下载文档原格式
ROS差速小车运动控制研究作者：鲍琳欣闫琦董明泽郑安迪罗宇昊来源：《科技资讯》2021年第21期摘要：该文从机器人的自动驾驶应用的角度出发，在Ubuntu18.04系统下实现了一套基于ROS Melodic版本的机器人操作系统的移动机器人控制平台。
在一个完整的机器人运动控制的设计中包括建图、定位、路径规划及路径追踪这4个步骤，平台首先以Gmapping方法构建出全局地图。
由于路径规划与追踪对于机器人的运动控制非常重要，在进行各种方法的比较之后最终运用Dijkstra算法规划出一条全局路径然后采用DWA路径局部规划器进行局部动态避障，在运动控制方面也加入了PID控制器使机器人的转向更加平滑。
关键词：ROS 差速控制动态避障 pure pursuit中图分类号：TP242.6 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）07（c）-0001-03Abstract： From the perspective of robot autopilot application， a mobile robot control platform based on ROS Melodic version of robot operating system is realized under Ubuntu 18.04 system. The design of a complete robot motion control includes four steps： mapping， positioning， path planning and path tracking. Firstly， the platform constructs the global map by Gmapping method. Because path planning and tracking are very important for robot motion control， after comparing various methods， Dijkstra algorithm is finally used to plan a global path， and then DWA path local planner is used for local dynamic obstacle avoidance. PID controller is also added in motion control to make the steering of robot more smooth.Key Words： ROS; Differential control; Dynamic obstacle avoidance; Pure pursuit伴隨着人工智能技术、计算机与传感器技术的快速发展，自动化、智能化逐渐成为了主流，机器人的运用也逐渐广泛。
机器人运动学与动力学分析及控制研究近年来，机器人技术一直在飞速的发展，机器人的使用越来越广泛，特别是在工业领域。
随着机器人的发展，机器人运动学与动力学分析及控制研究变得越来越重要。
本文将介绍机器人运动学、动力学分析与控制研究的现状以及未来发展趋势。
一、机器人运动学分析机器人运动学分析主要研究机器人的运动学特性，包括机器人的姿态、速度以及加速度等方面。
机器人运动学分析的目的是确定机器人的运动学参数，同时确定机器人工作空间的大小。
机器人运动学分析的方法主要有以下几种：1、直接求解法。
直接求解法是指通过物理意义来推导机器人的运动学方程。
这种方法计算效率较低，但是精度较高。
2、迭代法。
迭代法是通过迭代计算机器人的运动学方程，精度较高，但是计算效率较低。
3、牛顿-拉夫森法。
牛顿-拉夫森法是一种求解非线性方程组的方法，可以用于求解机器人运动学方程。
此方法计算速度比较快，但是相对精度较低。
机器人运动学分析的结果可以用于机器人的路径规划，动力学分析以及控制研究。
二、机器人动力学分析机器人动力学分析主要研究机器人的动力学特性，包括机器人的质量、惯性矩以及外力等方面。
机器人动力学分析的目的是确定机器人的动力学参数，同时确定机器人的力/力矩控制器和位置/速度控制器。
机器人动力学分析的方法主要有以下几种：1、拉格朗日方程法。
拉格朗日方程法是一种描述机器人运动的数学方法，可以用于求解机器人的动力学方程。
此方法计算效率较低，但是精度较高。
2、牛顿-欧拉法。
牛顿-欧拉法是机器人动力学分析中的一种方法，一般用于计算运动学链中的运动学角速度和角加速度，并根据牛顿和欧拉定理将牛顿和欧拉方程转换为轨迹方程。
此方法计算速度较快，但是精度相对较低。
机器人动力学分析的结果可以用于机器人的力/矩控制器的设计，位置/速度控制器的设计以及控制研究。
三、机器人控制研究机器人控制研究主要研究机器人的控制算法，包括力控制算法、位置/速度控制算法、逆动力学算法等方面。
机器人的运动控制算法机器人的运动控制算法是指用于控制机器人运动的数学模型和算法。
随着科技的不断发展，机器人已经在工业、医疗、军事等各个领域得到了广泛应用。
而机器人的运动控制算法作为机器人技术的核心之一，对机器人的运动能力和灵活性起着至关重要的作用。
一、机器人的运动模型机器人的运动模型是机器人运动控制算法的基础。
常见的机器人运动模型可以分为刚体运动模型和柔性运动模型两类。
1. 刚体运动模型刚体运动模型是指将机器人看做一个刚体，分析机器人运动时忽略其形变。
在这种模型下，机器人的运动可以通过牛顿运动定律和欧拉角等来描述。
利用刚体运动模型，可以实现机器人的基本运动控制，如平移、旋转等。
2. 柔性运动模型柔性运动模型是指考虑机器人的形变，通过弹性力学原理来描述机器人的运动。
这种模型可以更加准确地描述机器人在复杂环境下的运动行为，如弯曲、伸缩、扭转等。
二、机器人的运动控制算法机器人的运动控制算法主要包括路径规划和轨迹跟踪两个部分。
1. 路径规划路径规划是通过算法确定机器人从起始位置到目标位置的最优路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法通过对环境进行建模和搜索等方式，找到机器人运动过程中的最短路径或最优路径，并输出路径上的离散点。
2. 轨迹跟踪轨迹跟踪是将路径规划得到的离散点转化为机器人可以实际跟随的轨迹。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制算法、模型预测控制算法等。
这些算法通过对机器人当前位置和目标位置之间的误差进行实时监测和调整，使机器人能够准确地跟踪规划得到的路径。
三、机器人的运动控制策略机器人的运动控制策略是指在运动控制算法的基础上，通过对机器人动力学、环境特性等的分析与处理，实现更高级的运动能力和灵活性。
1. 运动约束策略运动约束策略是指根据机器人的运动学和动力学特性，确定机器人在运动中的约束条件。
这些约束条件可以是机器人自身的动力学限制，也可以是环境中的障碍物等。
机器人底盘的设计与控制研究近年来，随着科技的不断发展，机器人技术已经在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
机器人底盘作为机器人的基础组成部分，对机器人的行动能力起着至关重要的作用。
本文将探讨机器人底盘的设计与控制研究，从机器人底盘的结构设计入手，深入研究机器人底盘的控制方法，以期为机器人底盘技术的发展提供一定的参考和借鉴。
一、机器人底盘的结构设计机器人底盘的结构设计是机器人底盘研究的第一步，它决定了机器人在行动中的稳定性和灵活性。
常见的机器人底盘结构包括两轮差速驱动、四轮全向驱动等。
两轮差速驱动结构通过调节两侧轮子的转速差异来实现转向，而四轮全向驱动结构则通过四个可独立控制的轮子实现灵活的运动。
两种结构各具特点，应根据具体场景需求进行选择。
在机器人底盘结构设计中，还需要考虑机器人的载重能力、外形尺寸、悬挂方式等因素。
在工业生产线上，机器人常常需要承载较大的物体进行搬运，因此机器人底盘的载重能力是至关重要的。
此外，机器人底盘的外形尺寸也需要根据具体工作环境进行设计，以保证机器人的通行能力。
对于某些特殊情况下的机器人应用，如探测器具等，底盘的悬挂方式也需要进行特殊设计。
二、机器人底盘的控制方法机器人底盘的控制方法是机器人底盘研究的核心和关键。
常见的机器人底盘控制方法包括轮子的速度控制、轮子的安装方式、轮子的轨迹规划等。
轮子的速度控制是最基础的底盘控制方法，通过对轮子的转速进行控制，实现机器人的移动。
而轮子的安装方式则直接影响到机器人的运动方式。
传统的底盘通常采用固定式轮子，而现代机器人底盘则引入了全向轮、球型轮等多样化的安装方式，以提供更加灵活的运动能力。
另外，轮子的轨迹规划也是机器人底盘控制中的重要一环。
通过规划轮子的运动轨迹，机器人能够实现更高级的运动能力，如曲线行驶、避障等。
在轨迹规划中，常用的算法有PID控制、模糊控制等。
PID控制算法通过对误差的反馈和修正，使机器人底盘能够实现精准的轨迹跟踪。
三轮全向移动机器人运动控制研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断发展，人们对机器人的需求越来越高。
而机器人的移动方式也日益多样化，其中三轮全向移动机器人因其结构简单、运动自由度高而备受关注。
随着机器人在各行各业的应用，对其运动控制的要求也越来越高，因此研究三轮全向移动机器人的运动控制技术有着极其重要的意义。
二、研究目的和目标本课题旨在探索三轮全向移动机器人的运动控制技术，通过对三轮机器人动力学模型、控制算法、路径规划等方面的研究，实现三轮机器人的精确运动控制和路径跟踪，并将其应用于实际控制系统中。
三、研究内容和方法1. 三轮全向移动机器人的结构设计与动力学模型分析；2. 基于PID控制算法的机器人运动控制；3. 基于路径规划算法的机器人路径跟踪；4. 仿真验证与实际控制系统搭建。
四、研究意义三轮全向移动机器人简单、实用、具有较高的运动自由度。
该研究对于完善机器人的运动控制技术，提高机器人的精确度和实用性，具有重要的理论和实际意义。
同时，经过本研究的实际应用，还将有望在医疗、物流、制造等领域得到进一步应用。
五、预期成果1. 实现三轮全向移动机器人的精确运动控制；2. 实现三轮全向移动机器人的路径跟踪；3. 构建具有实际应用价值的控制系统。
六、进度计划第一阶段：对三轮全向移动机器人的结构及其动力学模型进行研究，并完成控制算法的初步设计，预计完成时间为两个月。
第二阶段：在第一阶段的基础上，进行路径规划算法的研究和优化，并通过仿真验证控制算法的有效性，预计完成时间为三个月。
第三阶段：对实验室现有硬件进行改装，构建具有实际应用价值的三轮全向移动机器人控制系统，并进行实验验证，预计完成时间为三个月。
七、存在的问题及解决措施1. 机器人动力学模型的精确性需要进一步提高。
解决措施：引入更加复杂的动力学模型，提高研究的精度和可靠性。
2. 控制算法需要进一步优化和改进。
解决措施：结合其他现有的控制算法，并仿真验证，优化控制算法的参数和结构。
轮式移动机器人运动控制的研究的开题报告一、选题背景随着智能制造和物流的快速发展，轮式移动机器人的应用越来越广泛。
在自动化工厂、仓库、医院、学校等场所，轮式移动机器人能够为人们带来极大的便利，提高工作效率和安全性。
而轮式移动机器人的运动控制技术是其实现自主导航、避障、路径规划等功能的核心技术。
目前，常见的轮式移动机器人运动控制方式包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等多种方法。
然而，不同的控制方法适用于不同的场合和不同的任务，如何选取合适的控制策略是一个值得研究的问题。
二、选题意义本项目旨在通过对轮式移动机器人运动控制方法的分析与比较，寻找最优控制策略，提高轮式移动机器人的导航精度和运动效率。
同时，研究成果还有助于促进智能制造和物流等领域的发展，推进相关产业的升级。
三、研究内容和方法本项目主要研究内容如下：1. 轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 常见的轮式移动机器人运动控制方法的介绍和分析；3. 对比不同控制方法的优缺点，建立合适的评价指标体系；4. 设计和实现最优控制策略，通过仿真和实验验证其有效性。
研究方法主要包括：1. 理论分析法：对轮式移动机器人的运动学和动力学模型进行分析和建模，结合不同控制方法的理论基础进行比较；2. 实验研究法：通过对轮式移动机器人的实际运动控制，数据采集和分析，验证最优控制策略的有效性；3. 数学模拟法：利用计算机进行轮式移动机器人运动控制仿真，快速评估不同控制方法的优劣和效果。
四、预期成果和实施方案预期成果包括：1. 轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 常见的轮式移动机器人运动控制方法的分类和比较；3. 基于评价指标体系的最优控制策略的设计和实现；4. 仿真和实验验证最优控制策略的有效性。
实施方案：1. 着手进行轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 搜集和整理相关文献资料，对比研究不同的控制方法；3. 设计实验方案并进行实验数据采集和分析；4. 利用计算机进行仿真实验；5. 组织撰写论文，完成研究成果的汇总和整理。
机器人运动控制算法引言：机器人运动控制算法是指对机器人的运动进行精确控制的一种算法。
机器人是现代工业生产和服务领域中重要的一种自动化设备，其运动控制算法的优劣直接影响着机器人的性能和效率。
本文将介绍机器人运动控制算法的基本原理和常用方法，并探讨其在不同应用场景中的应用。
一、机器人运动控制算法的基本原理机器人运动控制算法的基本原理是通过对机器人的位置、速度和加速度等参数进行精确控制，实现机器人在空间中的运动。
其中，位置控制是指控制机器人达到预定的位置；速度控制是指控制机器人以一定的速度进行运动；加速度控制是指控制机器人在运动过程中的加速度大小。
机器人运动控制算法的核心是通过对这些参数的调节，使机器人能够按照预定的轨迹和速度进行精确的运动。
二、机器人运动控制算法的常用方法1. PID控制算法PID控制算法是机器人运动控制中最常用的一种算法。
它是基于比例、积分和微分三个控制参数的反馈控制算法。
比例控制项用于校正偏差的大小；积分控制项用于校正偏差的时间累积效应；微分控制项用于校正偏差的变化率。
PID控制算法通过不断调节这三个参数，使机器人的输出能够达到预期的效果。
PID控制算法简单易懂，调节参数也相对容易，因此被广泛应用于机器人的运动控制中。
2. 轨迹规划算法轨迹规划算法是指确定机器人在空间中的运动轨迹的一种算法。
在机器人运动控制中，轨迹规划算法的目标是使机器人能够以最短的时间和最小的误差到达目标位置。
常用的轨迹规划算法包括直线插补、圆弧插补和样条插补等。
直线插补算法通过将机器人的运动轨迹划分为若干个直线段，实现机器人的直线运动；圆弧插补算法通过将机器人的运动轨迹划分为若干个圆弧段，实现机器人的弧形运动；样条插补算法通过对机器人的运动轨迹进行光滑插值，实现机器人的曲线运动。
轨迹规划算法能够使机器人的运动更加平滑和精确，提高机器人的运动效果。
三、机器人运动控制算法的应用机器人运动控制算法在各个领域都有广泛的应用。
重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTTwo-wheeled differentially driven mobile robot (TDDMR) has simple structure and is easy control. The study of robot motion model is an important part of academic field and is of practical significance for accurate description and control of mobile robot.In physical robot system, there have the following characteristics:①The drive system always contains two double closed-loop control structurewhere nonlinear links exist according to previous study. Meanwhile, Changes in loads of the robot also influence the dynamic behavior of drive system.② Two-wheeled differentially driven mobile robot is a system subject to classical nonholonomic constraints.③ As a typical multi-input-multi-output (MIMO) system, the mobile robot system has mutual coupling between two underlying control circuit.In a word, the mobile robot is not only subject to nonholonomic constraints, but also a multi-input-multi-output (MIMO) system that contain closed-loop nonlinear links and dynamic coupling. Thus the establishment of the robot motion model is an emphasis and difficulty in theoretic study related to nonlinearity.The quasi-equivalent modeling approach is an nonlinear modeling method by which some important parameters can be included in the model that reflect major properties of physical system . This approach is adopted to establish the motion model of the TDDMR . The main works are as follows:①Based on double closed-loop control system load variable quasi-equivalent model, the state space motion model of two-wheeled differentially driven mobile robot is established.By introducing the dynamic coupling into dynamic structure of double-closed loop drive system and converting the loads of robot into equivalent moment of inertia of the model, the quasi-equivalent state space motion model is obtained by means of the quasi-equivalent modeling approach.②The parameter tuning method of quasi-equivalent state-space motion model based on genetic algorithm is proposed.The robot system consists of two drive system coupled with each other, so the improved genetic algorithm is used to tune parameters of the model by applyingII重庆大学硕士学位论文英文摘要simultaneously step signals to the two drive system.③To validate the motion model and parameter tuning method, a novel load-adjustable two-wheel differential drive mobile robot being the experiment platform is designed in this paper .Experimental findings show that the modeling method and motion model proposed in this paper prove as practical.Keywords：Differentially Driven Mobile Robot, Quasi-equivalent Modeling, Genetic Algorithms, Equivalent Moment of InertiaIII重庆大学硕士学位论文目录目录中文摘要........................................................................................................ I 英文摘要....................................................................................................... II 1 绪论 (1)1.1 课题提出的背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 存在的问题和研究意义 (4)1.3.1 存在的问题 (4)1.3.2 研究意义 (8)1.4 本文的研究内容及结构安排 (8)2 负载可调轮式移动机器人 (9)2.1 引言 (9)2.2 移动机器人机械结构 (9)2.3 机器人控制系统硬件 (11)2.3.1 DSP控制器单元 (12)2.3.2 电机及驱动器单元 (13)2.3.3 扩展电路 (16)2.4 机器人控制系统软件 (18)2.4.1 通信协议设计 (19)2.4.2 任务设计 (20)2.5 本章小结 (20)3 移动机器人类等效状态空间运动模型 (21)3.1 引言 (21)3.2 移动机器人驱动系统动力学模型 (21)3.2.1 移动机器人运动学方程 (21)3.2.2 移动机器人动力学方程 (22)3.2.3 移动机器人驱动系统动力学模型 (26)3.3 类等效模型简化 (27)3.3.1 类等效建模方法 (27)3.3.2 类等效简化过程 (29)3.3.3 模型状态空间表达式 (33)3.3.4 类等效状态空间运动模型结构 (35)IV重庆大学硕士学位论文目录3.4 本章小结 (36)4 两轮差速驱动移动机器人运动模型参数辨识及实验 (37)4.1 引言 (37)4.2 基于遗传算法的模型参数辨识 (37)4.2.1 标准遗传算法 (38)4.2.2 改进遗传算法 (38)4.3 适应度函数选取 (39)4.4 左右电机模型参数的辨识 (40)4.5 本章小结 (42)5 实验对比 (43)5.1 引言 (43)5.1.1 固定轮速下对比实验 (44)5.1.2 固定负载下对比实验 (48)5.1.3 点镇定控制下的对比实验 (52)5.2 本章小结 (55)6 结论与展望 (56)致谢 (57)参考文献 (58)附录 (61)A. 作者在攻读硕士学位期间发表论文目录 (61)V重庆大学硕士学位论文 1 绪论1绪论1.1课题提出的背景根据联合国教科文组织的定义，机器人是指一种可依据不同任务进行编程，能完成某种操作的专门系统。
ROS差速控制：速度解析什么是ROS差速控制？在ROS（机器人操作系统）中，差速控制指的是通过控制两个驱动器的速度差来实现机器人的运动控制。
差速控制是一种常见且广泛应用于移动机器人的运动控制方法，通过左右两个轮子的速度差异来控制机器人的转弯、前进和后退等运动。
差速控制方法简单而有效，已成为许多机器人平台的标准控制方法之一。
差速控制的原理差速控制基于两个主要的概念：轮速和转弯半径。
轮速是指分别控制机器人左右侧轮子的速度，而转弯半径表示机器人在某一时刻的转弯半径大小。
在差速控制中，当左右轮速度相同时，机器人保持直线行进。
当左右轮速度不同时，机器人会转动。
通过调整左右轮速度的差异，可以控制机器人的转向和速度。
具体地说，当左右轮速度相等时，机器人将继续保持直线行进。
当左轮速度大于右轮速度时，机器人将左转；反之，当右轮速度大于左轮速度时，机器人将右转。
通过调整左右轮速度的差异，可以控制机器人进行旋转和曲线运动。
此外，差速控制还可以通过不同速度的轮子来实现机器人的前进和后退运动。
当左轮速度和右轮速度均为正时，机器人向前运动；当左轮速度和右轮速度均为负时，机器人向后运动。
总之，差速控制通过控制左右轮速度的差异，实现机器人的运动控制，包括直线行进、转弯、旋转和曲线运动。
在ROS中实现差速控制ROS中提供了专用的软件包（package）和工具来实现差速控制。
其中，常用的是diff_drive_controller和teleop_twist_keyboard。
diff_drive_controller是一个ROS控制器，用于实现差速控制。
它可以接收机器人底盘的速度命令，并控制底盘上的驱动器以实现相应的运动。
teleop_twist_keyboard是一个ROS节点，提供了一个用于控制差速机器人的键盘接口。
通过该接口，用户可以通过键盘输入控制指令，从而控制机器人的运动。
使用diff_drive_controller和teleop_twist_keyboard，可以轻松实现差速控制。
机器人运动控制算法机器人运动控制是指通过算法和程序对机器人进行控制，使其能够在庞大的自由度空间中完成各种任务。
本文将介绍几种常用的机器人运动控制算法，并探讨其应用和优势。
一、逆运动学算法逆运动学算法是通过已知末端执行器的位置和姿态来计算机器人关节角度的方法。
根据机械结构和运动学原理，可以推导出机器人各个关节的逆运动学方程。
逆运动学算法广泛应用于工业机器人中，能够实现高精度的位置和姿态控制。
其主要优势是计算简单、精确度高，适合用于控制要求较高的场合。
二、正运动学算法正运动学算法是通过已知机器人关节角度来计算末端执行器的位置和姿态的方法。
正运动学算法是逆运动学算法的反向过程，通过关节角度与坐标之间的转换矩阵来实现。
正运动学算法常用于机器人路径规划、碰撞检测和轨迹跟踪等应用。
其主要优势是计算快速、灵活性高，适用于复杂的控制任务。
三、运动规划算法运动规划算法是指根据机器人的初始状态和目标状态，通过路径生成和轨迹规划来实现机器人运动控制的方法。
常用的运动规划算法包括最短路径规划、速度规划和避障规划等。
运动规划算法主要应用于导航系统、物料搬运和自主行驶等场景，能够使机器人安全、高效地完成任务。
四、PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制方法，通过不断调整系统的输出来使系统的误差最小化。
PID控制算法根据当前误差、误差变化率和误差累积值来计算控制量，实现对机器人运动的精确控制。
PID控制算法广泛应用于机器人的姿态控制、力控制和位置控制等方面。
其优势是算法简单、稳定性好，适用于各种控制场景。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于动态模型的先进控制方法，通过对系统未来的状态进行预测来生成最优控制策略。
模型预测控制算法可以考虑系统的约束和目标函数，并进行在线优化，从而实现对机器人运动的预测性和优化性控制。
模型预测控制算法适用于复杂的非线性系统和快速变化的环境，能够实现高度灵活和精准的运动控制。
综上所述，机器人运动控制算法在现代机器人技术中起到了重要的作用。
开题报告机械设计制造及其自动化差速驱动研抛机器人的运动控制一、选题的背景与意义随着制造加工业向自动化、高效精密化方向发展,研抛加工作为模具自由曲面加工的最终工序对工业制品的质量起着非常重要的作用,而机器人辅助模具研抛是实现模具研抛自动化的重要手段之一,它对提高研抛效率,保证产品质量,降低工人劳动强度等方面具有重要意义[7]。
同时现代模具工业作为机械制造业的一大分支,有着“永不衰亡工业”之称,其模具产品也向着更大型、更精密、更复杂及更经济快速方面发展。
然而,模具自由曲面的精加工是当今模具制造的一个重点,但也是一个难点,很多尚未攻克的精加工难题严重制约了模具行业的发展。
因此,进行模具精加工的理论和技术研究已经势在必行。
目前，对大型曲面的加工抛光主要是人为进行的。
首先，因为目前对了曲面自动加工技术还不成熟，加工的精度不高，效率也比较低，同时加工过程中机器人的运动难以控制；其次，人为加工效率比机器人加工要高，而且对那些有经验的钳工，对了曲面的变化比较了解，加工的精度也会很高，同时手动加工对于一些比较复杂的曲面会比较顺利。
但人为加工也有不好的地方，一个是安全问题，当大型曲面是立式的时候，比如船舶船身，人在加工时，可能会发生意外，另一个是加工效率问题，虽然现在人为的加工效率比机器人加工效率要高，但机器人具有比较大的发展空间，我们可以通过设计机器人的加工机构以及运动机构大幅度的提升加工效率。
还有一个问题是人为加工时，加工的力度都恒定的，对于一个大型曲面的加工过程，会是在一个变化的力度下加工完成的，这对于大型曲面来说整体的精确度就会很低，误差也会比较大。
二、研究的基本内容与拟解决的主要问题为了让机器人达到成功研抛加工的目的，我们主要研究的内容有两个，一个是研抛机器人的运动机构，一个是研抛机器人的研抛机构。
2.1 运动机构运动机构，是研抛机器人关键机构之一，他在研抛过程中有确定运动轨迹和牵引研抛机构的作用。
小型研抛机器人在大型曲面上加工时，确定其运动轨迹以及保证机器人能按预定轨迹上上运动是设计机器人的必要要求，所以我们要让运动机构具有高效率性，高精确度的特点。
图1 研抛机器人移动机构模型2.2 研抛机构研抛机构是设计的另一关键点。
因为机器人是要在大型曲面上自主进行研抛工作，所以我们在设计的时候在使研抛机构具有主动调节功能，抛光轮可以不断的适合新曲面进行加工。
在设计研抛机构时，我们主要致力于抛光轮对大型号曲面的适合性以及抛光轮在加工过程的工作效率。
研抛机器人加工的曲面的曲率不是固定的，而是会随着轨迹的位移而产生变化的，机器人在加工过程中要克服这一点是提高加工效率最直接的方法。
对于运动机构，为了保证它的高性能，我们设计他的驱动系统是两独立轮驱动。
实行两独立轮驱动同，依靠两驱动轮速度差的特点可以实现机器人直行、转弯、停止等运动方式，可以让机器按照预定的轨迹进行运动，也可以让偏离了预定的机器人重新回到预定轨迹。
因为研抛机器人不仅仅在水平面上进行研抛，还需要在斜率比较大甚至在斜率为负值的东风压倒西风上进行研抛，所以我们设计的机器需要对加工的曲面具有一定的吸附能力。
但考虑到机器人的运动的灵活性以及机器人脱离曲面的问题，我们需要吸附能力具有可变性，便于控制机器人的加工过程。
对于研抛机构，我们利用弹簧的回复性来实现抛光片的适应曲面的特点，这样不仅能使抛光片的抛光角度随着曲率的变化而变化，还不会影响到抛光的效率。
为了使弹簧的弹性得到发挥，在研抛机器人加工曲面时，我们就需要使弹簧具有回复力，这样子可以使抛光轮从接触曲面开始就适应曲面，进行变化，所以在设计的时候我们将研抛机构也设计成具有吸附能力，而且吸附面处于弹簧的压缩回复力段。
同时，考虑到让抛光轮在适应曲面时具有最佳的接触面积，我们采用多段弹簧进行控制，在抛光轮的边缘上每90度设置一个弹簧装置，每个弹簧就可以根据曲面变化产生不同的回复力，回复力对抛光轮行成压力，根据压力的比较，这样就能让抛光轮根据曲面做出最佳变化。
三、研究的方法与技术路线为了让研抛机器人能达到预定的目标，我们首要的任务是使其能按预定的轨迹移动，所以第一个要设计的就是其运动机构。
在运动机构上，我们采用了差速驱动原理，它是利用两个轮的独立性，让两个轮形成速度差达到直行，定半径转弯，停止等运动方式。
借助于独立两轮的速度差可以实现机器人的转弯；当其中一轮的速度为零时，可以实现绕不动轮的中心实现旋转，这种旋转称为枢轴旋转；当两轮彼此速度反向的运动，可以实现机器人绕两轮轴中心位置的自旋旋转。
第二步，我们要进行研抛机器人运动学分析，根据各个结构的数据推导出速度公式，使其成为我们可控制的变量。
在进行研抛机器人运动学分析时，我们是以得知两独立驱动轮速度为前提的，通过两独立驱动轮速度，我们可以得出研抛机器人的运动速度以及运动角速度。
再通过分析研抛机器人的结构，我们可以得出各个结构之间的距离。
通过运动速度，运动角速度，各个距离，还有雅可比矩阵，我们可以得出逆运动学公式。
第三步，我们要对研抛机器人的运动轨迹进行模拟与误差分析，从分析结果中，我们可以得出如何去减小误差，提高效率。
在研抛机器人虽然能在加工过程中转动灵活，可以做圆弧或曲线运动，但是为了保证其加工作业的连续性，我们令其走直线，这样的加工效果较好。
由于机器人的加工对象是大型曲面，从机器人的工作效率来看，直线轨迹运动要高于曲线轨迹运动。
机器人在沿曲线轨迹闸工时，需要不断地调整研抛工具的位姿，以保证加工效果，而机器人在沿直线轨迹加工时，对其研抛工具位姿的调整比较容易。
图2 研抛机器人对直线路径的跟踪第四步，我们需要设计如何使运动机构成功运转，即要设计一个控制系统。
为了实现机器人的前进、转弯、停止的运动方式，我们采用多功能数据采集卡采集传感器的电压信号，经过适当的数据处理后，得到通过控制给步进电机驱动器的脉冲数量来对步进电机的位移进行控制，从而实现实现行走运动。
工具系统的控制采用电流源控制直流电机，实现研抛加工的转速变化，最终实现研抛力的主动控制。
图3 研抛机器人控制框图第五步，对设计好的运动机构进行实验，使其在曲面上进行直线运动，得知我们设计的研抛机器人的直线追踪能力。
要使研抛机器人最终能够完成对大型曲面的研抛加工作业，首先必须保证机器人能够在工件曲面上准确、稳定的运动，这就要求研抛机器人肯有良好的运动能力。
若机器人无法达到相当的要求，那就就需要进行相应的调整和改进。
第六步，对研抛机构进行设计，使其具有随曲率改变而变化的特点以及抛光的能力。
要是抛光轮具有自动适应能力，不仅可以提高加工效率，还不用考虑加工不完全的问题。
在加工过程中，曲面的曲率不断的在改变，研抛机器人若是少了自己适应曲面的能力，为了加工过程的完整性，在其加工过程中就需要不断的人工调整，这样子极大的降低了加工效率，所以自动适应能力对于研抛机器人是非常重要的一个特点。
第七步，将运动机构与研抛机构进行组合进行整体运动实验，判定其各个特性，确定研抛机器人的可靠性。
四、研究的总体安排与进度：1- 3 周：理解设计任务，收集资料；完成外文翻译；完成文献综述和开题报告；（进行中）4- 7 周：总体结构与主要零件设计；8 -12周：零件图纸绘制；13周：完成毕业设计说明书，准备答辩。
参考文献[1] J.M. Zhan,J.Zhao and M.Yu. Compliant EDM for free-form surfaces polishing. Key EngineeringMaterials.Vols.202-203(2001):P73-78.[2] DONG HUN SHIN and HO JOONG KIM. Twin Brush Floor Polishing Robot. Journal of Intelligent andRobotic Systems 29: 295–308, 2000.[3] JEONG-DU KIM and MIN-SEOG CHOI. STUDY ON MAGNETIC POLISHING OF FREE-FORM SURFACES.Int. J. Mneh. Tools Manufaet. Vol. 37, No. 8, pp. 1179-1187, 1997[4] M. J. Tsai. J.F. Huang.Efficient automatic polishing process with a new compliant abrasive tool. Int JAdv Manuf Technol (2006) 30: 817–827[5] J.M.Zhan, S.X, Xu.P, X.Zhu. Study on the contact force in free-form surfaces compliant EDMpolishing by robot. Journal of Materials Processing Technology，129 (2002) ,P186-189.[6] Angeles J.Fundamentals of Robotic Mechanical Systems:Theory,Methods,and Algorithms[M]. NewYork: Springer-Verlag, 2002.[7] 李继先，微小研抛机器人加工系统开发研究，材料物理与化学(专业) 博士论文2000年度毕业论文文献综述机械设计制造及其自动化差速驱动研抛机器人的运动控制1 研抛机器人的历史与现状当前，国内外对工件表面的精加工以手工抛光和普通机械式磨削抛光为主。
手工中工周期长、对工人的技术水平要求高、质量不稳定等问题应用越来越少；变通机械式磨削抛光存在着表面加工质量差、效率低、自动化程度不高的问题影响着抛光技术的长足发展。
研抛机器人是近几年才开始受到人们的关注的机械设计。
目前研抛机器人的设计共有三种类型。
第一种是机器人超声研抛自由曲面的精加工系统，当时为实现自由曲面研抛加工自动化有四种方案：①利用专用的自动研抛机构；②利用安装有专用研抛装置的机器人；③利用安装有专用研抛机构的数控机床或仿形机床；④其它可用于自由曲面自动化研抛加工的设备。
由于机器人的构造和性能充分体现了自动化装备的优点，特别是智能、适应性、机器作业的准确性以及在各种环境中完成作业的能力，在通过编程可重组的生产单元进行敏捷制造的装备中，机器人化机器将占据非常重要的地位。
基于对研抛工人操作过程的学习，将机器人技术应用于模具型等自由曲面的自动化精密加工领域，建立了机器人自动研抛加工系统。
为了提高加工效率,结合超声加工技术的优点,课题组开发了超声弹性自动研抛法并实现了机器人化加工。
