本技术方案专注于机器人控制技术,特别是一种双臂协作机器人的模糊自适应滑模控制技术。该技术包含以下关键步骤:S1,构建双臂协作机器人的动力学模型;S2,对双臂协作机器人进行模糊自适应滑模控制。
背景技术
近年来,机器人机械手在工业应用中发挥着重要作用。与单机械手相比,多机械手具有更大的承载能力,可以执行更多功能的任务。当多个机械手共同操作一个物体时,由于形成了封闭的运动链,对机械手的运动施加了一套运动学和动力学约束。因此,与单个机器人机械手的控制相比,多个机器人机械手的控制要复杂得多。在大多数作品中,在控制器设计中没有考虑到可以代表更复杂运动要求的非完整轨迹。
滑模控制(SMC)是一种鲁棒控制策略,广泛应用于双臂协作机器人系统中。这类系统通常具有高度非线性、耦合特性及动态不确定性,面临外部扰动的挑战。双臂机器人需协调运动以完成复杂任务,如抓取和搬运,因此对控制精度和响应速度的要求较高。SMC通过引入滑模面,将系统状态引导至该面上,从而有效抑制不确定性和扰动,确保系统的稳定性和跟踪性能。这一特性使SMC特别适合于双臂协作中的实时控制需求,能够应对任务负载和环境的动态变化。此外,SMC在处理系统切换和不确定性方面具有优势,能够迅速调整控制策略,保障协作的高效性和精确性。因此,SMC为双臂协作机器人提供了有效的控制方案。
在许多实际应用中系统状态常常依赖于过去的输入和状态信息,传统神经网络在处理这种时序数据时可能面临信息丢失的问题,同时,传统的双臂机器人动力学数学模型中存在时延误差,无法消除时延误差造成的干扰,使时延误差对系统稳定性造成消极影响,使系统出现不确定性和外部扰动展现出强鲁棒性,进一步的使数学模型响应能力差,降低系统的效率和准确性,不能实现对关节空间预设轨迹的精确跟踪。
实现思路