采用预测控制方法使手臂-机械手协同负载[外文翻译].rar
采用预测控制方法使手臂-机械手协同负载[外文翻译],附件c:译文 1999年电气与电子工程师协会会议录关于机器人与自动化的国际会议密歇根州底特律市1999年5月采用预测控制方法使手臂-机械手协同负载kamran iqbal西北大学邮箱:k-iqbal@ nwu.edu郑源风俄亥俄州.哥伦布市.俄亥俄州立大学电机工程学系邮箱:zheng@ee.eng.ohio-state...
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附件C:译文
1999年电气与电子工程师协会会议录
关于机器人与自动化的国际会议
密歇根州底特律市1999年5月
采用预测控制方法使手臂-机械手协同负载
Kamran Iqbal
西北大学
邮箱:k-iqbal@ nwu.edu
郑源风
俄亥俄州.哥伦布市.俄亥俄州立大学电机工程学系
邮箱:zheng@ee.eng.ohio-state.edu
摘要——对人的手臂和机械手协同作用问题进行研究,本文使用了兼容运动与预测控制。在研究中,手臂和机械手在未知环境下执行任务时就会出现问题。在这种情况下,由于手臂的特有优点,假定它引导主要任务,而机械手需要依从手臂的运动,并且能支撑负荷。多个机械手协同作用已广为人知,它通常设定了已知轨迹和工作环境,这个方案比它更好。通过协调手臂和机械手,操作员的数量可以减少,并且可以减轻手臂的疲劳。本文论述了该框架中基于模型预测控制的问题。从机械手的位置命令到传感器输出的手腕力定义了一个传递函数。机械手作用力设置成与重力相等。针对该问题,用一个预测控制方案设计了一个两自由度控制器。仿真结果表明,机械手不但能有效接管物体重量,使手臂作用力接近0。而且,它对手臂的运动相当敏感,相对较小的手臂作用力也能有效地引起操作任务。
序言
近年来,多机器人协同作用问题得到了研究人员的广泛重视[1,2]。协同作用的目的是对付那些单个机械手很难完成的任务。许多工业和服务应用属于这一类,例如,共同承受负载,弯曲金属板等。这种协调作用的结果导致任务执行效率有很大提高。尽管近年来该问题已得到相当的重视,但是由于协调机制的复杂性,其应用范围限制在良好环境下的简单任务中。在非结构化环境中的复杂协调问题,以目前的机器人技术还不能解决。
1999年电气与电子工程师协会会议录
关于机器人与自动化的国际会议
密歇根州底特律市1999年5月
采用预测控制方法使手臂-机械手协同负载
Kamran Iqbal
西北大学
邮箱:k-iqbal@ nwu.edu
郑源风
俄亥俄州.哥伦布市.俄亥俄州立大学电机工程学系
邮箱:zheng@ee.eng.ohio-state.edu
摘要——对人的手臂和机械手协同作用问题进行研究,本文使用了兼容运动与预测控制。在研究中,手臂和机械手在未知环境下执行任务时就会出现问题。在这种情况下,由于手臂的特有优点,假定它引导主要任务,而机械手需要依从手臂的运动,并且能支撑负荷。多个机械手协同作用已广为人知,它通常设定了已知轨迹和工作环境,这个方案比它更好。通过协调手臂和机械手,操作员的数量可以减少,并且可以减轻手臂的疲劳。本文论述了该框架中基于模型预测控制的问题。从机械手的位置命令到传感器输出的手腕力定义了一个传递函数。机械手作用力设置成与重力相等。针对该问题,用一个预测控制方案设计了一个两自由度控制器。仿真结果表明,机械手不但能有效接管物体重量,使手臂作用力接近0。而且,它对手臂的运动相当敏感,相对较小的手臂作用力也能有效地引起操作任务。
序言
近年来,多机器人协同作用问题得到了研究人员的广泛重视[1,2]。协同作用的目的是对付那些单个机械手很难完成的任务。许多工业和服务应用属于这一类,例如,共同承受负载,弯曲金属板等。这种协调作用的结果导致任务执行效率有很大提高。尽管近年来该问题已得到相当的重视,但是由于协调机制的复杂性,其应用范围限制在良好环境下的简单任务中。在非结构化环境中的复杂协调问题,以目前的机器人技术还不能解决。