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機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

來源:機器人學基礎     編輯:創澤   時間:2026/1/7   主題:其他 [加盟]

機器人的許多作業是控制機械手末端工具的位置和姿態,以實現點到點的控制(PTP 控制,如搬運、點焊機器人)或連續路徑的控制(CP 控制,如弧焊、噴漆機器人)。因此實 現機器人的位置控制是機器人的Z基本的控制任務。機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制。對于有些作業,如裝配、研磨等,只有位置控制是不夠的,還需要力控制。 主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結 構,分別見圖5-9a 和圖5-9b 所示。

在圖5-9a 中 ,q=[qa1,qu2,…,qun] 是期望的關節位置矢量, q 和q。是期望的關 節速度矢量和加速度矢量, q 和q 是實際的關節位置矢量和速度矢量。 t=[ti,T2, … , T]T 是關節驅動力矩矢量, U₁ 和U₂ 是相應的控制矢量。

在圖5-9b 中 ,wu=[pl,φI] 是期望的工具位姿,其中p=[xd,ya,zu] 表示期望 的工具位置, qu 表示期望的工具姿態。 w=[v,wJ], 其 中 va=[v,V4,v] 是期 望的工具線速度, w=[wa,,wa,wd] 是期望的工具角速度, wa 是期望的工具加速度, w 和w 表示實際的工具位姿和工具速度。運行中的工業機器人一般采用圖5-9a 所示控制結 構。該控制結構的期望軌跡是關節的位置、速度和加速度,因而易于實現關節的伺服控 制。這種控制結構的主要問題是:由于往往要求的是在直角坐標空間的機械手末端運動軌 跡,因而為了實現軌跡跟蹤,需將機械手末端的期望軌跡經逆運動學計算變換為在關節空 間表示的期望軌跡。

機器人的伺服控制結構

機器人控制器一般均由計算機來實現。計算機的控制結構具有多種形式,常見的有集中控制、分散控制和遞階控制等。圖5-10表示 PUMA 機器人兩J遞階控制的結構圖。

機器人控制系統是以機器人作為控制對象的,它的設計方法及參數選擇,仍可參照一 般計算機控制系統。不過,用得較多的仍是連續系統的設計方法,即先把機器人控制系 統當作連續系統進行設計,然后將設計好的控制規律離散化,Z后由計算機來加以實現。 對于有些設計方法(如采用自校正控制的設計方法),則采用直接離散化的設計方法,即 先將機器人控制對象模型離散化,然后直接設計出離散的控制器,再由計算機實現。

現有的工業機器人大多采用d立關節的PID 控制。圖5-10所示 PUMA 機器人的控制 結構即為一典型。然而,由于d立關節PID 控制未考慮被控對象(機器人)的非線性及關節間的耦合作用,因而控制精度和速度的提高受到限制。除了本節介紹的d立關節 PID 控制 外,還將在后續各節討論一些新的控制方法。





機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、最優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等

機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與感知模組,伺服電機,大小腦系統-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策

機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC法,隱藏式馬可

頻譜圖法將語音信號的頻譜沿著時間軸加以展開,識別精度一般;LPC法是對語音信號抽取LPC系數;隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語音識別,建立語音的狀態轉移模式

機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增強、圖像復原

機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后,利用某種算法來進行圖像之間的變換,對圖像進行各種操作以達到所需要實現的功能;點運算改善圖像的顯示效果

機器人如何看到物體:由硬件圖像采集和軟件圖像信息處理

由圖像采集系統,圖像處理系統及信息綜合分析處理系統構成;機器人的視覺,大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結果輸出裝置

機器人如何規劃行走路線:全局規劃方法,局部規劃

全局規劃方法依照已獲取的環境信息,給機器人規劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環境信息的準確程度;局部規劃方法側重于考慮機器人當前的局部環境信息

機器人的視覺傳感技術,從二維圖像中理解和構造出三維世界的真實模型

機器人的視覺系統是通過圖像和距離等傳感器來獲取環境對象的圖像、顏色和距離等信息,然后傳遞給圖像處理器,利用計算機從二維圖像中理解和構造出三維世界的真實模型

機器人的工件識別傳感器:接觸識別、采樣式測量、鄰近探測、距離測量、機械視覺識別

接觸識別這種測量一般精度不高;采樣式測量如測量某一目標的位置、方向和形狀;距離測量測量某一目標到某一基準點的距離;機械視覺識別測量某一目標相對于一基準點的位置方向和距離

機器人的柔性腕力傳感器:檢測末端執行器所受外力/力矩的大小和方向

腕力傳感器安裝在機器人手臂和末端執行器之間,更接近力的作用點,準確地檢測末端執行器所受外力/力矩的大小和方向,為機器人提供力感信息,擴展了機器人的作業能力

機器人位姿傳感器:6個電渦流傳感器組成的特定空間結構

6個傳感器構成三維測量坐標系, 其中傳感器1、2、3對應測量面 xOy, 傳感器4、5對應測量面 xOz, 傳感器6對應測量面 yOz 。 每個傳感器在坐標系中的位置固定,這6個傳感器所標定的測量范圍就是該測量系統 的測量范圍

機器人軌跡規劃的基本原理

以兩自由度機器人為例,將機器人操作臂兩個關節的運動用一個公共因子做歸一化處理,使其運動范圍較小的關節運動成 比例地減慢,這樣可使得兩個關節能夠同步開始和 同步結束運動
資料獲取
機器人開發
== 資訊 ==
機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制
機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單
機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子
智能機器人產業發展政策端驅動因素:政府工
機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與
人形機器人技術生態:感知模塊,決策模塊,
人形機器人生態演進年度十個特征:量產元年
人形機器人生態報告2025-技術體系與產
機器人的電子鼻工作原理:特定氣味會產生電
智能機器人的聲源定位方法:頭部相關聯函數
機器人非特定人語音識別流程:幅度檢測,過
機器人特定人語音識別系統判別的基本方法:
機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC
機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增
機器人如何看到物體:由硬件圖像采集和軟件
== 機器人推薦 ==
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