《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理解机器人运动学、动力学、控制算法等基础知识。学习机器人控制系统的设计与实现掌握机器人控制系统的架构、传感器、驱动器、软件等内容。应用机器人控制技术解决实际问题能够设计和实现机器人控制方案，并应用于工业自动化、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用于工业生产过程，例如焊接、喷漆和装配。服务机器人用于服务行业，例如医疗保健、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伺服电机和步进电机是常见的驱动方式，提供精确的运动控制。液压驱动液压系统提供强大动力，适用于重型机器人，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位置传感器用于确定机器人的位置和方向。速度传感器速度传感器用于测量机器人的速度和加速度。力传感器力传感器用于测量机器人施加的力和力矩。机器人控制系统架构1感知层负责收集环境信息，例如传感器数据和图像数据。2规划层根据感知到的环境信息，制定机器人运动计划。3控制层执行规划层生成的运动指令，控制机器人的动作。4执行层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、速度和加速度，并将其反馈到控制系统。误差修正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。然后，系统使用控制算法来调整机器人的动作，以减少误差。PID控制算法1比例控制根据误差的大小调整控制信号，误差越大，控制信号越强。2积分控制累积过去误差，消除静态误差，提高系统稳定性。3微分控制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1环境感知机器人获取周围环境信息2运动规划机器人规划安全、高效的运动路径3运动控制机器人执行规划的运动路径规划算法A*一种常用的启发式搜索算法，用于找到从起点到终点的最优路径。Dijkstra一种最短路径算法，用于找到从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起点到终点的路径，不考虑时间和速度。轨迹规划算法在考虑路径的同时，还要考虑机器人运动的时间、速度和加速度。常用的轨迹规划算法包括多项式插值、样条函数插值和B样条曲线插值等。机器人控制仿真工具GazeboGazebo是一个开源的机器人仿真平台，提供了逼真的物理环境和传感器模型，支持各种机器人平台。V-REPV-REP是一款专业级的机器人仿真软件，拥有丰富的功能和强大的可扩展性，适用于工业机器人和研究领域。WebotsWebots是一个基于Web的机器人仿真平台，提供简单易用的界面和丰富的库，适合教学和快速原型设计。OpenGL和ROS仿真OpenGL用于创建逼真的3D图形ROS机器人操作系统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1牛顿-欧拉法基于牛顿定律和欧拉定理2拉格朗日法利用拉格朗日方程3哈密顿法基于哈密顿原理机器人的静力学分析静力学平衡分析机器人处于静止状态时的力平衡，包括重力、外力、关节力矩等。关节力矩计算基于机器人结构和负载，计算每个关节所需的力矩，以保持平衡状态。工作空间分析确定机器人能够到达的工作空间，并分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量变化建立机器人动力学模型，描述运动规律预测机器人运动轨迹和所需驱动力机器人的Lagrange方程动力学方程Lagrange方程提供了一种描述机器人系统动力学的方法，它基于系统的能量和广义坐标。广义坐标使用广义坐标来描述机器人的位置和速度，这些坐标可以是关节角或笛卡尔坐标。能量函数Lagrange方程将系统的动能和势能表示为广义坐标的函数，并通过求解方程得到系统的动力学方程。控制算法设计1运动学控制控制机器人关节运动以实现所需的轨迹.2动力学控制考虑机器人动力学参数并控制机器人的速度和加速度.3轨迹跟踪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重要分支，研究如何控制移动机器人的运动和行为。移动机器人控制系统需要考虑机器人的环境感知、路径规划、运动控制等方面。移动机器人控制算法的类型包括轮式机器人控制、履带式机器人控制、飞行机器人控制等。机械臂控制运动学控制规划机械臂关节运动，使其末端执行器到达目标位置。动力学控制控制机械臂的运动，考虑其惯性、重力和摩擦力。轨迹控制规划机械臂末端执行器的运动轨迹，使其完成特定任务。多机器人协同控制任务分配将整体任务分解为子任务，分配给不同的机器人。路径规划确保机器人之间协调运动，避免碰撞和干扰。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基于对系统模型的预测，提前进行控制动作调整，以减少误差。反馈控制根据系统实际输出与目标值的偏差，实时调整控制动作，以达到控制目标。状态反馈控制状态反馈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行为。闭环控制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，以提高系统精度和鲁棒性。鲁棒控制不确定性鲁棒控制旨在克服模型不确定性、噪声和干扰的影响。适应性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自适应控制可以根据环境的变化自动调整控制参数，从而提高系统的性能和稳定性。未知参数自适应控制可以处理系统参数未知或不确定的情况，例如机器人负载的变化。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神经网络控制系统