六自由度运动系统

六自由度运动系统（精选6篇）

六自由度运动系统 第1篇

机器人运动学描述的是机器人关节与机器人的各个刚体之间的运动关系。在机器人工作时,要通过空间中一系列的点组成的三维空间点域,这一系列的点域构成了机器人的工作范围,此工作范围可以通过运动学正解得到[1]。此外,根据机器人末端执行器的位置和姿态要求,通过运动学反解求得各个关节角度,可以实现对机器人进行运动学分析、编程和轨迹规划等工作。

机器人控制的目的就在于快速的确定位姿,这使机器人的运动学正反解问题变得更为重要,由于机械手是一个非线性、强耦合的系统,要对它进行反解是非常困难的。目前运动学反解的方法主要有:代数法、数值法以及神经网络法等。本文在Paul等提出的代数法基础上,根据机械手的结构特点提出了一种基于空间几何的反解方法,使得反解计算简单、直观。

1 运动学模型的正解

本文采用D-H法对机械手建立运动学模型,动坐标系与连杆的固定关系主要有两种:一种是将动坐标系固定在连杆的始端,另一种是将动坐标系固定在连杆的末端。本文采用的是第一种方法。如图1所示,我们定义了连杆参数以及固定在连杆上的坐标系与连杆参数的关系。

其中Li-1是两个相邻连杆轴线公垂线的长度,即连杆长度,i-1是连杆的扭角,di是连杆的偏置,i是两个连杆之间的关节角。

机械手由六个舵机和连杆构成,其中五个舵机构成旋转关节决定机械手末端的位姿,一个舵机用来控制机械手的张合,其结构如图2所示。

由D-H法建立的连杆坐标系如图3所示。

其中坐标系六固定在机械手手爪的末端,是为了方便将手爪在基坐标系中的位姿变换成坐标系五在基坐标系中的位姿而建立的,是一个辅助坐标系。在工作时保持自身在坐标系五中相对姿态不变。

给定连杆参数后,我们就很容易的得到连杆i到连杆i-1变换的的通式。

根据其次变换矩阵的乘法,得

其中,n=关节的个数。

0nT称为手臂变换矩阵,它表示末端连杆坐标系{n}相对于基坐标系{0}的描述。

六自由度机械手运动学正解为:

其中,R代表姿态,P代表位置。

2 运动学模型反解

在三维空间中,机械手的侧视图如图4所示。

辅助坐标系{6}在{5}中的相对位姿是固定不变的,当给定机械手末端的位姿时,通过齐次变换可以得到坐标系{5}在基系{0}下的位姿,o4在基系{0}下的位置由1、2和3唯一确定,由于坐标系{4}和{5}的原点重合,可知o5和o4在基系{0}下有相同的位置,也就是o5在基系{0}下的位置由1、2和3唯一确定。

由图5可知

可得

或者

由图4可得

其中zt是o5在基系{0}下的投影,z05是o5在基系{0}下z轴分量。

由图5可得

在这里从空间几何角度来考虑,正zt对应着式(6)所得到的解,负zt应着式(7)所得到的解。

联立式子(8)-(11)整理可得到

将式(12)平方相加整理后可得

或者

将式(12)做两端做除法可得整理可得

由图3可知,当1、2、3确定以后,坐标系{5}在坐标系{1}中的位姿则由4、5唯一的确定。

令等式(16)两端的元素(1,3)和(3,3)相等,求得

令等式(16)两端元素(2,1)和(2,2)相等,求得

6用来控制手爪的张合,根据张合度来确定2的值。

1和2各有两组解,一共可求得四组解,从中找到满足机械手要求的解。

3 仿真分析

机械手的机械参数如表1所示。

将表1中给定的机械参数和关节变量的值代入运动学正解方程可以得到手爪在基系{0}下的位姿矩阵如式(19)所示。

将该位姿矩阵的值代入运动学反解方程,可以得到四组,见表2。

将求得的反解代入正解方程可以得到四组仿真结果,如图6所示。

从仿真结果可以看出,反解得到四组关节变量的值,可以使机械手末端手爪到达给定的位姿。

4 结论

本文用D-H法建立了机械手的正解模型,从仿真结果可知该模型的正确性。并在Paul等人提出的代数法求机械手反解的基础上,引入了空间几何的方法,根据机械手的机械特点从空间角度求反解。避免了大量的矩阵乘和求矩阵逆,求解简单、直观。通过仿真可知该方法简单有效。

摘要：对六自由度机械手建模,利用D-H法建立运动学正模型,并在Paul等人提出的代数法求机械手反解的基础上进行了改进,根据机器人的结构特点提出了一种基于空间几何反解的方法,大大简化了计算过程,实验和仿真结果表明该方法正确可行。

六自由度运动系统 第2篇

六自由度大载荷并联机器人已经在空间对接机构、大型运动模拟器等领域获得应用。大载荷并联机器人工作的场合往往用肉眼不易直接观察, 如太空、存在高速运动的运动模拟室等, 需要对它们的工作状态进行监控[1]。如果能开发一套并联机器人的虚拟同步运动平台, 会方便并联机器人的监控和运行操作。并联机器人在结构形式、运动学、碰撞检测、标定、控制等方面, 仍有一些理论问题和关键技术尚未解决[2], 虚拟同步运动平台也可以用于上述领域, 使得数学抽象变得直观, 便于问题的分析和解决。

Open Inventor (以下简称OIV) 是一个应用广泛的面向对象和交互式三维图形软件开发包。本研究在VC++6.0中嵌入SIM公司的Coin3D (OIV开发包的一种) , 从而搭建起软件开发环境。

实现虚拟机器人同步运动的关键是实现实体机器人的位姿的精确动态检测。六自由度并联机器人的动平台有6个自由度, 现有的激光系统、摄像机系统、超声波系统、经纬仪等检测方式存在灵活性、精度等方面的不足[3]。

本研究用立体视觉和位置正解方法构建一个复合检测系统, 以实现位姿的精确动态检测。将复合检测算法嵌入OIV的引擎工具, 就可以由引擎驱动虚拟机器人的同步运动。该检测方法成本低, 与普通的CCD检测方法价格相当, 但是精度很高, 可以达到0.05 mm。本研究提出的方法已经在RBT-6S02P型六自由度并联机器人的虚拟同步运动中得到验证。

1 系统总体构架

并联机器人虚拟同步运动系统由:虚拟机器人数据库模块、场景渲染与控制模块、机器人位姿计算模块、动平台检测图像处理模块、时钟同步模块构成。5个模块的关系, 也即运动仿真系统结构如图1所示。

动平台检测图像处理模块利用立体视觉检测方法计算并输出动平台的粗略位姿信息。动平台位姿计算引擎和支链位姿计算引擎利用数值算法, 结合支链长度传感器测得的支链长度信息和动平台粗略位姿信息, 在仿真步长内计算出动平台和各个支链的精确位姿。虚拟机器人数据库模块存储机器人模型的结构信息。OIV结合机器人的精确位姿信息, 对场景进行渲染和控制, 从而准确模拟了并联机器人的运动状态。时钟同步模块提供时间基准。

在实现方式上, 本研究采用基于以太网的分布式结构, 不同的模块在不同的计算机上实现。这既便于实现远程遥控等操作, 也有助于提高系统处理能力, 增强实时性。该系统的时钟同步模块采用概率性时钟同步算法计算每个模块的时钟修正值[4], 用以保证每个模块逻辑时钟与时间基准的偏差在误差范围内。

2 虚拟机器人的搭建

对于机器人虚拟同步运动系统, 可以选用的三维建模方式有很多, 本研究选用具有VRML输出接口的三维造型软件Pro/E进行零部件建模这种方法效率高, 容易掌握, 可以建构复杂尺寸造型[5]。

本研究根据苏州博实公司的RBT-6S02P型并联机器人的实际尺寸, 忽略无关紧要的细节, 用Pro/E分别构造出各个零部件的三维模型。零部件模型建好后, 即可导出并保存为WRL格式的文件, 该文件保存了零部件模型的数据。然后用VRML语言进行文件重组, 描述各部件的连接关系[6]。对RBT-6S02P型并联机器人, 本研究按照六自由度并联机器人的经典steward平台结构, 组织了8个分总成部件 (1个动平台、1个静平台、6个支链) 。

OIV利用相应函数将上述各分总成部件文件导入虚拟机器人数据库模块, 构成场景节点。节点组织结构是OIV进行实景渲染与控制的基础。

仿真系统的场景节点结构图如图2所示。场景节点全部建立在一个根节点root下面, 主要包括机器人各组成部分的实体节点及运动描述节点 (transform) , 还包括相机、灯光等属性节点[7]。

3 基于立体视觉与位置正解的动平台位姿复合检测算法

虚拟运动系统需要能够实时采集动平台位姿信息以完成运动实时显示功能。动平台粗略位姿由动平台检测图像处理模块用基于立体视觉的动平台位姿检测算法获得, 检测精度在2 mm左右[8], 在此不多赘述。同时, 本研究在支链上安装相应传感器, 以获得支链长度数据。机器人位姿计算模块根据动平台初始位姿和支链长度数据, 按照下述过程计算出动平台和各个支链的精确位姿信息。

BT-6S02P型并联机器人的结构可以按照Steward模型进行分析, 其结构如图3所示。

如图3所示, 本研究在静平台上建立坐标系O-XYZ, 其中, OX垂直B2B3边, OZ垂直静平台。在动平台上建立坐标系O'-X'Y'Z', 其中, O'X'垂直A2A3边, O'Z'垂直动平台。动平台铰接点A1~A6在坐标系O-XYZ中的坐标用Ai (i=1, 2, ...6) 表示;同样, 静平台铰接点B1~B6在坐标系O-XYZ中的坐标为Bi;动平台A1~A6铰接点在坐标系O'-X'Y'Z'中的坐标为Ci。其中, Ai与Bi为绝对坐标, Ci为相对坐标。Ai、Bi、Ci的具体值如下:

假设某时刻, 动平台图像处理模块输出的动平台初始粗略位姿参数为 (xp, yp, zp, α, β, γ) , 其中, (xp, yp, zp) 为动平台坐标原点O'在坐标系O-XYZ中的坐标, (α, β, γ) 为动平台绕OX, OY, OZ轴的旋转角度。由于动平台为刚体, 由 (xp, yp, zp, α, β, γ) , 很容易求得Ci。令Ai′和Ci′是Ai、Ci的齐次坐标, 则:

且:

其中:

本研究设6个支链的粗略长度为si (i=1, 2, ..., 6) , 则:

利用式 (4) 可以求得粗略支链长度si。令 则 即为支链的伸长速度。

由式 (4) 得:

式中:vx, vy, vz动平台中心点的移动速度;ωx, ωy, ωy动平台中心点的角速度。

由文献[9, 10], 可得:

进一步将 写成如下矩阵形式:

其中:

假设:此时支链长度传感器测出的支链的真实长度为s'i, si与s'i的差值计为Δsi。

本研究将式 (6) 两边同时乘以dt, 则有:

式中: (ΔxΔyΔzΔαΔβΔγ) T位姿增量, Δsi支链长度差值。

位姿初始粗略值加上位姿增量位姿变化为:

本研究迭代以上过程, 直到max|Δsi|小于设定的最小允许误差值ε, 此时认为动平台的精确位姿已经求出。考虑到运动过程的连续性, 该解一定是运动过程中的唯一可能解。

这样本研究就在立体视觉检测出的粗略位姿的基础上, 得到了动平台精确位姿, 动平台位姿确定后, 并联机器人的位姿就确定了。

例如, 本研究假设实际支链长为:s'1=122.35 mm, s'2=148.76 mm, s'3=105.69 mm, s'4=98.30 mm, s'5=189.00 mm, s'6=155.24 mm;用立体视觉测得的粗略位姿为: (54.17 mm, -79.96 mm, 0.00 mm, 5∘29'min, 2∘13'min, 15∘8'min) ;允许误差max|Δsi|=0.03 mm, 则可求得精确位姿为: (54.15 mm, -79.99 mm, 0.01 mm, 5∘27'min, 2∘13'min, 15∘7'min) 。精确位姿计算的精度随着max|Δsi|的允许误差ε的减小而增加, 要处理好计算精度与系统实时性的平衡。

本研究将位姿检测算法嵌入OIV的引擎工具, 就可以由引擎工具按照精确位姿的检测结果驱动虚拟机器人的运动。

4 试验结果

试验主要设备如下:RBT-6S02P型并联机器人为试验对象;分辨率为768565的两台CCD摄像机对并联机器人同步摄像;立体视觉图像处理、位姿计算与虚拟运动的渲染和控制分别用一台Pentium双核CPU (2.6 G) 、4 G内存的PC。系统用以太网连接, 借助Win Sock工具完成系统通信, 通讯周期为200 ms, 用VC++编程搭建了虚拟同步运动的监控界面。

RBT-6S02P六自由度并联机器人在a, b, c3个时刻的运动位姿图如图4所示。相应时刻的虚拟同步运动截图如图5所示[9,10,11,12]。例如图5 (a) 是图4 (a) 的虚拟同步运动截图, 在系统采用分布式结构, 最大通讯距离为1 000 m, max|Δsi|最大允许值为0.05 mm条件下, 对应于a, b, c3个时刻的虚拟同步运动的跟踪效果如表1所示。

(x, y, z, α, β, γ) 表示动平台的中心点位姿, x, y, z的单位为mm, α, β, γ的单位为min (分) ;最大误差的单位为mm (逗号前数字) 和min (逗号后数字) ;延迟的单位为s。

由表1可见, 虚拟机器人较好地实现了与实体机器人的同步运动, 位姿的最大误差为0.04 mm和2 min, 延迟为0.4 s。延迟主要是由于位姿的复合检测算法造成的, 如果改用FPGA等专用图像处理设备, 可以减小延迟。

5 结束语

本研究以六自由度并联机器人的精确位姿检测为突破口, 利用OIV和VC++搭建了一个六自由度并联机器人虚拟同步运动系统。

试验研究结果表明, 本研究所提出的方法可行, 机器人虚拟运动逼真流畅, 位姿检测精度能控制在0.05 mm以内, 位姿检测与计算带来的虚拟运动延迟能够控制在0.5 s以内。该系统能够满足并联机器人一般监控的要求, 不仅能够为并联机器人的操作提供新手段, 还为并联机器人的位姿检测提供了新思路。

参考文献

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六自由度采摘机械臂系统设计 第3篇

随着信息技术和自动控制技术的不断发展,农业机械也迈入了高度自动化、智能化的时期。农业机器人已成为农业生产模式改变的最大推力,采摘机器人作为农业机器 人的重要 类型,具有很大 的发展潜力[1]。其中,采摘机械臂是一种典型的串联式机器人,在农业装置、设备装配、自动喷漆、教育研究等领域有着极其广泛的应用。它采用机械手方式替代传统的人工作业方式,大大地减轻了劳动强度,降低了生产成本,提高了生产效率。

农业采摘机器人最重要的装置就是采摘机械臂及其控制系统; 但很多农业采摘机器人大都直接购买现有的工业机械手,体积大、成本高。针对这种情况,本项目以Atmel公司的Atmega1280芯片为核心控制器,借助于JQ5600语音模块及机械臂支架,实现了采摘机械臂的硬件控制系统; 同时,通过上位机监控界面以及控制程序的编写,实现了机械臂三维空间位姿运动的控制功能。

1 机械臂三维模型建立及实现

1. 1 机械臂运动学模型建立

采摘机械臂主要由机械臂主体、舵机、摘取物体的双立机械爪、底盘轮式行走机构等几个主要部分组成。其可以看作是由数个转动或移动的关节串联而成,该课题设计的六自由度采摘机械臂模型如图1所示。其中,一端为基坐标系B,固定在基座上; 另一端为工具坐标系H,附着在机械臂的末端执行器,用来操纵夹持器。

对于图1机械臂位置的描述,在图2的直角坐标系{ A} 间任意一点的位置可以用3×1列的向量方法来表示,具体如公式1所示。其中,px、py、pz分别代表的是坐标系{ A} 中3个坐标分量。

根据图1、图2机械臂模型、位置描述及D - H理论[2],建立了如图3所示的机械臂当前位姿模型[3]。

1. 2 机械臂 Mat Lab 模型建立

机械臂的模型仿真采用Mat Lab平台下的RoboticsToolbox工具箱,从而可以很方便地对机械臂运动学的理论进行学习和验证。工具箱内部包含了很多机械臂运动学方面的功能函数,如机械臂的坐标变换及机械臂正逆运动等。通过调用Link和Robot两个功能函数,利用Denavit - Hartenberg参数表来描述机械臂各个连杆间的位移关系,可以在三维空间为机械臂的每一个连杆建立一个坐标系或相对于机械臂底座的相对坐标系,进而确定每一个杆件的位置和方向。建立的机械臂位姿的D - H坐标模型如图4所示。

在建立多个运动坐标的时候,为了方便,一般建立一张关节和连杆参数的D - H参数表。根据图4所示的结构模型建立的参数如表1所示。

利用表1建立的D - H参数表来进行机械臂数学模型的运动仿真,在Matlab中将6个关节初始角度按照表1设置为θ1= 90°、θ2= 0°、θ3= 0°、θ4= - 90°、θ5=90°、θ6= 0°。通过调节工具箱中每个自由度对应的活动范围可以实现机械臂任一关节的位姿运动,如图5和图6所示,进而验证了理论模型设计的正确性。

2 机械臂控制系统硬件实现

采摘机械臂要实现其特定的动作离不开控制系统的支持,其控制系统主要由AVR主控板和舵机控制扩展板组成,此外还有一些辅助的硬件模块。例如,使其系统稳定工作的开关电源模块、调整工作姿态的键盘模块、实现人机对话的显示模块和语音播报模块。同时,为了实现在上位机上的监控,设计了基于MAX232的串行通信接口,其控制系统的硬件结构如图7所示[4,5]。

3 机械臂控制系统软件实现

机械臂控制系统软件主要由主控板控制程序和上位机监控程序两部分组成。采摘机械臂主程序流程如图8所示。整个程序主要是通过键盘模块上按键的控制来切换操作模式,也可以在上位机设计的监控软件中来进行模式的选择判断。主程序主要由单自由度功能模式、多自由度功能模式、轨迹规划功能模式这3种工作模式组成,通过这3种工作模式,可以完整的展示采摘机械臂的整体自由度配合情况。

为了在上位机上实现对机械臂的监控,借助于Labview软件设计了机械臂上位机控制系统。Labview使用的是图形化编辑语言G编写程序,产生的程序是框图的形式[6]。根据需求选择合适的控件并进行合理的布局,就可以构建一个美观的仪器仪表界面。设计的控制界面如图9所示,该界面包含有六个舵机的数据监控转盘、串口通讯设置、速度调节滑块、按键模块。通过RS232通信协议该监控软件可以实时的实现对六个自由度转角和方向的控制,其中舵机转盘上的数值代表脉宽值,其可调整的范围为500 ~2 500μs,代表舵机相应的角度为0° ~ 180°。在上位机上的控制信号发送给AVR主控制板,主控制板对接收到的上位机数据进行分析处理,将需要的运动形式及参数发送给舵机控制板,各个舵机根据接收到的控制数据进行相应的动作响应。

4 结语

重点介绍了一种基于AVR单片机的果蔬采摘机械臂的硬件和软件系统,并借助于Denavit - Harten-berg( D - H) 理论构建机械臂系统的数学模型,同时采用Mat Lab平台下的Robotics Toolbox工具箱进行数学模型的运动仿真。

测试应用表明: 该机械臂性能稳定、可靠性高,能够完成一系列在特定空间范围内果实的采摘工作。同时,还可以用在农业装备、机器人控制、数控设备和装配等领域,具有广阔的市场应用前景。

摘要：以Atmel公司的Atmega1280芯片为核心控制器,以六自由度关节型果蔬采摘机械臂为研究对象,设计了采摘机械臂的软硬件系统。运用D-H法对六自由度机械臂进行数学建模,并通过Mat Lab构建运动仿真模型,验证了其设计的可行性;通过软件编程实现了采摘机械臂单自由度运动、多自由度协调运动和运动规划等功能模式;同时完成了Labview上位机监控界面的设计;最后通过系统调试,实现了采摘机械臂的单自由度、多自由度及基本的运动规划功能。系统整体运动灵活,协调性较好,在精度和性能上都得到了很大的提高。

关键词：采摘机械臂,自由度,MatLab建模,运动规划

参考文献

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[5]蔡睿妍.基于Arduino的舵机控制系统设计[J].电脑知识与技术,2011(8):3719-3720.

六自由度运动系统 第4篇

根据教学实训的需要, 设计了一个五自由度的机械臂, 该机械臂运动控制系统采用两级控制方式。首先设计了机械臂硬件电路, 其次给出了软件设计的思路和流程, 最后, 通过MATLAB和ADAMS软件对机械臂单关节进行了运动控制仿真, 得到较理想的结果。

1 系统的总体设计

1.1 机械臂机械结构方案

机械手臂整个结构为空间关节型的, 其装配示意图如图1所示。该机械臂具有五个自由度, 分别为:腰关节、肩关节、臂关节、肘关节、腕关节, 均为转动关节。其中底盘 (腰关节) 实现机械臂本体机构的转动;底盘与大臂、小臂三个关节实现空间位置的定位;腕关节两个自由度实现俯仰和摆动, 通过改变手爪的位姿, 方便负载的抓取。

1.2 驱动电机

目前工业机器人运动控制系统中常用的电机有:直流伺服电机、交流伺服电机、步进电机等。考虑到机械臂系统应用于教学, 我们采用简单且利于控制的小型直流伺服电机。在选用电机型号的同时, 还要考虑电机的尺寸及对应的机械臂关节所能承受的最大转矩。在本系统中大臂的仰视所承受的力矩最大, 通过静力学估算[1], 得知所受力矩为13.6Nm。我们选择MAXON公司的RE-max24系列的直流电直流伺服电机作为驱动电机与减速器。

1.3 关节控制器的总体设计

控制系统采用PC上位机和DSP下位机两级分布式控制结构, 其系统结构如图2所示。

2 控制单元硬件设计

我们采用TI公司的TMS320LF2407型DSP作为控制单元。它具有独立的程序存储空间和数据存储空间, 运算速度极快, 时钟频率可达40MHz, 由于其内置事件管理器模块 (EVA, EVB) , 所以该型号的DSP在电机控制领域具有非常广泛的应用。

2.1 电源电路

由于机械臂各关节直流驱动电机采用的是12V电压, 所以在控制电路系统中, 设计12V的直流电源供电。因为大多数的电路板芯片采用的是5V电压, 且DSP的内核电源、I/O电源、锁相环电源要求的是3.3V电压, 所以需要设计两种独立的电源模块。首先使用L7805芯片将12V电源转变成5V, 然后使用LM1117芯片将5V电源转变成3.3V, 如图3所示。

2.2 时钟电路

TMS320LF2407的时钟源可以使用晶体, 利用内部振荡器产生时钟, 也可使用自外部晶振源。使用外部时钟时, 时钟的精度高、信号比较稳定, 因此我们选用外部时钟作为时钟源。同时, TMS320LF2407采用了锁相环技术, 可以对外部时钟源进行倍频, 控制器的晶振频率为l0MHz, 经锁相环电路4倍频后, 系统的时钟为40MHz, 可以满足大量计算以及实时控制的要求。外部时钟和锁相环电路如图4所示。

2.3 编码器电路设计

在编码器的设计环节中, 把编码器输出的3个通道的差分信号转换成TTL电平的A, B, Z三个脉冲信号。A, B相经过光耦隔离后接DSP内部的正交编码器电路单元 (QEP) , 用以测量电机的转速和位置。在软件中设置QEP为双向加/减计数模式, QEP电路使能时, A, B信号的上升沿和下降沿均被QEP计数, 经锁相环后送到计数器中的信号频率是A, B信号脉冲频率的4倍;QEP的逻辑检测能够确定A, B哪个脉冲信号领先, 产生一个方向信号DIR用来控制计数器的计数方向。编码器处理电路如图5所示。

对电机转速和关节绝对位置的测量, 首先需要确定关节的零位。然后, 通过外部传感器检测信号和光电增量编码器的z脉冲信号相结合的方式, 便可确定关节的绝对位置。我们选用常开型霍尔接近开关, 其接法如图6所示。其中HALL1, H A L L 2用以测定关节控制器运动的极限位置, HALL3用于绝对零位检测。

2.4 上、下位机通讯电路

TMS320LF2407内置串行通信SCI模块, 支持其他外设与DSP的异步串行的通信, 因为DSP芯片引脚电平与RS-232逻辑电平不同, 因此需要通过MAX232芯片进行电平转换, 如图7所示。值得注意的是, 从MAX232引出来的信号不能直接与DSP连接, 需要电阻分压。

3 单关节运动控制系统仿真

我们采用ADAMS和MATLAB软件对单关节机械臂运动控制进行仿真。其中ADAMS用以建立机械系统, MATLAB软件用以建立运动控制系统。用MATLAB控制输出ADAMS机械部分。

3.1 机械子系统的建立

通过在ADAMS软件中添加5个关节、电机驱动转矩、角速度参数, 经过变量的赋值、函数的创建等方式后转换成MATLAB文件, 在MATLAB文件中生成机械臂机械子系统, 如图8所示。

3.2 控制子系统的建立

对于机械臂的5个关节的位置控制, 采用基于分解控制律的PID对末端的位姿控制, 从而实现期望位置或期望轨迹[2]。在Simulink模块中建立仿真的控制部分, 在适当位置嵌入机械部分模块, 从而建立ADAMS和Simulink的联合仿真系统[3], 如图9所示。

3.3 仿真结果

选择腰关节进行仿真实验, 设置仿真时间为10s。在MATLAB中输入相应命令, 运动90°后测试系统的角位移曲线, 得到如图10所示的角位移曲线图。图10中实际试验曲线与仿真曲线不完全一致。当0.8s左右, 关节才开始动作, 这是由传动机构的间隙造成的, 也有传感器的检测时间的原因。同时, 控制系统存在一定的稳态误差, 主要是由机械摩擦和传感器的精度误差所造成[4]。

4 结束语

因为仿真系统采用的是一个理想化, 线性化模型, 实际试验存在各种非线性因素, 两者必然会存在误差。总体来说, 控制算法和参数选取比较合理。机械臂的其余四个转动关节和腰关节一样, 具有类似的阶跃响应特性。

参考文献

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[3]李军, 邢俊文, 覃文杰.ADAMS实例教程[M].北京:北京理工大学出版社, 2002.

六自由度模块化机器人控制系统设计 第5篇

目前机器人常用的控制方式主要有主从式、分布式、集中式。主从式控制方式是由一级计算机和二级计算机组合控制的, 主要应用于机器人的远程控制。分布式控制方式可以有效的提高控制器的工作速度和控制性能, 但是这也给控制系统设计增大了难度。而集中式的控制方式简单、灵活, 可以实现任务的实时集中控制等特点, 被广泛应用于机器人控制。

集中式控制方式目前主要有专用式控制方式、开放式控制方式。专用式控制方式专用、集成度高, 但不开放、功能可扩展性和可移植性不高, 不利于二次开发。开放式的控制方式以其具有很好的实时性、稳定性、可扩展性等优点成为当下机器人控制的常用方法。通过对几种控制方式的对比分析以及机器人控制系统设计的实际要求, 机器人控制系统采用开放式控制方式。

本文首先简要介绍了六自由度模块化机器人本体构造, 选择了一种基于上位机PC与下位机PMAC的控制系统, 开发了上位机机器人控制软件, 搭建机器人运动平台并进行了机器人示教及定位实验。

1 六自由度模块化机器人结构简介

六自由度模块化机器人分为六个模块, 在设计过程中采用模块化的思想[1~3]。驱动综合使用了步进电机、交流伺服电机搭配谐波减速器、行星减速器的形式, 并采用同步带传动、蜗轮蜗杆传动等多种传动方式[4,5]。

加工组装完成的六自由度模块化机器人机械本体如图1所示。

2 硬件控制系统设计及实现

2.1 机器人控制系统总体方案

依据已选定的开放式控制方式进行控制器的选择。运动控制器是机器人控制系统的核心, 它负责接收上位机的用户指令, 根据指令控制其他电气元件工作。常用的控制器有单片机、PLC、运动控制器等。单片机控制的优点是经济性高、控制系统成本相对较低, 缺点是故障率较高、扩展性差, 对周围环境依赖性较强、稳定性不足、开发周期较长;PLC控制的优点是它具有较强的抗干扰能力, 从而使它的故障率相对较低, 而且它对于设备的扩展相对容易, 方便维修、产品开发周期较短, 缺点是做相对较复杂的运动控制时, 运动程序编程比较麻烦;运动控制器控制的优点是将其与PC机配合, 利用下位机的运动控制卡运算速度快、实时性好, 可实现多轴运动控制的特点, 再加上上位PC机可以处理大量数据并由运动控制器迅速的去执行, 可以达到控制反应时间短、控制精度高的效果。

综合分析以上优缺点, 并结合集中式控制方式的特点, 控制系统总体方案确定为集中式二级控制, 采用上位机PC机+下位机运动控制器的方案。

目前通用运动控制器种类众多, 主流的运动控制器有研华运动控制器, 固高运动控制器, PMAC运动控制器等。相比于其他运动控制器, PMAC的软硬件开放性更好, 功能更强大, 可靠性和稳定性更好。因此, 选用Turbo Pmac Clipper运动控制器作为本系统的控制核心单元[6]。

在该方案中运动控制器用于完成运动控制、I/O管理以及PLC等实时任务控制, PC机完成人机交互界面、系统管理等非实时性任务, 实现资源的合理有效分配, 使得该系统的开放性非常好, 有利于研究人员对系统功能进行二次开发和扩展。基于PMAC运动控制器的控制系统总体方案如图2所示。

2.2 基于PMAC运动控制器的电路设计

系统所用驱动部件包括步进电机和伺服电机两大类, 2轴关节采用松下A5伺服电机驱动, 其余轴关节采用步进电机驱动。机器人运动控制模式为位置控制, 系统使用限位光隔板对限位、回零等标志信号增加了光耦隔离。将PMAC的输出口JMACH1通过扁平电缆与SS2信号转接板相连, 发送信号控制伺服电机使能及编码器脉冲输出信号[7]。根据设备接口说明以及需要实现的功能, 完成电路连接设计, 以2轴为例的部分电路设计如图3所示。

根据机器人的工作环境及电气参数指标[8], 搭建的电气柜实物图如图4所示。

2.3 PMAC参数的设置

PMAC中有四类变量, 分别是I变量、M变量、P变量和Q变量。在使用PMAC之前, 需要对指令输出口地址、控制模式、限位等相关变量进行设置。

机器人手爪状态是由PMAC运动控制器的IO端口控制的, 对手爪状态的检测, 实际上就是对PMAC输入输出点的检测。PMAC的IO需要使用M变量对各个IO点进行定义, 定义之后才能检测和控制这些IO点。TURBO PMAC一共具有8路数字输出和输入, 通过改变其中的一路输出信号的值来监测和改变手爪状态:

M0->Y:$78400, 0;数字输出MO1

调用Pmac Get Response (dw Device, buf, 255, “M0”) 函数后, 会返回一个包含M0信息的字符, 判断这个字符的内容来确定手爪的状态。

3 控制系统上位机软件开发

3.1 开发环境的选择

Microsoft Visual C++6.0是Microsoft公司推出的基于Windows操作系统的可视化集成开发环境 (integrated development environment, IDE) 。它具有程序框架自动生成、灵活方便的类管理、可开发多种程序等优点, 已成为很多专业程序员进行软件开发的首选工具[9]。机器人控制系统中使用的PMAC运动控制器为用户提供了PCOMM动态链接库来完成上位机和PMAC之间的数据交换, PCOMM动态链接库之中包含了200多个库函数, 通过它能够非常方便的在VC++6.0下使用, 因此本文采用VC++6.0高级语言编程来进行上位机程序的编写。

3.2 控制软件总体框架及功能划分

针对本系统的特点, 将控制软件分为上位机和下位机两个部分。上位桌面应用程序与下位运动程序之间进行数据交互[10], 机器人控制系统软件的总体结构如图5所示。

在对上位机软件开发之前, 首先要对软件所能实现的功能进行划分, 然后再根据具体的功能划分来进行软件的编写。将模块化六自由度机器人控制软件按照功能进行的划分, 如表1所示。

3.3 控制系统上位机软件实现

本文开发的上位机软件, 基于面向对象的理念, 使用MFC对话框功能开发。控制软件示教再现功能实现的流程如图6所示。

在Windows XP系统下使用VC++6.0开发了模块化六自由度机器人的控制软件, 其中的子功能示教模块如图7所示。

4 机器人示教实验

在模块化机器人试验平台上对机器人进行示教实验, 在图7所示的机器人示教界面中, 使用模块运动功能让机器人各关节运动, 控制手爪抓取轴装配到轴套中, 记录关节运动状态。记录完成后, 通过单击再现按钮实现机器人示教再现的功能。记录的示教参数如图7所示, 其中, X、Y、Z、U、V、W分别代表各关节相对于初始位置的转角, S为运行速度, H为手爪状态。

通过机器人控制软件, 让机器人末端运动至空间某一点, 当前坐标记录了机器人末端手爪的理论位置坐标, 用激光跟踪仪测定机器人运动实际末端坐标值, 比对理论值和所测实际值之间的误差, 验证机器人的定位精度, 机器人定位误差如表2所示。

通过实验结果可以看出, 模块化六自由度机器人在控制系统下能够很好的完成示教再现方式的搬运装配工作, 在一定程度上证明了机器人在所设计的控制系统下工作可靠稳定, 通过6次测定机器人末端定位误差, 得到误差的最大值为0.8392mm, 证明了机器人在此控制系统下具有较好的定位精度。

5 结论

1) 根据开放式控制系统的特点, 确定了基于PC机+PMAC运动控制器的机器人控制系统方案。

2) 根据六自由度模块化机器人的机械设计及运行要求设计控制系统的电路图, 搭建电气系统。

3) 使用VC++6.0并结合Pcomm32在Windows系统下开发六自由度模块化机器人控制软件, 并通过连续示教实验及定位误差测定验证了控制系统工作稳定可靠及具有比较高的定位精度。

摘要：针对开放式系统在控制机器人方面的特点, 使用PMAC (Programmable multiple-axis controller) 运动控制器, 基于Visual C++6.0平台开发了一种六自由度模块化机器人控制系统。采用PMAC运动控制器为下位机, 完成了硬件系统的设计和搭建, 在PC上位机上基于MFC设计了机器人控制软件, 实现空间运动学计算、示教等功能。机器人示教实验及定位实验表明, 应用PC+PMAC的控制系统可以较好地实现机器人稳定工作, 其最大定位误差为0.8392mm, 定位精度比较高, 这可以较好地满足机器人的工作要求。

关键词：模块化,六自由度机器人,PMAC,控制系统

参考文献

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[8]姚兴田, 马永林, 张磊, 等.升降伸缩式楼道清洁机器人结构及控制系统设计[J].机械设计与制造, 2014 (4) :262-264.

[9]汪洋, 李斌, 陈丽, 等.蛇形机器人控制系统的设计与实现[J].机器人, 2003, 25 (6) :491-494, 500.

六自由度运动系统 第6篇

目前国内外许多学者用现代动力系统观点主要研究单、双自由度碰撞振动系统的动力学行为,如研究系统的稳定性与分岔[1,2,3]、奇异性[4]、概周期碰撞运动[5,6]、倍周期分岔[7]、混沌控制[8]等,而因复杂性对多自由度碰撞振动系统的研究很少开展.本文在文[3]和[6]的基础上建立了一类三自由度相对碰撞振动系统的数学模型与Poincare映射,并数值仿真分析了系统的概周期运动及通向混沌的过程.

1 系统运动方程与Poincaré映射

图1所示为一类三自由度碰撞振动系统模型.质量为M1和M2的质量块由刚度为K1和K2的线性弹簧及阻尼系数为C1和C2的线性阻尼器相连接,质量为M3的质量块由刚度为K3和阻尼系数为C3的线性阻尼器相连接,三个质量块水平方向运动并受激振力=Pisin(ΩT+τ),i==1,2,3的作用.当质量块M3的位移X3与质量块M1的位移X1之差等于间隙Δ时,两质量块发生相互碰撞.碰撞后两质量块又以新的初值运动,然后再次碰撞,如此往复.

假设M1≠0,K1≠0,P0=|P1|+|P2|+|P3|,并令

则在任意连续两次碰撞之间,系统运动微分方程的无量纲形式为:

质块M1和M3的冲击方程为:

其中,分别表示振子M1和M3碰撞前后的瞬时速度.

用z=p/q表示系统的周期运动,p和q分别为质块M1与M3的碰撞次数和力周期数.令θ=ωt,选择截面

建立周期z=1/1运动的Poincaré映射

上周期z=1/1运动不动点

的扰动向量.

将映射(4)变换为

映射(5)在z=1/1不动点处的线性化矩阵为

通过计算矩阵Df(v,0)的特征值可以分析图1所示系统周期z=1/1运动的稳定性与局部分岔.当v穿越vc(分岔值)时,系统的周期运动将发生分岔,若Df(v,0)有一对复共轭特征值穿越单位圆周,其余特征值仍在单位圆周内,在这种情况下冲击振动系统的z=1/1周期运动将可能发生内依马克一沙克分岔.

2 数值仿真

选取系统参数(1):

m1=1,m2=3.5,m3=0.85,

k1=1,k2=3,k3=1.2,

γ=0.15,

f1=0.36,f2=0,f3=0.64,

δ=0.02,R=0.7.

取ω作为分岔参数,当ω∈[2.4,2.44965),Df(ω,0)的三对复共轭特征值都位于复平面的单位圆内,系统具有稳定的周期z=1/1运动.当ω递增穿越ωc=2.44965时,Df(ω,0)的一对复共轭特征值

穿越单位圆周,其余特征值仍然保留在单位圆周内,系统失稳发生弱共振条件下的内依马克一沙克分岔,碰撞映射点沿多条“轨线”逐渐远离不动点,在投影Poincare截面上形成一吸引不变圈,见图2(a);随着参数ω的增加,吸引不变圈逐渐膨胀并变得不光滑,见图2(b);参数ω再增加,吸引不变圈破裂,发生锁相,见图2(c);参数ω再增加,系统进入混沌运动,见图2(d).

选取系统参数(2):

m1=1,m2=2,m3=1.2,

k1=k2=1,k3=0.9,

y=0.2,

f1=0.4,f2=0,f3=0.64,

δ=0.04,R=0.8.

取ω作为分岔参数,当ω∈[1.65,1.6891),Df(ω,0)的三对复共轭特征值都位于复平面的单位圆内,系统具有稳定的周期z=1/1运动.当ω递增穿越ωc=1.6891时,Df(ω,0)的一对复共轭特征值λ1,2穿越单位圆周,其余特征值仍然保留在单位圆周内,系统失稳发生弱共振条件下的内依马克一沙克分岔,碰撞映射点沿多条“轨线”逐渐远离不动点,在投影Poincare截面上形成一吸引不变圈,见图3(a);随着参数ω的增加,系统发生环面倍化(),见图3(b);参数ω再增加,系统再次发生环面倍化(环),见图3(c);参数ω再增加,系统进入混沌运动,见图3(d).

3 结论

本文建立了一类三自由度相对碰撞振动系统的数学模型与Poincaré映射,并分析了系统在特定参数变化下周期运动向混沌转迁的途径.数值仿真结果表明在特定参数变化下系统的周期运动会发生内依马克一沙克分岔,该分岔存在经过锁相或环面倍化向混沌转迁的途径.本文的研究方法也可用于其它类型冲击振动系统的周期运动、稳定性与分岔等问题的研究.

参考文献

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