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高速重载码垛机器人能耗最优轨迹规划和控制研究结论
高速重载码垛机器人在物料搬运的质量以及效率的提升上有着越来越不可替代的地位,但是机器人的能耗也相应提升。对机器人的能耗最优轨迹规划以及控制方法的改进和深入研究对于提升机器人性能有着重要的意义。针对高速重载码垛机器人节能降耗的需求,本文以自主研发的双平行四边形码垛机器人为研究对象,开展了机器人的运动学和刚柔祸合动力学建模,研究了机器人能耗最优轨迹规划及最优物料拾取点的选取,设计了模糊滑模变结构控制器,搭建了基于EtherCAT总线的码垛机器人运动控制实验系统平台并开展了相关实验研究。主要研究工作及结论如下: (1)码垛机器人的运动学模型,得到了运动学正逆解和雅可比矩阵;建立了机器人刚体动力学模型和刚柔祸合动力学模型,通过ADAMS虚拟样机模型,验证了机器人运动学和动力学模型建立的准确性 (2种机器人能耗最优轨迹规划方法,该方法以机器人运行总能耗为优化指标,以力矩为约束条件,以始末点位置及速度为边界条件,并利用四阶R-K方法和多重打靶法进行数值求解,得到了两端固定的能耗最优轨迹。通过仿真分析,验证了该算法有效性,并在此基础上,得到了垛型固定情况下使得整体码垛过程能耗最低的物料拾取点。 (3)针对能耗最优高精度轨迹跟踪需求,提出了一种基于状态反馈的考虑摩擦补偿的模糊滑模变结构控制算法。仿真结果表明,该控制器具有轨迹跟踪精度高,鲁棒性强以及超调较小的优点。 (4)搭建了基于EtherCAT现场总线的机器人运动控制实验平台,开展了机器人关节摩擦模型辨识实验及机器人控制性能实验,得到了较为准确的关节摩擦模型,并且实验结果表明,控制系统的重复定位精度可达士0.1 54mm,轨迹跟踪精度可达 ,且相同运行时间下能耗最优轨迹较测试轨迹节能15.308%。 结合目前得到的研究成果及遇到的相关问题,作者认为还可在以下两个方面进行深入研究: (1)对能耗最优问题的求解方法可以进行改进,以提高始末点改变时最优轨迹求取的效率,使得算法具有更好的适用性。 (2)由于本文控制器设计时末端状态反馈时通过关节状态观测估计得到,和直接测得相比存在一定误差,这对算法的控制性能有一定影响。下一步的研究可以考虑在码垛机器人末端设计添加相应的传感器,实时反馈末端状态,以提高控制精度。
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