重型移动搬运机器人组的定位与协调控制

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雅宝题库解析：
随着计算机技术、电子技术、传感器技术、网络控制技术、控制理论和人工智能理论等领域研究工作的不断发展，源于上述多学科交叉而形成的机器人学的研究也进入了一个崭新的阶段。从早期的可编程、示教再现型的工业机器人到多应用领域的、具有一定传感能力和适应能力的现代机器人，机器人正向着配备多种先进传感器，具有较强的适应能力的智能机器人方向发展。机器人的研究经历了一个从简单到复杂，从功能单一到功能多样，从单一工业制造领域应用到军事、航空航天、服务业等诸多领域应用的过程。随着经济的不断发展，社会需求的不断增长，机器人应用领域和目标对象也不断变化，单个机器人在面对一些复杂的、需要高效率的、并行完成的任务时，往往难以胜任。为了应对这一题目，一方面可以通过开发能力更强、智能更高、功能更丰富的机器人加以解决；另一方面使用现有机器人，通过协调多个机器人实现合作来完成复杂的任务也是一个很好的途径。多机器人系统的研究就是在这些新的应用需求驱动下提出的，现在，多机器人系统、多机器人协作的研究已经成为机器人学研究的一个热点方向。多移动机器人合作搬运物体是为了应对人类社会在工程领域不断攀升的需求而产生的。随着各种大型、超大型的楼宇、场馆、桥梁、隧道、航空航天设备、大吨位船舶和工程设备的不断兴建，人们在挑战自然极限的同时，也在挑战着工程机械的极限，带来了很多在小型系统中不会出现或者可以忽略的难题。为了实现各种大型不可拆构件或设备的搬运、安装与维护，单机器人从制造和作业等方面看已经无法满足要求，因此有必要采用多机器人系统，通过多机器人之间的协调合作来完成任务要求。本文以一种为满足实际工程需求而设计的具有多轴转向、多轴驱动和多种工作模式切换的重型搬运机器人组为研究对象，针对多机器人系统的体系结构设计与综合、移动机器人定位与轨迹跟踪控制、多机器人编队控制和非线性题目的复合控制展开了深入的理论分析与工程应用研究。文中首先分析了具体的搬运任务需求，针对任务需求设计了基于总线网络的单搬运机器人系统体系结构，在此基础上为了实现编队合作搬运设计了基于有线无线网络混合的分层递阶式系统体系结构，并按照网络控制系统设计方法进行了具体系统设计、任务分解、功能分配以及组网研究。为了实现编队合作搬运，首先要实现对各个移动机器人的定位。本文提出了一种以车载速度传感器和转向角度传感器作航迹推算进行位置和方位角解算，双RTK-GPS（实时动态差分全球定位系统）差分进行辅助位姿校正的定位方法；详细分析了车载传感器以及GPS信号的噪声来源，建立了精确的测量信号模型；为了实现两种定位信号的数据融合，设计了针对非同步测量信号融合的扩展卡尔曼滤波算法，并针对GPS信号特点对其定位数据进行预处理，进一步提高了定位系统的精度和可靠性。针对具有多轴驱动和多轴独立转向功能的移动搬运机器人，对具有非完整特性的移动机器人轨迹跟踪控制题目做了研究。采用基于解析控制的策略，针对搬运机器人逆向运动学的求解题目引入神经网络算法进行求解，实现了对搬运机器人的轨迹跟踪控制。同时考虑到机器人的动力学约束，控制律中引入机器人系统速度、加速度受限策略以保证机器人运动平滑。所设计的轨迹跟踪控制策略具有快速、智能、全局稳定的良好特性。双移动机器人合作搬运重型物体实际上是多机器人的编队控制题目。采用跟随领航者的编队控制策略实现两机器人的编队控制。为了实现可靠编队，将“长方形队形”的保持控制题目简化为“平行四边形队形”的保持控制题目，简化了控制器的设计，优化了控制性能。编队队形保持控制归结到最后是对具有多轴驱动和多轴转向的移动搬运机器人的速度控制和转向控制；采用神经网络辨识器辨识液压行走驱动动力机构的系统模型，实时跟踪系统模型的变化从而调整速度控制器的控制参数，采用神经网络PID实现对液压行走驱动速度的智能控制；针对转向机构电液控制系统中的非线性题目，以转向跟踪误差和轮廓误差为目标，设计了基于滑模变结构控制器和分段PID控制器的交叉耦合控制算法实现了对移动机器人的多轴转向协调控制，提高了转向系统的抗干扰性以及鲁棒性。在前述各章工作的基础上，开发了用于搬运箱梁以及大型框架的重型搬运机器人组实物系统，设计并实现了相关的硬件设备、控制模块以及软件程序，通过现场安装调试、优化控制器结构和参数，实现了各项功能要求。本论文的主要研究工作虽然是针对一种特定的重型搬运机器人组控制系统综合设计、移动机器人数学模型建立、移动机器人精确定位、移动机器人轨迹跟踪控制、多机器人编队控制以及非线性题目的交叉耦合控制等方面题目展开的，但对移动机器人和多移动机器人控制同样具有重要价值。论文的研究工作推动了重型搬运机器人组运动与协调控制领域的技术进步。