Манипулятор колесный: ?query=&spectechpropulsion[]=

>

Колесный кран-манипулятор Kingtone 100 тонн для погрузочно-разгрузочных работ

кран-манипулятор для погрузочно-разгрузочных работ используется в основном в железнодорожных, портовых и причаловочных операциях, погрузке и разгрузке и складировании, штабелировании; для различных погрузочных и разгрузочных материалов может заменять различные грейферы для работы. Использование привода двигателя позволяет быстро поворачивать поле, используя работу привода двигателя в фиксированном положении, что позволяет экономить электроэнергию и снижать расход топлива, а также экономить средства.
  1. Продукт представляет собой мобильное оборудование для транспортировки, складирования и складирования, которое содержит ряд запатентованных технологий. Изделие использует складную стрелу, которая преодолевает недостатки простого вращения захвата и отсутствия давления при подъеме мягкого троса крана грузового автомобиля, но плохо захватывает твердые материалы. Это лучшее оборудование для загрузки, выгрузки, складирования и складирования мягких сырьевых материалов, таких как трава Рида, дерево, бамбук, бумага для отходов, почва, песок и камень.
  2. Он имеет систему «двойной мощности» двигателя внутреннего сгорания и 380 в электровзаимозаменяемость; электрооперация может выбрать взрывозащищенный двигатель, полностью закрытый электрический, безопасный и огнестойкий, и сэкономить 60% энергии по сравнению с работой двигателя внутреннего сгорания; он может быстро заменить различные гидравлические захваты и реализовать многофункциональную функцию одной машины. Характеристики:
  3. » двухсиловом «межрабочее и блокировочное (запатентованная технология) устройство с двигателем внутреннего сгорания и работой привода переменного тока 380 в;
  4. электрическая система имеет перегрузку по току, перегрев, устройство защиты от утечек;
  5. Оснащен стартером сброса давления Y/△;
  6. Автоматическая идентификация последовательности фаз для предотвращения устройства реверсирования масляного насоса;
  7. гидравлическая система выкл., самозапирающееся, самостопорящющееся устройство защиты;
  8. в рамках операции предпринимаются многочисленные сложные действия по повышению эффективности работы;
  9. Установка радиатора воздушного охлаждения гидравлическая система;
  10. рукоятка может быть 360 градусов автоматического вращения, реверсирование;
  11. в помещении управления посадкой электроуправление, есть холодные и теплые двухцелевые устройства кондиционирования воздуха;
кабина водителя имеет управляемый тип подъемника;

SQ25ZK6Q Новый 25 тонн Колесный кузов пикапа кран-манипулятор


Описание и отзывы
Характеристики

XCM-G SQ25ZK6Q Новый 25 тонн Колесный кузов пикапа кран-манипулятор

XCM-G автокран SQ25ZK6Q

 

Основные параметры:

Максимальный Подъемный момент:62,5Т. М

Максимальная грузоподъемность:25000 кг

 

Опционные части:

*В настоящий момент ограниченное клапан

* Оборудование дистанционного управления

* Высокое сиденье на колонне

* JIB

 

 

Наш сервис:

• Гарантия:Мы предоставляем один год гарантии на все машины, которые мы экспортируем, в течение гарантии, если есть проблема, вызванная качеством машины без неправильной работы, мы будем поставлять оригинальные детали DHL клиентам, чтобы держать машину в высокой эффективности работы.

* Запасные части:Мы имеем 7 лет опыта в поставках машин и запасных частей, мы прилагаем усилия, чтобы поставить оригинальные брендовые запасные части с хорошими ценами, быстрым откликом и профессиональным обслуживанием.

 

Модель

XCM-G кв25ЗК6Q

Блок

Максимальный Подъемный момент

62,5

Т. М

Максимальная грузоподъемность

25000

Кг

Рекомендуемая мощность при рекомендуемом расходе масла

50

КВт

Максимальный расход масла гидравлической системы

80

Л/мин

Номинальное давление гидравлической системы

31,5

МПа

Емкость масляного бака

300

L

Угол поворота

(360 °) вращение

 

Вес крана

7945

Кг

Место установки

3000

Мм

Выбор шасси

NXG1310D3ZEX; BJ1317VNPJJ-S5; DFL1311A3;

SQ25ЗК6Q поднимаясь возможностью схема

Радиус работы (м)

2,5

4,22

5,93

7,74

9,59

11,48

Грузоподъемность (кг)

25000

14000

9000

6500

5000

4000

 

 

 

Манипулятор

Аренда манипулятора для строительных работ. Оперативная подача на объект — в течение 1 часа.

* Все цены указаны без учета НДС 20%

Одним из основных направлений компании «ТотолТранс» являются предоставление услуг по перевозки манипулятором различных грузов по Москве и области. Мы будем рады предоставить в Ваше распоряжение манипулятор в аренду недорого. Аренда манипулятора значительно облегчит задачу доставки и разгрузки и установки строительных материалов, и различного оборудования в труднодоступные для длинномерных автомобилей места.

Манипулятор в аренду
Аренда манипулятора в погрузочно-разгрузочных и строительных работах, позволяет снизить до минимума число людей и спецтехники. Достаточно часто машины манипуляторы требуются только время от времени и приобретать их в постоянное пользование — экономически нецелесообразно. В данном случае более удобной и выгодной станет аренда манипулятора с почасовой оплатой. Вся техника в нашей компании технически исправна и предоставляется в аренду с опытным водителем, который не только доставит груз до объекта, но и произведет разгрузку с максимальной точностью. Наши машины осуществляют грузоперевозки и способны работать в любых условиях, в местах, где нет автокрана или когда его работа невозможна, например линии электропередач, ограниченные стройплощадки в центре города, работа в промышленных зданиях. Аренда манипулятора доступна не только компаниям и организациям, но и физическим лицам.

Выгодная цена на аренду манипулятора
Компания «Тотолтранс» на рынке строительной техники успела себя зарекомендовать как выгодный, надежный, ответственный партнер. При расчете многие рассчитывают стоимость часа работы манипулятора. Этот расчет не правильный, так как манипулятор на час, не предоставляется, и минимальный срок аренды манипулятора составляет одну рабочую смену.

Наш автопарк содержит широкий выбор кранов-манипуляторов для работ различной степени сложности, имеют грузоподъемность кузова до 25 тонн и длину кузова до 10 метров, что позволяет перевезти манипулятором негабаритный груз. Все краны манипуляторы снабжены необходимым такелажным оборудованием и устройствами. Работы выполняют опытные, квалифицированные водители.

Аренда манипулятора позволяет оказывать разнообразный перечень услуг:

Перевозка манипулятором строительных материалов
Перевозка кабельной продукции
Перевозка манипулятором ЖБИ изделий
Перевозка и установка манипулятором рекламных конструкций и щитов
Перевозка природного камня
Транспортировку и посадку манипуляторами деревьев
Перевозка манипулятором строительных бытовок
Перевозка срубов и дачных домиков
Перевозка контейнеров манипулятором
Перевозка манипулятором пеноблоков
Перевозка манипулятором топливных емкостей и мобильных заправочных модулей
Перевозка манипулятором дизельных электростанций и электрогенераторов
Перевозка манипулятором оборудования и станков
Погрузка, разгрузка манипулятором бортовых автомобилей
Погрузка и перевозка манипулятором складских погрузчиков
Аренда манипулятора вездехода
Так же предлагаем манипулятор-вездеход в аренду. Манипулятор вездеход является универсальным транспортным средством, которое может грузить с помощью манипулятора и перевозить крупногабаритные грузы в труднопроходимых местах. Особенно актуально взять в аренду манипулятор вездеход для перевозки бытовки и строительных материалов на объекты, где еще нет дорог. Заказать манипулятор вездеход можно, позвонив по телефонам указанным на сайте, или заполнить заявку на нашем сайте.

Что бы заказать манипулятор, Вам необходимо предоставить точные сведения о характере груза и его размерах, чтобы наши специалисты подобрали для вас именно ту модель, которая лучше всего будет отвечать поставленной вами задаче по транспортировке груза.

Чтобы рассчитать точную стоимость аренды манипулятора, необходимо учесть ряд факторов:

вес груза, перевозимого манипулятором
габаритные размеры груза
количество мест
количество времени на выполнение заказа
По любым вопросам касающихся аренды манипулятора или грузоперевозки с помощью автомобиля с манипулятором, позвоните нашим менеджерам и они проконсультируют Вас по всем вопросам.

Кран-манипулятор Kanglim KS-2056 на шасси КАМАЗ 43118

 

КМУ Kanglim на базе автомобиля КамАЗ — рабочая техника, которая радует широкими возможностями и отменной производительностью. Дилерские возможности не ограничены только приятной ценой, большим плюсом сотрудничества с нами является возможность профессионального обслуживания и другие сопутствующие услуги.

 

Преимущества крана-манипулятора Kanglim на шасси КамАЗ

 

КамАЗ 43118 — легендарная рабочая лошадка, которая радует своих хозяев уже не один десяток лет. Для выполнения различных погрузочно-разгрузочных, а также некоторых монтажно-демонтажных работ на данную машину установили высококачественный кран-манипулятор Kanglim. Такой дуэт позволил получить отменный результат: высокую грузоподъемность, отличную маневренность и небывалую устойчивость.

Данный автомобиль считается одним из наиболее безопасных для работы. специальная система защиты от критических нагрузок отлично защищает все узлы и агрегаты, что продлевает срок использования данной спецтехники на максимум.

Грузовые характеристики КМУ модельного ряда Kanglim

ХарактеристикаKS1256GllKS2055KS2056KS2056SMKS2057KS2057SMKS1056
Грузоподъемность, кг7000710071007100710071005000
Грузоподъемность, кг/м7000/27100/2.47100/2.47100/2.47100/2.47100/2.45000/2,4
2300/62550/62550/62600/62600/62600/6
1200/101100/121100/121700/81700/81700/8
300/18.7500/17350/20.3250/22.1250/22.1250/22.1
Максимальная высота подъема, м 21,72023,323,325,125,115,6
Тип стрелы6 — гранная6 — гранная6 — гранная6 — гранная6 — гранная6 — гранная6-гранная
Количество ступеней6 ступеней5 ступеней6 ступеней6 ступеней7 ступеней7 ступеней6 ступеней
Максимальный рабочий радиус, м18,71720,320,322,113,715,5
Необходимый тоннаж шасси, тболее 4,5более 4,5более 4,5более 4,5более 4,5более 4,5более 5

Колесный мобильный манипулятор с управляемым допуском для обеспечения мобильности: оценка взаимодействия человека и робота и разрешение избыточности для повышения способности приложения силы

Хунцзюнь Син родился в 1992 году. Он получил степень бакалавра наук. и M.Sc. степени Харбинского технологического института, Китай, в 2015 и 2017 годах, соответственно, где он в настоящее время занимается со степенью доктора философии. степень в Школе инженерии мехатроники.

Его исследовательские интересы включают динамическое моделирование, телемеханику и контроль соответствия.

Али Тораби получил степень бакалавра наук. степень в области машиностроения в Технологическом университете Амиркабира (Тегеранский политехнический институт) в 2010 году и степень магистра технических наук. получил степень в области машиностроения в Технологическом университете Шарифа в 2013 году. В настоящее время он защищает докторскую степень. в области электротехники в Университете Альберты.

Его научные интересы — техника управления, роботизированные и медицинские системы дистанционного управления.

Лян Дин родился в 1980 году. Он получил докторскую степень.Степень доктора технических наук в Харбинском технологическом институте, Харбин, Китай, в 2009 году.

В настоящее время он является профессором Государственной ключевой лаборатории робототехники и систем Харбинского технологического института. Его текущие исследовательские интересы включают полевую и аэрокосмическую робототехнику и управление.

Хайбо Гао родился в 1970 году. Получил степень доктора философии. степень в области механического проектирования и теории Харбинского технологического института, Харбин, Китай, в 2004 году.

В настоящее время он является профессором Государственной ключевой лаборатории робототехники и систем Харбинского технологического института.Его текущие исследовательские интересы включают специализированную и аэрокосмическую робототехнику и механизмы.

Цзунцюань Дэн родился в 1956 году. В 1984 году получил степень магистра механики в Харбинском технологическом институте, Харбин, Китай.

В настоящее время он является профессором и вице-президентом Харбинского технологического института. Его текущие исследовательские интересы включают специальные робототехнические системы, аэрокосмические механизмы и средства управления.

Вивиан К. Мушахвар получила Б.Sc. степень в области электротехники из Университета Бригама Янга, Прово, штат Юта, США, в 1991 году и докторская степень. получила степень по биоинженерии в Университете Юты, Солт-Лейк-Сити, США, в 1996 году. Она получила докторскую степень в Университете Эмори, Атланта, Джорджия, США, и Университете Альберты, Эдмонтон, AB, Канада. В настоящее время она является профессором кафедры медицины, отдела физической медицины и реабилитации в Университете Альберты, канадским научно-исследовательским отделом (уровень 1) в области функционального восстановления и профессором Киллама.Она также является директором Сети сенсомоторной адаптивной реабилитации (SMART) в Университете Альберты. Ее исследовательские интересы включают определение систем спинного мозга, участвующих в локомоции, разработку нейронных протезов на основе спинного мозга для восстановления подвижности после травмы спинного мозга, определение реабилитационных вмешательств для повышения мобильности и использование активных интеллектуальных носимых устройств для предотвращения вторичных осложнения, связанные с неврологическими состояниями, включая спастичность, пролежни и тромбоз глубоких вен.

Махди Таваколи — профессор кафедры электротехники и вычислительной техники Университета Альберты, Канада. Он получил степень бакалавра наук. и M.Sc. Степень в области электротехники от Университета Фирдоуси и К. Университет Туси, Иран, в 1996 и 1999 годах соответственно. Он получил докторскую степень. получил степень в области электротехники и компьютерной инженерии в Университете Западного Онтарио, Канада, в 2005 году.

В 2006 году он работал исследователем с докторской степенью в компании Canadian Surgical Technologies and Advanced Robotics (CSTAR), Канада.В 2007–2008 годах он был научным сотрудником NSERC в Гарвардском университете, США. Научные интересы доктора Таваколи широко связаны с робототехникой и системами управления. Доктор Таваколи является ведущим автором книги «Тактильные ощущения для телеоперационных хирургических робототехнических систем» (World Scientific, 2008). Он является заместителем редактора IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, Journal of Medical Robotics Research, Control Engineering Practice и Mechatronics.

© 2021 Elsevier Ltd. Все права защищены.

(PDF) Анализ скольжения колесного мобильного манипулятора

[11] Li, Y.и Лю Ю., 2005 г., «Анализ кинематики и устойчивости при опрокидывании для мобильного модульного манипулятора

», Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C, 219 (3), стр.

331–343.

[12] Кораем М. Х., Гариблу Х., 2004, «Анализ динамических движений колесного мобильного манипулятора Flexi

с максимальной грузоподъемностью»,

Роб. Auton. Систем., 48 (2–3), стр. 63–76.

[13] Кораем, М.Х., Шафей, AM, 2013, «Применение рекурсивной формулы Гиббса-

Аппеля при выводе уравнений движения N-вязкоупругих материалов

Роботизированные манипуляторы в трехмерном пространстве с использованием теории пучка Тимошенко», Acta

Астронавт.83. С. 273–294.

[14] Кораем, М.Х., Азимирад, В., Никубин, А., и Боружени, З., 2010,

«Максимальная грузоподъемность автономного мобильного манипулятора в среде

с препятствием, учитывающим устойчивость при опрокидывании. , ”Int. J. Adv.

Производитель. Technol., 46 (5–8), стр. 811–829.

[15] Балакришна Р., Гхосал А., 1995, «Моделирование скольжения для колесного мобильного робота

», IEEE Trans. Роб. Автомат., 11 (1), с. 126–132.

[16] Уильямс Р.Л., Картер Б. Е., Галлина П. и Розати Г., 2002, «Динамическая модель

с проскальзыванием для колесных всенаправленных роботов», IEEE Trans. Роб.

Автомат., 18 (3), стр. 285–293.

[17] Стоунье, Д., Чо, Ш., Чой, С.Л., Куппусвами, Н.С. и Ким, Дж. Х., 2007,

«Нелинейная динамика скольжения для платформы мобильного робота с омниколесом», Международная конференция по робототехнике IEEE

and Automation (ICRA), Рим, Италия,

, 10–14 апреля, стр. 2367–2372.

[18] Gracia, L., и Торнеро, Дж., 2007, «Кинематическое моделирование колесных мобильных роботов

с проскальзыванием», Adv. Роб., 21 (11), стр. 1253–1279.

[19] Диксон, В.Е., Доусон, Д.М., и Зергероглу, Э., 2000, «Надежное управление мобильной роботизированной системой

с кинематическими помехами», Международная конференция IEEE

по приложениям управления (CCA), Анкоридж, AK, 25–27 сентября, стр.

437–442.

[20] Ю. Т. и Саркар Н., 2014 г., «Управление мобильным роботом, подверженным скольжению колеса

», J.Intell. Роб. Систем., 74 (3–4), стр. 915–929.

[21] Исигами, Г., Нагатани, К., и Йошида, К., 2007, «Планирование пути для планетарных вездеходов

и его оценка на основе динамики пробуксовки колес», Международная конференция IEEE

по робототехнике и Автоматизация (ICRA), Рим, Италия,

, 10–14 апреля, стр. 2361–2366.

[22] Лин, В. С., Чанг, Л. Х. и Янг, П. С., 2007, «Adaptive Critic Anti-Slip

Управление колесным автономным роботом», IET Control Theory Appl., 1 (1), стр.

51–57.

[23] Сидек, Н., Саркар, Н., 2008, «Динамическое моделирование и управление мобильным роботом Nonholo-

с боковым скольжением», Третья международная конференция по системам

(ICONS), Канкун, Мексика , 13–18 апреля, стр. 35–40.

[24] Хуанг, Ю. В., Цао, К. X. и Ленг, К. Т., 2010, «Система отслеживания пути —

ler на основе динамической модели с проскальзыванием для одного четырехколесного OMR», Ind.

Rob. Int. J., 37 (2), стр. 193–201.

[25] Михалек, М.М., Дуткевич, П., Келчевски, М., и Паздерски, Д., 2010,

«Управление слежением за векторным полем для мобильного транспортного средства, которому мешает

явления скольжения. , ”J. Intell. Роб. Систем., 59 (3–4), стр. 341–365.

[26] Сонг, Т., Си, Ф. Ф., и Го, С., 2016, «Оптимизация мобильной платформы для колесного манипулятора

», ASME J. Mech. Роб., 8 (6), с. 061007.

[27] Го, С., Сун, Т., Си, Ф. Ф., и Мохамед, Р. П., 2017, «Анализ устойчивости при опрокидывании

для колесного мобильного манипулятора», ASME J. Dyn. Syst. Измер. Кон-

тролль, 139 (5), стр. 054501.

[28] Орин Д. Э. и Ченг Ф. Т., 1989, «Общая динамическая формулировка уравнения распределения силы

», Advanced Robotics, Springer, Берлин, стр. 525–546.

[29] Кляйн, К. А., Киттиватчарапонг, С., 1990, «Оптимальное распределение силы для

опор шагающей машины с ограничениями конуса трения», IEEE Trans.

Роб. Автомат., 6 (1), с. 73–85.

[30] Ченг, Ф. Т., и Орин, Д. Э., 1991, «Эффективная формулировка уравнений распределения силы —

для простых роботизированных механизмов с замкнутой цепью», IEEE

Trans. Syst., Man Cybern., 21 (1), стр. 25–32.

[31] Нахон М. А., Анхелес Дж., 1992, «Оптимизация сил в реальном времени в параллельных кинематических цепях

при ограничениях неравенства», IEEE Trans. Роб. Автомат.,

8 (4), с. 439–450.

[32] Мархефка, Д.У. и Орин Д. Э., 1998, «Квадратичная оптимизация распределения силы

в шагающих машинах», Международная конференция IEEE по робототехнике

и автоматизации (ICRA), Лёвен, Бельгия, 16–20 мая, том. 1. С. 477–483.

[33] SuphiErden, M., and Leblebicio

glu, K., 2007, «Распределение крутящего момента в шестиногом роботе

», IEEE Trans. Роб., 23 (1), стр. 179–186.

[34] Амбе, Ю. и Мацуно, Ф., 2012, «Ходьба на ощупь — ходьба — ходьба на

слабых и неровных склонах для четвероногого робота путем распределения силы», Международная конференция IEEE /

RSJ. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vila-

Moura, Португалия, октябрь.7–12, с. 1840–1845.

[35] Махфуди, К., Джуани, К., Речак, С., и Буазиз, М., 2003, «Оптимальное распределение силы

для ног робота Hexapod», Конференция IEEE по управлению

Приложения (CCA), Стамбул, Турция, 23–25 июня, Vol. 1. С. 657–663.

[36] Komatsu, H., Endo, G., and Hodoshima, R., 2013, «Основные соображения относительно

Оптимальное управление четвероногим шагающим роботом во время ходьбы по склону

Motion», IEEE Workshop on Advanced Robotics and Его социальное воздействие

(ARSO), Токио, Япония, ноябрь.7–9, стр. 224–230.

[37] Махапатра А., Рой С.С. и Бхаванибхатла К., 2015, «Энергосберегающая

обратная динамическая модель робота Hexapod», Международная конференция

Робототехника, автоматизация, управление и встроенные системы (RACE), Ченнаи,

Индия, 18–20 февраля, стр. 1–7.

[38] Сонг, Т., Си, Ф. Ф., и Гуо, С. , 2015, «Сравнительное исследование алгоритмов для нормального определения лица Sur-

на основе данных облака точек», Precis. Eng., 39, с.47–55.

[39] Си, Ф. Ф., 2009, Вычислительная динамика (конспекты лекций для выпускников),

Университет Райерсона, Торонто, Онтарио, Канада.

[40] Бьянко, Г. Л., 2009, «Оценка обобщенных производных силы с помощью

рекурсивного подхода Ньютона – Эйлера», IEEE Trans. Роб., 25 (4), стр. 954–959.

[41] Цюй У.-В., Ши, X., Донг, Х.Й., Фэн, Пи, Чжу, Л.С. и Кэ, Ю.Л., 2014 г.,

«Моделирование и испытание процесса клепки с ударным воздействием. ”Дж.Чжэцзян

Univ. (Eng. Sci.), 48 (8), стр. 1411–1418.

[42] ABB Robotics, 2014, «Техническое справочное руководство: инструкции RAPID,

Функции и типы данных», ABB Robotics, V €

astera˚s, Швеция.

021005-12 / Том. 140, ФЕВРАЛЬ 2018 г. Транзакции ASME

Загружено с: http://dynamicsystems.asmedigitalcollection.asme.org/ 25. 09.2017 Условия использования: http://www.asme.org/about-asme/terms -использование

Отслеживание траектории неопределенного колесного мобильного робота-манипулятора с гибридным подходом к управлению

  • 1.

    Moosavian SAA, Rastegari R, Papadopoulos E (2005) Управление множественным импедансом для космических свободно летающих роботов. J Guid Control Dyn 28 (5): 939–947

    Артикул Google ученый

  • 2.

    Манн М.П., ​​Зион Б., Рубинштейн Д., Линкер Р., Шмулевич И. (2014) Минимальное время кинематических движений декартова мобильного манипулятора для робота-сборщика фруктов. J Dyn Syst Measur Control 136 (5): 189

    Статья Google ученый

  • 3.

    Кораем М., Шафей А., Сейди Э. (2014) Символический вывод управляющих уравнений для мобильных манипуляторов с двумя руками, используемых при сборе фруктов и обрезке высоких деревьев. Comput Electron Agric 105: 95–102

    Статья Google ученый

  • 4.

    Li Y, Liu Y (2006) Предотвращение опрокидывания и отслеживание пути в реальном времени для избыточных неголономных мобильных модульных манипуляторов с помощью нечетких и нейронечетких подходов

  • 5.

    Asif M, Khan MJ, Cai N (2014) Адаптивный динамический контроллер скользящего режима с интегратором в контуре для отслеживания траектории неголономного колесного мобильного робота. Int J Control 87 (5): 964–975

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 6.

    Blažič S (2011) Новый закон управления отслеживанием траектории для колесных мобильных роботов. Автономная система роботов 59 (11): 1001–1007

    Артикул Google ученый

  • 7.

    Whitman A, Clayton G, Ashrafiuon H (2019) Прогнозирование пределов проскальзывания колес для мобильных роботов. J Dyn Syst Measur Control 141 (4): 5698

    Артикул Google ученый

  • 8.

    Whitman A, Clayton G, Poultney A, Ashrafiuon H (2017) Асимптотическое решение и планирование траектории для управления мобильными роботами без обратной связи. J Dyn Syst Measur Control 139 (5): 1598

    Статья Google ученый

  • 9.

    Реза Ларими С., Зарафшан П., Moosavian SAA (2015) Новый алгоритм стабилизации двухколесного мобильного робота с помощью колеса реакции. J Dyn Syst Measur Control 137 (1): 569

    Статья Google ученый

  • 10.

    Лувиано-Хуарес А., Кортес-Ромеро Дж., Сира-Рамирес Х. (2015) Управление отслеживанием траектории мобильного робота с помощью схемы точной линеаризации с прямой связью на основе плоскостности. J Dyn Syst Measur Control 137 (5): 854

    Статья Google ученый

  • 11.

    Саха С.К., Анхелес Дж. (1991) Динамика неголономных механических систем с использованием естественного ортогонального дополнения. J Appl Mech 58 (1): 238–243

    MATH Статья Google ученый

  • 12.

    Танджавур К., Раджагопалан Р. (1997) Простота динамического моделирования колесных мобильных роботов (WMR) с использованием подхода Кейна. В кн .: Материалы международной конференции по робототехнике и автоматизации. IEEE

  • 13.

    Таннер Х., Кириакопулос К., Крикелис Н. (2001) Продвинутые сельскохозяйственные роботы: кинематика и динамика нескольких мобильных манипуляторов, работающих с нежестким материалом.Comput Electron Agric 31 (1): 91–105

    Статья Google ученый

  • 14.

    Кораем М., Шафей А., Шафей Х (2012) Динамическое моделирование неголономных колесных мобильных манипуляторов с упругими шарнирами с использованием рекурсивной формулировки Гиббса-Аппеля. Scientia Iranica 19 (4): 1092–1104

    Статья Google ученый

  • 15.

    Кораем М., Шафей А. (2015) Новый подход к динамическому моделированию роботов-манипуляторов с n-вязкоупругими звеньями, установленных на мобильной базе.Нелинейный Dyn 79 (4): 2767–2786

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 16.

    Shafei A, Shafei H (2016) Динамическое поведение гибких множественных ссылок, захваченных внутри замкнутого пространства. J Comput Nonlinear Dyn 11 (5): 59876

    Google ученый

  • 17.

    Шафей А., Шафей Х (2018) Динамическое моделирование древовидных роботизированных систем путем комбинирования матриц вращения 3 × 3 и преобразований 4 × 4.Multibody Syst Dyn 44 (4): 367–395

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 18.

    Vossoughi G, Pendar H, Heidari Z, Mohammadi S (2008) Пассивные змееподобные роботы с помощью: концепция и динамическое моделирование с использованием метода Гиббса-Аппеля. Robotica 26 (3): 267–276

    Статья Google ученый

  • 19.

    Кораем М., Шафей А. (2015) Уравнение движения неголономного колесного мобильного робота-манипулятора с поворотно-призматическим шарниром с использованием рекурсивной формулировки Гиббса-Аппеля.Appl Math Model 39 (5–6): 1701–1716

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 20.

    Ким И., Ким Б.К. (2015) Эффективный алгоритм планирования траектории с двумя углами, оптимальным по быстродействию, для колесных мобильных роботов с дифференциальным приводом и ограниченными входами управления двигателем. Автономная система роботов 64: 35–43

    Статья Google ученый

  • 21.

    Chen X, Zhao H, Sun H, Zhen S, Huang K (2019) Новый подход с адаптивным надежным управлением для мобильного робота без срабатывания защиты.Институт Дж. Франклина 356 (5): 2474–2490

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 22.

    Mobayen S, Tchier F (2017) Неособый быстрый терминальный стабилизатор скольжения для класса неопределенных нелинейных систем, основанный на наблюдателе возмущений. Scientia Iranica 24 (3): 1410–1418

    Статья Google ученый

  • 23.

    Букаттая М., Мезгани Н., Дамак Т. (2018) Адаптивное несингулярное управление быстрым терминалом в скользящем режиме для задачи слежения за неопределенными динамическими системами.ISA Trans 77: 1–19

    MATH Статья Google ученый

  • 24.

    Ovalle L, Ríos H, Llama M, Santibáñez V, Dzul A (2019) Устойчивое слежение за мобильным роботом во всех направлениях: подходы к управлению на основе выходных данных в скользящем режиме. Control Eng. Практика 85: 50–58

    Статья Google ученый

  • 25.

    Coban R (2019) Адаптивное управление скользящим режимом обратного шага с функциями настройки для нелинейных неопределенных систем.Int J Syst Sci 50 (8): 1517–1529

    Статья MathSciNet Google ученый

  • 26.

    Shojaei K, Shahri A (2012) Адаптивное устойчивое изменяющееся во времени управление неопределенными неголономными робототехническими системами. IET Control Theory Appl 6 (1): 90–102

    Статья MathSciNet Google ученый

  • 27.

    Tang W, Cai Y (2013) Конструкция управления скользящим режимом высокого порядка на основе адаптивного скользящего режима терминала.Int J Робастное нелинейное управление 23 (2): 149–166

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 28.

    Komurcugil H (2012) Стратегия адаптивного оконечного управления в скользящем режиме для понижающих преобразователей постоянного тока. ISA Trans 51 (6): 673–681

    Статья Google ученый

  • 29.

    Zhai J-Y, Song Z-B (2019) Адаптивное управление отслеживанием траектории в скользящем режиме для колесных мобильных роботов.Int J Control 92 (10): 2255–2262

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 30.

    Peng J, Yu J, Wang J (2014) Надежное адаптивное управление отслеживанием неголономного мобильного манипулятора с неопределенностями. ISA Trans 53 (4): 1035–1043

    Статья Google ученый

  • 31.

    Xin L, Wang Q, She J, Li Y (2016) Надежное адаптивное управление отслеживанием колесного мобильного робота.Автономная система роботов 78: 36–48

    Статья Google ученый

  • 32.

    Навид К., Хан З., Салман М., Малик МБ, Али М.Ю. (2013) Адаптивное управление траекторией колесного мобильного робота (WMR). В: Международная конференция по моделированию и моделированию (ICOMS), Air University, Исламабад, Пакистан

  • 33.

    Li Z, Ge SS, Adams M, Wijesoma WS (2008) Надежное адаптивное управление неголономными мобильными манипуляторами с неопределенной силой / движением .Automatica 44 (3): 776–784

    Артикул MathSciNet Google ученый

  • 34.

    Рафиков М., Бальтазар Дж. М., Тассет А. М. (2008) Оптимальный план линейного управления для нелинейных систем. J Braz Soc Mech Sci Eng 30 (4): 279–284

    Статья Google ученый

  • 35.

    Mirzaeinejad H, Shafei AM (2018) Моделирование и управление отслеживанием траектории двухколесного мобильного робота: подходы Гиббса-Аппеля и подходы на основе прогнозирования.Robotica 36 (10): 1551–1570

    Статья Google ученый

  • 36.

    Кабанов А.А. (2014) Оптимальное управление траекторией движения мобильного робота. WSEAS Trans Syst Control 9 (41): 398–404

    Google ученый

  • 37.

    Low ES, Ong P, Cheah KC (2019) Решение оптимального планирования пути мобильного робота с использованием улучшенного Q-обучения. Автономная система роботов 115: 143–161

    Статья Google ученый

  • 38.

    Umenberger J, Schön TB (2019) Нелинейный входной дизайн как оптимальное управление гамильтоновой системой. IEEE Control Syst Lett 4 (1): 85–90

    Статья Google ученый

  • 39.

    Калински К.Дж., Мазур М. (2016) Оптимальное управление двухколесным мобильным роботом при индексе энергоэффективности. Mech Syst Signal Process 70: 373–386

    Статья Google ученый

  • 40.

    Кораем А., Некоо С., Кораем М. (2019) Дизайн управления скользящим режимом на основе уравнения Риккати, зависящего от состояния: теоретическая и экспериментальная реализация.Int J Control 92 (9): 2136–2149

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 41.

    Pang H-P, Tang G-Y (2008) Глобальное устойчивое оптимальное управление скользящим режимом для класса неопределенных линейных систем. В: Китайская конференция по контролю и принятию решений, 2008 г. IEEE

  • 42.

    Das M, Mahanta C (2013) Оптимальный адаптивный регулятор скользящего режима для линейных неопределенных систем. В: Международная конференция IEEE по обработке сигналов, вычислениям и управлению, 2013 г. (ISPCC).IEEE

  • 43.

    Хошхал Р.М., Некоуи М.А., Тешнехлаб М. (2018) Робастное оптимальное управление для класса нелинейных систем с неопределенностями и внешними возмущениями на основе SDRE. Cogent Eng 5 (1): 1451014

    Google ученый

  • 44.

    Zadeh SMH, Khorashadizadeh S, Fateh MM, Hadadzarif M (2016) Оптимальное управление скользящим режимом робота-манипулятора в условиях неопределенности с использованием PSO. Нелинейный Dyn 84 (4): 2227–2239

    Статья MathSciNet Google ученый

  • 45.

    Modirrousta A, Delavari H (2015) Адаптивное оптимальное интегральное управление скользящим режимом с конечным временем для класса неопределенных нелинейных систем второго порядка с входной нелинейностью. J Adv Comput Res 6 (4): 81–106

    Google ученый

  • 46.

    Сюй Р. (2007) Оптимальное управление скользящим режимом и стабилизация неразработанных систем. Государственный университет Огайо, Огайо

    Google ученый

  • 47.

    Льюис FL, Vrabie D, Syrmos VL (2012) Оптимальное управление. Уайли, Нью-Йорк

    MATH Книга Google ученый

  • 48.

    Tang G, Sun H, Pang H (2008) Приблизительно оптимальное управление отслеживанием для дискретных систем с задержкой по времени с возмущениями. Prog Nat Sci 18 (2): 225–231

    Статья MathSciNet Google ученый

  • 49.

    Шафей А., Кораем М. (2017) Теоретическое и экспериментальное исследование динамической несущей способности гибких роботизированных манипуляторов при двухточечном движении.Opt Control Appl. Методы 38 (6): 963–972

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 50.

    Nekoo SR (2020) Нарушение PDE в SDRE. Азиатский J Control 56: 99687

    Google ученый

  • 51.

    Nekoo SR (2013) Оптимальное управление с нелинейным замкнутым контуром: модифицированное уравнение Риккати, зависящее от состояния. ISA Trans 52 (2): 285–290

    Статья Google ученый

  • 52.

    Чимен Т. (2008) Управление уравнением Риккати, зависящим от состояния (SDRE): обзор. IFAC Proc Volumes 41 (2): 3761–3775

    Статья Google ученый

  • 53.

    imen T (2010) Систематическое и эффективное проектирование контроллеров с нелинейной обратной связью с помощью метода зависимого от состояния уравнения Риккати (SDRE). Ann Rev Control 34 (1): 32–51

    Статья Google ученый

  • 54.

    Liang Y-W, Lin L-G (2013) Анализ матриц SDC для успешной реализации схемы SDRE.Automatica 49 (10): 3120–3124

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 55.

    Вернли А., Кук Г. (1975) Субоптимальное управление для задачи нелинейного квадратичного регулятора. Automatica 11 (1): 75–84

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • 56.

    Ван И, Чжан Х, Юань Х, Лю Г. (2010) Гибридное управление скользящим режимом без датчика положения электромобилей с бесщеточным двигателем постоянного тока.IEEE Trans Veh Technol 60 (2): 421–432

    Статья Google ученый

  • 57.

    Лю Дж, Ван Х (2012) Расширенное управление скользящим режимом для механических систем. Springer, Берлин

    MATH Google ученый

  • 58.

    Luo S, Wu S, Liu Z, Guan H (2014) Колесный мобильный робот RBFNN динамическое управление поверхностью на основе наблюдателя возмущений. ISRN Appl Math 2014: 569

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

    • Имитационное обучение колесного мобильного манипулятора на базе динам…: Ingenta Connect

    Цель
    Цель данной статьи — представить структуру имитационного обучения колесного мобильного манипулятора, основанную на примитивах динамического движения (DMP). Новый мобильный манипулятор с возможностью обучения на демонстрации вводится. Затем в этом исследовании объясняется весь процесс, с помощью которого колесный мобильный манипулятор может изучить продемонстрированную задачу и обобщить ее на новые ситуации. Два контроллера визуального слежения предназначены для записи демонстраций людей и мониторинга операций роботов.В исследовании выясняется, как человеческие демонстрации могут быть изучены и обобщены на новые ситуации с помощью колесного мобильного манипулятора.
    Дизайн / методология / подход
    Проанализирована кинематическая модель мобильного манипулятора. Камера RGB-D применяется к записывать демонстрационные траектории и наблюдать за работой робота. Чтобы демонстрационное поведение человека не выходило из поля зрения камеры, контроллер визуального слежения разработан на основе кинематической модели мобильного манипулятора. Затем представлены демонстрационные траектории. DMP и изучены мобильным манипулятором с соответствующими моделями.Другой контроллер слежения разработан на основе кинематической модели мобильного манипулятора для отслеживания и изменения операций робота.
    Выводы
    Чтобы проверить эффективность модели обучения имитации, мобильный манипулятор демонстрирует и изучает несколько ежедневных задач. Результаты показывают, что представленный подход показывает хорошую производительность для колесного мобильного манипулятора при обучении задачам посредством демонстраций человека. Единственное, что нужно сделать пользователю-роботу, — это предоставить демонстрации, что значительно облегчает применение мобильных манипуляторов.
    Оригинальность / ценность
    Исследование удовлетворяет потребность в колесном мобильном манипуляторе. изучать задачи с помощью демонстраций вместо ручного планирования. Аналогичные подходы могут быть применены к мобильным манипуляторам с разной архитектурой.

    Нет доступной справочной информации — войдите в систему для доступа.

    Информация о цитировании недоступна — войдите в систему, чтобы получить доступ.

    Нет дополнительных данных.

    Нет статей СМИ

    Без показателей

    Специальный выпуск для конференций Международной ассоциации инженеров 2019 (188 страниц)

    % PDF-1.Ņu6 [Nk / H? 5KK) конечный поток эндобдж 33 0 объект >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 41 0 объект >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 9 0 объект >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 1 0 объект >>> / BBox [0 0 410.Ņu6 [Nk / H? 5KK) конечный поток эндобдж 13 0 объект >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 19 0 объект >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 5 0 obj >>> / BBox [0 0 410.96 619.41] / Длина 147 >> поток xA 0D9, [Ķ 貅 v [(/ D4Jz & 14 | + 40P (CZDq47Lnzmė = 😕 `pwv» + c8f.1R ;; Sg3lur & 0 конечный поток эндобдж 28 0 объект >>> / BBox [0 0 410.Ņu6 [Nk / H? 5KK) конечный поток эндобдж 43 0 объект > поток 2021-10-29T04: 02: 15-07: 002020-01-07T09: 55: 12 + 08: 002021-10-29T04: 02: 15-07: 00Adobe Acrobat Pro 11.0.23application / pdf

  • Iaeng Transactions on Engineering Sciences : Специальный выпуск для конференций Международной ассоциации инженеров 2019 (188 стр.)
  • Шио-лонг Ао, Хенг Кон Ким, Оскар Кастильо, Алан Хой-шоу Чан и Хидеки Катагири
    • uuid: 53a7576e-88ef-4c5e-ac06-a176ccefcceeuuid: e0983eb3-4e31-400b-b407-3bbea09bdf4b Adobe Acrobat Pro 11.0,23; изменен с использованием iText 4.2.0 от 1T3XT конечный поток эндобдж 44 0 объект > поток x +

    Двойное управление скользящим режимом с обратной связью для трехзвенного колесного мобильного манипулятора

    DOI: 10.1016 / j.isatra.2018.07.023. Epub 2018 31 июля.

    Принадлежности Расширять

    Принадлежности

    • 1 Кафедра машиностроения, Пусанский национальный университет, 63 beon-gil, Busandaehak-ro, Jangjeong-dong, Geumjeong-gu, город Пусан, 46241, Южная Корея.Электронный адрес: [email protected].
    • 2 Кафедра инженерии механических систем, Университет Донгук, Кёнджу, 123-Dongdae-ro, город Кёнджу, Кёнсан-Пукто, 38066, Южная Корея. Электронный адрес: [email protected].

    Элемент в буфере обмена

    В Seok Seo et al.ISA Trans. 2018 сен.

    Показать детали Показать варианты

    Показать варианты

    Формат АннотацияPubMedPMID

    DOI: 10.1016 / j.isatra.2018.07.023. Epub 2018 31 июля.

    Принадлежности

    • 1 Кафедра машиностроения, Пусанский национальный университет, 63 beon-gil, Busandaehak-ro, Jangjeong-dong, Geumjeong-gu, город Пусан, 46241, Южная Корея.Электронный адрес: [email protected].
    • 2 Кафедра инженерии механических систем, Университет Донгук, Кёнджу, 123-Dongdae-ro, город Кёнджу, Кёнсан-Пукто, 38066, Южная Корея. Электронный адрес: [email protected].

    Элемент в буфере обмена

    Опции CiteDisplay

    Показать варианты

    Формат АннотацияPubMedPMID

    Абстрактный

    В данной статье представлена ​​стратегия управления в скользящем режиме с двойным замкнутым контуром для колесного мобильного манипулятора с трехколесной мобильной платформой (WMP) и трехзвенным манипулятором.Метод Эйлера-Лагранжа, частично совмещенный с методом Ньютона, применяется для получения полной динамической модели, а независимая модель строится, чтобы обеспечить простую динамическую модель для упрощения структуры контроллера. Вместо традиционного метода кинематического обратного шага, основанного на командной траектории скорости, разработана двойная система управления с обратной связью. Команда виртуальной скорости, основанная на поверхности режима скольжения, генерируется во внешнем контуре, а разрыв между созданной виртуальной командой скорости и реальной скоростью компенсируется контроллером режима скольжения внутреннего контура.Внешний контур помогает быстрее генерировать траекторию позы для передвижения WMP. Далее, контроллер скользящего режима с конечным временем действия с предполагаемым методом динамического усиления с прямой связью разработан для совместного отслеживания траектории трехзвенного манипулятора путем добавления элементов управления с конечным временем в разработанные контроллеры для получения более быстрого времени установления и большей устойчивости. Разработанные контроллеры были реализованы в микропроцессоре, подключенном к системам постоянного и динамического двигателя, оборудованным мобильной платформой и манипулятором, соответственно.Сравнительное моделирование и эксперимент с обычным скользящим режимом управления показывают эффективность предложенной схемы управления скользящим режимом с двойным замкнутым контуром и конечным временем.

    Ключевые слова: Предполагаемое управление моделью с прогнозированием; Двойное управление с обратной связью; Плавное управление скользящим режимом; Кинематическая и динамическая модель колесного мобильного манипулятора; Управление скользящим режимом.

    Авторские права © 2018 ISA. Опубликовано Elsevier Ltd. Все права защищены.

    Похожие статьи

    • Управление отслеживанием траектории всенаправленных колесных мобильных манипуляторов: надежный подход скользящего режима на основе нейронных сетей.

      Сюй Д, Чжао Д, Йи Дж, Тан Х. Xu D, et al. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern.2009 июнь; 39 (3): 788-99. DOI: 10.1109 / TSMCB.2008.2009464. Epub 2009 24 марта. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2009 г. PMID: 19336336

    • Ограниченное управление скользящей поверхностью за конечное время для робота-манипулятора с неизвестной мертвой зоной и помехой.

      Ик Хан С., Ли Дж. Ик Хан С. и др. ISA Trans. 2016 ноя; 65: 307-318. DOI: 10.1016 / j.isatra.2016.07.013. Epub 2016 16 августа. ISA Trans. 2016 г. PMID: 27542438

    • Надежная адаптивная схема управления движением / силой для мобильного манипулятора гусеничного типа с неголономной связью, основанная на подходе к управлению скользящим режимом.

      Пэн Дж, Ян З, Ван Ю, Чжан Ф, Лю Ю. Пэн Дж. И др. ISA Trans. 2019 Сен; 92: 166-179. DOI: 10.1016 / j.isatra.2019.02.009. Epub 2019 25 февраля.ISA Trans. 2019. PMID: 30837125

    • Конечное время управления нелинейной ориентацией космических аппаратов на основе метода терминального скользящего режима.

      Сон З., Ли Х, Сун К. Song Z и др. ISA Trans. 2014 Янв; 53 (1): 117-24. DOI: 10.1016 / j.isatra.2013.08.008. Epub 2013 20 сентября. ISA Trans. 2014 г. PMID: 24055099

    • Исследование замкнутого цикла лечения неврологических расстройств на основе определения митохондриальной дисфункции.

      Адамс С.Д., Кузани А.З., Тай С.Дж., Беннет К.Э., Берк М. Адамс С.Д. и др. J Neuroeng Rehabil. 2018 13 февраля; 15 (1): 8. DOI: 10.1186 / s12984-018-0349-z. J Neuroeng Rehabil. 2018. PMID: 29439744 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

    Процитировано

    1 артикул
    • Новый динамический трехуровневый контроллер слежения для мобильных роботов с учетом приводов и подсистем силовой ступени: экспериментальная оценка.

      Гарсиа-Санчес-младший, Тавера-Москеда С., Сильва-Ортигоса Р., Эрнандес-Гусман В.М., Марчиано-Мельчор М., Рубио Дж. Дж., Понсе-Сильва М., Эрнандес-Боланьос М., Мартинес-Мартинес Х. Гарсиа-Санчес Дж. Р. и др. Датчики (Базель). 2020 2 сентября; 20 (17): 4959. DOI: 10,3390 / s20174959. Датчики (Базель). 2020. PMID: 32887264 Бесплатная статья PMC.

    LinkOut — дополнительные ресурсы

    • Источники полных текстов

    • Другие источники литературы

    • Разное

    [Икс]

    цитировать

    Копировать

    Формат: AMA APA ГНД NLM

    Планирование траектории мобильных манипуляторов с подавлением вибрации

    Ключевые слова: мобильный манипулятор , подавление вибрации, планирование траектории, ограничения управления.

    1. Введение

    Мобильные манипуляторы могут заменить несколько стационарных манипуляторов, перемещающихся между несколькими производственными рабочими местами. В этом приложении основная задача состоит в том, чтобы спланировать траекторию мобильного робота таким образом, чтобы рабочий орган робота располагался в определенном месте в рабочем пространстве. На практике наиболее часто используемой роботизированной системой этого типа является голономная рука, установленная на неголономной платформе, и поэтому значительное количество исследователей исследуют такие механизмы.Обзорное исследование задач планирования движения мобильных роботов представлено в [1]. В некоторых работах проблема решается только с применением кинематики, например [2-5]. Использование такого подхода не гарантирует найти решение, которое может быть реализовано настоящим роботом. В робототехнических системах изменение состояния вызывается работой приводных систем, поэтому следует учитывать динамические свойства робота. В литературе представлены два подхода к решению задачи мобильного манипулятора на динамическом уровне.В первом рука и мобильная платформа рассматриваются как отдельные подсистемы. Такое решение было разработано в работах [6-8]. Во втором подходе робот рассматривается как единая система, управляемая одним контроллером, например [9-11].

    В работах, посвященных задачам планирования траектории, робот обычно трактуется как система мультижесткого тела, при этом не учитываются гибкость звеньев и сочленений, а также люфт, встречающийся в каждой реальной механической системе.Такие особенности могут привести к вибрациям, которые влияют на точность отслеживания траектории и более быстрый износ механических частей. Как было показано в более ранней работе автора, форма траектории может уменьшить вибрацию и повысить точность позиционирования. Такие результаты были представлены в [12], однако они касались планирования траектории на кинематическом уровне и не учитывали динамические свойства робота. Проблемы, возникающие из-за неполного знания модели, в настоящее время являются предметом многих исследований, например.грамм. [13, 14], хотя они сосредоточены на надежном управлении и не учитывают вибрации. В статье представлен метод планирования траектории с учетом динамики и рассмотрения мобильного робота как единой системы. Ключевым вкладом этого исследования является разработка нового онлайн-контроллера в отношении ограничений как состояния, так и управления, применение которого приводит к снижению вибраций, возникающих во время выполнения задачи робота. Предлагаемый подход позволяет учесть ряд ограничений состояния, проистекающих из свойств и задач робота, и обеспечивает высокую управляемость руки в конечном месте.Более того, применяя концепцию масштабирования траектории, также выполняются ограничения управления, редко учитываемые при оперативном управлении. Характеристики предлагаемого контроллера показаны на моделировании, а эффективность снижения вибрации подтверждена экспериментом с использованием мобильного робота KUKA youBot.

    2. Постановка задачи мобильного манипулятора

    В представленной работе рассматривается мобильный манипулятор, состоящий из невырожденной неголономной платформы [15] и голономной руки, работающей в m-мерном рабочем пространстве.Конфигурации платформы и манипулятора описываются np-мерным вектором qp и n-мерным вектором qa, поэтому конфигурация всего мобильного манипулятора может быть описана n-мерным вектором обобщенных координат q следующим образом:

    Одной из основных задач, возникающих при использовании мобильного манипулятора, является перемещение робота между отдельными рабочими станциями. Его можно сформулировать как перемещение робота из текущей конфигурации в конфигурацию, обеспечивающую достижение указанной конечной точки в рабочей области.При этом предполагается, что в начальный момент движения робот находится в фиксированной конфигурации q0 = q0. Задача состоит в том, чтобы найти траекторию qt, обеспечивающую, чтобы в конечный момент t = T рабочий орган находился в заданной точке pf. Обозначив k отображение из Rn в Rm, описывающее кинематическое уравнение мобильного манипулятора, задачу можно выразить как:

    В связи с практическим применением представленного метода предполагается, что начальная конфигурация q0 неособая, что позволяет достичь конечного местоположения pf, а мобильный манипулятор неподвижен в начале и в конце движения:

    Движение мобильного манипулятора подвержено множеству ограничений, обусловленных как механическими свойствами, так и практическими процессами, выполняемыми промышленными роботами.В случае мобильных манипуляторов, состоящих из неголономных платформ, движение робота ограничивается фазовыми ограничениями, которые могут быть представлены в форме Пфаффа следующим образом:

    , где A — (h × n) матрица Пфаффа полного ранга, а h — количество независимых голономных и неголономных связей, ограничивающих движение платформы.

    Во время выполнения задачи робот должен выполнять механические ограничения, обусловленные допустимым диапазоном движений в его суставах.Вводя скалярную функцию Ciqt, определяющую алгебраическое расстояние между текущей конфигурацией и пределом i-го стыка, эти ограничения можно выразить как набор L неравенств в следующей форме:

    (6)

    ∀t∈0, T, Ciqt≥0, i = 1,…, L.

    В случае избыточных роботов, таких как рассмотренные в этой статье, задача, описанная формулой. (2) с ограничениями, заданными уравнениями. (3-6) можно решить по-разному. Представленный в работе алгоритм позволяет учесть дополнительные условия, чтобы обеспечить высокую управляемость манипулятора и выполнить ограничения управления всем роботом.Кроме того, предлагаемый подход снижает нежелательные колебания манипулятора, вызванные движением платформы.

    3. Расширенный якобианский подход

    Представленное решение основано на алгоритмах генерации траектории для одиночного мобильного манипулятора [16, 17], которые также могут быть распространены на случай взаимодействующих роботов [18]. Наличие избыточной степени свободы робота позволяет достичь решения с учетом дополнительных критериев.По практическим причинам траектория робота должна избегать особых конфигураций, в которых рука, установленная на платформе, теряет свои манипулятивные возможности. Чтобы найти такое решение, в представленной работе предлагается минимизация некоторого показателя производительности, ведущая к максимальному увеличению расстояния между текущей и особой конфигурациями. Используя меру манипулируемости, введенную Йошикавой [19], этот индекс можно описать следующим образом:

    (7)

    Hμqa = -det⁡ (Jaqa JaTqa),

    , где Jaqa = ∂ka (qa) / ∂qa — аналитический якобиан руки манипулятора, а ka обозначает отображение из Rna в Rm, описывающее кинематическое уравнение руки манипулятора.

    Чтобы сохранить конфигурацию в множестве возможных решений в статье, приблизительное выполнение условий неравенства Ур. (6) с использованием метода внутренней штрафной функции. Согласно этому методу, применяя функцию внутреннего штрафа κi, увеличивающуюся, когда конфигурация приближается к i-му пределу, критерий Ур. (7) расширяется следующим образом:

    (8)

    Hq = Hμqa + ∑i = 1Lκi (Ci (q)).

    Наконец, оптимальная конфигурация, которая сохраняет высокую маневренность руки и удовлетворяет механическим ограничениям Ур.(6) должен минимизировать индекс производительности уравнения. (8) выполнение ограничений задачи Ур. (2) и фазовые ограничения Ур. (5). Как было показано в [17], использование необходимого условия индекса Eq. (8) приводит к набору ограничений, которые можно записать как:

    (9)

    Hq, Fq -IR-1q IFqTHq, Rq = 0,

    , где Iq = JTq, ATqT, Jq = ∂k / ∂q, IRq — квадратная матрица, построенная из m + h линейно независимого столбца Iq, IFq получается путем исключения IRq из Iq, Hqq = ∂H / ∂q, Hq , Rq — это вектор размерности m + h, полученный путем выбора элементов из Hqq, связанных со столбцами матрицы IR (q) и Hq, Fq в размерном векторе (nmh), полученном путем исключения Hq, Rq из Hqq.

    Ур. (9) называется условием трансверсальности. Он вводит n-m-h дополнительных зависимостей, которые дополняют основную задачу мобильного манипулятора и приводят к решению, которое локально оптимизирует индекс производительности Eq. (8). Наконец, условие Eq. (9) в сочетании с зависимостями, заданными уравнениями. (2, 5) определяет расширенный якобиан мобильного манипулятора в виде квадратной матрицы полного ранга.

    Для решения поставленной задачи был предложен алгоритм контура обратной связи, корректирующий движения робота на основе обратной связи от датчиков.С этой целью мера ошибки e (q, q˙) между текущей и неизвестной допустимой конфигурацией была введена следующим образом:

    (10)

    уравнение, q˙ = kq-pfHq, Fq -IR-1q IFqTHq, RqAqq˙.

    Обозначая первую и вторую компоненты вектора eq, q˙ как eIq, а третью составляющую как eIIq, q˙, была введена система однородных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами, определяющими траекторию мобильного манипулятора:

    (11)

    e¨Iq, q˙, q¨ + ΛVe˙Iq, q˙ + ΛPeIq = 0, e˙IIq, q˙, q¨ + ΛIIeIIq, q˙ = 0,

    где ΛV, ΛP, ΛII — соответственно диагональные матрицы n-h × n-h, n-h × n-h и (h × h) с положительными коэффициентами, обеспечивающими устойчивость первого и второго уравнения.

    Используя теорию устойчивости Ляпунова, можно показать, что решение системы Ур. (11) асимптотически устойчива при положительных коэффициентах ΛV, ΛP и ΛII. Это свойство системы подразумевает, что e, e˙ → 0 при T → ∞, тогда мобильный манипулятор может достичь конечного местоположения pf с точностью, принятой для задачи Eq. (2). Поскольку решение второго уравнения в формуле. (11) является постоянной функцией, и она равна нулю при q˙0 = 0, фазовые ограничения Ур. (5) выполняются в течение всего движения.Кроме того, задача, дополненная условиями трансверсальности, полностью уточняется, тогда можно показать, что обобщенные скорости мобильного манипулятора q˙ (t) стремятся к нулю и ограничение Eq. (4) удовлетворяется. Более того, если коэффициенты матриц ΛV, ΛP удовлетворяют условиям ΛVi≥2ΛPi1 / 2, решение является строго монотонной функцией. Для неособой начальной конфигурации, удовлетворяющей механическим ограничениям (Ур. Согласно (6) это свойство заставляет выполнять механические ограничения, а также выполнять движение мобильного манипулятора вдали от особых конфигураций в течение всего движения.

    Для определения уникальной траектории 2n-h необходимо задать начальные условия. Их можно получить, вычислив значение меры погрешности (10) для t = 0 с учетом условий Eqs. (3, 5). Наконец, траекторию движения робота можно компактно записать как:

    (12)

    q¨t = -E-1q υ1q, q˙ + υ2q, q˙,

    где:

    Eq = ∂eI∂qT, ATqT,
    υ2 = ΛV∂eI∂qq˙ + ΛPeIqT, ΛIIAqq˙TT,
    υ1 = ddt∂eI∂qq˙T, ddtAqq˙TT.

    Eq — это квадратная матрица размера n × n, кроме того, минимизация показателя эффективности Eq.(7) гарантирует движение от особых конфигураций, так что, как было показано в [17], Eq также является матрицей полного ранга.

    Идея системы управления на основе генератора Ур. Уравнение (12) показано на рис. 1. Как видно, задача решается генератором траектории в реальном времени, работающим в замкнутом контуре. Входным сигналом генератора траектории (TG) является вектор ошибки e (уравнение (10)), вычисленный на основе желаемого конечного местоположения pf, текущего местоположения, заданного кинематическим уравнением (k), голономных и неголономных ограничений платформы. (HC, уравнение.(5)) и дополнительные ограничения (AC), вводимые условием трансверсальности (5). (9). Затем траектория q, q˙, q¨ используется динамической моделью (DM, представленная в разделе 4) для определения вектора τ, применяемого для управления роботизированной системой.

    Рис. 1. Схема предлагаемого контроллера

    4. Ограничения управления и снижение вибрации

    Каждая настоящая роботизированная система имеет некоторые ограничения, обусловленные физическими возможностями приводов, используемых в ее конструкции.Подход, представленный в этом разделе, позволяет учесть ограничения управления и одновременно уменьшить вибрацию манипулятора, которая возникает в результате управляющих сигналов, полученных от генератора на основе уравнения. (12).

    Динамическая модель мобильного манипулятора в общем виде имеет вид:

    (13)

    Mqq¨ + cq, q˙ + ATqλ = Bτ,

    где M (q) — (n × n) -мерная положительно определенная матрица инерции, cq, q˙ — n-мерный вектор, представляющий кориолисовы, центробежные, вязкие, кулоновские силы трения и силы тяжести, λ — h-мерный вектор мультиплееров Лагранжа. соответствующие ограничениям, заданным формулой.(5), B по определению представляет собой полноранговую матрицу размера n × n-h, описывающую, какие переменные состояния мобильного манипулятора непосредственно управляются исполнительными механизмами, а τ — n-h-мерный вектор управления мобильным манипулятором (крутящие моменты / силы).

    Чтобы определить элементы управления по формуле. (13) вектор мультиплеера Лагранжа должен быть исключен. Принимая во внимание, что A (q) — это матрица полного ранга размерности h × n (по предположению), существует матрица N (q) размерности n × n-h полного ранга, ортогональная A (q), удовлетворяющая условию AqNq = 0.После умножения Ур. (13) через NT (q) получена новая форма модели робота:

    (14)

    NTqMqq¨ + NTqcq, q˙ = NTqBτ,

    и в предположении, что матрица полного ранга управления NTqB мобильного манипулятора может быть определена следующим образом:

    (15)

    τ = NTqB-1NTqMqq¨ + NTqB-1NTqcq, q˙.

    Как было показано в работе [15], для любой невырожденной неголономной мобильной платформы можно выбрать конфигурацию моторизации, которая обеспечивает полную мобильность платформы и обеспечивает полный ранг матрицы NTqB, тогда можно определить управляет τ из уравнения.(15) в предположении подходящей моторизации неголономной платформы.

    Реализация алгоритма управления в реальной робототехнической системе требует учета ограничений, связанных с физическими возможностями исполнительных механизмов. Такие ограничения можно записать как набор (n-h) неравенств в виде:

    (16)

    τmin≤τt≤τmax,

    где τmin, τmax — (n-h) -мерные векторы, обозначающие нижний и верхний пределы τ.

    Для выполнения ограничений по формуле.(16) идея, изложенная в работе [20], получила развитие. В этой статье использование виртуального управления u (t) масштабирует траекторию Ур. Предлагается (12) удовлетворять ограничениям управления в каждый момент времени. Управление ut вводится таким образом, чтобы не выходить за рамки ограничений, связанных с движением платформы и характером задачи, выполняемой роботом. Масштабированную траекторию можно записать в следующем виде:

    (17)

    q¨t = -E-1q υ1q, q˙ + utυ2q, q˙.

    Подставляя уравнение. (17) для уравнения. (15) элементы управления мобильного манипулятора можно определить как линейную функцию виртуального управления ut:

    (18)

    τu = aq, q˙ut + bq, q˙,

    где:

    aq, q˙ = -NTqB-1NTqMqE-1qυ2q, q˙,
    бк, q˙ = -NTqB-1NTqMqE-1qυ1q, q˙-cq, q˙.

    Как видно, если управление τ превышает ограничения (Ур. (16), зависимость Ур. (18) позволяет определить виртуальное управление u (t), которое масштабирует траекторию (уравнение).(17) таким образом, чтобы удовлетворить ограничениям управления. В связи с тем, что есть некоторые параметры, которые трудно включить в модель, такие как рыхлость и гибкость (специфичные для отдельного механизма), и параметры, которые трудно определить точно, такие как моменты инерции, модель и коэффициенты трения и т. Д., невозможно определить точную модель робототехнической системы. Определение значения виртуального управления на основе неточной модели может привести к превышению контрольных пределов во время выполнения задачи реальным роботом.По этой причине предлагается ввести запасы безопасности для τmin и τmax, размер которых определяется скаляром ετ∈ [0,1]:

    (19)

    τε, min = τmin + 0,5εττmax-τmin, τε, max = τmax-0,5εττmax-τmin.

    Согласно предложенной идее, траектория мобильного манипулятора масштабируется, когда органы управления превышают τε, min или τε, max, что сохраняет определенный запас, позволяющий вносить коррективы во время выполнения траектории системами управления робота. Когда элементы управления мобильного манипулятора находятся в пределах диапазона, определенного формулой.от пересечения этих множеств. Предлагаемый подход не гарантирует, что решение будет найдено, даже если оно существует, из-за локальной природы представленного метода. Хотя единственный способ найти решение — это использовать глобальный метод, такой подход нельзя использовать для управления в реальном времени. Представленный алгоритм является компромиссным решением, которое позволяет учитывать ограничения управления и применять его для управления в реальном времени.

    Когда в результате масштабирования траектории значения элементов управления уменьшаются и принимают допустимые значения, виртуальное управление ut необходимо увеличить до максимального значения, равного 1.Для обеспечения непрерывности управлений τt необходимо гарантировать непрерывную смену виртуального управления ut. Для этого предполагается, что ut асимптотически возрастает согласно следующей зависимости:

    где ρ (t) — положительный коэффициент, определяющий скорость роста виртуального управления ut. В эксперименте, представленном в разделе 5, коэффициент ρ (t) принимается зависящим от расстояния от конечной точки и принимает следующие значения между ρmax и ρmin:

    (22)

    ρt = ρmax-ρmax-ρminexp⁡-kq-pf.

    Рис. 2. Схема генератора расширенной траектории

    Наконец, подставив Ур. (21) и (22) для масштабированной траектории Ур. (17) получен расширенный генератор траектории с учетом всех предполагаемых ограничений, включая ограничения на управление. Схема регулятора с использованием генератора уравнения. (17) аналогичен показанному на рис.1, за исключением блока TG, который следует заменить генератором расширенной траектории (ETG), представленным на рис.2. Как видно, на основе немасштабированной траектории q ‘, q˙’, q¨ ‘, рассчитанной генератором траектории TG (уравнение (12)), блок DP определяет динамические параметры aq, q˙ и bq , q˙, которые позволяют вычислить виртуальное управление u (t) (уравнение (21)) в блоке VCC. В конце масштабированная траектория Ур. (17) выполнение ограничений управления вычисляется в блоке TS.

    Стоит отметить, что предложенная стратегия выбора виртуального управления приводит к плавному изменению элементов управления τt и приводит к плавным движениям робота, что является важным преимуществом представленного подхода, значимым с практической точки зрения.Кроме того, коэффициент ρ (t) позволяет влиять на скорость увеличения управлений как в начале, так и во время движения. Такой алгоритм генерации траектории исключает быстрые изменения управления, характерные для методов на основе якобиана, которые невыгодны для механических систем роботов. Более того, в каждой реальной механической системе есть некоторые неплотные и гибкие элементы, и поэтому быстрые изменения управления приводят к вибрации всей системы, что особенно заметно у мобильных роботов, когда быстрые изменения скорости мобильной платформы вызывают вибрация манипулятора.Как показывают результаты экспериментов, стратегия, предложенная в этом разделе, значительно устраняет эти нежелательные эффекты.

    5. Экспериментальная установка и результаты

    Для проверки эффективности представленного выше подхода была определена траектория мобильного манипулятора, состоящего из неголономной мобильной платформы и голономного манипулятора. Были рассмотрены два случая: в первом виртуальное управление u (t) оставалось постоянным, равным 1, во втором — изменено по алгоритму, предложенному в разделе 4.Чтобы проверить эффективность этого метода в снижении вибраций, созданные таким образом траектории были выполнены мобильным роботом, оснащенным датчиками ускорения для обнаружения вибрации манипулятора.

    5.1. Мобильный манипулятор модели

    Для планирования траектории использовалась модель робота, состоящая из неголономной платформы класса 2,0 и голономного манипулятора типа 4DOF 4R на базе мобильного манипулятора KUKA youBot. Платформа работает в плоскости XBYB глобального фрейма.Локальная рама платформы OPXPYPZP крепится вверху платформы в средней точке между двумя ведущими колесами, удаленными друг от друга на 2d. Начало этого кадра в глобальном кадре задается как xc, yc, zcT. Радиус ведущих колес равен r, углы поворота вокруг их осей обозначены как ϕ1, ϕ2, а ориентация платформы описывается как θ. Голономный манипулятор соединен с платформой в точке xr, yr, zrT каркаса OPXPYPZP, а конфигурационные углы его сочленений обозначены как q1,…, q4.В этом случае мобильный манипулятор описывается вектором обобщенных координат:

    (23)

    q = xc, yc, θ, ϕ1, ϕ2, q1, q2, q3, q4T.

    При выполнении задачи ориентация рабочего органа не принимается во внимание, поэтому кинематическая модель робота имеет вид:

    (24)

    kq = xc-yrsθ + xrcθ + l1c1 + 12l2c2 ++ 12l3c3 ++ 12l4c4 + yc + yrcθ + xrsθ + l1s1 + 12l2s2 ++ 12l3s3 ++ 12l4s4 + zc + zr-l2s2-l3s3-l4s4,

    где:

    sθ = sin⁡θ, cθ = cos⁡θ,
    cj + = cos⁡θ-q1 + ∑i = 2jqi + cos⁡θ-q1-∑i = 2jqi,
    c1 = cos⁡θ-q1, sj + = sin⁡θ -q1 + ∑i = 2jqi + sin⁡θ-q1-∑i = 2jqi,
    s1 = sin⁡θ-q1, s2 = sin⁡q2, s3 = sin⁡q2 + q3, s4 = sin⁡q2 + q3 + q4 .

    Движение мобильной платформы подчиняется одной голономной и двум неголономным ограничениям, описывающим качение без бокового проскальзывания [21], поэтому ограничения Ур. (5) принять вид:

    (25)

    θ˙-r2dϕ˙1 + r2dϕ˙2x˙c-r2cθϕ˙1-r2cθϕ˙2y˙c-r2sθϕ˙1-r2sθϕ˙2 = 0.

    Параметры динамической модели Ур. (13) были определены с использованием подхода Ньютона-Эйлера. Аппроксимация силы трения Ff, состоящей из кулоновской и вязкой составляющих трения с коэффициентами μc и μv соответственно, была принята как:

    (26)

    Ffq˙ = μcsgnq˙ + μvq˙.
    5.2. Экспериментальная установка

    Эффективность предложенного подхода проверена на мобильном манипуляторе KUKA youBot. Этот робот оснащен всенаправленной платформой с четырьмя колесами Mecanum, с помощью которой можно моделировать движения платформы любого типа. Чтобы получить неголономные движения, характерные для платформы типа 2,0, необходимо выполнить преобразование между скоростями дифференциального привода и колес платформы youBot.Согласно приведенному выше подразделу, обозначив Rθ матрицу вращения, описывающую ориентацию рамы платформы в базовой раме, кинематическая модель платформы с дифференциальным приводом может быть записана как:

    (27)

    xc˙y˙cθ˙ = 12Rθ-1100021 / d1 / d0rϕ˙1rϕ˙20.

    Обозначая как φ˙1, φ˙3 и φ˙2, φ˙4 скорости левого и правого колес соответственно и как d1 и d2 половину длины и ширины платформы youBot, ее кинематику можно описать как:

    (28)

    -11d1 + d211d1 + d2-1-1d1 + d21-1d1 + d2R-1θxc˙y˙cθ˙ = rφ˙1rφ˙2rφ˙3rφ˙4.

    Приняв d = d2 и подставив скорости платформы с дифференциальным приводом для кинематической модели всенаправленной платформы, после простых вычислений была получена следующая зависимость, описывающая преобразование между скоростями дифференциального привода и колес платформы youBot:

    (29)

    φ1˙ = φ3˙ = ϕ1˙ + d12d2ϕ˙1 + ϕ˙2, φ2˙ = φ4˙ = ϕ2˙ + d12d2ϕ˙1 + ϕ˙2.

    Как видно, поддержание одинаковых скоростей колес, расположенных на одной стороне платформы, приводит к движению youBot, удовлетворяющему голономным и неголономным условиям, представленным в разделе 5.1.

    Таблица 1. Параметры мобильного манипулятора и контроллера

    Мобильный манипулятор

    Параметр

    Платформа

    Манипулятор

    Размеры

    г = 0.005, d1 = 0,228, d2 = 0,158, zc = 0,084, xr = 0,167, yr = 0, zr = 0,161

    l1 = 0,033, l2 = 0,155, l3 = 0,135, l4 = 0,1708

    Масса

    Т.пл. = 19.803, mw = 1,4

    m1 = 1,39, m2 = 1,318, m3 = 0,821, m4 = 1.675

    Трение

    мкк = 0,2, мкв = 0,045

    Контроллер

    Коэффициенты усиления

    ΛPi = 1,75, ΛVi = 2.1√ΛPi, ΛIIj = 1.0, i = 1,…, n-h, j = 1,…, h

    Пределы регулирования *

    τmin = -0.2, -0.2T, τmax = 0.2, 0.2T

    Запас прочности *

    ετ = 0,1

    Скорость роста *

    ρmin = 0.01, ρмакс = 10

    * для расширенного контроллера

    KUKA youBot оснащен манипулятором 5DOF с поворотными шарнирами. Ось последнего сустава перпендикулярна оси предыдущего, а пятая конфигурационная переменная отвечает за ориентацию рабочего органа. Согласно принятым допущениям ориентация рабочего органа не учитывается, тогда захват и два последних звена образуют единое звено длиной l4.С учетом сделанных выше предположений о платформе и руке, параметры робота, определенные на основе документации [22], и параметры второго контроллера, использованного в исследовании, приведены в таблице 1 (все физические значения выражены в системе СИ) .

    Для изучения влияния предложенной стратегии управления на вибрацию рычага манипулятора, вызванную движением платформы, на конце рычага был установлен трехосный линейный акселерометр LIS2DH, как это показано на рис.4. Датчик, имеющий регулируемые уровни чувствительности до ± 2/4/8/16 g, способен измерять ускорение с частотой выходных данных от 1 Гц до 5,3 кГц и обеспечивает 16-битный вывод данных. Для обработки данных разработана измерительная подсистема на базе платы Arduino Uno с микроконтроллером ATmega328P. В начале эксперимента LIS2DH был инициализирован, затем на основе ошибки между желаемым конечным местоположением и текущим состоянием робота система управления определила управляющий сигнал, передаваемый роботу через EtherCAT.Во время выполнения задачи измерительная подсистема записала данные с акселерометра на SD-карту. После выполнения задачи сохраненные данные были переданы с помощью модуля HC-05 на ПК, который управлял движением робота. Обзор экспериментальной установки показан на рис. 3.

    Задача мобильного манипулятора состояла в том, чтобы переместить рабочий орган из исходной конфигурации в определенную точку в рабочем пространстве. В начальный момент движения t = 0 робот находился в неособой конфигурации q0 = 0, 0, 0, 0, 0, 0, -π / 8, π / 8, 0T, в которой конечный эффектор находился в в точке p0 = 0.69, 0, 0,3Т. Задача была разработана таким образом, чтобы исключить необходимость в движениях рук, и роботу пришлось переместиться в конечную точку pf = 2,0, 1,0, 0,3T. Такой способ постановки задачи позволил проанализировать влияние используемого генератора траектории на амплитуду колебаний рычага, исключив влияние дополнительных факторов, таких как работа исполнительных механизмов рычага, которые могли повлиять на результаты измерений. Мобильный робот с измерительной системой в исходной конфигурации представлен на рис.4.

    Рис. 3. Обзор экспериментальной установки

    Рис. 4. Мобильный манипулятор и измерительная система

    5.3. Результаты и обсуждение

    Для демонстрации эффективности предложенных алгоритмов были рассмотрены два случая выполнения вышеуказанной задачи. В первом из них контроллер, основанный на генераторе траектории Ур.(12) использовалось, поэтому ограничения на управление не учитывались. Во втором случае генератор уравнения. (17) с ограничениями на управление колесами. Во время выполнения задачи рука манипулятора находилась в неподвижном состоянии, поэтому ограничения на приводы манипулятора не учитывались.

    Сначала для демонстрации характеристик управляющих сигналов, полученных с использованием обоих контроллеров, было проведено моделирование на основе модели робота.Движение робота в рабочем пространстве во время выполнения задачи в обоих случаях было аналогичным, как показано на рис. 6. Время выполнения было меньше 8 секунд и было равно 7,13 [с] и 7,34 [с], соответственно. Управление колесами, полученное как в моделировании, так и в виртуальном управлении, определенное во втором случае, представлено на рис. 5 и 7. Как видно, характеристики органов управления у обоих контроллеров разные. В случае генератора траектории Ур. (12) начальные значения управлений велики, что приводит к большому ускорению мобильного манипулятора на начальном этапе движения.Когда расширенный генератор Eq. (17), изменения органов управления были медленнее, а фазы ускорения и замедления были четко видны. Более того, виртуальное управление, определенное в соответствии с алгоритмом, представленным в разделе 4 (см. Рис. 7), позволило выполнить предполагаемые ограничения на управление колесами. Сравнивая изменения значений управлений τ (t) с виртуальным управлением u (t) на рис. 5 (b) и 7 видно, что u (t) растет быстрее, когда элементы управления τ (t) находятся далеко от зоны безопасности, и замедляется, когда τ (t) приближается к этой зоне.Кроме того, небольшое начальное значение виртуального управления u (t) приводит к медленному увеличению управления τ (t) на начальной стадии движения, предотвращая резкие изменения скорости платформы. Отметим, что, несмотря на такие существенные ограничения, использование расширенного генератора траектории (Ур. (17) позволили выполнить задачу за аналогичное время. Как будет показано ниже, различия в работе контроллеров, видимые при моделировании, существенно влияют на поведение реального робота во время выполнения задачи.

    Рис. 5. Колеса управления платформы

    а) Генератор траектории Ур. (12)

    б) Генератор траектории Ур. (17)

    Рис. 6. Движение робота в рабочем пространстве

    Рис. 7. Виртуальное управление u (t)

    Основная цель проведенных исследований заключалась в экспериментальной проверке того, как используемый контроллер влияет на колебания руки реального мобильного манипулятора, выполняющего свою задачу.Для этого были проведены два эксперимента с использованием KUKA youBot с описанной выше измерительной системой. В обоих случаях робот выполнил задачу, рассмотренную в приведенном выше моделировании. В экспериментах использовались оба генератора траекторий: в первом — генератор Ур. (12) без ограничений на управление, во втором эксперименте генератор Eq. (17) с ограничениями на управление колесами. Ускорения, измеренные датчиком по осям X, Y и Z во временной области, показаны на рис.8 и их частотный спектр на рис. 9. Быстрые изменения ускорений, видимые во временной области, являются результатом вибраций манипулятора робота, которые связаны с неплотностью и гибкостью реального механизма. Как видно на рис. 8 (а), использование генератора уравнения. (12) приводит к сильным колебаниям руки на первом этапе движения. Такие результаты являются следствием особенностей генератора уравнения. (12), что приводит к быстрой смене элементов управления (см. Характеристики элементов управления на рис.5 (а). Как показали наблюдения, робот очень быстро достиг огромных скоростей и выполнил большую часть задачи на первой фазе движения (около 4 [с]). Как обсуждалось в разделе 4, неплотность и гибкость элементов в сочетании с быстрым изменением скорости вызывают колебания рычага манипулятора. На втором этапе вибрации были небольшими, потому что робот двигался очень медленно. Как видно на рис. 8 (б), в эксперименте с генератором уравнения. (17) ускорения, измеренные датчиками, распространились равномерно по всему движению, а их амплитуды были меньше, потому что изменения скоростей были более плавными, а движение более устойчивым (см. Характеристики элементов управления на рис.5 (б)).

    Рис. 8. Ускорение по осям X, Y и Z — во временной области

    а) Генератор траектории Ур. (12)

    б) Генератор траектории Ур. (17)

    Различия в колебаниях манипулятора робота особенно заметны на рис. 9, на котором представлен спектр частот ускорения. Как можно видеть, преобладающими колебаниями являются колебания по осям Y и Z (обратите внимание, что масштабы осей согласованы с величиной колебаний).Колебания в полосе от 10 до 20 Гц видны как по оси Y, так и по оси Z, дополнительно по оси Y также наблюдаются низкочастотные колебания, а по оси Z — колебания с частотой выше 30 Гц. Проведенный анализ показывает, что высокочастотные колебания являются результатом особенностей мобильного манипулятора, использованного в данном эксперименте. Всенаправленная платформа KUKA youBot оснащена колесами Mecanum, вызывающими неизбежную вибрацию из-за своей структурной формы [23], которую можно интерпретировать как движение по неровной поверхности.Как видно на рис. 9 (б), использование генератора уравнения. (17) приводит к снижению вибрации во всем диапазоне частот по осям X, Y и Z — . Кроме того, частоты в диапазоне от 10 до 20 Гц значительно затухают по оси Y и Z — , а также низкие частоты по оси Y — .

    Рис. 9. Частотный спектр ускорения по осям X, Y и Z —

    а) Генератор траектории Ур.(12)

    б) Генератор траектории Ур. (17)

    6. Выводы

    В статье представлен метод онлайн-планирования траектории мобильного манипулятора с учетом ограничений управления, приводящих к снижению вибрации голономной части робота. Как показали результаты проведенных экспериментов с применением методов на основе расширенной матрицы Якоби, эффективных при онлайн-планировании траекторий, они обычно приводят к траекториям, требующим большого контроля на начальном этапе движения.Эти решения нежелательны, потому что приводы реального робота могут не создавать такие крутящие моменты. Более того, большие начальные значения управления приводят к быстрым изменениям скорости робота и из-за неплотности и гибкости элементов в реальных механизмах могут привести к вибрации всей системы. Предлагаемый в статье подход устраняет эти недостатки. Применение концепции виртуального управления позволяет учитывать ограничения управления. Кроме того, он обеспечивает плавные изменения управления, что, как показали результаты эксперимента, снижает вибрации механических частей робота.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *