基于动力学不确定性的视觉伺服机器人控制.pdf

视觉伺服机器人是指通过视觉反馈信息来控制机器人的运动和行为，使其能够完成各种复杂的任务。动力学不确定性是指机器人在执行任务过程中，其动力学特性可能因为负载变化、温度、磨损等多种因素而发生变化，进而影响控制精度。文章提出了一种新的控制方法，即基于动力学不确定性的视觉伺服机器人控制方法，该方法主要针对机器人的动力学不确定性问题。 文章首先提到，视觉伺服机器人系统由机器人的执行系统和视觉系统组成。其中，视觉系统能够对机器人的行为进行视觉定位或视觉跟踪。机器人的动力学模型参数，包括机械臂的惯量矩阵、科氏力与离心力矩阵、重力项等，都可能因机器人负载或工作环境的变化而发生变化。由于这些动力学参数难以精确获取，因而给视觉伺服机器人的定位控制与跟踪控制带来了挑战。 为了克服上述问题，文章提出了一种基于动态补偿与摩擦力补偿的自适应鲁棒控制方案。该方案的核心创新点有以下两个方面： 第一，方案能够将图像平面上的输出信号反馈至关节空间。这意味着可以将视觉系统捕获的图像信息转换成机器人关节的控制指令。此外，通过结合动力学模型的参数线性化性质，设计了自适应算法在线标定不确定的动力学参数。这一点对控制方案的实施至关重要，因为它可以实时地根据动力学模型的变化调整控制参数，以确保控制的准确性。 第二，方案提出了一种鲁棒项来抵消摩擦力的影响。在以往的研究中，为了消除摩擦力对机器人控制精度的影响，通常需要直接测量摩擦力。然而，在该方案中，由于设计了自适应鲁棒项，因此无需直接测量摩擦力，而是在控制器中在线预估摩擦力，并进行补偿。这样一来，不仅简化了控制系统的实现，而且提高了控制系统的稳定性和精确性。 文章还利用李亚普洛夫稳定性分析工具证明了所提出的控制方案能够全局镇定闭环系统，并实现精确的图像轨迹跟踪。这意味着控制方案能够保证机器人在运动过程中，不论外在条件如何变化，都能够保持运动的稳定性和轨迹的准确性。 此外，文章还通过仿真结果验证了该自适应鲁棒控制方法的有效性。仿真结果表明，在面对动力学参数和摩擦力等不确定因素的影响时，该控制方法仍能有效地控制机器人的运动，保持图像轨迹的高精度跟踪。 文章介绍了由拉格朗日力学推导出的机器人动力学方程，并详细说明了动力学模型的特性。通过定义关节空间的参考误差，设计了鲁棒控制器。其中，动力学模型被线性化为一定形式，使得可以将动力学参数线性化，并通过自适应算法获得动力学回归矩阵的具体数值。这为实现动力学不确定性的自适应控制提供了理论基础和实现方法。 文章作者陈集思来自广东电网有限责任公司教育培训评价中心，提出了基于动力学不确定性的视觉伺服机器人控制策略。文章的创新之处在于通过图像平面输出信号反馈至关节空间，并结合动力学模型的参数线性化性质设计自适应算法在线标定动力学参数，同时提出了在线预估摩擦力的鲁棒项，从而克服了传统方法中无法实时标定动力学参数和需要测量摩擦力的缺点。这样的研究不仅在理论上有新的突破，也为实际工业生产中的视觉伺服机器人的控制提供了新的思路和解决方案。