,如最小加速度、最小能量消耗等,可以进一步优化机器人的运动轨迹,提高效率和性能。插补算法机器人控制系统需要根据目标轨迹,通过插补算法生成平滑连续的关节角度序列,以实现更流畅的运动。插补算法线性插补根据起点和终点计算中间点位置，生成直线轨迹。简单高效，适用于直线运动。曲线插补使用数学函数拟合曲线，如圆弧、抛物线等。能生成平滑连续的轨迹，适用于复杂运动。样条插补使用多项式拟合离散数据点，生成平滑的轨迹。能够满足更高的光滑性要求。轨迹优化平滑化通过调整轨迹参数如加速度、速度等，实现更加平稳连续的运动轨迹，减少突变和振荡。时间优化根据任务需求和机器人性能参数，优化轨迹执行时间，提高效率。能量优化优化轨迹，降低机器人各关节的能量消耗，提高能源利用率。轨迹插补通过数学插值算法生成连续、光滑的轨迹，确保机器人平稳运动。控制系统建模模拟建模通过数学方程建立控制系统的模拟模型,描述系统的动态特性,为设计控制器奠定基础。参数标识通过试验和测试,获取系统的关键参数,如传感器、驱动器的增益、时间常数等。构建仿真利用建立的数学模型,在仿真软件中构建控制系统的全局模型,实现控制系统的仿真分析。验证优化通过仿真结果分析,验证模型的准确性,并优化模型参数,提高控制系统的性能。传感器建模1传感器特性描述建立传感器的数学模型,描述传感器的输入输出关系和工作特性,如灵敏度、量程、线性度、响应时间等。2误差分析与建模分析和建模传感器的各种误差来源,如量化误差、非线性误差、温度漂移等,以提高测量精度。3动态特性建模针对传感器的动态响应特性建立时间域或频域的传递函数模型,用于分析和设计闭环控制系统。4虚拟传感器建模利用软件算法构建虚拟传感器,弥补