机器人学及其智能控制第4章 节 机器人的控制系统.pptVIP

机器人学及其智能控制第四章 机器人的控制系统 * 一般地说，机器人控制问题分为下面两部分：(1)求得操作机的动态模型；(2)利用这些模型确定控制规律或策赂，以达到所需的系统响应和性能。 I/O 设备 外部传感器 操作机 驱动器 控制器 计算机硬件及软件 （任务规划，轨迹规划） 环境 人 内部传感器 控制 系统 * 从控制分析的观点出发，机器人操作机的运动是分两个不同的控制阶段来完成的。首先是粗调运动控制，操作机从一个起始位姿沿着规划的轨迹移向所需目标位姿的附近；其次才是微调运动控制，操作机的末端执行器与目标位姿动态地交互作用，运用传感器反馈信息来完成这一任务。 轨迹 生成 控制 系统 机器人 操作机 机器人控制时，要求操作机各关节按所规划的轨迹运动。而控制系统中的驱动器是由力矩指令驱动关节运动的。 实际上，动力学模型不可能绝对准确，而且系统中还存在干扰和噪声。因此，开环控制策略是不适用的。通常采用关节传感器构成闭环反馈控制。 * 早期的设计工业机器人操作机控制系统的方法，把操作机的每个关节当作一个简单的伺服机构来处理。这种方法不能充分地模拟一个操作机变化的动态特性，因为它忽视了整个手臂机构的运动耦合和结构。而实际的受控系统参数变化显著，足以使常规的反馈控制策略失效。其结果是降低了伺服系统响应速度和阻尼，使其只能适应有限精度的作业。因此，按这种方式控制的操作机运动速度低，并伴有不必要的振动。 要想在这方面或机器人操作机控制的其它范围获得明显的性能改进，就必须考虑更有效的动态模型、更高级的控制方法和计算机体系结构的运用。 * 如果把机器人操作机控制看作路径—轨迹追踪问题，其运动控制便可分为四大类： 1、关节运功控制 关节伺服机构(如PUMA机器人控制方法)、 计算力矩方法、最短时间控制、可变结构控制、非线性解耦控制； 2、分解运动控制(笛卡尔空间控制) 分解运动速度控制、分解运动加速度控制、分解运动力的控制。 3、自适应控制 模型参照自适应控制、自调整自适应控制、有前馈补偿的自适应扰动控制、分解运动自适应控制； 4、智能控制 递阶控制、模糊控制、神经网络控制等。 * * 1、LC/DSP 低成本多轴控制卡●　1,2,3,4轴四型号;●　脉冲输出频率0至375KHZ;●　模拟输出±10V; 16位D/A;●　20位数字I/O.●　单端和差动式编码器输入 2. PCX/DSP 带A/D控制卡●　1,2,3,4,5,6,7,8轴八型号;●　脉冲和模拟输出;●　带有8通道A/D输入;●　可接模拟杆和模拟位置反馈;●　44位数字I/O. 驱动器 机器人常用关节控制器 PID算法 PID 控制是工程实际中应用最为广泛的调节器控制规律。问世至今70 年多年来，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。单位反馈的PID 控制原理框图如图所示。 PID（Proportional Integral Differential）控制是比例、积分、微分控制的简称。在自动控制领域中，PID控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。 PID控制器的原理是根据系统的被调量实测值与设定值之间的偏差，利用偏差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象的控制量。图是常规PID控制系统的原理框图。 PID算法 图3.1 常规PID控制系统原理框图 其中虚线框内的部分是PID控制器，其输入为设定值 与被调量实测值 构成的控制偏差信号 ： (4.1) 其输出为该偏差信号的比例、积分、微分的线性组合， 也即PID控制律： (4.2) 式中， 为比例系数； 为积分时间常数； 为微分时间常数。 根据被控对象动态特性和控制要求的不同，式(4.2)中还可以只包含比例和积分的PI调节或者只包含比例微分的PD调节。下面主要讨论PID控制的特点及其对控制过