【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
刚入门的大一新生5 分钟前
归并排序延伸-非递归版本
算法·排序算法
声网8 分钟前
MiniMax 发布新 TTS 模型 Speech-02,轻松制作长篇有声内容;Meta 高端眼镜年底推出:售价上千美元丨日报
人工智能
独好紫罗兰9 分钟前
洛谷题单3-P1980 [NOIP 2013 普及组] 计数问题-python-流程图重构
开发语言·python·算法
HeteroCat13 分钟前
OpenAI 官方学院 -- 提示词课程要点
人工智能·chatgpt
独好紫罗兰14 分钟前
洛谷题单3-P1009 [NOIP 1998 普及组] 阶乘之和-python-流程图重构
开发语言·python·算法
每天做一点改变15 分钟前
AI Agent成为行业竞争新焦点:技术革新与商业重构的双重浪潮
人工智能·重构
大美B端工场-B端系统美颜师18 分钟前
定制化管理系统与通用管理系统,谁更胜一筹?
人工智能·信息可视化·数据挖掘·数据分析
生信小鹏18 分钟前
Nature旗下 | npj Digital Medicine | 图像+转录组+临床变量三合一,多模态AI预测化疗反应,值得复现学习的完整框架
人工智能·学习·免疫治疗·scrna-seq·scrna
曦月逸霜26 分钟前
蓝桥杯高频考点——高精度(含C++源码)
c++·算法·蓝桥杯
OpenLoong 开源社区32 分钟前
技术视界 | 从哲学到技术:人形机器人感知导航的探索(下篇)
人工智能·机器人·开源社区·人形机器人·openloong