【精品】PPT课件 2012-2013学年第一学期第五讲机器人导论.ppt

2012-2013学年第一学期第五讲机器人导论
王国利
信息科学与技术学院
中山大学
工作空间:自由度Mobile Robot Workspace: Degrees of Freedom
机动性等效移动的自由度(degree of freedom, DOF)
具体在移动环境中如何体现?
车辆实例
工作空间
机器人如何在工作空间中两个不同的构型移动?
机器人独立可达到的速度
= 微分自由度(differentiable degrees of freedom,DDOF) =
自行车: DDOF = 1; DOF=3
全向小车: DDOF=3; DOF=3

移动机器人工作空间: 自由度和完整性Degrees of Freedom, Holonomy
移动自由度/DOF degrees of freedom:
机器人姿态可达的能力
微分自由度/DDOF differentiable degrees of freedom:
机器人路径可达的能力
完整性机器人
完整性运动学约束可以显式的表示成仅是位置变量的函数
非完整约束需要微分关系, 例如位置变量的导数
固定和转向标准轮形成的是非完性整约束
完整性的机器人,当且仅当
DOF= DDOF
全向机器人:DOF= DDOF=3

完整性机器人实例:锁定转向的自行车
两个固定轮的自行车
考虑
{ 1,2=/2, 1=0, 2= }
侧滑约束退化
工作空间由3D退化成为1D
{ y=0, =0 }
滚动约束
[ -sin(+) cos(+) lcos]R()I’+r’=0
等价地可以表示成
=(x/r)+0

xR
yR
路径/ 轨迹: 全向驱动/Omnidirectional Drive

路径/ 轨迹: 双转向/Two-Steer

运动学的支撑环境/Beyond Basic Kinematics
动力学约束
动力化
能控性

运动控制/Motion Control (kinematic control)
运动控制的任务
运动控制的目标在于跟踪位置和速度描述的作为时间函数的轨迹

运动控制的难点
运动控制由于机器人的非完整性约束变得难以处理
已经有很多有效的解决非完整约束系统运动控制的策略
大多数运动控制系统不考虑移动机器人的动力学特性

开环控制/ Open Loop Control
基本思想
将轨迹(路径)分割成基本几何形态的若干段
直线或园
控制问题
预先计算光滑的轨迹 基于线段和圆弧
缺点
很多情形预先规划有效的轨迹有相当难度
涉及机器人速度和加速度的限制和约束
无法适应或更正环境动态变化产生
形成的轨迹通常不是光滑的

运动控制之反馈控制Feedback Control, Problem Statement
寻找控制矩阵 K, 若存在
其中 kij=k(t,e)
使得控制信号 v(t) 和 w(t)
误差趋向零