遥控作业移动机器人环境建模方法研究

本文介绍了用于遥控机器人作业虚拟环境生成的建模方法．重点研究了基于人机交互的双目立体视觉和多视点建模方法，以克服视觉自动建模方法计算复杂、鲁棒性差的缺点．给出了环境建模的实验系统和实验结果。

一种基于运动状态反馈的机器人接触力控制

针对机器人从自由空间运动控制过渡到约束空间力控制的过程中，存在冲撞、振荡甚至不稳定等问题，提出了利用加速度反馈为力控制提供阻尼，克服单纯依靠速度反馈的局限，进而稳定力控制系统的方法．这种方法不增加系统的复杂性，易于实现．本文对控制系统结构及控制策略作了分析．在一个直接驱动关节上的实验结果证明了本文分析的正确性，与只采用速度反馈的接触力控制相比，显示了这种方法的有效性。

基于修正的最小均方误差分类算法的移动机器人运动规划

研究了不确定性环境下移动机器人躲避运动轨迹未知的移动障碍物的一种新方法．通过实时最小均方误差估计算法预测每个障碍物的位置及运动轨迹，并利用模式识别中最小均方误差分类器的修正模型计算出机器人的局部避障路径，再运用船舶导航中使用的操纵盘技术来确定每个导航周期中移动机器人的速．度仿真结果表明了该方法的可行性

柔性机械臂运动轨迹的鲁棒自适应控制

本文针对多连杆柔性机械臂的运动轨迹控制问题，讨论了动力学建模、控制系统结构设计以及鲁棒自适应控制算法，运用假设模态方法得到了柔性机械臂动力学近似方程，通过对柔性机械臂动力学特性分析，建立了等价动力学模型，依此提出了一种鲁棒自适应控制算法，并给出了仿真研究结果。

履带式移动机器人行动规划技术的研究

本文以８６３－５１２型号项目为背景，从运动特性、运动描述、运动控制以及运动规划等几个方面研究履带式移动机器人的行动规划技术；首先从理论上分析了履带式移动机器人的内在运动传递机理，指出了其区别于轮式移动载体的独特的运动特性，尤其是在其转向特性方面，得出了履带式移动机器人运动角速度几乎不可控原理、原地转弯转不准问题、以及履带式车辆行动规划时所要遵循的规则等重要结论，针对履带式移动机器人的纵向运动控制问题，讨论了其速度控制模型，提出了一种速度测量与控制的简单、准确、可靠的方法。在磺向运动方面，提出了一种基于ＦＭ－ＬＩＫＥ和ＡＭ－ＬＩＫＥ相结合的复合控制技术，解决了难度较大的方向控制问题。最后提供了实验结果，证明了上述方法与结论的正确性。上述方法与结论，作为８６３－５１２某型号任务的一部分，业已通过验收。

基于加速度传感器的机器人最优学习控制

为工业机器人提出了一种最优学习控制法。这种控制法用加速度误差校正驱动器运动。并提出了一种基于几何级数的极限条件估计学习控制过程收敛条件的理论方法。所提出学习控制法的有效性通过PUMA562机器人的计算机仿真结果得到了证实。

工业机器人机械手的小脑模型自适应控制

本文为动力学控制工业机器人机械手提出一种综合控制算法。该控制算法,利用小脑模型算术计算机模块模拟机器人机械手的动力学方程并计算实现期望运动所需力矩作为前馈力矩控制项;利用自适应控制器实现反馈控制,以消除由输入扰动和参数变化而引起的机器人机械手运动误差。这种控制方法在时间上是有效的,且很适合于定点实现。控制方法的有效性通过四自由度的直接驱动机器人前两个关节的计算机仿真实验得到验证。

工业机器人的学习控制

加速度传感器装在机械手手部,各关节的加速度由加速度分解算法得到.然后,提出了一种学习控制法,这种控制法利用加速度误差校正驱动器运动.并提出了一种基于几何级数的极限条件估计学习控制过程收敛条件的理论方法.本文所提出的学习控制理论的有效性通过 PUMA-562 机器人的计算机仿真实验得到了证实.

全方位六足步行机器人运动规划的相对运动算法

本文提出了步行机器人运动控制算法。该方法以相对运动学原理为基础,把机体的运动规划问题转化为腿的足端轨迹规划问题,从而使步行机器人运动控制问题得到大大简化.并应用该方法对全方位三角步态算法及稳定性进行分析求解.

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。