模糊PID控制在轮式机器人直立系统中的应用_李贤喆这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-11-08
上传用户：得之我幸78
基于嵌入式操作系统的机器人欠驱动控制模型算法设计与实现源码基于嵌入式操作系统的机器人欠驱动控制模型算法设计与实现源码
上传时间： 2021-12-29
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该文档为机器人PID控制概述讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-01-25
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
上传用户：得之我幸78
基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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四足机器人基于功率最优原则的足端轨迹规划这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： 机器人
上传时间： 2022-03-04
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该文档为除草机器人机械臂的逆向求解与控制总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-04-25
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双足步行机器人（Biped Walking Robot）是一种仿人机器人，是移动式机器人领域中一类重要的仿生系统。双足步行机器人作为一种移动式机器人，它与轮式，履带式机器人相比有许多优点与优越性。由于双足步行机器人的行走具有独特的适应性和拟人性，其行走控制成为当今研究的热点。步行运动模式与运动控制是影响双足步行机器人技术进步的重要问题，也是双足步行机器人成功而有效地实现稳定步行的理论基础和技术关键。本文针对双足步行机器人步行模式生成与步行控制相关问题进行了研究，并在虚拟现实的实验环境中实现了机器人以给定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立摆线性模型的双足步行机器人步行运动模式生成。本文对双足步行机器人的动力学模型进行了简化，采用平面倒立摆的线性化模型作为双足步行机器人步行模式生成的简化模型。设计了基于倒立摆线性化模型步行模式生成算法，对双足步行机器人前向行走，侧向行走与拐弯行走的腰部重心位置轨迹与速度轨迹进行了规划。对于双足步行具有双脚作支撑期的特点，本文采用了七次多项式插值，分两阶段对具有双脚支撑期的步行运动的腰部运动轨迹进行规划，实现了期望的运动模式。第二：基于小脑模型控制器的双足步行机器人逆运动学控制系统。本文针对双足步行机器人腿部逆模型求解问题，提出一种基于小脑模型连接控制网络CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的机器人逆运动学控制方法。机器人腿部正运动学模型采用Denavit-Hartenberg方法进行建模，在建立双足步行机器人正运动学模型基础上，设计了基于CMAC的控制系统。系统采用两个CMAC直接控制机器人的腿部运动。两个CMAC逆模型控制器分别逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型，实现了对腰部运动轨迹的跟踪控制。第三：基于虚拟现实环境的双足步行机器人行走控制实验。
上传时间： 2022-06-19
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首先，本文分析了双足机器人动态步行过程的运动学特征。即分析双足步行机器人连杆的位置和姿态与各个关节角之间的关系。包含双足机器人动态步行的正运动学与逆运动学特性。其中，针对双足步行机器人的逆运动学问题，使用了解析法与数值法进行求解，并对上述两种方法进行了对比。其次，在针对双足机器人动态步行过程运动学特性的分析基础上，推导出双足步行机器人零力矩点（ZMP）的计算公式，该公式称为ZMP基本方程。ZMP基本方程描述了机器人ZMP与机器人质心之间的关系。在此基础上，使用拉格朗日方法建立了双足步行机器人的动力学模型，其中包括单脚支撑阶段与双脚支撑阶段的动力学模型。为了方便得到双足步行机器人的步行模式，使用桌子——小车模型模拟机器人动态步行。使用该等效模型与2MP基本方程，本文设计了基于ZMP的双足机器人动态步行模式生成算法。生成步行模式之后，将机器人关节角时间序列带入机器人动力学模型计算，可以得到关节力矩时间序列。关节驱动器按照力矩时间序列控制关节运动即可实现动态步行。但是，考虑到数值计算等因素导致的误差累计，本文同时基于桌子—一小车模型设计了动态步行稳定控制器，该控制器的作用是通过修正期望ZMP轨迹调节机器人躯干的倾斜角度。最后，基于本文所设计的双足步行机器人逆运动学问题求解算法、动态步行模式生成算法与步行稳定控制器所组成的控制系统，采用开放源代码动力学引擎0pen Dynamic Engine 进行仿真验证。首先在三维虚拟环境中建立了双足步行机器人虚拟样机模型，其次设计了零重力环境下刚体运动实验与双足动态步行实验。验证了本文针对双足步行机器人动态步行所设计的控制方法的有效性。
上传时间： 2022-06-19
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文档为基于ADAMS和MATLAB的Stewart并联机器人-模糊自适应PID控制仿真总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-29
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