当前位置: 首页 > article >正文

【机器人】机械臂轨迹和转矩控制对比

动力学控制轨迹跟踪控制是机器人控制中的两个概念,它们在目标、方法和应用上有所不同,但也有一定关联。以下是它们的区别和联系:


1. 动力学控制

动力学控制是基于机器人动力学模型的控制方法,目标是控制机器人关节力矩或力,使其达到期望的状态(如位置、速度、加速度)。

特点
  • 目标:根据期望的关节轨迹(位置、速度和加速度),计算关节力矩 τ\tau,使机器人沿着期望的轨迹运动。
  • 依赖动力学模型:通过动力学方程计算关节力矩,公式为:
适用场景
  • 用于高动态性能要求的任务。
  • 复杂的操作环境,例如考虑机器人动力学耦合和外部干扰的场景。
  • 提供关节力矩控制接口的伺服驱动器或系统。
示例


2. 轨迹跟踪控制

轨迹跟踪控制的重点是控制机器人沿着给定的轨迹运动。它关注的是末端执行器的位置和姿态是否准确地跟随给定的轨迹。

特点
  • 目标:使机器人末端的实际轨迹 x_{act}跟随期望轨迹 x_{des}
  • 控制层次:可以基于关节空间(Joint Space)或笛卡尔空间(Task Space)实现。
    • 在关节空间中,轨迹跟踪通过计算每个关节的期望位置。
    • 在笛卡尔空间中,轨迹跟踪控制的是机器人末端的空间位姿。
实现方法
  1. 关节空间轨迹跟踪

    • 给定每个关节的期望轨迹 q_{des}(t)
    • 使用位置控制器(如 PID 控制)驱动关节运动。
    • 不一定需要动力学模型。
  2. 笛卡尔空间轨迹跟踪

    • 给定机器人末端在笛卡尔空间中的期望轨迹。
    • 通过逆运动学计算得到关节空间的期望轨迹。
适用场景
  • 机器人末端需要执行复杂轨迹任务,例如焊接、绘图、喷涂等。
  • 对末端轨迹跟踪精度要求较高。
示例

使用逆运动学计算末端期望位置x_{des} 所需的关节角 q_{des}(t),然后通过位置控制或动力学控制实现轨迹跟踪。


3. 两者的区别

特性动力学控制轨迹跟踪控制
目标控制关节力矩 τ\tau 使机器人实现期望轨迹。控制机器人末端或关节跟随期望轨迹。
依赖模型需要精确的动力学模型,包括惯性、重力和摩擦等参数。不一定需要动力学模型,但需要运动学或逆运动学计算。
控制变量力矩 Tau、力 F。末端轨迹(位姿)或关节位置 q。
应用场景动力学建模精确、高动态性能任务(如力控、动态轨迹任务)。末端任务复杂、轨迹精确要求高(如绘图、喷涂)。
实现难度实现复杂,需要精确的动力学建模和复杂控制算法。相对简单,可基于位置控制或运动学计算实现。
对轨迹跟踪的支持可以通过力矩直接实现轨迹跟踪(高精度)。轨迹跟踪是核心目标,但控制方法可以多样化(简单或复杂)。

4. 联系

  • 动力学控制是实现轨迹跟踪控制的一个手段:
    • 轨迹跟踪控制可以利用动力学控制器,通过计算关节力矩 Tau 实现期望轨迹。
  • 轨迹跟踪控制可以独立于动力学控制,使用简单的 PID 控制器实现(如位置控制)。

5. 举例对比

动力学控制:

你需要机器人运动得非常流畅,并能考虑到惯性、重力和外部干扰的影响。例如:

  • 机器人以高精度抓取快速移动的物体。
  • 机器人在轨迹运动中承受非平衡负载(如搬运物品)。
轨迹跟踪控制:

你只需要机器人末端沿着特定路径运动,而不关心内部的动态特性。例如:

  • 机器人在平面上画一个正弦曲线。
  • 机器人按计划路径运动,但不需要处理动力学耦合。

总结

  • 动力学控制是实现机器人高精度控制的底层手段,通过直接控制力矩来影响运动。
  • 轨迹跟踪控制更注重实现末端的路径准确性,是一个更高层的控制目标,可以通过多种方式(动力学控制、位置控制等)实现。

http://www.kler.cn/a/447753.html

相关文章:

  • day12
  • java中带缓存的输入/输出流
  • springboot460实习生管理系统设计和实现(论文+源码)_kaic
  • webGL硬核知识:图形渲染管渲染流程,各个阶段对应的API调用方式
  • 多音轨视频使用FFmpeg删除不要音轨方法
  • 用SparkSQL和PySpark完成按时间字段顺序将字符串字段中的值组合在一起分组显示
  • 语言学习大冒险:粤语、英语、西语的酸甜苦辣
  • 编写Linux系统rhel9的网络配置脚本
  • PYTHON 自动化办公:更改图片尺寸大小
  • Spring之我见 - 从IOC谈到AOP实现原理
  • YOLO模型分布式训练:步骤与操作方式
  • 【面经】python后端开发工程师
  • CFD POST导出动画
  • Open3D 进阶(26)Hierarchical Clustering算法实现点云分割
  • 【C语言1】C语言常见概念(总结复习篇)——库函数、ASCII码、转义字符
  • 入门靶机:DC-1的渗透测试
  • OpenAI直播发布第11天:ChatGPT桌面客户端升级,就这?
  • 一些经济政治学类书籍推荐 --- 以及与之相关我的经历和理解
  • 前端生成docx文档、excel表格、图片、pdf文件
  • docker 软连接修改存储位置
  • MySQL列类型
  • 知网研学 | 知网文献(CAJ+PDF)批量下载
  • 前端实现图片压缩
  • C++进阶-1-单继承、多继承、虚继承
  • SpringBoot配置Swagger和MybatisPlus
  • memcached 与 redis 的区别?