機(jī)器人多指手的智能控制方法研究.pdf

1、手爪作為末端執(zhí)行器是機(jī)器人實(shí)際執(zhí)行作業(yè)的關(guān)鍵部件，也是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人“大腦”活動(dòng)的具體表現(xiàn)機(jī)構(gòu)。為了適應(yīng)日益復(fù)雜的柔性作業(yè)的需要，模仿人手構(gòu)造的多指多自由度機(jī)器人手爪的研究，已成為國(guó)內(nèi)外人們極大關(guān)注并大力發(fā)展的研究領(lǐng)域之一。本論文在綜合分析國(guó)內(nèi)外機(jī)器人多指手研究現(xiàn)狀與發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，著重研究了多指手的實(shí)時(shí)智能控制方法及仿真實(shí)現(xiàn)。本文主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究工作： 首先，本文在分析多指手抓取物體時(shí)手指與物體的約束關(guān)系的基礎(chǔ)上，采

2、用Newton-Euler法建立了多指手動(dòng)力學(xué)模型，構(gòu)建了多指手與物體的動(dòng)態(tài)合成方程，并通過(guò)適當(dāng)?shù)木€性變換，把物體的運(yùn)動(dòng)分解為在自由運(yùn)動(dòng)空間和約束空間中的運(yùn)動(dòng)，在兩個(gè)空間中分別采用位置控制和內(nèi)力控制。從而實(shí)現(xiàn)了多指手位置與力的混合控制。 其次，針對(duì)模型參數(shù)不確定，本文給出了兩種有效的智能控制方法，以消除模型參數(shù)不確定給系統(tǒng)帶來(lái)的負(fù)面影響。（1）基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多指手控制方法，該方法將反饋控制與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合。反饋控制使關(guān)節(jié)和被抓持

3、的物體運(yùn)動(dòng)跟蹤期望軌跡，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則利用其良好的在線學(xué)習(xí)能力和對(duì)非線性函數(shù)的逼近能力，消除模型參數(shù)不確定帶來(lái)的位置跟蹤誤差，改善了多指手的控制性能。（2）自適應(yīng)模糊滑模控制方法?；？刂茖?duì)未建模動(dòng)態(tài)和外部干擾有良好的適應(yīng)能力，但也容易使系統(tǒng)狀態(tài)產(chǎn)生抖動(dòng)，為了消除抖動(dòng)，用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近滑?？刂坡芍械姆蔷€性控制項(xiàng)以及系統(tǒng)中的不確定項(xiàng)，以達(dá)到光滑控制。利用Lyapunov函數(shù)推導(dǎo)規(guī)則參數(shù)的自適應(yīng)律，通過(guò)參數(shù)的在線學(xué)習(xí)能快速而平滑的跟蹤并