基于TwinCAT平臺的SCARA機器人運動控制算法研究.pdf

1、在人力成本不斷提高的今天，食品、制藥等行業(yè)引入大量機器人來完成分揀、搬運等工作，此時對機器人的要求是快速完成工作的同時具有較高的精度。SCARA機器人具有水平面靈活度高、鉛垂平面剛性好，工作空間相對較大，控制簡單，性價比高等特點，被廣泛應(yīng)用于該領(lǐng)域。機器人高速運行下動力學(xué)耦合效應(yīng)明顯，搬運過程中具有負載變化，傳統(tǒng)PID控制算法采用強制解耦策略，且控制增益固定，難以達到理想的控制性能。根據(jù)機器人各軸耦合特性設(shè)計控制算法，可以提高機器人高速

2、運行時的精度，此時需要控制器具有較強的運算性能和開放性。本文基于運算速度快、實時性高、開放性好的TwinCAT平臺搭建機器人控制器，以 SCARA機器人為研究對象，設(shè)計基于模型的算法和智能算法來提高SCARA機器人在高速搬運下的精度。
　　本文首先對 SCARA機器人進行正、逆運動學(xué)求解，并通過仿真來驗證求解的正確性。對機器人的Jacobian矩陣和Hessian矩陣進行求解，分析奇異點，并在笛卡爾空間對機器人進行軌跡規(guī)劃，得到笛

3、卡爾空間軌跡與關(guān)節(jié)空間中關(guān)節(jié)角度、角速度和角加速度的對應(yīng)關(guān)系。用拉格朗日法對 SCARA機器人的動力學(xué)進行求解。
　　其次，為了設(shè)計基于模型的控制算法，需要通過動力學(xué)參數(shù)辨識獲得準確和完整的動力學(xué)模型。但是辨識中隨機誤差較大，因此采用分兩步辨識的方法來優(yōu)先確定一部分參數(shù)，這樣有助于剩余參數(shù)辨識結(jié)果的選取。第一步采用動態(tài)LuGre摩擦模型作為機器人的關(guān)節(jié)摩擦模型，辨識出摩擦模型的系數(shù)，得出關(guān)節(jié)摩擦與關(guān)節(jié)速度的關(guān)系。第二步將機器人的逆

4、動力學(xué)方程用觀測矩陣和最小慣性參數(shù)集來表示，設(shè)計激勵軌跡和辨識實驗，對機器人慣性參數(shù)進行辨識。
　　再次，以機器人高速運行下提高軌跡精度為目標，設(shè)計基于模型的控制算法。機器人搬運過程中負載的變化會導(dǎo)致模型不準確，動力學(xué)辨識在未建模動態(tài)的干擾下也會有一些誤差。而計算力矩控制算法在模型不準確和有負載擾動下，存在一定的跟蹤誤差。對此在計算力矩法的基礎(chǔ)上，提出加入模糊補償?shù)母倪M方案。進一步以提高響應(yīng)速度為目標，提出了變增益的模糊補償方案，