机器人轨迹跟踪控制算法研究.pdf

摘 要 -I- 摘 要 机器人作为科技发展的产物，已广泛应用于生产实践中随着现代科学技术的迅速发展，控制对象、控制器以及控制任务的日益复杂化，对机器人高品质控制的需求也应之而生由于机器人系统具有很强的藕合性和不确定性，外部扰动大，且又要求较高的跟踪精度，因此对机器人的轨迹跟踪是一个比较困难的控制问题在机器人控制理论研究方面，机器人的控制问题为现代控制理论、智能控制理论、人工智能提供了重要的研究背景，为控制理论的发展发挥重要的意义在参考和总结了大量文献的基础上，本文主要针对系统参数和外部干扰不确定因素下的机器人轨迹跟踪问题进行初步研究 首先，本文简要地介绍了本领域国内外的研究现状以及发展趋势，同时针对课题的研究内容和意义进行了扼要的叙述,介绍了机器人系统系统的构成及动力学模型， 并给出机器人动力学特征 接着，在系统地介绍相关机器人控制策略的基础上，本文采用复合控制算法对轨迹跟踪进行研究，以克服机器人控制系统中非线性、耦合、不确定性等因素对控制性能的影响 (1) 针对系统参数不确定和外部干扰难以测量的机器人系统，采用一种改进后的鲁棒自适应控制策略进行机器人轨迹跟踪 该控制器中通过加入 PD 结构， 用以克服初始力矩输入过大问题，增强控制系统的抗干扰能力，通过仿真实验验证了所提控制方案的有效性。

(2) 在解决非线性系统控制问题中，滑模变结构具有对系统各种参数不确定和外界干扰完全自适应性、强鲁棒性鉴于此特点，本文采用全局滑模结构自适应控制器在机器人轨迹跟踪控制上展开研究该控制策略能消除了传统的变结构控制的到达阶段，确保系统在整个动态响应过程中都具有较强的鲁棒性仿真结果表明该控制器实现对预定轨迹的全局渐近跟踪，实现闭环系统的稳定 关键词：机器人；轨迹跟踪；PD 反馈；鲁棒自适应控制；全局滑模结构Abstract -II- Abstract Robot as accomplishment of development of science and technology, has been widely applied in production practice. With the rapid development of modern science and technology, as well as the growing complexity of control object, controller and task, the requirements of high quality for control are on the way. As is known there exist strong coupling, uncertainties, and great external disturbances in robotic system, meanwhile high tracking accuracy is required in tracking control. Therefore, the robot trajectory tracking is a difficult control problem. In the study of robot control theories, manipulator control problem provides important backgrounds for the modern control theory, intelligent control theory, artificial intelligence research, and play an important significance to the development of control theory. On the base of reference and summary of the vast literature, this paper conducted a preliminary study of manipulator trajectory tracking control with uncertainties of system parameters and external disturbance. Firstly, the article briefly describes the research status and trends in the domestic and international field, and relates the content and significance of research project, as well as present the structure of the system and the robot dynamics model. Hereafter, the robot kinetics is given. Then, the paper systematically combeds the several types of current robot control strategies. On the basis, the complex control algorithms are employed to control for manipulator trajectory tracking to overcome nonlinear, coupling, uncertainty factors and other factors. (1) For uncertain robotic systems with the external interference which is difficult to measure, the modified robust adaptive control strategy is applied to manipulator trajectory tracking. By joining the PD control structure, the controller can overcome the initial torque input problem, and enhance control system anti-jamming capability. The simulation results show the effectiveness of the proposed control strategy. (2) To solve problems of nonlinear system control, sliding mode is of completely selfadaptability and strong robustness on the various system parameters uncertainties and external disturbances. In view of this characteristic, we take adaptive controller based on global sliding mode to use in the study of manipulator trajectory tracking control. The control strategy can eliminate the reaching phase of traditional sliding structure, and ensure the system has strong robustness in the whole dynamic response process. Simulation results Abstract -III- show that the controller can achieve global asymptotic tracking for scheduled track and the closed-loop system stability. Keywords: robot system; trajectory tracking; PD-feedback; robust adaptive control; global sliding mode江苏科技大学学位论文原创性声明 江苏科技大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 学位论文作者签名： 年 月 日 江苏科技大学学位论文版权使用授权书 江苏科技大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅 本人授权江苏科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文 本学位论文属于： (1)保密□，在 年解密后适用本授权书 (2)不保密□ 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 第 1 章 绪论 -1- 第 1 章 绪 论 1.1 引言 机器人的诞生和机器人控制技术发展作为20世纪自动控制原理最具说服力的成就、人类科学技术进步的重大成果[1]，是现代计算机与自动化等技术高速发展的产物，同时也是当代最高意义上的自动化。

然控制系统作为机器人的心脏，其性能的好坏直接决定了机器人的智能化水平为了使机器人具有在复杂环境中进行作业的能力，必须对其控制系统进行精心仔细的设计，以提高机器人的感知、适应以及推理能力，促进机器人在各个领域中的进一步应用，为此诸多学者和专家致力于这一领域的研究并取得了丰硕的成果，本文也将在这一方面进行一些分析和研究 1.2 机器人学及机器人发展状况 1.2.1 机器人学介绍 机器人学[2,3]既是一门高度交叉的前沿学科，涉及到电子学、计算机科学、控制理论、传感技术、机械工程、仿生学、人工智能、社会学等多门学科，又是一门对社会经济与民生具有深远影响的新兴的高度综合性学科机器人产业涉及到生活应用中各种领域，自1961年世界上第一台电子编辑工业机器人问世以来，在第三次科技革命浪潮推动下，人们创造了种类繁多的具有生物感知、智能决策、执行和人机交互功能的的专业作业机器人以及智能机械装置， 机器人从无到有， 已取得令人瞩目的成就，诸如军用排爆机器人、医疗手术机器人、太空探险机器人、娱乐型机器人、微型机器人等等伴随着计算机技术、智能控制理论的发展和社会化大生产的需求以及这空间技术的进步，针对机器人控制研究，人们在理论工作和应用实践中都已取得了巨大的收获。

从研究内容来看，机器人学包括以下几个部分：机器人的数学建模、结构机械设计、执行部分、监测传感器部分以及机器人动态跟踪控制在机器人控制角度上，机器人作为一个复杂的多输入多输出非线性系统，同时具有耦合性和时变性，不同的机器人系统，其控制算法各为不同，且控制难度非常大，故控制技术是机器人技术的关键部分就机器人控制而言，它几乎与自动控制理论同步发展，即现代控制理论和所有新成果均在机器人上得到应用和尝试80年代以来，具有操作功能多样化的工业机器人倍受控制工作者的关注，被公认为最新的自动化时代核心技术，与可编程控制器、计算机数控并列构成现代产生的三大支柱 江苏科技。