一、一种关节在线重力补偿PID算法（论文文献综述）
吴健[1]（2019）在《下肢外骨骼关节驱动与控制技术研究》文中认为下肢外骨骼机器人作为一种非线性、多变量、高耦合的复杂的机械穿戴装置,有着极其广泛的研究领域。其中,关节驱动和控制技术分别为外骨骼机器人提供动力和控制指令,无疑是众多研究领域中极其重要的环节。外骨骼的驱动性能和控制品质是影响外骨骼最后输出的关键因素。只有在高性能的关节驱动控制系统的基础上,讨论控制技术才有意义。本文就这两个方面进行了研究。为了使下肢外骨骼表现出优良的控制品质,必须先设计出高性能的关节驱动系统。本文选择了永磁同步电机的关节驱动方式,以直接转矩控制（Direct Torque Control,简称DTC）为基本的关节电机驱动控制策略。单关节电机驱动设计中,引入空间矢量脉宽调制技术,避免了传统的DTC中有限的电压控制矢量;为减小由于系统参数变化带来的鲁棒性问题,由此引发的输出脉动,磁链和转矩环采用的是super twisting滑模控制器,该方法能从根本上解决滑模抖震;为增强系统抗外界干扰的能力,速度环采用的是指数型滑模控制;为提高单关节电机自适应能力,位置环采用的是模糊控制。通过MATLAB仿真对比,证明了设计的系统方法在外骨骼单关节驱动控制中的可行性。接着,从数学的角度分析和研究下肢外骨骼机器人,建立运动学和动力学模型。运动学建模以期望能从空间几何的角度描述和研究机器人的运动特性。使用拉格朗日的动力学建模方法,从动力学的角度,研究下肢外骨骼的运动轨迹与驱动力矩之间的数学对应关系。最后,研究并设计下肢外骨骼机器人的控制算法。设计的控制算法具有伺服精度高、抗外界干扰能力强、省力助力特性。先是介绍了外骨骼PID控制,分析了重力补偿对控制性能的影响。然后引入了计算力矩滑模控制,并融合了在线重力补偿算法,提高了外骨骼的伺服精度和抗外界干扰能力。进一步地,为了达到省力助力的效果,设计了阻抗滑模控制,不但具有很高的位置伺服精度,而且人机交互力矩明显小于实际关节驱动力矩,达到了穿戴省力助力和柔顺的目的。通过MATLAB仿真对比,说明了设计的控制算法在下肢外骨骼中有很好的可行性。
邹水中[2]（2019）在《微创手术机器人从手系统控制的研究》文中研究说明相对于传统的微创手术,机器人微创手术操作更加精细、视野更加清晰、操作更加舒适,但在手术过程中仍存在一些挑战,包括术前从手机械臂调节不灵活、术中主从操作不同步和需要频繁操控腹腔镜,以及机械臂的关节柔性和手术器械缺乏触觉交互信息（包括力觉和触觉）等问题,导致手术质量下降和手术成本的上升。针对机器人微创手术存在的这些问题,本文开展微创手术机器人从手系统控制的研究。在机器人微创手术的术前调节阶段,机械臂关节间阻力使医生很难将从手机械臂末端的手术器械插入患者体内并进行位姿调整,为此需要研究一种反向驱动控制方法来实现从手机械臂精细而灵活的手动调节。首先建立从手机械臂远心机构柔性关节动力学模型并进行参数辨识。其次,研究一种新的静摩擦补偿方法来补偿低速运动关节的静摩擦力。设计一种卡尔曼滤波器来实时估计低速运动关节的角速度和角加速度。最后,通过控制电机输出力矩来补偿从手机械臂在手动调节过程中产生的重力矩、摩擦力矩和惯性力矩,从而提高从手机械臂的反向驱动性能。在机器人微创手术的主从操作阶段,医生需要频繁切换控制对象来调整腹腔镜的位姿（以获得更好的手术视野）会分散医生的注意力,导致腹腔镜手术质量下降。为此需要研究一种手术机器人腹腔镜自动跟随运动规划的方法,以实现腹腔镜快速且光滑地跟随手术器械的运动。首先分析了从手机械臂常用运动规划方法。随后,通过分析腹腔镜的位姿调整条件和调整后的视野要求,确定腹腔镜末端点在任务空间的参考路径点和限位点,利用运动学模型得到持镜臂（夹持腹腔镜的从手机械臂）关节在关节空间对应的路径点,然后采用Chebyshev伪谱法和序列二次规划法对关节空间的路径点进行轨迹规划,以及基于时间—平滑度最优的轨迹优化。最后,通过仿真验证了Chebyshev伪谱法具有好的轨迹规划性能,且满足从手机械臂多关节在线轨迹规划与优化的性能要求。为了实现切割、缝合和打结等精细的手术操作,需要设计一种考虑关节柔性,计算效率高,能处理变量约束的控制算法,以实现从手机械臂远心机构关节精确的位置控制和振动抑制。首先通过重力补偿和变量变换实现柔性关节动力学模型的线性化,并建立其对应的状态空间模型和扩展状态空间模型。其次,基于扩展状态空间模型和状态空间模型分别设计双闭环预测函数控制算法和级联预测函数控制与比例积分控制（PFC-PI）算法,并分析了PFC-PI算法的稳定性。最后,通过对比仿真验证了PFC-PI算法具有更好的动态控制性能和振动抑制效果。由于传动回差和缺乏力反馈信息,使绳索驱动的手术器械很难进行精确的位置和力控制。为此需要研究一种基于绳轮传动的力/位置传动模型,对手术器械绳轮系统的传动回差和输出力矩进行实时精确估计。首先建立闭环绳轮系统的力/位置传动模型,并推导出绳轮系统末端执行器在夹持操作中的传动回差和输出力矩的计算公式,然后设计基于前馈回差补偿和力饱和限制的PID控制算法来实现绳轮系统安全且精确的位置控制。最后,通过绳轮系统末端执行器的夹持操作验证了所建立模型的准确性。开展微创手术机器人从手系统控制实验的研究。通过从手机械臂远心机构关节的手动调节实验和动物实验,验证了所提出的反向驱动控制方法的有效性;通过腹腔镜自动跟随运动实验,验证了所提出的腹腔镜自动跟随运动规划的有效性;通过从手机械臂远心机构关节的位置控制实验,验证了所提出的PFC-PI算法的具有好的动态控制性能和振动抑制效果;通过手术器械的夹持操作实验,验证了所建立的手术器械绳轮传动系统模型的正确性。
朱杰[3]（2019）在《高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统》文中提出本文基于实验室自行研制的电机驱动型双足步行机器人样机,设计了应用于该样机的关节运动控制系统。首先,本文进行机器人模型介绍,阐述了机器人设计的理论依据:两点式步行理论,列出机器人机械结构及关节参数,通过D-H矩阵进行机器人运动学建模为后期模型补偿算法做铺垫,建立电机内部电路系统模型用以研究关节力矩控制,通过MATLAB/Simulink工具搭建机器人三维仿真模型。其次,针对机器人关节多模式控制（位置控制和力矩控制）需求,对其进行相关算法的仿真。位置控制和力矩控制均采用分布式控制思想,即对每个关节进行单独控制。位置控制采用基于模型补偿的自抗扰控制算法（ADRC）,通过与基于模型补偿的PID控制算法进行仿真对比说明其控制的优越性。力矩控制主要用于通过脚踝给机器人提供恒定的蹬地力,相关控制算法参数通过仿真确定。然后,对关节控制系统软硬件设计进行介绍。硬件主要分为电源系统板、关节从站主控板、3自由度驱动母板及电机驱动器,详细介绍具体设计方案。软件方面:关节控制器主要是基于FreeRTOS实时操作系统进行各个任务设计;关节驱动器主要实现电流环控制功能以及CAN通讯等功能;算法设计采用基于模型的设计理念,在Simulink仿真验证后,直接将算法部分定义输入输出接口,生成嵌入式代码用于实际机器人运动控制。最后,搭建实验平台,对机器人进行位置控制及力矩控制实验。位置控制主要进行单自由度机械臂实验以及机器人关节联动实验验证控制算法的稳定性及控制精度等。力矩控制主要进行电流与实际力矩关系实验、电流反馈阶跃实验以及机器人实际蹬地力测量实验。实验结果表明位置控制及力矩控制均可以很好地满足机器人关节系统的控制要求。
王力航[4]（2019）在《电液伺服驱动3UPS/S并联稳定平台协调控制研究》文中研究说明舰船在海上行驶,受海浪、海风等海况影响,不可避免地处于周期性摇荡运动当中。这种周期性摇荡给海上雷达信号捕捉、海上吊装、海上手术实施,舰载直升机安全起落以及舰载武器精确瞄准带来严重影响。舰船稳定平台是一套实时检测并补偿船体运动的机电设备,为舰载设备提供对地稳定空间,对舰船装备水平提升具有积极作用。本课题围绕液压驱动3UPS/S并联稳定平台样机,分别从机构非惯性动力学、液压驱动特性以及协调控制方法角度,展开面向舰船载并联稳定平台运动补偿的电液伺服协调控制研究,主要内容如下:建立3UPS/S并联稳定平台非惯性动力学模型。通过虚拟低阶参考系机构,将惯性系动力学研究方法扩展至非惯性系当中,利用凯恩方法建立3UPS/S并联稳定平台非惯性系下动力学模型。基于平台样机开展非惯性运动试验研究,结果表明:计算驱动力与实测驱动力在量值上相近且变化趋势一致,验证了动力学模型的准确性。针对3UPS/S并联稳定平台液压驱动单元,利用键合图方法建立伺服阀控非对称液压缸系统四阶非线性状态空间模型,分别通过伺服阀静态特性测试与阀控缸系统参数辨识获得系统参数。在此基础上,对液压驱动单元准静态条件下的驱动刚度、阻尼及高阶特性进行分析,通过测试不同条件下伺服缸负载力对位移偏差响应过程,验证了分析结果的合理性。基于伺服阀控非对称液压缸状态空间模型,利用奇异摄动方法对系统模型进行降阶简化。提出液压伺服系统负载压力边界假设与输入输出同号性假设,并给出系统边界层指数收敛性证明,论证模型简化的合理性。结合阻抗控制思想,提出了一种基于奇异摄动与阻抗控制的单缸高精度位置跟踪算法,通过仿真及试验结果分析,验证了该算法的有效性。从运动执行级控制与轨迹规划级控制两个方面展开3UPS/S并联稳定平台的协调控制研究。根据液压伺服驱动特性,结合并联机构空间运动特点,将基于奇异摄动的单通道阻抗控制方法推广到机构的任务空间,提出一种面向液压驱动并联机构的复合阻抗控制方法;针对稳定平台运动的实时性要求,结合贝塞尔曲线与机构运动在线优化约束算法,提出了一种面向并联机构的实时轨迹生成方法。基于所提出的协调控制算法,开展3UPS/S平台在线轨迹跟踪试验。试验结果表明:协调控制有助于改善平台运动的跟踪精度与平稳性,验证了协调控制方法的有效性。
康博[5]（2012）在《工业机器人轨迹跟踪控制算法研究》文中研究说明工业机器人系统是一个十分复杂的多输入多输出的非线性系统，它具有时变、强耦合和非线性的动力学特性，其控制问题十分复杂。轨迹跟踪控制是在工业机器人控制问题中的一个重要方面。轨迹跟踪控制要求机器人的各个关节跟踪连续、时变的期望轨迹，期望轨迹往往比较复杂，速度、加速度甚至是加加速度都存在冲击。由于机器人系统本身的复杂程度较高以及所跟踪轨迹的连续时变性，机器人轨迹跟踪控制难度十分大，控制精度也难以保证。本课题获得国家863重点课题资助项目（项目编号：2009AA043901-3）的资助。本论文主要针对工业机器人轨迹跟踪控制的算法进行研究。主要研究内容如下：首先，本文在运动学的基础上，深入分析了工业机器人动力学模型的建立问题，利用拉格朗日方法建立了六自由度垂直关节机器人的动力学模型，并利用工程近似、数值化简等方法对模型进行了必要的化简以满足实时控制的要求。其次，分析了工业机器人控制仿真模型建立的问题。利用虚拟样机软件ADAMS建立了机器人在MATLAB中的模型，采用ADAMS+MATLAB的联合仿真方法，完成了轨迹跟踪控制算法仿真模型的建立工作。然后，深入分析了机器人轨迹跟踪控制现有的一些算法：PID算法、PID+前馈算法、计算力矩法、滑模变结构算法。将变结构控制与PID+前馈算法相结合提出基于变结构补偿的PID+前馈控制算法，以此来提高轨迹跟踪的精度。又在分析变结构控制的基础上提出了两种新型算法：快速变结构控制算法、自适应模糊变结构算法。快速变结构控制算法对趋近运动进行优化来改善控制品质；自适应模糊变结构控制在快速变结构控制基础上，利用模糊算法建立误差与趋近律之间的关系来改善控制品质。这两种算法能使轨迹跟踪精度提高、响应时间加快。最后，通过仿真对比，理论上验证了本文提出的算法在跟踪精度和响应时间两方面的优势以及算法的可行性。最后，本文设计了一个二自由度平面关节机器人，并以此为实验平台，通过一系列实验来对本文研究的算法进行工程试验验证，通过对实验结果的分析验证了本文研究算法的可行性与优越性。
郭冰菁[6]（2019）在《柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究》文中研究表明运动康复对于肢体功能障碍患者神经通路的重塑有着重要的影响,康复训练机器人与患者的人机共融是实现定制式康复治疗的关键。由于患者具有因人而异的偏瘫步态、康复训练机器人机构刚性、患者主动性与机器人自动控制结合不足、理疗师与机器人交互欠缺等问题,难以采用传统机器人运动控制方法解决患者、机器人和理疗师三者在动态治疗过程中的行为协调与自然交互,导致与个性化康复治疗的临床需求存在着差距。本文以实现安全有效的个性化康复治疗为目标,解决行为共融、任务共融及智能共融中的关键科学问题。提出步态康复训练人机共融系统的总体架构,不同于由理疗师、患者和康复机器人三者组成的常规结构,增加理疗师穿戴的操控外骨骼,使得理疗师更进一步融入康复训练任务中。考虑刚性支撑与柔性驱动结合设计具有柔顺性的仿生机构实现人机步行行为共融。基于人体行走特性及康复训练的需求,从机体仿生与运动仿生思想出发,完成包含4自由度双下肢外骨骼的减重悬吊康复训练机器人机构及参数匹配的气压比例伺服驱动系统设计。基于摩擦制动原理和膜片气缸比例压力控制,研发具有力矩可控特性的新型气动关节,采用重力补偿算法为穿戴操控外骨骼的理疗师提供平稳操控力矩。为了给体态各异、病况各异的患者制定适合的康复训练任务,突破传统的在线生成、预测、人为设定等方法,提出理疗师交互下的三维空间步态时空规划方法实现任务共融。设计绝对值误差约束的Huber损失最小化机器学习算法获取理疗师步态数据。基于指数积方法建立运动学模型、速度模型,提出足部末端运动映射方法,统一规划机器人步态时空参数、减重机构重心调整位移、电动跑台运行速度。一体化的规划使得处于三种机构共同作用中的患者步行动作协调舒适,为康复训练中人机交互增加了理疗师参与的新思想。从运动旋量和质心速度雅可比矩阵入手,结合拉格朗日建模方法推导串联机器人动力学建模的李群表示方法。基于李群表示方法在关节空间内建立机器人动力学模型,依据步行生物力学特征建立交替步态相摆动腿和支撑腿动力学模型,考虑人机交互作用建立人机耦合系统动力学模型,分析被动康复、主动助力康复和主动抗阻康复训练中人机共融系统的动力学特性。为解决康复训练的强度、难度适应患者需求的问题,不同于采用由设计者构造函数、智能规律来动态调整参数或特定任务的经验估计方法来设定参数,提出基于强化学习算法获得符合患者病况特征的控制参数的方法,构建力/位交互外环和关节位置控制内环的控制结构。考虑气动系统的控制难度和建模误差,设计动力学特性前馈补偿的独立关节分散控制器实现关节空间内的步态轨迹跟踪。建立变刚度/阻尼的导纳模型,提出了将人机接触力与关节角度误差离散化后构建状态量的二维网格表示方法和导纳参数优化策略,将患者的个性化特征量化,实现康复训练中人机互适应的智能共融。论文聚焦“理疗师交互步态时空规划”、“步态康复训练中的人机耦合动力学特性”和“适应患者个性化特征的人机共融协作控制”三个科学问题,基于结构仿生与柔性驱动思想构建步态康复训练人机共融系统,通过理疗师交互下步态规划方法提供目标步态,基于交互动力学和自适应控制策略实现康复训练。以上研究成果形成了完整的个性化步态康复训练实现方法。步态规划及运动映射试验中通过理疗师交互所规划的步态轨迹、重心调整轨迹均符合人体生理特征和步行运动生物力学特征。关节位置伺服控制试验阶跃响应最大超调小于2mm,符合康复训练的位置误差允许范围要求。被动康复训练过程中轨迹跟踪误差小于5mm,没有时滞,说明能够满足康复训练中步态跟踪精度和实时性要求。主动康复训练过程中步态轨迹随人机接触力动态调整,优化康复训练强度和难度,且调整量控制在20%FS以内,验证了在正常行走步态范围内机器人具有提供按需辅助的康复训练特性。
李志武,张菊香[7]（1994）在《一种关节在线重力补偿PID算法》文中进行了进一步梳理提出了一种机器人关节在线重力补偿的ＰＩＤ算法，并在机器人结构因素试验台关节上得到实施，这种算法理论推导严格，且具有一定的实用性。
丁光正[8]（2019）在《基于代理的滑模控制算法及其在下肢康复机器人上的应用》文中研究说明在过去近60年的时间里,康复机器人已经从实验室研究设备发展到很多商业化产品。康复机器人为提高康复训练效率和改善病人生活质量做出了很大贡献。虽然取得了很大的成果,但该领域仍存在一些挑战,安全问题是其中之一。本文深入研究下肢康复机器人的位置控制算法,期望从底层的位置控制角度保证人机系统安全性,并提出既能保证良好跟踪性能又具有本质安全性的位置控制算法。基于代理的滑模控制算法（PSMC）是日本学者Kikuuwe提出的一种柔顺控制算法。PSMC可以看成是传统滑模控制和PID控制的结合,因此也具有两者的优点:在因意外情况出现大的跟踪误差时,PSMC表现出理想滑模控制算法柔顺、过阻尼的动态恢复效果;在正常跟踪状态,它能表现出PID控制根据跟踪误差不断调节控制信号从而减小误差的特点。因此,PSMC能同时保证系统跟踪精度和系统安全性。然而,PSMC在理论方面还存在一些不足。PSMC稳定性分析基于对PID控制局部无源性的假设,但是在实际系统中很难满足假设要求的条件。同时,该假设本身也是未经严格证明的。基于代理滑模控制的思想,本文提出了两种新的代理滑模控制算法。一是基于一类二阶非线性系统模型的代理滑模控制算法（MPSMC）,基于李雅普诺夫理论和无源性理论分析了MPSMC的稳定性。二是根据一种设计欠驱动系统控制器的方法,提出了受欠驱动控制启发的代理滑模控制（UPSMC）,并基于李雅普诺夫理论分析了系统的稳定性。同时,人体-下肢康复机器人系统具有系统模型不确定性大和外界扰动大的特点。为了进一步提高算法的鲁棒性,本文将一种自适应交互理论应用到原始PSMC内含的PID控制器的参数调节中,提出了一种自适应代理滑模控制（APSMC）。上述三种算法被分别用在人工气动肌肉（一种康复机器人常用执行器）,膝关节和踝关节矫形器上。前者是一类强非线性系统,后两者是模型不确定性和外部干扰都较大的系统。本文从位置跟踪精度、鲁棒性和系统安全性等角度进行相关实验,验证了所提出算法的有效性。
杨恩程[9]（2019）在《核电巡检机器人结构设计及控制系统研究》文中研究表明在人类生存活动中,能源是发展的基础,然而随着传统能源逐渐枯竭以及人们环境意识的提升,发展使用绿色清洁能源是必然趋势,核电的发展在这种需求下便应运而生,然而核电也是一种十分危险的能源,一旦发生泄漏事故后果将十分严重,为防患于未然,加强核电站的巡检可以有效降低事故发生。因此,使用机器人进行巡检具有重要意义和价值。本文研究的核电站巡检机器人主要应用于核电站内仪器仪表的日常监视检测和机械手操作,结合核电站内巡检的要求对各个部分功能实现进行结构研究及进行运动特性分析,为核电巡检机器人的运动控制奠定基础;研究各部分控制策略及实现,使之适应于要求的环境下高效运行;同时开发基于LabVIEW的上位机监测和控制操作界面,完善整个巡检系统。本文首先根据研究的背景、目的和意义,对核电领域机器人和巡检领域机器人的国内外发展状况和巡检技术现状进行了阐述与分析。根据核电巡检的技术指标,将机器人划分为行走机构、升降机构、操作机构和图像采集几个部分,结合现有的技术进行参考对比从而确定巡检系统的总体方案,然后根据方案对关键部分进行受力分析,并进行关键零部件的选型计算,为核电巡检机器人的功能实现提供了基础。其次,根据所设计的结构,进行可行性和合理性验证及进行运动分析,对核电巡检机器人的关键零部件使用Ansys Workbench进行结构静力学分析,验证机械结构的刚度和强度满足设计要求,对升降机构进行模态分析,验证了工作时不会因为电机的振动引起共振;对核电巡检机器人的行走机构、升降机构和操作机械手进行数学模型建模,得到各个机构的运动方程,并进行了运动学分析,得到了各个机构的正运动学方程和逆运动学方程,为核电巡检机器人的运动控制提供了理论基础。再次,根据设计的结构对核电巡检机器人的各个机构进行运动策略设计和控制研究分析,首先建立直流电机数学模型方程并推导出电机的传递函数,分别采用普通PID和自适应模糊PID控制理论对其进行Matlab Simulink的仿真,通过比较自适应模糊PID更加适用于直流电机控制系统;研究步进电机的控制策略,采用S型加减速算法实现步进电机的控制;根据舵机的控制原理研究操作机械手PID控制的控制策略,为核电巡检机器人实际操作实施提供了控制策略理论基础。最后,基于LabVIEW设计和编写核电巡检机器人上位机控制界面和视频采集监测界面,并在此基础上进行了有关机器视觉的实验包括对仪表进行定位与识别实验、物件测量实验以及仪表缺陷检测实验,验证了视觉处理程序满足巡检要求;根据核电巡检机器人的理论基础,设计了LabVIEW上位机的控制界面,然后通过上位机发送控制指令进行了各个部分的实验,行走实验验证了核电巡检机器人能够满足不同控制模式下的行走需求和自适应模糊PID算法在行走系统中的可行性;升降实验验证了步进电机七段S型速度实现可行性和位置定位的准确性;机械手实验验证了运动学分析的正确性;综合实验验证了整个核电巡检机器人结构设计的合理性和控制策略可行性。
杨振[10]（2018）在《机器人若干控制问题分析与设计》文中进行了进一步梳理当前,机器人技术已经成为智能制造及工业自动化的关键技术。其整体发展水平的高低标志着一个国家产业现代化水平和综合国力的强弱。本文以工业机器人基于关节空间的位置跟踪控制与基于图像的视觉伺服控制为研究内容,以自适应控制、迭代学习控制等方法为手段,主要研究了机器人在模型不确定、存在干扰等情况下的跟踪控制问题及基于图像雅克比矩阵伪逆的动力学视觉伺服控制问题。本文的主要工作如下:1.针对机器人在作业任务中具有重复性的特点,对机器人存在不确定参数及外部干扰情况下的轨迹跟踪问题,提出了几种具有变增益的自适应迭代学习控制策略,控制器包含PD反馈控制部分及用于处理系统参数不确定、干扰的学习控制部分。使用类Lyapunov函数证明,机器人系统是稳定的和渐进收敛的。仿真结果验证了算法的可行性。2.针对机器人迭代学习控制中迭代参数较多及初始运行点受限的问题,文中提出的学习控制器将正定的学习系数矩阵作用于轨迹跟踪误差和误差导数,得到了逐次更新的二维学习控制量,迭代参数可以减少到两个。这对于节约存储空间和提高运算速度具有重要意义。在假设某些系统参数有界的情况下,迭代学习参数可以进一步的减少到1个。新提出的控制策略可以将系统每次运行时都应在期望位置的初始状态这一条件放宽（将机器人控制系统的初始校正条件放宽）,即系统的运行从上一次运行结束时开始,而不是每次机器人系统都从同一个起始点开始运行。3.针对一类具有不确定动力学模型,受到不重复干扰情况下的机器人系统,提出了一种自适应鲁棒迭代学习控制方法。新提出的方法结合了变增益的PD控制与迭代学习的反馈控制,在简单的控制结构情况下具有自适应性和学习能力。通过周期性迭代,当前的控制信息由以前的控制信息来更新。新方法以类似于切换控制的形式来更新控制增益,增加了控制的灵活性,使得机器人系统的轨迹跟踪收敛速度更快速,使用Lyapunov函数证明了方法的渐进收敛性。仿真研究表明:随着迭代次数的增加,机器人系统的位置误差及速度误差将单调减少。4.针对机器人系统易受外部干扰及内部参数变化影响的问题,本文以设计具有良好跟踪性能及优良控制品质、保证系统稳定性和鲁棒性的控制器为目标,提出了两种自适应切换控制方法。第一种策略是在机器人有界干扰的上确界已知的情况,第二种策略是在干扰上确界未知的情况下设计的。以上两种控制器都包含自适应切换律和一个PD控制器。应用李雅谱诺夫稳定性理论证明了所提控制方法既能够保证机器人的跟踪性能,也可以适应变化的未知负载。以二连杆机器人为被控对象的仿真研究表明,所提出的控制方法有效可行,对系统负载的变化具有一定的鲁棒性。5.针对基于图像的机器人动力学无标定视觉伺服中,需要求取图像雅克比矩阵或其逆矩阵较为困难的问题,提出了一种可以获取图像雅克比伪逆阵的动力学无标定视觉伺服新方法。该方法无需摄像机的内外参数、无需机器人的关节速度参数。由李雅普诺夫理论证明,图像误差具有渐进收敛性。仿真研究验证了算法的有效性。
二、一种关节在线重力补偿PID算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种关节在线重力补偿PID算法（论文提纲范文）
（1）下肢外骨骼关节驱动与控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外外骨骼研究现状 |
| 1.2.1 国外外骨骼研究现状 |
| 1.2.2 国内外骨骼研究现状 |
| 1.3 下肢外骨骼关节驱动与控制技术研究综述 |
| 1.3.1 下肢外骨骼驱动技术研究综述 |
| 1.3.2 下肢外骨骼控制技术研究综述 |
| 1.3.3 永磁同步电机驱动控制技术研究综述 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第二章 下肢外骨骼系统整体设计及驱动组成 |
| 2.1 下肢外骨骼系统组成 |
| 2.2 下肢外骨骼系统整体设计 |
| 2.2.1 整体控制结构 |
| 2.2.2 整体控制流程 |
| 2.3 下肢外骨骼驱动与控制策略 |
| 2.3.1 关节电机驱动策略思路 |
| 2.3.2 下肢控制技术策略思路 |
| 2.4 关节驱动组成与直接转矩控制 |
| 2.4.1 PMSM数学模型 |
| 2.4.2 直接转矩控制基本原理 |
| 2.4.3 引入空间矢量脉宽调制的DTC |
| 2.4.4 仿真实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 下肢单关节电机三环驱动控制系统 |
| 3.1 三环控制器设计要求 |
| 3.2 引入双滑模的单关节电机驱动控制 |
| 3.2.1 滑模控制基本原理 |
| 3.2.2 磁链和转矩的super twisting控制器 |
| 3.2.3 速度滑模控制器 |
| 3.2.4 仿真实现 |
| 3.3 引入模糊控制的单关节电机驱动控制 |
| 3.3.1 模糊控制理论 |
| 3.3.2 位置模糊控制器设计 |
| 3.3.3 仿真实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 下肢外骨骼数学建模 |
| 4.1 下肢外骨骼连杆结构与D-H算法 |
| 4.2 下肢外骨骼运动学建模与雅克比矩阵 |
| 4.2.1 下肢外骨骼正运动学建模 |
| 4.2.2 下肢外骨骼逆运动学建模 |
| 4.2.3 雅克比矩阵 |
| 4.3 下肢外骨骼动力学建模 |
| 4.3.1 拉格朗日方程 |
| 4.3.2 动力学建模 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 下肢外骨骼控制算法设计 |
| 5.1 下肢多关节控制方案 |
| 5.2 下肢PID控制 |
| 5.2.1 外骨骼PID控制 |
| 5.2.2 具有重力补偿的PID控制 |
| 5.2.3 仿真实现 |
| 5.3 下肢在线重力补偿的计算力矩滑模控制 |
| 5.3.1 计算力矩的滑模控制 |
| 5.3.2 在线重力补偿算法 |
| 5.3.3 仿真实现 |
| 5.4 下肢阻抗滑模控制 |
| 5.4.1 阻抗控制 |
| 5.4.2 阻抗滑模设计 |
| 5.4.3 仿真实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）微创手术机器人从手系统控制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 微创手术机器人系统国内外研究现状 |
| 1.3 微创手术机器人从手系统控制技术的研究现状 |
| 1.3.1 微创手术机器人从手机械臂反向驱动控制研究现状 |
| 1.3.2 微创手术机器人腹腔镜自动跟随运动研究现状 |
| 1.3.3 微创手术机器人从手机械臂关节位置控制研究现状 |
| 1.3.4 微创手术机器人手术器械夹持控制研究现状 |
| 1.4 微创手术机器人从手系统控制需要解决的主要问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 微创手术机器人从手机械臂反向驱动控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微创手术机器人系统的组成 |
| 2.3 从手机械臂远心机构反向驱动控制方法设计 |
| 2.3.1 从手机械臂远心机构运动学与动力学分析 |
| 2.3.2 从手机械臂远心机构动力学模型的参数辨识 |
| 2.3.3 从手机械臂远心机构关节速度和加速度估计 |
| 2.3.4 基于关节柔性和电机双控模式的摩擦力补偿 |
| 2.3.5 从手机械臂反向驱动控制设计 |
| 2.4 从手机械臂远心机构反向驱动实验 |
| 2.4.1 实验装置 |
| 2.4.2 远心机构参数辨识实验 |
| 2.4.3 远心机构关节速度和加速度估计仿真 |
| 2.4.4 远心机构反向驱动实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 微创手术机器人腹腔镜自动跟随运动规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 从手机械臂关节的轨迹规划与优化 |
| 3.2.1 任务空间轨迹规划 |
| 3.2.2 关节空间轨迹规划 |
| 3.3 腹腔镜自动跟随运动分析 |
| 3.4 关节空间轨迹规划与优化仿真 |
| 3.4.1 Chebyshev伪谱法与3-5-3 样条轨迹规划仿真 |
| 3.4.2 Chebyshev伪谱法多关节轨迹规划与优化仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微创手术机器人从手机械臂关节位置控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 远心机构柔性关节模型 |
| 4.3 基于扩展状态空间模型的预测函数控制 |
| 4.3.1 扩展状态空间模型 |
| 4.3.2 双闭环预测函数控制 |
| 4.4 基于柔性关节模型的串级PFC-PI控制 |
| 4.4.1 位置环的PFC控制 |
| 4.4.2 速度环的PI控制 |
| 4.4.3 串级PFC-PI控制的稳定性分析 |
| 4.5 远心机构关节位置控制仿真 |
| 4.5.1 阶跃信号跟踪控制仿真 |
| 4.5.2 正弦信号跟踪控制仿真 |
| 4.5.3 随机信号跟踪控制仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 微创手术机器人手术器械的夹持控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微创手术机器人手术器械绳轮传动系统模型 |
| 5.2.1 单绳轮传动系统的传递特性 |
| 5.2.2 闭环绳轮传动系统的传递特性 |
| 5.3 微创手术机器人手术器械前馈回差补偿控制 |
| 5.4 闭环绳轮传动系统的参数辨识与测量 |
| 5.4.1 钢丝绳拉伸模量辨识 |
| 5.4.2 滑轮与轮轴之间以及绳与滑轮之间的摩擦系数辨识 |
| 5.4.3 绳轮传动系统末端小爪输出位移和力的测量 |
| 5.5 绳轮传动系统位置和力控制实验 |
| 5.5.1 实验装置 |
| 5.5.2 闭环绳轮传动系统传动回差和输出力的估计与补偿 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 微创手术机器人从手系统的控制实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 微创手术机器人集成系统 |
| 6.3 从手机械臂远心机构反向驱动控制实验 |
| 6.4 腹腔镜自动跟随运动的轨迹规划与优化实验 |
| 6.5 从手机械臂远心机构关节位置控制实验 |
| 6.6 微创手术机器人手术器械夹持实验 |
| 6.7 活体动物试验 |
| 6.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 从手机械臂远心机构动力学模型 |
| 附录2 微创手术机器人持械臂运动学模型 |
| 附录3 微创手术机器人持镜臂运动学模型 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 机器人关节控制系统研究现状 |
| 1.3.2 机器人关节控制系统发展趋势 |
| 1.4 研究内容与组织结构 |
| 第二章 机器人模型搭建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两点式步行理论 |
| 2.3 机器人样机介绍 |
| 2.3.1 机械结构介绍 |
| 2.3.2 驱动关节性能介绍 |
| 2.4 机器人运动学建模 |
| 2.5 机器人关节耦合建模 |
| 2.6 电机驱动系统建模 |
| 2.7 仿真模型建立 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 机器人关节多模式控制算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 关节位置控制 |
| 3.2.1 PID算法 |
| 3.2.2 自抗扰算法 |
| 3.2.3 模型补偿算法 |
| 3.2.4 单关节位置控制 |
| 3.2.5 多关节位置控制 |
| 3.2.6 本节小结 |
| 3.3 关节力矩控制 |
| 3.3.1 电流环控制策略 |
| 3.3.2 PI参数仿真对比 |
| 3.3.3 RC滤波电路参数对比 |
| 3.3.4 PI控制器周期参数对比 |
| 3.3.5 本节小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 关节控制系统软硬件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人控制系统总体架构介绍 |
| 4.3 关节控制系统硬件设计 |
| 4.3.1 关节控制系统硬件总体方案 |
| 4.3.2 电源系统 |
| 4.3.3 关节从站主控板电路设计 |
| 4.3.4 3自由度驱动板母板电路设计 |
| 4.3.5 电机驱动器电路设计 |
| 4.4 关节控制系统软件设计 |
| 4.4.1 控制系统软件架构 |
| 4.4.2 基于Simulink转 C代码的控制算法实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台搭建 |
| 5.3 机器人位置控制实验 |
| 5.3.1 单关节位置控制实验 |
| 5.3.2 机器人多关节联动跟随实验 |
| 5.4 机器人脚踝蹬地力矩控制实验 |
| 5.4.1 电流与力矩标定实验 |
| 5.4.2 电流环阶跃实验 |
| 5.4.3 脚踝蹬地实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）电液伺服驱动3UPS/S并联稳定平台协调控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 舰船稳定平台研究现状 |
| 1.3 并联机构动力学与控制研究现状 |
| 1.3.1 并联机构动力学研究现状 |
| 1.3.2 液压伺服控制技术研究现状 |
| 1.3.3 并联机构控制方法研究现状 |
| 1.3.4 并联机构电液协调控制研究现状 |
| 1.4 课题来源与主要研究内容 |
| 第2章 3UPS/S并联稳定平台动力学研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 平台机构惯性系动力学模型 |
| 2.2.1 凯恩方法及其建模步骤 |
| 2.2.2 3UPS/S平台机构与系统坐标系建立 |
| 2.2.3 3UPS/S平台机构广义坐标及广义速度 |
| 2.2.4 3UPS/S平台机构运动学分析 |
| 2.2.5 3UPS/S平台机构动力学方程建立 |
| 2.3 平台机构非惯性系动力学模型 |
| 2.3.1 空间刚体不同参考系间运动转换 |
| 2.3.2 平台机构非惯性动力学建模 |
| 2.4 平台动力学试验验证 |
| 2.5 平台机构非惯性动力学模型分析与简化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 液压驱动单元建模及驱动特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 阀控非对称缸液压系统建模 |
| 3.2.1 液压伺服系统键合图模型 |
| 3.2.2 液压伺服系统状态方程模型 |
| 3.3 液压伺服系统参数确定 |
| 3.3.1 伺服阀静态特性测试 |
| 3.3.2 伺服系统参数辨识 |
| 3.4 液压位置伺服系统驱动特性研究 |
| 3.4.1 阀口封闭条件下的液压伺服驱动特性 |
| 3.4.2 伺服阀参与调节条件下的液压伺服驱动特性 |
| 3.5 液压伺服系统完整驱动特性描述 |
| 3.6 液压伺服系统驱动刚度试验研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于奇异摄动的单通道液压伺服阻抗控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 奇异摄动分析基本步骤 |
| 4.3 液压伺服系统奇异摄动分析 |
| 4.3.1 基于奇异摄动理论的液压伺服系统降阶模型 |
| 4.3.2 奇异摄动边界模型的收敛性证明 |
| 4.4 基于降阶模型的液压伺服驱动阻抗控制 |
| 4.5 单通道阻抗控制仿真与试验研究 |
| 4.5.1 仿真研究 |
| 4.5.2 试验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 稳定平台复合阻抗控制与轨迹生成研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电液驱动3UPS/S并联稳定平台复合阻抗控制 |
| 5.2.1 复合阻抗控制概述 |
| 5.2.2 平台机构非惯性运动模型 |
| 5.2.3 液压伺服驱动单元阻抗控制 |
| 5.2.4 复合阻抗多通道协调控制策略 |
| 5.2.5 协调控制算法仿真研究 |
| 5.3 3UPS/S并联稳定平台在线轨迹生成 |
| 5.3.1 基于贝塞尔曲线的轨迹插补 |
| 5.3.2 运动轨迹光滑性优化 |
| 5.4 综合试验研究 |
| 5.4.1 复合阻抗控制试验 |
| 5.4.2 实时轨迹规划验证试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）工业机器人轨迹跟踪控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 工业机器人轨迹跟踪控制的国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 机器人动力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人运动学分析 |
| 2.2.1 机器人 D-H 坐标系的建立及各连杆参数 |
| 2.2.2 机器人运动学模型建立 |
| 2.3 机器人动力学分析 |
| 2.3.1 机器人动力学拉格朗日方法分析 |
| 2.3.2 动力学各项计算过程 |
| 2.3.3 动力学方程简化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制算法仿真模型的建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 建立 ADAMS 仿真模型 |
| 3.2.1 SOLIDWORKS 模型导入 ADAMS |
| 3.2.2 完成 ADAMS 模型的约束以及驱动 |
| 3.3 建立 MATLAB 仿真模型 |
| 3.3.1 指定输入输出变量 |
| 3.3.2 导出 ADAMS 模型在 MATLAB 里的模块 |
| 3.4 联合仿真 |
| 3.4.1 ADAMS 与 MATLAB 联合仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 轨迹跟踪控制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 现有机器人轨迹跟踪控制算法分析 |
| 4.2.1 独立 PID 控制 |
| 4.2.2 PID+前馈控制 |
| 4.2.3 计算力矩法 |
| 4.3 基于变结构补偿的 PID+前馈控制 |
| 4.4 自适应快速变结构控制 |
| 4.5 自适应模糊变结构控制 |
| 4.6 控制算法仿真研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 轨迹跟踪控制算法的实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台介绍 |
| 5.2.1 机械部分介绍 |
| 5.2.2 控制部分介绍 |
| 5.2.3 实验用机器人动力学模型 |
| 5.3 实验过程及结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状及关键技术综述 |
| 1.2.1 下肢康复训练机器人结构及驱动方式 |
| 1.2.2 步态规划研究在康复训练领域的发展概述及分析 |
| 1.2.3 人机交互协作控制研究在康复训练领域的发展概述及分析 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 第2章 步态康复训练人机共融系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 步态康复训练人机共融系统总体架构 |
| 2.3 临床步态康复中的康复医学基础 |
| 2.4 柔性下肢步态康复训练机器人人机匹配设计 |
| 2.4.1 人体下肢结构及行走特征 |
| 2.4.2 步态康复训练机器人 |
| 2.4.3 气压比例驱动系统 |
| 2.4.4 机器人及驱动系统关键参数确定 |
| 2.5 理疗师穿戴外骨骼操控机构 |
| 2.5.1 操控机构结构 |
| 2.5.2 气压比例驱动系统 |
| 2.5.3 关节操纵力矩可调控原理 |
| 2.5.4 关节操纵力矩的重力补偿 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 理疗师交互下的机器人步态规划方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于李群和旋量理论的运动学建模 |
| 3.2.1 基于指数积方法的正运动学建模 |
| 3.2.2 基于Paden-Kahan子问题求解的逆运动学建模 |
| 3.2.3 足跟末端物体速度矢量及雅可比矩阵 |
| 3.3 理疗师交互下的三维步态时空规划方法 |
| 3.3.1 理疗师空间与机器人空间的康复步态轨迹映射 |
| 3.3.2 理疗师空间与机器人空间的速度映射 |
| 3.3.3 减重机构与电动跑台运动规划 |
| 3.4 理疗师步态数据的机器学习方法 |
| 3.4.1 l_1约束的Huber损失最小化学习算法 |
| 3.4.2 理疗师实测步态数据的回归学习 |
| 3.5 步行训练起始段与终止段步态规划 |
| 3.5.1 起始段关节轨迹规划 |
| 3.5.2 终止段关节轨迹规划 |
| 3.5.3 步态规划实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于李群和旋量理论的人机系统动力学建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于李群和旋量理论的拉格朗日方程动力学建模方法 |
| 4.2.1 拉格朗日方程的李群表示 |
| 4.2.2 运动旋量及空间速度雅可比矩阵求解 |
| 4.2.3 串联机器人关节空间动力学模型的李群表示 |
| 4.3 下肢步态康复训练机器人动力学建模 |
| 4.3.1 机器人关节空间动力学模型 |
| 4.3.2 机器人关节空间动力学仿真 |
| 4.4 人体步行动力学建模 |
| 4.4.1 步行运动生物力学原理 |
| 4.4.2 摆动腿动力学模型 |
| 4.4.3 支撑腿动力学模型 |
| 4.4.4 人体步行动力学模型及仿真 |
| 4.5 人机系统动力学建模与特性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 步态康复训练人机共融系统自适应控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 步态康复训练人机共融控制系统总体架构 |
| 5.3 关节空间康复步态轨迹控制策略研究 |
| 5.3.1 气动比例阀控缸系统及独立关节位置控制算法 |
| 5.3.2 线性解耦轨迹跟踪控制算法 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.3.4 两种关节空间底层控制策略的对比 |
| 5.4 基于导纳模型的交互层自适应控制策略 |
| 5.4.1 人机交互模型的确定 |
| 5.4.2 基于Sigmoid函数的变参数导纳控制算法 |
| 5.4.3 基于强化学习的参数自适应导纳控制算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 样机系统控制试验及康复训练试验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 步态康复训练人机共融系统试验样机 |
| 6.2.1 步态康复训练机器人 |
| 6.2.2 理疗师穿戴操控外骨骼 |
| 6.2.3 气压比例驱动及伺服控制系统 |
| 6.3 理疗师交互下的步态规划试验 |
| 6.3.1 平地步态规划试验 |
| 6.3.2 电动跑台上的全程步态规划试验 |
| 6.4 关节空间康复步态轨迹控制试验 |
| 6.4.1 单关节气缸位置伺服控制试验 |
| 6.4.2 双关节轨迹跟踪控制试验 |
| 6.5 康复训练中人机共融控制试验 |
| 6.5.1 被动康复训练试验 |
| 6.5.2 主动康复训练试验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）基于代理的滑模控制算法及其在下肢康复机器人上的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 |
| 2 基于模型的人工气动肌肉代理滑模控制 |
| 2.1 传统代理滑模控制介绍 |
| 2.2 基于模型的代理滑模控制器设计 |
| 2.3 稳定性分析 |
| 2.4 MPSMC在人工气动肌肉上的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 受欠驱动控制启发的膝关节矫形器代理滑模控制 |
| 3.1 欠驱动系统控制算法介绍 |
| 3.2 受欠驱动系统控制启发的代理滑模控制器设计 |
| 3.3 稳定性证明 |
| 3.4 UPSMC在膝关节外骨骼上的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 踝关节矫形器的自适应代理滑模控制 |
| 4.1 自适应代理滑模控制器设计 |
| 4.2 稳定性证明 |
| 4.3 APSMC在踝关节矫形器的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文工作 |
| 5.2 下一步研究工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 I 攻读硕士期间发表的文章 |
（9）核电巡检机器人结构设计及控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 |
| 1.2 核电机器人国内外发展状况 |
| 1.2.1 国外发展状况 |
| 1.2.2 国内发展状况 |
| 1.3 巡检技术研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 核电站巡检机器人的总体方案设计 |
| 2.1 核电巡检机器的设计指标 |
| 2.2 核电巡检机器人的系统框图 |
| 2.3 核电巡检机器人系统关键部件选择与三维模型建立 |
| 2.3.1 核电巡检机器人关键部件系统方案的选择 |
| 2.3.2 核电巡检机器人三维模型建立 |
| 2.4 关键部分参数计算及其选型 |
| 2.4.1 升降机构部件选取 |
| 2.4.2 麦克纳姆轮直流减速电机的选取 |
| 2.4.3 机械手舵机选取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 关键零部件力学分析与机构运动学分析 |
| 3.1 核电巡检机器人关键零部件结构静力学分析 |
| 3.1.1 升降机构的静力学分析 |
| 3.1.2 上支撑板的静力学分析 |
| 3.2 核电巡检机器人升降机构模态分析 |
| 3.3 核电巡检机器人运动学分析 |
| 3.3.1 麦克纳姆轮运动学分析 |
| 3.3.2 四杆升降机构运动学分析 |
| 3.3.3 机械手运动学分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 核电巡检机器人的运动控制策略 |
| 4.1 核电巡检机器人控制器系统设计 |
| 4.1.1 控制系统框图 |
| 4.1.2 控制系统通信方式 |
| 4.1.3 传感器元件及读取 |
| 4.2 直流减速电机控制 |
| 4.2.1 直流减速电机系统传递函数推导 |
| 4.2.2 直流电机控制策略 |
| 4.3 步进电机控制 |
| 4.3.1 步进电机数学模型建立 |
| 4.3.2 步进电机加减速实现 |
| 4.4 机械手舵机控制 |
| 4.4.1 舵机的工作原理 |
| 4.4.2 舵机控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Lab VIEW的视觉处理和控制实验 |
| 5.1 基于LabVIEW视觉处理 |
| 5.1.1 在线视频监测和拍照实现 |
| 5.1.2 图像处理 |
| 5.2 基于LabVIEW行走实验 |
| 5.2.1 单个电机速度控制模式实验 |
| 5.2.2 机器人整体方向控制模式实验 |
| 5.2.3 位置式控制模式实验 |
| 5.2.4 自动巡检模式实验 |
| 5.3 基于LabVIEW升降实验 |
| 5.3.1 步进电机速度实验 |
| 5.3.2 升降机构的高度定位精度实验 |
| 5.4 基于LabVIEW机械手实验 |
| 5.5 核电巡检机器人综合实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）机器人若干控制问题分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 国内外工业机器人行业发展现状 |
| 1.3 机器人的主要控制方法 |
| 1.4 本文拟采用控制方法 |
| 1.4.1 迭代学习控制 |
| 1.4.1.1 迭代学习控制的提出及特点 |
| 1.4.1.2 迭代学习控制在机器人系统的研究现状 |
| 1.4.1.3 迭代学习在机器人控制中的研究趋势 |
| 1.4.2 自适应控制 |
| 1.4.2.1 自适应控制的分类及基本概念 |
| 1.4.2.2 自适应控制在机器人系统的研究现状 |
| 1.4.3 机器人视觉伺服控制 |
| 1.4.3.1 视觉伺服 |
| 1.4.3.2 无标定视觉伺服的研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 机器人的动力学特性 |
| 2.2 几个重要引理 |
| 第三章 机器人自适应变增益迭代学习控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统描述 |
| 3.3 自适应迭代学习控制器的设计与分析 |
| 3.4 仿真实例 |
| 3.4.1 定理3.1 的仿真结果 |
| 3.4.2 定理3.3 的仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 模型不确定的机器人自适应鲁棒迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述 |
| 4.3 控制器设计与分析 |
| 4.3.1 机器人模型线性化 |
| 4.3.2 控制器收敛性分析 |
| 4.4 仿真实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 带有扰动的机器人自适应切换控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述 |
| 5.3 控制器的设计与分析 |
| 5.3.1 情形1:机器人系统有界干扰的上确界为已知时 |
| 5.3.2 情形2:机器人系统有界干扰的上确界为未知时 |
| 5.4 仿真研究 |
| 5.4.1 有界干扰的上确界为已知时的切换自适应控制仿真 |
| 5.4.2 有界干扰的上确界为未知时的切换自适应控制仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 无标定图像雅克比伪逆的机器人视觉伺服 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统描述 |
| 6.2.1 机器人动力学模型 |
| 6.2.2 问题描述 |
| 6.3 图像雅克比矩阵伪逆估计 |
| 6.3.1 一般非线性函数的线性逆 |
| 6.3.2 图像雅可比矩阵伪逆估计 |
| 6.3.2.1 离线估计法 |
| 6.3.2.2 在线估计法 |
| 6.3.3 图像雅可比矩阵奇异性分析 |
| 6.4 控制器的设计与分析 |
| 6.4.1 基于图像雅可比矩阵转置的视觉伺服 |
| 6.4.2 基于图像雅可比矩阵伪逆的视觉伺服 |
| 6.5 仿真研究 |
| 6.5.1 平面机器人动力学方程 |
| 6.5.2 平面机器人仿真参数 |
| 6.5.3 控制策略 |
| 6.5.4 固定目标仿真结果及分析 |
| 6.5.5 运动目标仿真结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间完成的论文及参加的科研项目 |
| 1.发表的论文 |
| 2.主持或参与的科研项目 |
四、一种关节在线重力补偿PID算法（论文参考文献）
- [1]下肢外骨骼关节驱动与控制技术研究[D]. 吴健. 电子科技大学, 2019(01)
- [2]微创手术机器人从手系统控制的研究[D]. 邹水中. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [3]高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统[D]. 朱杰. 东南大学, 2019(06)
- [4]电液伺服驱动3UPS/S并联稳定平台协调控制研究[D]. 王力航. 燕山大学, 2019(03)
- [5]工业机器人轨迹跟踪控制算法研究[D]. 康博. 华南理工大学, 2012(01)
- [6]柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究[D]. 郭冰菁. 河南科技大学, 2019(11)
- [7]一种关节在线重力补偿PID算法[J]. 李志武,张菊香. 电子科技杂志, 1994(01)
- [8]基于代理的滑模控制算法及其在下肢康复机器人上的应用[D]. 丁光正. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]核电巡检机器人结构设计及控制系统研究[D]. 杨恩程. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [10]机器人若干控制问题分析与设计[D]. 杨振. 东南大学, 2018(03)