机器人末端阻抗控制Simulink仿真

机器人末端阻抗控制是一种重要的机器人控制策略,它主要用于调节机器人末端执行器与环境之间的动态关系,以保证机器人在适当的柔顺性下进行轨迹跟踪或与环境交互。在使用Simulink进行机器人末端阻抗控制仿真时,主要步骤可以归纳如下:

1. 定义控制目标

  • 确定机器人末端执行器需要达到的位置、速度、加速度等目标。
  • 明确机器人在与环境交互时所需的柔顺性水平。

2. 建立机器人模型

  • 使用Simulink或Simscape等MATLAB工具箱建立机器人的动态模型。
  • 模型应包括机器人的关节、连杆、末端执行器等部分,并考虑其动力学特性,如质量、惯性、摩擦等。

3. 设计阻抗控制算法

  • 阻抗控制算法通常包括位置控制和力控制两部分,旨在调节机器人末端执行器与环境之间的位置和力关系。
  • 常见的阻抗控制模型可以表示为:F=M(x¨d−x¨)+B(x˙d−x˙)+K(xd−x),其中F是末端执行器与环境之间的相互作用力,M、B、K分别为质量、阻尼和刚度系数,xd和x分别为期望位置和实际位置,x˙d和x˙分别为期望速度和实际速度,x¨d和x¨分别为期望加速度和实际加速度。

4. 在Simulink中搭建仿真模型

  • 利用Simulink的模块库搭建阻抗控制仿真模型。
  • 模型应包括感知模块(用于获取机器人状态和环境信息)、控制模块(用于根据感知信息和目标要求计算控制指令)和执行模块(用于将控制指令转换为机器人关节的驱动信号)。

5. 设置仿真参数

  • 设置仿真时间、步长等基本参数。
  • 根据机器人模型和控制算法的要求,设置阻抗控制参数(如M、B、K)和其他相关参数。

6. 运行仿真并分析结果

  • 运行仿真模型,观察机器人末端执行器的运动轨迹和与环境之间的相互作用力。
  • 分析仿真结果,评估阻抗控制算法的性能和机器人的柔顺性。

首先实现一个简单的点到点末端运动轨迹生成。

相关推荐
淮北49410 小时前
ros调试工具foxglove使用指南三:在3d空间写写画画(Panel->3D ->Scene entity)
python·学习·3d·机器人
AntResearch13 小时前
ICLR 2025 Spotlight:让机器人实现「自主进化」,蚂蚁数科、清华提出具身协同框架 BodyGen
机器人
东雁西飞15 小时前
MATLAB 控制系统设计与仿真 - 33
开发语言·算法·matlab·机器人·自动控制
郭涤生19 小时前
第二章:ROS架构_《ROS机器人开发实践》_notes
架构·机器人
MobiCetus20 小时前
【MachineLearning】生成对抗网络 (GAN)
linux·人工智能·python·深度学习·神经网络·生成对抗网络·机器人
古希腊掌握嵌入式的神1 天前
[ROS]ROS系统是如何协调工作机器人
机器人·ros
硅谷秋水1 天前
DataPlatter:利用最少成本数据提升机器人操控的泛化能力
人工智能·深度学习·计算机视觉·语言模型·机器人
Mr.Winter`1 天前
深度强化学习 | 基于优先级经验池的DQN算法(附Pytorch实现)
人工智能·pytorch·神经网络·机器学习·机器人·强化学习
GIS数据转换器2 天前
在机器人和无人机时代,测绘人的出路在哪里?
大数据·人工智能·信息可视化·机器人·自动驾驶·汽车·无人机
小虎哥哥爱学习2 天前
《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第11章_自主导航中的数学基础
机器人·智能小车·自主导航