移动机械臂动力学控制与视觉抓取的现状与挑战

在移动机械臂动力学控制研究的背景下，国内外学者对此领域的探索日益深入。首先，关于移动机械臂运动规划，研究者关注的是如何有效地规划机械臂和移动小车的协同动作。分散规划策略相对简单，适用于动力学交互不强的场景，而统一规划则需考虑两者动力学特性的差异，虽然复杂但能提高系统灵活性和效率。轨迹规划是关键环节，关节空间轨迹规划用于点到点运动，如抓取物体，而笛卡尔空间轨迹规划则适用于连续路径，如焊接等。 动力学控制则是确保机械臂按照规划轨迹精确执行的关键。当前的研究主要集中在连续轨迹跟踪，常用的控制方法包括经典的PD控制、自适应控制、智能控制（如模糊系统和神经网络）、变结构控制（如滑模控制）等。这些方法在处理结构和参数不确定性以及外部干扰时表现出不同的优势，比如自适应控制能应对复杂不确定性，而变结构控制则提供了一种鲁棒且渐进稳定的解决方案。 本文研究的焦点在于带不确定性的机械臂动力学轨迹跟踪控制，这涉及到如何在面对未知参数或环境变化时，保证机械臂能够高效地完成任务。视觉伺服作为一项关键技术，被用来增强移动机械臂的环境感知能力，通过视觉信息辅助轨迹规划和控制，提升系统的精度和适应性。 陈建业同学的硕士学位论文针对这一主题进行了深入探讨，他结合杭州电子科技大学刘士荣教授的指导，研究了视觉在物体抓取中的应用，以及如何将视觉信息与动力学控制相结合，以实现移动机械臂在复杂环境下的高效作业。通过论文，读者可以了解到移动机械臂动力学控制的最新进展，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。