FROG-LEG机械手预测控制轨迹跟踪研究

"FROG-LEG型机械手的模型预测控制研究 (2014年)探讨了FROG-LEG型机械手的轨迹跟踪控制策略，采用基于动力学的预测控制来提升位置控制的精度，并通过当前时刻的控制误差补偿来优化下一周期的控制输入。研究中，首先分析了这种机械手的结构，构建了其等效串联结构的运动学模型，接着建立了水平和垂直方向的解耦动力学模型。在此基础上，针对并联机械手实施了基于预测控制的轨迹跟踪控制算法。仿真结果证实，预测控制方法能有效使机械手遵循路径规划器设定的轨迹，增加关键关节的权重可以改善控制效果，而模型校正则能显著减少控制误差。" 这篇论文详细阐述了FROG-LEG型机械手的控制策略，重点在于模型预测控制的应用。FROG-LEG机械手是一种并联机构，它的运动学和动力学特性对于实现精确的轨迹跟踪至关重要。作者首先分析了机械手的结构特性，以理解其运动规律。通过建立等效串联结构的运动学模型，可以计算出各个关节的运动参数，这有助于理解机械手的动态行为。 接下来，为了实现更高效的控制，作者建立了水平和垂直方向的动力学模型，并实现了这两个方向的解耦。解耦使得控制设计简化，能分别处理不同方向的运动，提高控制的灵活性和精度。 模型预测控制是论文的核心内容，它是一种先进的控制策略，通过预测未来的系统行为，提前计算控制输入。在FROG-LEG机械手的轨迹跟踪控制中，这一方法能够利用当前的控制误差来优化未来的控制决策，从而改进跟踪性能。 仿真实验的结果验证了该预测控制策略的有效性。机械手能够准确地跟踪预设的路径，而且通过调整关键关节的权重，可以进一步提升控制效果。此外，通过模型校正，可以减小控制系统的误差，提高整体的控制精度。 这篇论文深入研究了FROG-LEG型机械手的模型预测控制，为并联机械手的高精度轨迹跟踪提供了理论基础和技术支持。这项工作对于机器人控制领域，特别是对需要高精度操作的工业应用，具有重要的理论价值和实践意义。