不确定性下移动机械臂动力学控制与视觉抓取研究

本篇论文主要探讨了带有不确定性的移动机械臂系统的动力学建模和控制策略。在4.2节中，作者借鉴文献[67]的方法，详细阐述了具有n个自由度的刚性机械臂的动态模型。标准模型由关节角位移向量q下的惯性矩阵M(g)、离心力和科里奥利力矩阵C(q, q̇)、阻力矩F(q̇)和重力矩G(g)组成，表达式为M(g)q̈ + C(q, q̇)q̇ + F(q̇) + G(q) = f。然而，在实际工程应用中，由于各种因素如负载不确定性、质量分布未知、结构共振、测量误差和执行器延迟，导致模型参数与标称值存在偏差，形成实际系统的动态方程： M(g)q̈ + C(q, q̇)q̇ + F(q̇) + G(q) + Δm = f (4.2) 不确定性项Δm由各种无法直接测量的误差和扰动构成，用数学表达式表示为： Δm = -M(g)^(-1)(f - e(g, q, q̇)q̇ - τ(q, q̇) - ϵ(q)) 通过定义状态变量x = [q, q̇]，系统的动态行为可以进一步简化为ẋ = M_1(x)[f - C(x_2, ẋ_2)ẋ_2 - F(x_2) - G(x_1)] - W(x_2, ẋ_2, Q) (4.7)，其中W(x_2, ẋ_2, Q)包含不确定性项。 论文的核心关注点在于带不确定性的机械臂的轨迹跟踪控制问题，这涉及到对模型中的不确定性进行估计，以便更精确地设计控制算法。通过将系统划分为标称模型和不确定性两部分，作者强调了精确估计不确定性对控制器设计的重要性。同时，论文还结合了视觉伺服，意味着在移动机械臂的控制中，视觉信息被用于增强对环境的感知和对目标对象的抓取能力，从而实现更精准的操作。 该研究对于理解移动机械臂在复杂环境中动态行为的关键挑战以及如何通过优化技术和统计学习方法来提高控制性能具有重要意义。移动机械臂作为智能和灵活性的结合体，其在自动化生产、医疗康复、空间探索等领域具有广泛应用潜力。因此，解决不确定性带来的问题对于推动整个机器人技术尤其是移动机械臂领域的进步至关重要。