导读:本文包含了不确定机器人论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:机器人,观测器,自适应,不确定,轨迹,神经网络,螺丝刀。
不确定机器人论文文献综述
刘树博,刘国权,周焕银,罗先喜,杨波[1]（2019）在《基于多目标扰动观测器的不确定机器人滑模自适应轨迹跟踪控制》一文中研究指出以不确定机器人为研究对象,基于多目标扰动观测器提出一种滑模自适应控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的非抖振滑模跟踪控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计多目标扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,基于李雅普诺夫方法给出了自适应律,并对系统稳定性进行了证明。仿真结果表明,该算法能够实现机器人对给定信号的有效跟踪,不依赖系统先验信息,因此具有较高的实用性和有效性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年10期）
张世俊,邢琰[2]（2019）在《参数不确定机器人关节特征建模与自适应控制研究》一文中研究指出针对参数不确定的足式机器人关节控制问题,建立了足式机器人单腿动力学模型,分析了其多输入多输出、时变、耦合和非线性等特性,建立了一种具有输入解耦形式的多输入输出特征模型;然后基于此模型给出了全系数自适应控制方法;最后利用虚拟样机技术对足式机器人多种工况进行仿真。仿真结果验证了建模和控制方法的有效性。(本文来源于《载人航天》期刊2019年05期）
田康健,王冬青[3]（2019）在《不确定环境下机器人螺丝刀的紧固力矩控制》一文中研究指出针对自动螺钉螺纹深度与紧固扭矩之间的关系,本文提出了一种带扰动观测器的伺服控制系统来估计螺丝的紧固扭矩,不使用扭矩传感器来测量紧固扭矩。本方法由紧固产生的反作用力矩可以转换成与控制器一起进入的等效电压。干扰观测器可以估测螺丝驱动器电机的状态变量和螺钉紧固期间的紧固扭矩,螺旋驱动器的角位移由状态反馈控制器控制,该控制器利用估计的干扰和状态产生反馈控制输入,并补偿反作用力矩。同时,为测试本文所提扭矩监测方法的有效性,模拟原型螺钉紧固平台进行仿真实验。仿真结果表明,当目标接近螺丝刀系统测试估计干扰时,扰动估计器可以快速响应外部扰动,精确控制旋转刀头的位移,并收敛到给定值,同时以非常短的响应时间快速估算紧固扭矩,证明了扰动观测器的有效性。该研究在现实生产中具有重要的实用价值。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2019年03期）
范兴民,王宇,廖芹[4]（2019）在《基于反演设计的神经网络不确定机器人轨迹跟踪控制研究》一文中研究指出针对机器人控制中的非线性和不确定性提出一种基于反演设计和RBF神经网络的自适应控制方法。利用反演技术设计鲁棒自适应控制器,通过RBF神经网络对模型的不确定性进行估计。该方法有效避免可能出现的控制器奇异问题,在设计中不需要估计系统未知的控制系数矩阵。利用lyapunov理论证明了系统的全局稳定性。仿(本文来源于《电子世界》期刊2019年16期）
白洋洋,吕洪波,黄吉全[5]（2019）在《滑移转向机器人不确定度分析及路面识别方法》一文中研究指出传感器的不确定度是移动机器人定位中的关键问题;文章对Pineer3-AT滑移转向机器人在转弯时运动学状态进行分析,发现了滑动偏差受地面与轮的摩擦系数及左右两轮的速度影响,通过Adams与Matlab/Simulink联合仿真实验得到了在不同地面不同轮速的滑动偏差的大小多组数据;为了使仿真结果对研究里程计不确定度有一定的参考价值,在仿真轨迹重复性偏差中选取最大值,并对结果拟合,建立了滑动偏差模型,并通过实验进行了验证对比;对仿真结果分析可以得出,摩擦系数越大,在相同速度下滑动偏差越小,根据这一特性,提取小车在不同轮速下的滑动偏差作为地面分类的原始数据;通过k-近邻(KNN)方法,对地面进行分类,识别率达到70%以上。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年06期）
刘佳斌[6]（2019）在《具有不确定干扰的轮式移动机器人跟踪控制》一文中研究指出随着科学技术的蓬勃发展,人类探索活动的深度和广度不断提高,由于机器人可以替代人类工作于危险区域评估、排除爆炸装置等恶劣甚至有生命危险的环境,因此轮式移动机器人得到了发展。机器人的轨迹跟踪过程易受到地面光滑程度、负载变化、外部不确定干扰、反馈信息完整性等因素影响,导致移动机器人的轨迹跟踪性能降低。为了获取精确的轨迹跟踪效果,本文以轮式移动机器人为研究对象,提出轨迹跟踪控制策略,消除扰动对机器人系统的不良影响。主要研究内容如下:本文以四轮移动机器人为研究对象,充分考虑移动机器人以滑动转弯为转向方式的特殊机械组成与结构布局,建立了具有非完整约束的差分四轮驱动移动机器人的非线性运动学模型。在移动机器人运动过程中详细分析了四轮各部分的受力情况,利用Lagrange方法建立了四轮移动机器人的非线性动力学模型,为接下来对移动机器人进行轨迹跟踪控制研究奠定了基础。基于已经建立的移动机器人的非线性模型,考虑系统受到外部有界扰动因素的影响,设计自适应滑模反步控制器。采用非线性干扰观测器对系统中可观测扰动部分进行预估计,运用自适应算法对外部扰动信号中无法观测部分进行补偿。通过控制器参数和自适应律参数的调整,可以使得轨迹跟踪误差趋近于零。算例仿真结果说明了自适应反步滑模控制策略能够处理扰动对系统带来的不利影响,使机器人能够跟踪预先设定的轨迹。建立了描述不完整反馈信息的动力学状态模型,基于该模型设计了状态观测器。针对输出信息中存在不确定干扰因素,设计了鲁棒控制器。稳定性分析证明了由状态观测误差和轨迹跟踪误差组成的闭环系统达到指数渐近稳定,通过对控制器参数的调整,使轨迹跟踪误差趋近于零。仿真结果说明了带有状态观测器的鲁棒控制策略能够应对反馈信息不完整的问题,提高系统的抗干扰能力,实现机器人精确轨迹跟踪的目标。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2019-06-03）
李剑飞,张大伟,王耀兵[7]（2019）在《一种考虑运动学和动力学参数不确定的机器人自适应控制方法》一文中研究指出在机器人精细操控任务中,模型准确性的缺失会影响机器人的控制性能,现有的自适应控制方法可以有效解决动力学参数存在不确定性的机器人控制问题,然而运动学参数不准确或未知的情况也普遍存在,往往这种不确定性会给机器人的位姿控制精度带来更大的影响.虽然有些研究试图通过视觉等测量方式实现运动学模型的估计,但是迄今为止,同时考虑动力学参数和运动学参数不确定性的研究仍然少见.本文提出了一种自适应算法,同时考虑运动学和动力学参数的不确定性,在无需测量机器人末端速度的条件下得到了笛卡儿空间全局渐近稳定的轨迹跟踪控制,相比于已有方法计算更小量、更简洁、易实现.通过一个二自由度机械臂的仿真案例验证了所提方法的有效性.(本文来源于《中国科学:物理学 力学 天文学》期刊2019年02期）
张立银[8]（2018）在《不确定机器人的滑模轨迹跟踪控制》一文中研究指出机器人系统是一类高度复杂的非线性与强耦合动力学系统,其高精度轨迹跟踪的鲁棒控制一直是控制领域的热点研究问题。滑模控制具有对未建模动态与外部扰动不敏感的优点,且具有易于实现、结构简单和强鲁棒性等特性,滑模控制在不确定机器人运动控制中得到了广泛的应用。由于机器人轨迹跟踪滑模控制的不确定部分含有关节加速度信息,故现有的终端滑模控制和快速终端滑模控制都存在代数环问题。因此,本文针对不确定机器人系统的高精度轨迹跟踪问题,提出了以下几类不同的滑模控制方案。具体的内容如下:针对现有的机器人轨迹跟踪滑模控制的代数环问题,第叁章发展了无代数环和奇异性问题的不确定机器人轨迹跟踪线性滑模和终端滑模控制方案,详细分析了两类滑模控制在同等条件下的收敛特性,给出了终端滑模控制的具体收敛时间,为机器人轨迹跟踪滑模控制解决代数环问题提供了一类可选的方案。第四章提出了一种对小误差具有放大功能的类指数函数与基于该函数的终端滑模控制方案;理论证明了所提出的终端滑模控制使系统状态轨迹可以在有限时间内收敛到滑模面,然后机器人轨迹跟踪位置误差沿所提出的终端滑模面在有限时间内收敛到原点的邻域内,随后渐近稳定地收敛到原点;获得了具有显式的轨迹跟踪系统的收敛时间。相比较于传统终端滑模控制,所提出的滑模控制具有更好的收敛性能且保有结构简单和易于实现的优点。第五章发展了一类基于第四章提出的类指数函数的快速终端滑模控制方案;该方案将所提出的快速终端滑模面和指数到达律结合分别从滑模控制的到达阶段和滑模阶段的角度出发进一步改善机器人轨迹跟踪滑模控制的收敛性能。相比较于第四章提出的终端滑模控制,所提出的快速终端滑模控制具有更快的收敛速度。针对有限时间滑模控制的收敛时间是依赖于系统初始状态的有界时间函数,第六章提出了一类机器人轨迹跟踪固定时间滑模控制方案;在该方案中,所提出的固定时间滑模控制使系统状态轨迹可以在固定时间内收敛到所提出的滑模面,然后机器人轨迹跟踪位置误差沿所提出的固定时间滑模面收敛到零。相比较传统的滑模控制,所提出的固定时间滑模控制具有更好的收敛性能。应用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论以及有限时间和固定时间稳定性理论证明了上述所提出的各类滑模控制的有限/固定时间稳定性。机器人系统的数值仿真和实验验证了上述方法的有效性和先进性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-12-01）
孙平[9]（2018）在《不确定康复训练机器人速度与加速度同时约束的跟踪控制》一文中研究指出针对不同康复者质量及系统重心偏移产生的不确性,影响康复步行训练机器人对医生指定训练轨迹的跟踪精度问题,设计了估计不确定性的滤波器,目的是提高控制系统的鲁棒性.同时,为了避免运动过程中速度和加速度发生突变,提出了一种抑制系统不确定性并同时约束运动速度与加速度的控制器设计新方法.通过Lyapunov稳定性构造速度和加速度的约束条件,证明了跟踪误差系统的渐近稳定性,并得到了控制器参数矩阵的求解方法.通过仿真结果对比分析和实验研究,表明了文中提出控制器设计方法的有效性和优越性,验证了所设计的控制器能同时约束康复步行训练机器人的运动速度和加速度.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2018年10期）
孙小康[10]（2018）在《基于凸优化算法的参数不确定轮式移动机器人鲁棒PI控制》一文中研究指出针对参数不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,本文提出了一种基于凸优化算法的新颖鲁棒PI控制器,通过直接求解线性矩阵不等式获得其控制增益,取代了反复调试或者经验法获得PI控制增益,并确保了系统的稳定性和跟踪误差收敛性能。同时L1性能指标的设计进一步抑制了外界扰动对系统的影响,获得了满意的鲁棒性。仿真结果表明,在参数摄动的情况下设计的鲁棒PI控制器简单、有效,也适合实际轮式机器人系统轨迹跟踪控制。(本文来源于《电气技术》期刊2018年07期）
不确定机器人论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对参数不确定的足式机器人关节控制问题,建立了足式机器人单腿动力学模型,分析了其多输入多输出、时变、耦合和非线性等特性,建立了一种具有输入解耦形式的多输入输出特征模型;然后基于此模型给出了全系数自适应控制方法;最后利用虚拟样机技术对足式机器人多种工况进行仿真。仿真结果验证了建模和控制方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
不确定机器人论文参考文献
[1].刘树博,刘国权,周焕银,罗先喜,杨波.基于多目标扰动观测器的不确定机器人滑模自适应轨迹跟踪控制[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[2].张世俊,邢琰.参数不确定机器人关节特征建模与自适应控制研究[J].载人航天.2019
[3].田康健,王冬青.不确定环境下机器人螺丝刀的紧固力矩控制[J].青岛大学学报(工程技术版).2019
[4].范兴民,王宇,廖芹.基于反演设计的神经网络不确定机器人轨迹跟踪控制研究[J].电子世界.2019
[5].白洋洋,吕洪波,黄吉全.滑移转向机器人不确定度分析及路面识别方法[J].计算机测量与控制.2019
[6].刘佳斌.具有不确定干扰的轮式移动机器人跟踪控制[D].沈阳工业大学.2019
[7].李剑飞,张大伟,王耀兵.一种考虑运动学和动力学参数不确定的机器人自适应控制方法[J].中国科学:物理学力学天文学.2019
[8].张立银.不确定机器人的滑模轨迹跟踪控制[D].西安电子科技大学.2018
[9].孙平.不确定康复训练机器人速度与加速度同时约束的跟踪控制[J].北京理工大学学报.2018
[10].孙小康.基于凸优化算法的参数不确定轮式移动机器人鲁棒PI控制[J].电气技术.2018
论文知识图
