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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/10 07:18:13
Controlling and simulating a robot is a process that involves a large number of mathematical equations. To deal with the magnitude of computations, it is advisable to divide them into modules. Each module accomplishes a certain task. The most important modules, as described in Ref. [2], are kinematics, inverse kinematics, dynamics, trajectory generation, and linear feedback control.
2.1. Robot modules
There has been a lot of research to automate kinematic and inverse kinematic calculations. A software package called symbolic robot arm solution tool (SRAST) that symbolically solves the forward and inverse kinematics for n-degree of freedom manipulators has been developed by Herrera-Bendezu et al. [5]. The input to this package is the Denavit–Hartenberg parameters, and the output is the direct and inverse kinematics solutions. Another method of finding symbolic solutions for the inverse kinematics problem was proposed in Ref. [12]. Kelmar
2 . 背景及相关工作,控制和仿真机器人是一个过程,涉及大量的数学方程. 应付规模占36.9% ,最好把它们分为单元. 每个单元来完成某项任务. 最重要的单元,描述档. [2] ,运动学,运动学,动力学,轨迹生成,线性反馈控制.
2.1 . 机器人单元,有过不少研究自动化运动学和逆运动学计算. 软件包称为象征机器人手臂解决工具( srast )表示,象征性地解决前进与运动学n阶 自由操控已经制定了埃雷拉-本德苏等. [5] . 投入到这个方案是把Denavit hartenberg参数,输出直接和逆运动学解. 另一种方法寻找符号解的逆运动学问题,提出了在档. [12] . kelmar khosla并提出了一种自动生成前进和运动学重构机器人系统. 动力学是研究力量,需要事业的议案. 还有一些并行算法计算动态的机械臂. 已采取若干对策建议在参. [2002年8月9日和11 ]基于多处理机控制器,流水线结构,以加快计算. 线性反馈控制,其中大多数是利用控制系统的定位和跟踪. 有传感器在每一联合测量关节角度和速度, 而且还有一个驱动器,在每一联合运用扭矩对周边地区的联系. 读数从传感器构成反馈控制系统. 选择恰当的收益,我们可以控制行为的输出功能较实际产生的轨迹. 最小之间的误差,理想的和实际的轨迹,是我们主要关注的. 无花果. 1表明了方框图的控制,充分发挥每一个机器人模块的实现.
问题补充: 2.2 . 当地的比例加微分反馈控制与机器人动力学方程,大部分的反馈算法采用电流控制系统 是实现比例加微分( PD )控制. 在工业机器人,当地PD反馈控制法,是适用于各联合独立. 优点采用PD控制器有以下几方面: *这是很简单的实施. *没有必要查明机器人参数. *这是适合于实时控制,因为它包含数36.9%相比,以适应复杂的非线性动力学方程. *系统的行为,可以通过改变反馈增益.