移动机械臂动力学控制与视觉伺服——不确定性轨迹跟踪

"机械臂参数值-distributed optimization and statistical learning via the alternating direction" 本文主要探讨了在机械臂控制领域的动态面控制器设计，特别是针对带有模糊逼近不确定性的机械臂系统。标题提及的“distributed optimization and statistical learning via the alternating direction”可能是指利用交替方向方法进行分布式优化和统计学习，这是解决复杂系统控制问题的一种现代方法。 在描述中，提到的仿真结果与分析是基于一个二连杆平面机械臂模型，该模型的参数在不同的时间点有所不同，以模拟实际工况中的负载变化和不确定性。机械臂参数包括质量（ml 和 m2）、臂长（l1 和 l2）、惯量矩阵（E和B）以及力矩系数（μ）。在仿真过程中，外部扰动被设定为一个特定的函数形式，期望角位移也有特定的表达式。此外，还指出第二关节的质量在第4秒时发生变化，这模拟了机械臂从无负载到带负载的工作状态。 论文标签提到“视觉”，表明研究中包含了基于视觉的物体抓取技术。这通常涉及到使用摄像头或其他视觉传感器来获取环境信息，以辅助机械臂精确地定位和抓取目标物体。 文章出自杭州电子科技大学硕士学位论文，作者陈建业，指导教师刘士荣教授。论文讨论了移动机械臂的动力学控制和基于视觉的物体抓取，重点研究了在不确定环境下机械臂的轨迹跟踪控制。通过引入模糊逼近，该研究旨在处理建模误差、负载变化和外扰引起的不确定性，以实现更准确的控制策略。 这篇论文结合了机械臂控制理论、模糊系统、分布式优化和视觉伺服技术，目的是提高移动机械臂在复杂环境下的操作精度和鲁棒性。通过仿真和分析，研究者探索了如何在存在不确定因素的情况下设计有效的控制器，以实现机械臂的高效和稳定操作。