非完整性移動(dòng)機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與軌跡跟蹤控制研究.pdf

1、近幾年，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子工程、控制理論、人工智能理論、傳感器等技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，由多學(xué)科交叉而形成的機(jī)器人學(xué)研究也進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段。從可編程的、示教再現(xiàn)型的工業(yè)機(jī)器人到具有一定傳感和適應(yīng)能力的機(jī)器人，再到配備多種先進(jìn)傳感器，具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力的智能機(jī)器人，機(jī)器人學(xué)的研究工作經(jīng)歷了一個(gè)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，從功能單一到功能多樣，從工業(yè)制造領(lǐng)域到軍事偵察、核工業(yè)、航空航天、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療器械、基因工程等諸多領(lǐng)域的過(guò)程?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在不久的將

2、來(lái)，機(jī)器人技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加廣泛和深入。而各種機(jī)器人系統(tǒng)在實(shí)際工作中的廣泛應(yīng)用又為機(jī)器人學(xué)提出了新的要求和新的研究課題。機(jī)器人系統(tǒng)的控制學(xué)研究就是在這些新的應(yīng)用需求驅(qū)動(dòng)下提出，并隨著機(jī)器人學(xué)的不斷發(fā)展而逐漸成為機(jī)器人學(xué)研究的一個(gè)重要分支。本文回顧了機(jī)器人的歷史、現(xiàn)狀，深入研究了移動(dòng)機(jī)器人的分類，給出了機(jī)器人跟蹤控制的有效方法。 在本文中，首先詳細(xì)介紹了設(shè)計(jì)的輪式移動(dòng)機(jī)器人的硬件和軟件體系結(jié)構(gòu)，說(shuō)明了如何組織和控制體系結(jié)

3、構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人所需完成的功能。然后，給出了具有廣泛應(yīng)用意義的非完整性輪式移動(dòng)機(jī)器人的定義，并分析了和推導(dǎo)了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，之后將機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的鏈?zhǔn)较到y(tǒng)及其乘方式結(jié)構(gòu)。其后，結(jié)合機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，設(shè)計(jì)了計(jì)算力矩的軌跡跟蹤控制方法，介紹了系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)，分析了控制方法的全局收斂性，最后給出了仿真試驗(yàn)結(jié)果。然而此方法在機(jī)器人存在多種不確定性因素影響時(shí)，不能很好的實(shí)現(xiàn)控制效果，因此利用對(duì)系統(tǒng)模型不具有依賴性的

4、模糊控制方法，能完成較好的控制效果，并且有效的克服了機(jī)器人的非線性和不確定性的影響。最后，針對(duì)模糊控制方案的不足，結(jié)合模糊控制，選擇遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有了模糊和歸納能力，在分析了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法結(jié)構(gòu)之后，提出了一種基于遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人軌跡跟蹤控制方法，證明了學(xué)習(xí)算法的收斂性，從而保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 本文中提出的各種控制方法均可被應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的軌跡跟蹤控制中，以克服機(jī)器人控制系統(tǒng)中非線性、強(qiáng)耦合、不確定