五轴磨抛机器人补偿算法研究与实现

通过分析基于模型的补偿方法和非模型补偿方法的优缺点,结合一个五轴磨抛机器人的结构特点,提出了两种补偿方法相结合的混合补偿算法.针对平移关节误差的主要来源难于建模的特点,采用非模型的方法进行补偿;针对转动关节误差主要来源为几何参数误差,能够建模,但有些参数随机器人末端位置不同而变化的特点,采用二者相结合的混合方法进行补偿.通过对该机器人系统的实验,验证了方法的有效性和可行性.

机器人化纳米操作系统驱动器驱动与探针定位研究

对基于AFM的机器人化纳米操作系统而言,一个关键问题是如何实现纳米操作时探针的高精度驱动与定位。对此,本文基于对压电陶瓷驱动器的迟滞/非线性特性及现有驱动方法的详细分析,提出"基于复现扫描轨迹的驱动方法"来对操作时的驱动器进行驱动;另外,还对管式驱动器弯曲运动所产生的运动学耦合误差、探针悬臂变形所引起的针尖偏移误差进行了定量分析与补偿。采用上述驱动方法及进行误差补偿后,可以大大提高探针的定位精度,从而使纳米操作与装配得以高精度进行。纳米刻画实验验证了该新型驱动方法及误差补偿的有效性。

有缆水下机器人主动升沉补偿控制研究

针对母船的升沉运动影响有缆水下机器人的释放与回收的工程实际需求,提出了利用液压绞车降低中继器的升沉速度来实现水下机器人主动升沉补偿控制的方法,来提高水下机器人释放与回收的安全性能。建立液压绞车的数学模型并设计主动升沉补偿前馈控制器。水下机器人主动升沉补偿实验表明液压系统的非线性降低了液压绞车主动升沉补偿前馈控制的升沉补偿效率。针对液压绞车的非线性特性,设计了液压绞车主动升沉补偿预测控制算法,仿真实验表明基于液压系统参数辨识的液压绞车主动升沉补偿预测控制可以得到较高的升沉补偿效率。

水下机器人主动升沉补偿系统研究

介绍一种基于水下机器人常规液压收放绞车的主动升沉补偿系统,利用加速度传感器获得母船的升沉运动信号,控制绞车的运转来降低母船的升沉运动对水下机器人的影响。通过理论计算建立主动升沉补偿系统的数学模型,仿真分析绞车运动对水下机器人升沉运动的补偿效果,并利用主动升沉补偿系统实验台验证基于常规液压收放绞车的主动升沉补偿方案的可行性。

一种新的机器人自适应控制方式

本文提出了一种新的、有效的机器人自适应控制方式,克服了其他方法由于模型不准或计算量大等所带来的一系列问题。本文首先将 Lagrange 运动方程转化为 ARMA 模型,并用虚拟噪声补偿模型误差(即由于线性化、解耦、观测不准和干扰等误差).然后利用改进的 Kalman 自适应滤波算法在线进行参数辨识和状态估计,将获得的参数用于机器人控制系统自适应控制器的设计.最后给出了该算法的仿真结果并对此进行了讨论。