移动机械臂动力学控制与视觉伺服抓取研究

"第二连杆的驱动力矩-distributed optimization and statistical learning via the alternating direction" 这篇硕士学位论文的主题聚焦于移动机械臂的动力学控制与基于视觉的物体抓取，由研究生陈建业在导师刘士荣教授的指导下完成。论文中探讨了机器人技术的重要发展及其在社会生产和日常生活中的广泛应用。移动机械臂作为一类结合了移动机器人和机械臂优势的系统，具有智能感知、自主导航和灵活操作的特性，因此在多个领域有着广泛的应用前景。 论文的核心内容涉及两个主要方面：一是移动机械臂的动力学控制，二是基于视觉的物体抓取。在动力学控制部分，论文详细分析了这类复杂强耦合非线性系统的动态特性，尤其是第二连杆的运动控制。通过对第一连杆的角位移误差（图4.4）和驱动力矩（图4.6）的展示，论文揭示了控制过程中可能出现的问题和挑战。同时，第二连杆的期望角位移与实际角位移的对比（图4.3）、角位移误差（图4.5）以及驱动力矩的变化（图4.7）也提供了深入理解动力学行为的视角。 在视觉伺服部分，论文关注如何利用视觉信息进行精确的物体抓取。通过视觉传感器获取的数据，对目标物体的位置和姿态进行实时估计，以实现精准的抓取动作。这一部分可能涉及到图像处理、目标检测和识别、以及基于视觉反馈的控制策略。 此外，论文还讨论了在不确定性环境下，如何设计控制器来实现机械臂的轨迹跟踪控制。这可能包括针对不确定性和扰动的补偿策略，以及利用分布式优化和统计学习方法（如交替方向法）来优化控制性能。这种方法有助于提高系统的鲁棒性和适应性，确保在各种条件下都能实现有效的控制。 论文最后，作者陈建业和指导教师刘士荣均签署并提交了原创性声明和使用授权说明，确认论文成果的原创性，并同意学校保留和使用论文的相关权利。 这篇论文在移动机械臂的控制理论和实践中做出了贡献，为解决实际工程问题提供了有价值的理论和技术支持。通过深入研究动力学控制和视觉伺服，不仅有助于提升移动机械臂的操作精度和效率，也为未来机器人技术的发展奠定了基础。