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基于扰动观测器的机器人自适应神经网络跟踪控制研究 被引量：42
1
作者 于欣波 贺威 +2 位作者 薛程谦 孙永坤 孙长银 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1307-1324,共18页
为解决机器人动力学模型未知问题并提升系统鲁棒性,本文基于扰动观测器,考虑动力学模型未知的情况,设计了一种自适应神经网络(Neural network, NN)跟踪控制器.首先分析了机器人运动学和动力学模型,针对模型已知的情况,提出了刚体机械臂... 为解决机器人动力学模型未知问题并提升系统鲁棒性,本文基于扰动观测器,考虑动力学模型未知的情况,设计了一种自适应神经网络(Neural network, NN)跟踪控制器.首先分析了机器人运动学和动力学模型,针对模型已知的情况,提出了刚体机械臂通用模型跟踪控制策略;在考虑动力学模型未知的情况下,利用径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络设计基于全状态反馈的自适应神经网络跟踪控制器,并通过设计扰动观测器补偿系统中的未知扰动.利用李雅普诺夫理论证明所提出的控制策略可以使闭环系统误差信号半全局一致有界(Semi-globally uniformly bounded, SGUB),并通过选择合适的增益参数可以将跟踪误差收敛到零域.仿真结果证明所提出算法的有效性并且所提出的控制器在Baxter机器人平台上得到了实验验证. 展开更多
关键词 神经网络控制 全状态反馈 扰动观测器 李雅普诺夫理论 baxter机器人
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基于视觉引导的Baxter机器人运动控制研究 被引量：10
2
作者 刘想德 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第4期552-557,共6页
高速和高精度的传统工业机器人已经广泛应用于制造业,但是传统工业机器人只能工作在结构化及封闭的环境中,从而限制了其应用领域。能够跟人协作互动、本质安全的智能协作机器人突破了传统工业机器人的环境限制,具有广阔应用前景。采用... 高速和高精度的传统工业机器人已经广泛应用于制造业,但是传统工业机器人只能工作在结构化及封闭的环境中,从而限制了其应用领域。能够跟人协作互动、本质安全的智能协作机器人突破了传统工业机器人的环境限制,具有广阔应用前景。采用最新的智能协作机器人Baxter作为平台,介绍了双臂智能协作机器人Baxter的系统组成,分析了机器人操作系统(robot operating system,ROS)的通信机制,设计了基于视觉引导的智能协作机器人运动控制软件。机器人控制软件由视觉定位软件模块和手臂引导抓取软件模块组成,通过ROS的消息主题机制及ROS服务器来实现机器人手臂运动控制。实验结果证明,设计的控制软件能够准确控制Baxter机器人识别和抓取目标物体。 展开更多
关键词 机器人操作系统 baxter机器人 视觉引导 运动控制
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基于机器视觉的Baxter机器人抓取算法研究 被引量：8
3
作者 饶期捷 黄海松 张松松 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第9期1-5,共5页
针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术... 针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术提出了一种基于改进的Canny边缘检测和Hough变换的机器人抓取检测分类算法,并最终实现了机器人的目标抓取。通过实验证明,该算法能够有效提升Baxter机器人在完成抓取任务过程中的精准性和鲁棒性,该研究对智能制造环境下的机器人灵活抓取任务实现有着重要的案例参考意义。 展开更多
关键词 baxter机器人 机器视觉 抓取 抓取检测
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基于轴线法与卡尔曼滤波的Baxter机器人标定 被引量：1
4
作者 陈勋漫 黄沿江 张宪民 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期970-977,共8页
为提高Baxter机器人的绝对定位精度,首先根据机器人操作系统(robot operating system,简称ROS)的通用机器人模型统一机器人描述格式(unified robot description format,简称URDF)文件,详细分析了Baxter机器人的运动学模型,通过建立坐标... 为提高Baxter机器人的绝对定位精度,首先根据机器人操作系统(robot operating system,简称ROS)的通用机器人模型统一机器人描述格式(unified robot description format,简称URDF)文件,详细分析了Baxter机器人的运动学模型,通过建立坐标间的约束条件进行模型简化,并提取待标定参数。针对机器人的多参数模型以及非几何参数影响较大的情况,提出一种结合轴线测量法与卡尔曼滤波系统辨识法的分步标定方法,分析了针对URDF模型的轴线法和卡尔曼滤波的标定原理,最后分别利用Matlab和激光跟踪仪进行仿真和实验验证。对Baxter机器人标定结果表明,该标定方法能够获得较准确的运动学几何参数,适用于ROS搭建的多几何参数的机器人及关节柔性较大的机械臂。 展开更多
关键词 baxter机器人 运动学标定 轴线测量法 卡尔曼滤波
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