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⼆⾃由度机械臂实验报告⼆⾃由度机械臂实验报告实验报告课程名称: 机电系统建模与控制实验项⽬名称: ⼆⾃由度机械臂实验任课教师: 马越组别：第6组成员：刘仕杰.胡据林.王昊阳.于骁实验⽇期：2019年12⽉9⽇⼀、实验简介⼆⾃由度（DOF）串联柔性（2DSFJ）机械臂包括两个⽤于驱动谐波齿轮箱（零回转间隙）的直流电机及⼀个双杆串联机构（）。
两个连接都是刚性的。
主连接通过⼀个柔性关节耦合到第⼀个驱动器上，在其端部载有第⼆个谐波驱动器，该驱动器通过另⼀个柔性关节与第⼆个刚性连接耦合。
两个电机及两个柔性关节都装有正交光学编码器。
每⼀个柔性关节配有两个可更换的弹簧。
使⽤⼀个翼形螺钉零件，就可沿着⽀撑杆，将每根弹簧端移到所希望的不同定位点。
该系统可视为多种⼿臂式机器⼈机构的⾼度近似，是典型的多输⼊多输⼊（MIMO）系统。
⼆、实验内容1. 系统开环时域动态特性和频域特性分析；2. 应⽤极点配置⽅法设计控制器，进⾏时域动态响应特性和频域特性分析（超调量、上升时间、震荡次数等，根据极点分布决定），改变极点分布位置，完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐；3. 应⽤ LQR ⽅法设计反馈控制律，进⾏时域动态响应特性和频域特性分析（超调量、上升时间、震荡次数等，根据极点分布决定），改变 Q 和 R 的值，完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐；4. 设计全阶状态观测器，完成物理 PSF 与状态观测（⾄少两组观测器极点位置）综合作⽤下的系统性能控制。
三、实验设备1.设备构造与线路图（1）直流电机#1第⼀台直流电机为⼀台可在最⾼27V 下⼯作的Maxon273759 精密刷电机（90 ⽡）。
该电机可提供 3A 的峰值电流，最⼤连续电流为 1.2A。
注意：施⽤在电机上的⾼频信号会对电机刷造成最终损坏。
产⽣⾼频噪⾳的最可能来源是微分反馈。
如果微分增益过⾼，噪⾳电压会被输⼊到电机⾥。
为保护您的电机，请将您的信号频带限制控制在 50Hz以内。
机器人操作及位置调整机器人操作及位置调整是指对机器人进行指令控制和位置调整的过程。
在机器人运行过程中，有时需对其进行操作指令的输入，并根据实际需求对其位置进行调整，以达到特定的工作目标。
本文将从机器人操作流程和位置调整两个方面进行详细介绍。
一、机器人操作流程1.确定操作目标：在操作机器人之前，首先需要明确操作的目标是什么。
例如，需要机器人移动到特定的位置、执行特定的动作、采集特定的数据等。
2.操作指令输入：根据操作目标，向机器人输入相应的操作指令。
操作指令可以通过计算机、控制面板、语音控制等方式进行输入。
3.指令解析和执行：机器人接收到操作指令后，需要对指令进行解析，理解其中的含义，并将指令转化为相应的动作。
然后，机器人执行这些动作来完成操作目标。
在执行过程中，机器人需要根据环境的变化不断调整动作，以保证操作的准确性和安全性。
4.运行监控和控制：在机器人操作过程中，需要对机器人的运行状态进行监控和控制。
包括检测机器人的位置、速度、电量等指标，并根据需要进行相应的调整。
二、机器人位置调整机器人位置调整是指对机器人的位置进行精确定位和调整，使其达到预定位置或适应特定工作要求的过程。
机器人位置调整主要有以下几个方面：1.位置标定：在机器人操作之前，首先需要对机器人进行位置标定。
位置标定是指确定机器人运动的参考坐标系，并将其与实际环境进行对齐。
位置标定通常需要使用传感器来获取环境信息，如激光雷达、摄像头等。
2.位姿估计：位姿估计是指通过传感器获取机器人当前的位置和朝向信息。
通过分析传感器数据，可以获得机器人相对于参考坐标系的位置和朝向。
根据位姿估计结果，可以对机器人的位置进行调整。
3.闭环控制：闭环控制是指将机器人实际位置与预期位置进行比较，并根据误差进行相应的调整。
通过传感器获取机器人实际位置信息，并与目标位置进行比较，计算出误差，并对机器人进行调整，使其逐渐接近目标位置。
4.路径规划：路径规划是指在机器人的工作空间中，规划出最佳的运动路径，以达到特定的操作目标。
基于阻抗力下的工业机器人末端位置控制
卢建军
【期刊名称】《电子质量》
【年(卷),期】2023()2
【摘要】为了研究关节机器人更好的位置控制系统,将6自由度关节机器人简化为2自由度机械手,研究了基于模型的PD控制方式和传统的只进行误差补偿的PID 控制方式对机器人末端节点位置控制精度的影响。
在Matlab/Simulink环境中分别建立两种控制模式的仿真平台,研究有阻抗力作用下的机械手末端节点跟踪指令轨迹的能力。
通过对比两种控制模式下位置控制仿真结果,发现基于模型的PD控制方式抗干扰能力强,能显著地提高轨迹跟踪精度。
【总页数】7页(P30-36)
【作者】卢建军
【作者单位】洛阳师范学院物理与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.2;TP391.99
【相关文献】
1.基于RTX的工业机器人全软件关节位置伺服控制器的研究
2.基于位置控制的工业机器人力跟踪刚度控制
3.基于神经网络PID的机械臂末端力/位置混合控制系统
4.基于无线通信的机械手末端位置远程控制系统设计
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平面两自由度关节机器人算法平面两自由度关节机器人是工业制造中常见的一种机器人，它具有两个旋转关节，可以在平面内进行自由运动。
这种机器人在自动化生产线上扮演着重要角色，能够完成各种复杂的操作任务。
在设计和控制平面两自由度关节机器人时，算法起着至关重要的作用。
其中，运动规划算法是其中的重要一环。
通过合理的运动规划，可以使机器人在空间内快速、精准地完成各种任务。
在平面两自由度关节机器人中，常用的运动规划算法包括插补算法和路径规划算法。
插补算法是指在机器人运动过程中，通过对两个关节的角度进行插值计算，从而实现平滑的运动轨迹。
常用的插补算法有线性插补、圆弧插补和样条插补等。
这些算法可以根据机器人的速度、加速度等参数，合理地计算出每个时间点的关节位置，从而实现平滑、高效的运动。
另一个重要的算法是路径规划算法。
路径规划算法是指在给定起始点和目标点的情况下，寻找一条最优路径，使机器人能够在空间内避开障碍物，快速到达目标点。
常用的路径规划算法有最短路径算法、A*算法和D*算法等。
这些算法可以根据地图信息和机器人的动态参数，快速地找到一条最优路径，帮助机器人实现高效的运动。
除了运动规划算法外，碰撞检测算法也是平面两自由度关节机器人中不可或缺的一部分。
碰撞检测算法可以通过对机器人和周围环境的建模，实时地检测机器人是否会与障碍物相撞。
一旦发现潜在碰撞危险，算法可以及时做出调整，避免机器人发生碰撞，确保生产线的安全运行。
总的来说，平面两自由度关节机器人算法是机器人控制领域中的重要研究方向。
通过不断优化算法，可以使机器人在自动化生产中发挥更大的作用，提高生产效率，降低劳动成本。
期待未来，算法将继续发展，为平面两自由度关节机器人的智能化和自主化提供更多可能。
二自由度机器人角度控制仿真摘要近二十年来，机器人技术发展非常迅速，各种用途的机器人在各个领域广泛获得应用。
我国在机器人的研究和应用方面与工业化国家相比还有一定的差距，因此研究和设计各种用途的机器人特别是工业机器人、推广机器人的应用是有现实意义的。
本次设计主要是对二自由度机器人的位置控制进行设计和仿真，采用了PD控制方法，运用MATLAB语言、Simulink及Robot工具箱，搭建二自由度机器人的几何模型、动力学模型。
并构建控制器的模型，通过调整控制器参数，对二自由度机器人的位姿进行控制，并将实验中采集到数据导入到MATLAB环境中进行仿真，达到较好的控制效果。
关键词：PD，运动学，二自由度机器人Two degrees of freedom robot Angle control simulationABSTRACTOver the past twenty years, robot technology is developing very rapidly, various USES of robots in all fields widely. In research and application of robot in our country, there is still a gap compared with industrialized countries, so the research and design all kinds of robots, especially industrial robot, the promotion of the use of robots has a realistic significance.This design is mainly for two degrees of freedom Robot position control design and simulation, the PD control method is adopted, using the MATLAB language, the Simulink and Robot kit, two degrees of freedom Robot geometry model, the dynamic model. And build the model of the controller, by adjusting the controller parameters, to control two degrees of freedom robot pose, and the experiment collected data imported to MATLAB simulation environment, achieve good control effect.KEY WORDS: PD，motion control，2-DOF parallel robot目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 选题的意义 (2)第2章机器人运动学及动力学 (4)2.1 运动学概述 (4)2.2 机械手 (4)2.2.1 机器手的机构和运动 (4)2.2.2 运动学及动力学关系 (6)2.3 动力学概述 (8)2.4惯性矩分析 (8)2.5拉格朗日运动学方程 (9)第3章机器人运动控制系统 (13)3.1 概述 (13)3.1.1 机器人控制特点 (13)3.1.2 机器人控制方式 (14)3.2 PD控制器 (14)第4章MATLAB软件 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 MATLAB的优势 (17)4.3 SIMULINK仿真以及ROBOT TOOLBOOX (19)第5章动态仿真 (21)5.1 机器人模拟参数 (21)5.2 机器人运动学模型 (22)5.3 机器人动力学模型 (23)5.4 动力学与运动学模型联立 (24)结论 (28)谢辞 (29)参考文献 (30)外文资料翻译 (32)前言机器人是二十世纪人类最伟大的发明之一，人类对于机器人的研究由来已久。
工业机器人自由度名词解释介绍工业机器人是现代工业生产中的重要组成部分，它们能够执行各种复杂的任务，如装配、焊接、搬运等。
在设计和研发工业机器人时，一个非常重要的概念就是机器人的自由度。
机器人的自由度决定了它能够执行的运动范围和灵活性。
在本文中，我们将详细解释工业机器人自由度的概念，并探讨其在机器人控制、运动规划和应用领域中的重要性。
什么是自由度？自由度定义了物体在空间中能够运动的独立方式或方向的数量。
对于工业机器人而言，自由度描述了它在平面或三维空间中能够执行的运动方式。
简单地说，自由度就是机器人能够独立控制的关节数量。
在任何给定的时刻，机器人的每个关节都有一个角度或位置，这些角度或位置可以组合成机器人的配置。
自由度的分类工业机器人的自由度可以根据其关节类型和个数进行分类。
下面是几种常见的工业机器人自由度分类：1. 2自由度（2DOF）2自由度（2 Degrees of Freedom，简称2DOF）的机器人可以沿一个平面进行平移和旋转运动。
这种类型的机器人通常由两个旋转关节组成，可以进行简单的平面操作，如画弧线。
2. 3自由度（3DOF）3自由度（3 Degrees of Freedom，简称3DOF）的机器人可以在三维空间中进行平移和旋转运动。
这种类型的机器人通常由一个旋转关节和两个平移关节组成，可以执行更加复杂的任务，如拾取和放置物体。
3. 6自由度（6DOF）6自由度（6 Degrees of Freedom，简称6DOF）的机器人是工业机器人中最常见的类型。
它们通常由6个旋转关节组成，可以在三维空间中自由地进行平移和旋转运动。
6DOF机器人可以执行更加复杂的任务，如装配、焊接和搬运。
自由度对机器人的影响机器人的自由度对其运动能力、控制复杂性和工作范围等方面都有重要的影响。
以下是自由度对机器人的影响：1. 运动能力机器人的自由度决定了它在空间中的运动能力。
自由度越高，机器人能够实现的运动方式就越多样化和灵活。
第七章 机器人的控制(2)——力控制7.1 引言位姿控制方法适用于材料搬运、焊接、喷漆等机器人与工作空间中的物体（下文称作环境）没有交互作用的任务。
但对于装配、打磨、去毛刺和擦窗这些任务，机器人的末端工具需要与被操作对象（环境）保持接触，并通过相互之间的力的作用完成作业，对于这些任务，需要控制机器人与环境间的作用力。
以机器人擦窗的任务为例，仅采用位姿控制是不够的，机器人末端轨迹与规划轨迹的微小偏差会使机器人要么与作用表面脱离接触，要么对作用表面产生过大的压力。
对于机器人这种高度刚性的结构，微小的位置偏差将会产生相当大的作用力，导致严重的结果（如损坏玻璃等）。
以上这些任务的共同点是，它们不仅要求轨迹控制，还要求力控制。
以机器人用粉笔在黑板上写字为例，在垂直于黑板方向需要控制力以保持粉笔和黑板间良好的接触，在沿黑板平面内需要精确的位姿控制，以保证正确的书写；或者通过控制机械手末端的刚性，使它沿黑板平面的方向很“硬”，在垂直于黑板的方向很“软”。
能够实现以上要求的控制称为柔顺控制，柔顺控制主要关心的是机器人与周围环境接触时的控制问题。
显然，柔顺控制需要力反馈，用于力反馈的力传感器主要有三类：腕力传感器、关节力矩传感器、和触觉传感器。
关于力传感器将在后续章节中介绍。
7.1.1 外力/力矩与广义力的关系图7.1 典型的腕力传感器及其在机械手中的位置机器人与环境间的交互作用将产生作用于机器人末端手爪或工具的力和力矩。
用T z y x z y x n n n F F F ],,,,,[=F 表示机器人末端受到的外力和外力矩向量（在工具空间的表示）。
设驱动装置对各关节施加的关节力矩是τ，广义力可以通过计算这些力所做的虚功来得到。
设X δ为末端虚位移，θδ为关节虚位移，满足θθJ X δδ)(= (7.1.1)产生的虚功为θτX F δδδT T w += (7.1.2)将式(7.1.1)代入式(7.1.2)得θτJ F δδ)(T T w += (7.1.3)因此在外力F 的作用下，广义坐标θ对应的广义力可表示为F J τT + (7.1.4)7.1.2 奇异问题在奇异位形(如图7.2所示)，雅可比矩阵)(θJ T 的零空间非空，在该零空间的向量F 对关节不产生任何力的作用。
实验二自由度机器人的位置控制
一、实验目的
1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱，搭建二自由度机器人的几何
模型、动力学模型，
2. 构建控制器的模型，通过调整控制器参数，对二自由度机器人的位姿进行控
制，并达到较好控制效果。
二、工具软件
1.Matlab软件
2.Simulink动态仿真环境
3.robot工具箱
模型可以和实际中一样，有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等，但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型，即质量均匀。
这个工具箱还支持Simulink的功能，因此，可以根据需要建立流程图，这样就可以使仿真比较明了。
把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后，打开matalb软件，点击file--set path，在打开的对话框中选add with subfolders，选中添加MATLAB/toolbox/robot，保存。
这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块（如下图）。
三、实验原理
在本次仿真实验中，主要任务是实现对二自由度机器人的控制，那么首先就要创建二自由度机器人对象，
二自由度机器人坐标配置仿真参数如下表1：
表1 二连杆参数配置
1.运动学模型构建二连杆的运动学模型，搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。
%文件名命名为自己名字的首字母_twolink
%构造连杆一
L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ;
L{1}.m=23.9 ;
L{1}.r=[0.091 0 0] ;
L{1}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{1}.Jm=0 ;
L{1}.G=1 ;
%构造连杆二
L{2}=link([0 0.55 0 0 0],'standard') ;
L{2}.m=4.44 ;
L{2}.r=[0.105 0 0] ;
L{2}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{2}.Jm=0 ;
L{2}.G=1 ;
%（机器人的名字请用自己名字的首字母如）
WJB=robot(L) ;
='WJB_twolink' ; %设定二连杆名字
qz=[0 0] ;
qr=[0 pi/2] ;
2.二连杆动力学部分
实现机器人内部动力学构建，根据拉格朗日法建立机器人动力学模型（见书上P55）即下式：
)q *)q ,q (C )q (G (M q .
.1
..
--τ=-
仍然用matlab 下M 函数来实现：
%文件名命名为自己名字的首字母_dl %二连杆动力学部分
function qdd=WJB_dl(u) %自己名字的首字母 q=u(1:2); qd=u(3:4); tau=u(5:6); g=9.8;
m1=23.9 ; m2=4.44 ; l1=0.45 ; l2=0.55 ; lc1=0.091 ;lc2=0.105 ; I1=1.27 ; I2=0.24 ;
M11=m1*lc1^2+m2*(l1^2+lc2^2+2*l1*lc2*cos(q(2)))+I1+I2 ; M12=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ; M21=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ; M22=m2*lc2^2+I2 ; M=[M11 M12 ;M21 M22] ;
C11=-(m2*l1*lc2*sin(q(2)))*qd(2) ; C12=-m2*l1*lc2*sin(q(2))*(qd(1)+qd(2)) ; C21=m2*l1*lc2*sin(q(2))*qd(1); C22=0 ;
C=[C11 C12 ;C21 C22] ;
G1=(m1*lc1+m2*l1)*g*sin(q(1))+m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ; G2=m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ; G=[G1 ;G2] ;
qdd=inv(M)*(tau-G-C*qd)
最后，还需将机器人动力学和几何学联系在一起。
通过机器人学工具箱中的robot模块实现。
3．控制器设计（任选一二）
（1）简单PD控制率，结构图如下，此种方法没有加任何补偿，存在较大稳态误差，但是控制算法非常简单。
（2）PD加重力补偿
带有重力补偿的PD控制可设计成
t=Kp(q期望值-q)-Kd*qd+G(q)重力项
3.PD加前馈补偿控制
加了一个逆动力学模块
t=Kp(q期望值-q)+Kd*(q期望值一阶导-q一阶导)+M（q）*q二阶导+C*q 一阶导+G（q）
四、实验步骤
1．运动学模型在matlab菜单file下新建一个M-file，将机器人运动学模型添加进去（注意更改自己的机器人命名,自己名字的首字母缩写_twolink），并将此M-file命名后保存在work文件夹下，备用。
2．在matlab命令窗口调用函数drivebot（机器人名字—自己名字首字母的缩写，不加twolink），出现机器人的动态位姿图，调节q1、q2可直观的看出二自由度机器人的位姿在改变。
3．动力学模型在matlab菜单file下再新建一个M-file，将机器人动力学学模型添加进去，并将此M-file命名后（自己名字首字母_mdl）保存在work 文件夹下，备用。
4，将机器人运动学模型和动力学模型联系起来
在matlab命令窗口输入命令roblocks调出robot工具箱，再输入simulink 调出SImulink动态仿真环境。
5、在Matlab菜单file下新建一个model，将robot工具箱中的robot模块拖拽到model文件里，双击编辑机器人属性，将robot object改为机器人的名字（自己名字首字母的缩写）（即运动学构建的机器人对象）。
再选中robot模块，右键菜
单找到look under mask，点开，可以找到机器人内部动力学模型，将其中的S-Function替换成Simulink下面的Matlab—Function，双击此Matlab—Function弹出对话框，将其中的函数改为动力学模型文件名。
6.添加控制器根据控制器设计的方案，在Simulink下找出构成控制系统的其他模块，其中综合点及matrix gain 在math operations里；示波器scope和终止端terminator在输出池sinks里；常量constant在输入模块sources里；将各个模块拖拽到model文件里，可以通过鼠标拖住连线。
7、动态仿真
双击综合点，将其属性改成有一个减号，形成负反馈；常量constant给定你期望位姿（注意是二自由度机器人，需输入2*！的矩阵），初步给定KP、KD 参数（2*2的矩阵）。
在model文件菜单栏下面，点击一个箭头（start simulation）或者在菜单栏点击Simulation ，在下拉菜单中选择start simulation，即可开始仿真，此时双击打开scope即可得到响应曲线。
调整不同的Kp、KD即可得到不同的响应曲线，不同的控制效果。
五、实验报告要求
1、手动调节机器人的位姿，抓出机器人的动态位姿图。
要求每人构建的机器人命名不能一样。
2、要求搭建完整的仿真框图，调节不同的PD参数，比较响应曲线的优劣。
至少给出两组PD参数对应的响应曲线。
3、分析PD参数对控制系统的性能影响。
