【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 跟随期望轨迹
  • 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
    • 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**** 所需的关节角 ,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。
相关推荐
小王爱学人工智能18 分钟前
OpenCV的阈值处理
人工智能·opencv·计算机视觉
YuTaoShao24 分钟前
【LeetCode 每日一题】1277. 统计全为 1 的正方形子矩阵
算法·leetcode·矩阵
古译汉书33 分钟前
嵌入式铁头山羊stm32-ADC实现定时器触发的注入序列的单通道转换-Day26
开发语言·数据结构·stm32·单片机·嵌入式硬件·算法
野犬寒鸦34 分钟前
力扣hot100:相交链表与反转链表详细思路讲解(160,206)
java·数据结构·后端·算法·leetcode
阿昭L37 分钟前
leetcode两数之和
算法·leetcode
周树皮不皮39 分钟前
【Leetcode100】算法模板之二叉树
算法
新智元41 分钟前
刚刚,光刻机巨头 ASML 杀入 AI!豪掷 15 亿押注「欧版 OpenAI」,成最大股东
人工智能·openai
机器之心1 小时前
全球图生视频榜单第一,爱诗科技PixVerse V5如何改变一亿用户的视频创作
人工智能·openai
新智元1 小时前
2025年了,AI还看不懂时钟!90%人都能答对,顶尖AI全军覆没
人工智能·openai
湫兮之风1 小时前
OpenCV: Mat存储方式全解析-单通道、多通道内存布局详解
人工智能·opencv·计算机视觉