六自由度机械重力补偿控制

news2024/10/7 12:31:46

1.动力学方程

六自由度机械臂动力学方程形式如下:

M*ddq+C*dq+G+J'*fe=tol+f

进行重力补偿,就是在驱动力矩中对重力G进行补偿,从而消除重力的影响,这样就能够在进行闭环控制的时候避免重力影响带来的大超调问题,使得机器人更好的实现轨迹跟踪控制。消除重力影响后,机器人的动力学方程变成如下:

M*ddq+C*dq+J'*fe=tol+f

2.四种控制状态分析

2.1只进行重力补偿时机械臂的运动状态

分析上述公式可知,当机械臂刚开始处于静止状态时,即速度dq和加速度ddq均为0,惯性项M*ddq和科式力项C*dq均为0,此时机器人的动力学方程变为:

J'*fe=tol+f

当摩擦较小时,可以忽略摩擦的影响,当施加在机器人末端的外力fe=[0,0,0,0,0,0]'且施加的驱动力矩tol=G时,机械臂达到平衡状态,此时机械臂会静止不动,其动态过程如下:

2.2重力补偿并在末端施加外力

分析如下方程:

M*ddq+C*dq+J'*fe=tol+f

当对机械臂的末端施加外力时,即fe不等于0,上述方程达到动态平衡状态,此时机械臂将按照所施加力的方向进行运动,下图展示了机械臂沿y轴运动的过程:

2.3重力补偿控制

 我们在2.1节中只是对机械臂进行了重力补偿,并没有施加控制作用。为了使得机械臂能够进行轨迹跟踪,采用重力补偿加PD的控制方式对机械臂进行控制,控制率如下:

tol=kp.*qe+kd.*dqe+G

其中qe是机械臂的关节位置误差,dqe是机械臂的关节速度误差,此时在机械臂动力学方程中,不考虑摩擦和外力的影响。此时机械臂的动力学方程如下:

 M*ddq+C*dq+G=tol

 下图展示了机械臂进行轨迹跟踪的效果:

 

由上图可知,由于重力补偿的作用,机械臂在PD控制作用下能较好的实现轨迹跟踪。但是观察机械臂的关节力矩图可知,在开始阶段,由于存在较大的初始误差,机械臂的驱动力矩较大,达到了上百,这显然超出了电机的实际性能,与实际过程不符合,因此在实际控制时,需要对关节最大驱动力矩进行限幅处理。

2.4施加摩擦扰动时的重力补偿控制

在2.3节没有考虑摩擦的影响,本节为了验证重力补偿控制的控制效果,考虑了库伦摩擦和粘滞摩擦,摩擦力的数学表达式如下:

fe=Tc.*sign(dq)+Bm.*dq

此时机械臂的动力学方程如下:

 M*ddq+C*dq+G=tol+fe

由于没有扰动观测器,此时机械臂的控制率仍如下:

 tol=kp.*qe+kd.*dqe+G

接下来,看一下考虑存在摩擦时候的轨迹跟踪效果:

 

3.仿真效果展示

 仿真效果如下:

六自由度机械臂重力补偿控制

技术交流邮箱(欢迎交流、讨论、私信):3531225003@qq.com

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2194154.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何使用BlinkShot.io生成照片

在当今的数字时代,AI生成照片已经成为一项令人惊叹的技术。而BlinkShot.io就是这样一个平台,它可以让你轻松生成各种类型的照片。以下是详细步骤,教你如何使用BlinkShot.io生成照片。 第一步:访问网站 首先,打开Blin…

python调用父类同名成员

语法 print(f"父类的厂商是:{Phone.producer}“) Phone.call_by_5g(self) print(f"父类的厂商是:{super().producer}”) print(f"父类的序列号是:{super().IMEI}") super().call_by_5g() print(“关闭CPU单核模式&…

AIGC下的数据战略,助力还是阻力?

AIGC下的数据战略,助力还是阻力? 前言一、生成式AI的崛起与影响二、企业数据战略的关键要点(一)找准应用方向,激发创新价值(二)准备专有数据,确保数据安全(三&#xff09…

毕业设计项目(难度高)——文本驱动的可控人体动作生成方法(论文/代码)

完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容 摘要 本文实现了一种基于扩散模型的文本驱动的可控人体动作生成方法。本文利用先进的交叉模态线性变换器及细粒度控制技术,根据自然语言描述生成逼真的人体动作序列。扩散模型在生成高质量图像和视频方面有较大优点&…

爆火!最新大模型算法岗 100 道面试题全解析,赶紧收藏!

大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术,它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等等,正在成为未来商业环境的重要组成部分。 截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不…

【C++】多线程编程图文详解(多角度详解,小白一看就懂!!)

目录 一、前言 二、什么是C多线程? 💢线程与进程 💢并发与并行 💢多线程 三、 线程库 - thread 1. 线程对象的构造方式 无参构造 带可变参数包的构造 移动构造 2. thread类的成员函数 join 和 joinable deta…

基于SpringBoot+Vue的网约车管理系统

作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。 专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码 精品专栏:…

Diffusion models(扩散模型) 是怎么工作的

前言 给一个提示词, Midjourney, Stable Diffusion 和 DALL-E 可以生成很好看的图片,那么它们是怎么工作的呢?它们都用了 Diffusion models(扩散模型) 这项技术。 Diffusion models 正在成为生命科学等领域的一项尖端技术&…

.NET NoSQL 嵌入式数据库 LiteDB 使用教程

前言 今天大姚给大家分享一个小巧、快速、轻量级的.NET 开源且免费(MIT License)的 NoSQL 嵌入式数据库:LiteDB。本篇文章我们主要来讲讲LiteDB在.NET中如何使用。 LiteDB介绍 LiteDB 是一个小巧、快速和轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库…

python爬虫 - 初识requests模块

🌈个人主页:https://blog.csdn.net/2401_86688088?typeblog 🔥 系列专栏:https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html 前言 requests 是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库,设计简单且功能强大&am…

遥感滑坡目标检测数据集 2300张 滑坡 带标注 voc yolo 1类

遥感滑坡目标检测数据集 2300张 滑坡 带标注 voc yolo 1类 分类名: (图片张数, 标注个数) landsI ide: (2299,6545) 总数: (2314, 6545) 总类(nc): 1类 遥感滑坡目标检测数据集 (Remote Sensing Landslide Detection Dataset) 数据集概述 该…

【PS2020】Adobe Photoshop 2020 中文免费版

photoshop 2020是全球最大的图像处理软件,为用户提供了广泛的专业级润饰工具套件,集成了专为激发灵感而设计的强大编辑功能,帮助用户制作出满意的图片效果,是很多摄影师、广告师等专业人员必备的一款图像及照片后期处理大型专业软…

【机器学习】网络安全——异常检测与入侵防御系统

我的主页:2的n次方_ 随着全球互联网和数字基础设施的不断扩展,网络攻击的数量和复杂性都在显著增加。从传统的病毒和蠕虫攻击到现代复杂的高级持续性威胁(APT),网络攻击呈现出更加智能化和隐蔽化的趋势。面对这样的…

Spring Boot 进阶-浅析SpringBoot中如何完成数据校验

在实际开发中,我们经常会遇到接口数据校验的问题。例如在用户输入手机号、或者是身份证号的时候,我们就需要校验手机号或者身份证号是否输入正确。当然这样的校验在前端页面输入的时候就可以完成。 但是对于直接调用接口的情况则不能通过调用方来进行判断,这就需要我们在Spr…

c++继承(下)

c继承(下) (1)继承与友元(2)继承与静态成员(3)多继承及其菱形继承问题3.1 继承模型3.2 虚继承3.3 多继承中指针偏移问题 (4)继承和组合(9&#xf…

知识图谱构建方法汇总!

知识图谱构建过程是一个人机结合的不断迭代过程,以机器自动学习为主、专家定义与修正结合。需要人工介入的工作包括Schema定义、部分结构化知识准备、机器学习结果校验,依据用户的反馈、语料的增加与更新,不断进行模型的更新与迭代。 专业领域…

最新网课搜题答案查询小程序源码/题库多接口微信小程序源码+自带流量主

源码简介: 最新网课搜题神器小程序源码,它是仿了小猿题库,功能多,能很快速找网课答案,还自带流量主功能。 这个小程序类似小助手,一键搜题就有答案。而且支持激励视频流量主,能轻松变现。 源…

三点估算法-系统架构师(七十五)

1关于网络存储的叙述,正确的是()。 A DAS支持完全跨平台的文件共享,支持所有操作系统 B NAS通过SCSI连接至服务器,通过服务器网卡在网络上传输数据 C FC SAN的网络介质为光纤通道,而IP SAN使用标准的以太…

C语言复习概要(四)

本文 1. 操作符的分类算术操作符关系操作符逻辑操作符 2. 二进制制和进制转换二进制与十六进制的表示进制转换算法 3. 原码、反码和补码原码反码补码 1. 操作符的分类 C语言中的操作符种类繁多,常用的主要操作符可以按照其功能进行如下分类: 算术操作符…

【机器学习-无监督学习】概率图模型

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科,通过算法和模型让计算机从数据中学习,进行模型训练和优化,做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言,…