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机器人规划与智能控制的研究及其仿真

作　者: 李涛
导　师: 陆奎
学　校: 安徽理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 机器人规划智能控制正运动学逆运动学模糊控制模糊神经网络控制遗传算法控制仿真
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

本文在分析机器人规划和智能控制技术现状的基础上,研究了机器人规划的数学模型和智能控制的理论与实际问题,主要包括:机器人规划的数学模型、机器人智能控制策略和机器人智能控制策略的仿真。本文所做的工作之一就是从机器人规划的角度出发,以对机器人的底层运动控制为目标展开研究。围绕机器人规划所作的主要工作表现为下面几个方面:1.机器人正运动学模型求解首先介绍了刚性机器人的正向运动学数学模型的简单推导方法,接着讨论了机器人模型的基本性质。最后以PUMA560型机械臂为实例,详细地说明了点到点(Point-to-Point,PP)的求解过程。2.机器人逆运动学模型求解首先简要介绍了刚性机器人的逆向运动学数学模型的简单推导方法。最后以PUMA560型机械臂为实例,详细地说明了连续曲线运动的求解过程。3.机器人避障运动轨迹规划首先简要介绍了在环境完全已知的情况下,刚性机器人的避障控制算法的简单推导方法。最后以PUMA560型机械臂为实例,详细地说明了避障运动轨迹的求解过程。本文所做的工作之二就是将智能控制方法应用到机器人的控制中,以验证这些方法的有效性。围绕机器人智能控制所作的主要工作表现为下面几个方面:1.机器人轨迹规划的模糊控制策略针对模糊控制中存在的问题,设计了一种启发式推理的模糊规则来完成机器人运动控制,并给出了模糊PID控制器的设计。2.机器人轨迹规划中的模糊神经网络控制策略将模糊技术和神经网络有机地结合起来构成了模糊神经网络,实现了常规模糊系统的模糊模型的等价神经网络结构,达到了模糊规则自动提取、模糊隶属度函数的自动生成和在线调节的功能。3.机器人轨迹规划中的遗传算法控制策略在这里首先介绍了遗传算法路径规划的基本原理,接着进行遗传算法路径规划的实验设计。本文所做的工作之三就是将仿真技术应用到机器人的控制中,以验证这些方法的有效性。围绕机器人运动的仿真所作的主要工作表现为:这一部分的研究内容具有相对的独立性,它主要是从仿真技术的角度出发,以在控制理论中得到广泛应用的控制系统分析设计平台MATLAB及建立在其上的专业仿真工具Simulink为背景,结合本论文所涉及到的机器人智能控制方案,对仿真应用策略和方法进行了详细的分析和全面的总结。最后,利用MATLAB的强大的仿真功能,加以具体数据,分别专门制作出了针对PUMA560机械臂和大学版智能机器人MT-UROBOT智能控制的3D动态仿真。本文对上述研究成果在理论上进行了证明,又通过计算机仿真验证了控制算法的正确性和有效性。所提出的控制策略不仅可用于具体的机器人,而且对于类似复杂非线性机械系统的控制也有重要的参考价值。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-18
插图、附表清单  18-20
符号说明  20-21
引言  21-23
第1部分机器人学发展概述  23-36
  1 绪论  23-30
    1.1 本文的研究动机和选题意义  23-26
    1.2 本文主要的研究工作及内容  26-30
      1.2.1 本文的研究任务  26
      1.2.2 本文的内容安排  26-30
  2 机器人控制方法概述  30-35
    2.1 机器人运动控制学的发展概况  30-31
      2.1.1 运动学控制  30
      2.1.2 动力学控制  30-31
    2.2 机器人运动控制技术的发展概况  31-35
      2.2.1 经典控制  31-32
      2.2.2 现代控制  32-33
      2.2.3 智能控制  33-35
  本章小结  35-36
第2部分机器人运动学的数学模型  36-58
  3 机器人正运动学模型求解  36-45
    3.1 引言  36
    3.2 刚体的位姿描述和齐次变换  36-38
    3.3 机器人正运动学模型的建立  38-39
    3.4 实例——PUMA560机械臂的运动方程  39-44
      3.4.1 问题描述  40
      3.4.2 背景知识  40-41
      3.4.3 PUMA560机械臂的运动方程  41-42
      3.4.4 求解PUMA560机械臂的运动方程  42-44
    3.5 本章小结  44-45
  4 机器人逆运动学模型求解  45-53
    4.1 引言  45
    4.2 机器人逆运动学模型的建立  45
    4.3 实例——PUMA560机械臂的运动方程  45-48
    4.4 求解PUMA560机械臂的运动方程  48-52
      4.4.1 问题描述  48
      4.4.2 手工求解 PUMA560机械臂的运动方程  48-50
      4.4.3 程序求解 PUMA560机械臂的运动方程  50-52
    4.5 本章小结  52-53
  5 机器人避障运动轨迹规划  53-58
    5.1 引言  53
    5.2 机器人避障的运动学规划  53-55
    5.3 实例——PUMA560机械臂避障运动轨迹  55
    5.4 求解PUMA560机械臂避障运动轨迹  55-57
      5.4.1 问题描述  55-56
      5.4.2 求解PUMA560机械臂避障运动轨迹的算法  56
      5.4.3 程序求解PUMA560机械臂避障运动轨迹  56-57
    5.5 本章小结  57-58
第3部分机器人智能控制策略  58-95
  6 机器人轨迹规划的模糊控制策略  58-73
    6.1 引言  58
    6.2 模糊控制器的设计  58-64
      6.2.1 模糊控制器的基本原理  59-60
      6.2.2 模糊控制规则的设计  60-61
      6.2.3 精确量的模糊化和模糊量的精确化  61-62
      6.2.4 论域、量化因子和比例因子的选择  62-63
      6.2.5 模糊控制算法的实现  63-64
    6.3 实例——基于模糊 PID控制的机器人运动  64-69
      6.3.1 机器人的系统结构  65
      6.3.2 机器人运动控制规则  65-69
    6.4 机器人的避障性能验证  69-72
    6.5 本章小结  72-73
  7 机器人轨迹规划中的模糊神经网络控制策略  73-88
    7.1 引言  73
    7.2 模糊神经网络控制原理  73
    7.3 常规模糊系统的等价神经网络  73-78
      7.3.1 常规模糊系统的模糊模型  73
      7.3.2 隶属函数网络模型  73-74
      7.3.3 模糊神经网络控制模型  74-76
      7.3.4 模糊神经网络的学习算法  76-78
    7.4 实例—基于常规模糊神经网络控制的机器人运动  78-87
      7.4.1 模糊神经网络结构  80-82
      7.4.2 计算模型  82-84
      7.4.3 机器人的避障性能验证  84-87
    7.5 本章小结  87-88
  8 机器人轨迹规划中的遗传算法控制策略  88-95
    8.1 引言  88
    8.2 遗传算法路径规划的基本原理  88-89
    8.3 遗传算法路径规划的实验设计  89-93
      8.3.1 运动规划的空间路径编码  89-91
      8.3.2 初始种群设置  91-92
      8.3.2 静态环境下适应度函数设置  92
      8.3.4 遗传算子  92-93
    8.4 实例—基于遗传算法的机器人路径规划  93-94
    8.5 本章小结  94-95
第4部分机器人智能控制策略的仿真  95-102
  9 机器人智能控制方案仿真  95-102
    9.1 引言  95
    9.2 仿真流程图构成的一般原则  95-96
    9.3 实例—智能控制仿真  96-101
      9.3.1 实例—PUMA560机械臂智能控制仿真  97-100
      9.3.2 实例—大学版智能机器人MT-UROBOT智能控制仿真  100-101
    9.5 本章小结  101-102
第5部分结论及其展望  102-106
  结论  102-105
    1 研究工作回顾  102-104
      1.1 机器人规划的数学模型  102
      1.2 机器人智能控制策略  102-103
      1.3 机器人智能控制策略的仿真  103-104
    2 后续研究工作  104-105
  展望  105-106
第6部分附录  106-110
  参考文献  106-109
  附录A PUMA560机械臂仿真框图  109-110
致谢  110-111
作者简介  111
攻读硕士学位期间参与科研情况  111
攻读硕士学位期间获奖情况  111-112
攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文情况  112-113
攻读硕士学位期间参与学术会议情况  113

机器人规划与智能控制的研究及其仿真

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