6)机器人控制实验编程资料

### 机器人控制实验编程资料 #### 一、实验目的与背景 本次实验旨在帮助学习者深入理解机器人控制的基础概念及其实现方式。通过本实验，参与者不仅能够掌握基本的机器人动力学控制理论，还能学会利用Simulink软件构建并仿真机器人控制系统。具体目标包括： - **理解机器人控制的概念**：包括基本原理及其在现代自动化领域的应用。 - **机器人动力学控制分析**：学会如何运用牛顿-欧拉方程分析机器人的运动特性。 - **构建机器人控制仿真模型**：通过实践操作，熟悉使用Simulink等工具构建仿真模型的方法。 #### 二、机器人动力学方程解析 机器人动力学是研究机器人机械臂在外力作用下运动特性的学科。它主要涉及两个方面：**状态空间方程**和**前向动力学**。 - **状态空间方程**：该方程是描述系统状态随时间变化的数学模型。对于一个具有n个自由度的机器人来说，其动力学方程可以表示为以下形式： \[ M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) = \tau \] 其中： - \( M(q) \) 是质量矩阵，反映了机械臂各部件的质量分布情况。 - \( C(q,\dot{q})\dot{q} \) 表示离心力和哥氏力，这两类力是由机械臂的相对运动产生的。 - \( G(q) \) 是重力矢量，描述了机械臂在重力场中的受力情况。 - \( \tau \) 是外加力矩，即驱动器产生的力矩。 - **前向动力学**：是指已知机器人的运动学参数和动力学参数时，求解机器人的运动轨迹的问题。通常需要借助数值积分方法来求解。 #### 三、机器人关节控制 关节控制是机器人控制的核心部分之一，涉及到如何精确控制机器人各个关节的运动。以Puma560机器人为例，其肩关节控制可以通过Simulink实现，如图1所示的基于速度反馈的机器人关节控制模型。 - **速度控制环**：如图2所示，速度控制环是图1中Vloop模块的具体实现细节。其核心思想是通过对关节速度的反馈调节，确保关节按照预设的速度运动。 - **仿真参数设置**：在进行仿真之前，需要对模型中的关键参数进行设置，例如Vloop参数和signalgeneration参数。 #### 四、机器人前馈控制 前馈控制是一种控制策略，其目的是通过预测系统的响应来减少或消除误差。在机器人控制中，前馈控制常用于补偿非线性动力学的影响。对于非线性系统，可以通过线性化处理简化问题，并利用前馈控制提高系统的稳定性。在理想情况下，前馈控制器可以完全抵消非线性效应，如图3所示。 - **控制结构**：图3展示了前馈动力学的控制结构，其中包含了位置增益\( K_p \)和速度增益\( K_v \)，这些参数的选择对控制效果有着直接的影响。 #### 五、基于计算力矩控制 计算力矩控制是一种先进的控制技术，它能够根据机器人的动力学模型实时计算所需的力矩，从而实现更精确的控制。如图4所示的计算动力学控制结构，该方法的关键在于准确地估计或测量机器人的动态参数，并据此计算出合适的力矩指令。 #### 六、实验内容详解 - **Puma560机器人模型的建立**：在Simulink中建立Puma560机器人的仿真模型，可以利用Matlab提供的机器人库中的模型。然后，通过设置不同的参数，观察模型的响应，并分析控制效果。 - **参数设置**：Kp（位置增益）设定为100，Kv（速度增益）设定为1，这两个参数可以根据实际需求进行调整。 - **调用机器人模型**：在Matlab命令行中输入`mdl_puma560`，以加载Puma560机器人的模型。 - **仿真参数设置**：为了获得准确的仿真结果，需要合理设置仿真参数。 - **Twolinks机器人模型**（选做）：除了Puma560模型之外，还可以尝试使用Simulink建立Twolinks机器人的仿真模型，进一步探索不同机器人模型的控制特性。 通过本次实验，不仅可以深入了解机器人控制的基本原理和技术，还能通过实践加深对Simulink软件的了解和掌握，为后续的机器人研发工作奠定坚实的基础。