移动机械臂动力学控制与视觉伺服抓取研究

"3虚拟控制律的选择-distributed optimization and statistical learning via the alternating direction" 本文主要讨论了虚拟控制律和实际控制律在控制系统设计中的重要性，特别是在确定系统响应速度和性能方面。在第3.4.2节中，作者强调了控制律初始值选择对实际控制信号的影响。实际控制信号是虚拟控制律的积分，其值受初始值f(0)的影响。不合理的选择可能导致响应慢，因此选择合适的f(0)至关重要。 作者引用了经典滑模控制理论，指出SISO（单输入单输出）系统快速达到滑模面的条件是切换函数及其导数乘积小于零。这个条件确保了系统向零点稳定运动。为了加快札x(f)收敛到零点的速度，提出了初始控制量t(0)应满足的条件，并通过数学推导得到f(0)的表达式： f(0)= -sign(s[l[x(o)]])(M【q】^(-1)(g)[s[l[x(o)]]]+λ[f(x(0))]) (3.48) 其中，λ是一个极小的正数，M【q】和M【g】是对角正定矩阵。通过这种方式，可以优化初始控制信号，以实现更快的系统响应。 在第3.4.3节，虚拟控制律的选择被讨论。文献[46][51]提出的虚拟控制律采用了切换函数中符号函数的参数，但更常见且直观的方法是使用切换函数s[x(f)]作为符号函数的参数。例如，"扭转算法"（twisting algorithm）中的虚拟控制律，这在滑模控制中是广泛应用的。 这篇硕士学位论文出自杭州电子科技大学，由陈建业撰写，刘士荣教授指导，主题聚焦于移动机械臂的动力学控制和基于视觉的物体抓取。论文阐述了在不确定性环境下机械臂的轨迹跟踪控制问题，同时探讨了视觉伺服在这一过程中的作用。通过这样的研究，旨在提升移动机械臂的智能化和操作灵活性，以适应更多应用场景的需求。