一、可重构机器人研究和发展现状（论文文献综述）
门小东[1]（2021）在《基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制研究》文中进行了进一步梳理可重构机器人可以根据不同的工作环境和任务需求对其本身构形进行重新配置,从而体现了许多传统机器人所不具有的优势特点。“可重构”与“模块化”作为可重构机器人系统设计过程中的两大基本要求,其主要思想是将一个复杂的可重构机器人系统分解成为多个具有较高便携性与可维护性的子系统,从而有效的缩短可重构机器人系统的设计制造周期。可重构机器人系统无法避免的要在不确定环境下完成相应的繁杂的工作,并且要确保系统的精确性、稳定性与鲁棒性等,因此在不确定环境的条件下采用合适的控制策略是十分必要的。本篇论文针对可重构机器人做了以下研究:（1）基于谐波传动装置柔性模型的机器人关节力矩估计方法为了使可重构机器人系统获得相对比较高的控制精度,我们需要考虑对可重构机器人系统关节负载力矩及所受末端约束力进行补偿。采用关节力矩估计方法是解决该问题的一种十分高效的技术。本文在不采用关节力矩传感器所获得信息的情况下获得关节力矩,引进改进的非线性谐波传动模型,在同时考虑柔轮与波发生器的柔度的情况下,仅采用关节末端编码器的位置信息与电机端编码器的位置信息,就可以对柔轮的输出力矩进行估计,也就是可重构机器人关节力矩进行估计。并且本文通过多组实验验证了该力矩估计方法的有效性和适用性。（2）基于关节力矩估计的谐波传动式可重构机器人动力学模型建立谐波传动装置是可重构机器人关节模块中的重要部件,对谐波传动装置的运动学关系和力矩传输原理做了相应的介绍,并建立了基于谐波传动装置波发生器柔度和柔轮柔度的数学模型。考虑了可重构机器人内部的传感器测量误差和谐波传动装置的力矩传输扰动,结合可重构思想,在传统机器人模型的基础上考虑新的模型不确定性,建立了基于关节力矩估计方法的可重构机器人系统动力学模型。（3）基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制研究本章采用分散控制策略将复杂的机器人动力学模型进行分解,分解成为多个相互耦合的子系统,并设计分散控制器来同时对每个子系统动力学模型不确定性与交联耦合效应进行补偿。分散控制方法的优点是将控制系统的复杂程度大大降低,由系统级别降低至分散级别,从而有效提高控制器的运算速度并简化了控制器的复杂性。在分散设计的基础上,通过之前研究的关节力矩估计方法,实现基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制。分散控制器还采用神经网络对机器人模型不确定性进行估计同时对其补偿,实现了高精度的控制效果,当可重构机器人受到外部不确定碰撞时,将鲁棒算法引用到分散控制中,使机器人系统平稳运行。通过李雅普诺夫稳定性分析方法证明了控制器的稳定性,最后,通过实验研究验证了控制器的有效性。（4）面向不确定环境的可重构机器人分散自抗扰交互控制研究可重构机器人在实际工作过程中,面向不确定环境是值得考虑的问题。针对人机物理交互以及碰撞两种不确定环境,通过在之前对可重构机器人的分析,对可重构机器人的每个关节子系统建立了动力学模型,基于扩张状态观测器与终端滑模的设计,提出了面向不确定任务环境下的可重构机器人分散自抗扰控制算法。在存在模型不确定性及关节子系统间动力学交联耦合的条件下,使机器人在不确定环境下完成关节期望轨迹的跟踪,保证扩张状态观测器及闭环系统的稳定性,且轨迹跟踪误差可以在有限时间内收敛为零,以达到高精度的控制效果。通过李雅普诺夫稳定性分析方法证明了控制器的稳定性,最后基于Quanser可重构机器人实验平台,通过实验研究验证了控制器的有效性。
申陆果[2]（2021）在《单动力可重构闭链腿机构设计与行走性能研究》文中研究说明与轮式和履带式机器人相比,步行移动机器人在面对复杂的地形环境时表现出更强的灵活性、适应性和机动性,因此被广泛应用众多领域,成为移动机器人的研究热点。根据支链的形式可将步行机器人分为开链式和闭链式两类,闭链连杆步行机器人因其具有多腿少驱动特性、曲柄周转高频驱动特性、整体闭链高刚度特性及高可靠性特性等优势受到广泛关注,但其单一的足端轨迹反映出其适应能力较低的缺点,限制了其应用场景,因此设计出一款具有高越障能力及高行走平顺性的闭链多足机器人对于拓展闭链多足机器人的使用价值具有重要意义。本文引入了可重构、动力耦合和支撑补偿等思想,对传统的单自由度闭链连杆腿机构进行改进设计与分析,阐述了基于传统闭链连杆腿机构设计的新流程,并以最终得到的新构型为基础,构造了新型双四足机器人。本文基于Watt-Ⅰ型六杆七副腿机构,首先,通过引入构建元可重构设计方法,在机架处增加一个移动自由度,改变机架杆的长度,提高机构摆动相阶段的抬腿高度,实现高抬腿运动,提高单腿闭链机构越障能力和适应性;其次,在进行可重构设计后,为避免出现因增加新的驱动力而导致控制系统复杂的问题,可引入动力耦合设计,达到动力归一化的目的,保持机构单自由度特性;最后,通过引入刚体反转方法,对支撑相阶段的足端轨迹进行波动补偿设计,降低在行走过程中机架的质心波动量,实现平台的平稳支撑,避免了因质心波动带来的能量损耗和速度波动等问题。经过以上设计流程,最终得到新的闭链连杆腿机构构型。该构型保持了闭链连杆腿机构单自由度、多腿少驱动、高刚度和大承载能力特性的同时,又改善了其轨迹单一、适应性不足和行走平顺性等问题。基于所得到的新构型进行了整机布局和设计,并建立了对应的动力学模型,对平台的直行、转向、攀爬和跨越等性能进行了分析,最后研制了样机并进行了相关试验,验证了理论的可行性和正确性。
唐昭[3]（2020）在《可重构机构构型设计与转换及在变胞足式机器人中的应用》文中指出本论文围绕运动分岔可重构机构设计方法、运动分支切换控制及其在足式机器人中的应用展开,首创基于奇异构型的运动分岔可重构机构设计方法,揭示了传统机构与可重构机构之间的演变机理,提出基于关节速度约束实现欠驱动运动分支切换控制方法,开创了可重构机构在仿生足式机器人中的应用先河,设计开发了变胞足式机器人。论文主要研究内容包含以下几个方面:（1）通过对可重构机构奇异构型局部几何及代数特征研究,采用逆向设计思维,首次系统提出了一种基于奇异构型的运动分岔可重构机构设计方法。从奇异构型出发,通过设计关节轴线、杆长参数,研究满足目标运动分支的几何约束条件。创建高阶运动学与SVD奇异值分解结合的分析新方法,识别验证目标机构的所有运动分支,揭示构型空间各运动分支间的演变机理和连接关系。通过应用该设计方法,创新设计了两种新型多分岔双心机构:多分岔线对称Bricard-双心机构和多分岔Bennett-双心机构。两种双心机构都包含两条不同的球面四杆机构运动分支和一条过约束机构运动分支（线对称Bricard机构或Bennett机构）,跨越了数种经典机构。该设计方法步骤简单,而且能以任务需求导向设计可重构机构的目标运动分支,具有较强的普适性和实用性。（2）基于机构等效模型,采用新思路,设计了一种与艺术品8-Kaleidocycle等效的可重构八杆机构。利用该可重构八杆机构的几何特性,将其简化成一个变参数的球面四杆机构,进而得到其位置闭环方程。通过研究变胞八杆机构构型空间的矢状截面,揭示了线面对称Bricard子机构分岔运动与设计参数的关系。基于高阶运动学分析结果,首次提出了基于关节速度约束的运动分支切换控制方法,在传统关节位置约束的基础上,加入关节速度约束,增加驱动的维度,实现了欠驱动运动分支切换。（3）借鉴自然界中三类典型足式动物脊椎结构和运动模式,采用基于奇异构型的运动分岔可重构机构设计方法,设计了一种新型变胞八杆机构,并将变胞八杆机构作为足式仿生机器人的躯干,发明了首款变胞足式机器人。该机器人通过躯干重构,可以模仿自然界中三类典型足式动物:哺乳类,节肢类和爬行类,将这三种足式动物的运动特性集于一身。论文研究了变胞八杆机构活动度及分岔特性,给出了变胞足式机器人躯干驱动方案及机器人仿生形态切换的最优路径。与传统机器人相比,变胞躯干结构使得机器人运动时可以躯干-腿协调并用,不仅提高了机器人的运动速度和稳定性,同时还提高了机器人对复杂地形环境下的适应能力。
赵欣然[4]（2020）在《轮腿可变搜救机器人设计与仿真》文中研究表明轮腿可变搜救机器人是移动机器人领域的一个重要研究方向,它能够很好适应搜救机器人工作区域的复杂地形环境,从而代替搜救人员进入到危险狭小的区域内进行搜寻伤员、灾情检测等工作,具有广阔的应用前景。本文密切结合搜救机器人实际需求和运动平台发展趋势,设计出一种兼具轮式运动平台的高机动性与弧腿式运动平台的高地形自适应能力的轮腿可变搜救机器人。主要研究内容包括结构设计、参数优化、运动学仿真与有限元分析等。本文取得的主要研究成果如下:（1）通过研究弧腿模式下轮辐数目与运动性能之间的关系（驱动力、驱动力矩、越障高度、质心波动）,确定轮辐数目为3;面向搜救机器人工作需求,从自然界中具有卓越运动能力的生物的运动机理中得到启发,基于平面四连杆运动机理,本文设计出一种可以在轮式结构与腿式结构之间自由变换的可重构车轮;运用图像几何学方法,以台阶为目标障碍物,研究可重构车轮结构参数之间内在规律,从而在轮式结构半径不变的前提下,得到了最大展开半径（为轮式结构半径的两倍）;针对可重构车轮结构特点设计出一种以电磁离合器为主体的运动模式变换结构,其通过控制内辐条与外辐条的相对运动状态,从而达到控制车轮自由切换结构的目的;最后,基于总体设计要求完成轮腿可变搜救机器人的整体设计方案。所设计的运动平台既可以在平坦地面以轮式模式高速运动,也可以变换成弧腿模式快速通过崎岖不平的区域,具有较高的理论意义与实际应用价值。（2）根据四个车轮的不同运动状态,对轮腿进行分组。通过重心投影法分析轮腿可变搜救机器人在平地、斜坡与侧斜坡的稳定性,并建立机器人的运动学模型,分析机器人的越障过程,得到轮腿可变搜救机器人可以稳定运动的最大斜坡坡度与越障高度。（3）在Solid Works软件中绘制轮腿可变搜救机器人仿真模型,并根据搜救机器人工作环境特点绘制出目标障碍模型;将模型导入到ADAMS软件中,验证了模式变换机构设计的可行性,验证了搜救机器人具有良好的越障能力、复杂地形自适应能力、转向性能等;此外,通过对搜救机器人不同相位差下（0°、15°、30°、45°、60°）运动性能进行仿真,结果表明当相位差为0°时,质心波动的幅度最大（约为75mm）且速度最慢,随着相位差的不断增加,质心波动的幅度逐渐减小但速度逐渐加快,当相位差为60°时,质心波动幅度最小约为25mm且前进速度最大。（4）在Solid Works软件中绘制可重构车轮简化模型并导入到ABAQUS软件中,通过更改车轮材质和局部减材等操作,对可重构车轮进行轻量化设计。最终结果表明,当可重构车轮的材质为钢时,无论是否对车轮进行减材处理,均能符合强度要求,若材质采用铝合金则不能很好的满足强度要求。
何洋[5]（2020）在《直线型协作机器人模块的可重构设计与集成》文中提出随着机器人技术的飞速发展,工业机器人广泛的在各行各业开展应用。传统工业机器人由于缺少必要的柔性,不能适应多样化的任务需求,因而人们提出了可重构模块化机器人。此类机器人可重构性好,可扩展性高,通用性强,能够根据不同的场景组合出不同种类的机器人构型,适应各类工业生产及生活场景的应用。本文针对模块化机器人系统的设计展开研究,主要包括以下内容:充分调研市场需求和行业研究现状,分析总结模块化机器人系统分类及特点,提出线性运动模块的设计需求。提出了模块化机器人驱动关节有效行程/转角比和机构有效工作空间比的概念。分析了旋转运动模块和线性运动模块两类主动驱动模块组合构型下,各自由度重构机器人构型的机构有效工作空间比与驱动模块有效行程/转角比的关系,明确高行程比线性运动模块的设计目标。设计了两个版本的线性运动模块结构,采用丝杆传动和结构零部件堆叠的方式提升线性运动模块的有效行程比,实现既定设计任务。从机构自由度的角度,分析梳理了在单自由度、两自由度、三自由度及多自由度机器人构型条件下,适用于本文线性运动模块的可重构组合方式,并实现模型的装配搭建。设计了一款全向自适应软体摇杆机器人控制器模块。首先,设计一款具有全向自适应性的软体结构。之后,利用光纤传感原理,实现对软体结构的弯曲检测。再利用SVM分类算法实现对摇杆模块多自由度运动模式的分类识别。最后,将摇杆控制模块应用于模块化机器人系统的操作控制中。
赵传武[6]（2020）在《模块化可重构机器人的研制及其强化学习研究》文中研究指明科学技术的进步,给机器人技术提供了有力的发展平台,短短数十年的发展机器人技术就取得了骄人的成绩,如今机器人已不在是科幻电影里的稀奇之物,它开始出现在我们的社会生产生活中,甚至走进人们的家中,进入我们的课堂。机器人将人类从繁重的体力劳动中解脱出来,为人类提供娱乐、学习,甚至是陪伴,总之在各行各业机器人发挥着越来越重要的作用。可重构模块化机器人由若干个具有相同结构、互换性机械接口与电气接口、集传感与运动能力的基本模块单元组成,通过模块之间的连接形成丰富的构型以适应工作和环境需求。模块单元的同构性和互换性为模块化机器人系统实现再修复和再构型提供了可靠的硬件基础。与传统的机器人相比,模块化可重构机器人具有构型重建,一机多用的特点,在深海作业、深空探测、抢险救援,康复医疗等领域都具有很好的应用前景。模块化可重构机器人作为一种新形式的机器人,其在模块单元结构设计、连接机构、建模仿真、整体运动协调等方面仍然存在许多难题需要解决。本文主要涉及一种新型多功能可重构模块化机器人的研制及其强化学习研究,设计了一款新型可重构机器人模块单元,从模块单元机电系统设计、控制系统软硬件设计、协调运动规划以及强化学习这几部分进行论述。首先,本课题基于魔尺玩具单元的结构和运动形式设计一款新型多功能的机器人模块单元,包括模块单元机械系统设计、控制系统设计,并且制作相应的实验样机,同时开发适用于模块化机器人的控制软件。其次,探索模块化机器人协调运动规划即节律运动的生成。本课题所涉及的模块化可重构机器人是典型的链式构型,但是由于模块单元之间的连接机构赋予了机器人不同的配置形式,因此虽然都是链式机器人,但是不同的配置形式的机器人拥有不同的运动性能。针对不同配置的模块化机器人有必要对其运动学进行分析,以便为链式构型的机器人实现多种运动步态例如毛虫、蛇形和滚动等,以及为机器人适应环境和执行任务提供运动控制基础。最后,利用强化学习研究该模块化机器人的运动控制策略。利用强化学习对机器人自身状态以及环境信息的输入、动作选择与环境奖惩之间的相关性学习,实现机器人自主控制决策能力,提高机器人对环境的自适应能力。利用本课题中研制的机器人模块单元搭建一个链式双足机器人,其配合上一个磁力吸附矩阵工作平面,利用机器人的双足与工作平面交替吸附可以使机器人到达工作平面任意位置,利用强化学习中经典的学习算法Q-learning和Sarsa实现机器人的自主控制,通过理论分析和仿真实验验证该控制策略的合理性和有效性。
靳伟宁[7]（2020）在《环境约束下基于自适应动态规划的可重构机械臂分散保成本控制研究》文中研究指明可重构机械臂（Reconfigurable Manipulator）是一种由标准化的关节模块、连杆模块、通信单元和控制单元等组件构建而成的一种模块化机器人,具有标准的机械、电气、通讯等接口,可以重构为多种构形。随着我国机器人行业需求的不断提高,可重构机械臂、工业机器人、导诊机器人、康复机器人等多种类别的机器人得到前所未有的发展,但是面对多变的任务对象和复杂的工作环境,需要适当的控制算法来满足机器人对稳定性和精准性的需求。本文将可重构机械臂作为研究对象,考虑到可重构机械臂在运作时会受到不确定环境的影响,如不可避免的与外部不确定环境发生接触或者碰撞,并针对可重构机械臂的模块化设计思想,运用自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming,ADP）算法设计适当的分散控制器,以降低设计成本、缩短设计周期和减少能源消耗。本文以ADP算法作为理论基础,并结合保成本控制（Guaranteed Cost Control,GCC）方法,对环境约束下可重构机械臂的分散保成本控制问题进行了研究。全文的主要内容包括:1.阐述了论文的选题背景和研究意义,分别对可重构机械臂、自适应动态规划算法和保成本控制方法的国内外研究现状展开论述,并给出了全文的章节安排。2.基于Newton-Euler迭代算法,对自由状态空间下和环境约束下的可重构机械臂系统进行动力学建模。在此基础上,将可重构机械臂的动力学模型分解为包含交联动态耦合（Interconnection Dynamic Coupling,IDC）项的独立子系统,为第三章和第四章的研究工作奠定了理论基础。3.针对环境约束下的可重构机械臂,研究了一种基于ADP算法的分散保成本控制方法。将可重构机械臂的动力学子系统表示成状态空间的形式,结合保成本控制方法,通过构造新的成本函数,引入策略迭代算法,利用评判神经网络（Critic Neural Network）近似修正的成本函数,并对关节摩擦项设计补偿控制器,可以推导出设计的分散保成本控制策略。运用Lyapunov理论对在设计的分散保成本控制器下的可重构机械臂系统的稳定性进行证明,并通过Matlab软件对设计的分散保成本控制方法的有效性进行仿真验证。4.在第三章的基础上,针对不确定环境下的可重构机械臂,基于ADP算法设计了一种分散神经最优保成本控制方法。首先,对于子系统模型中的不确定项,包括摩擦项和IDC项,分别设计基于鲁棒控制的补偿项和基于辨识器的学习控制,进一步可以将可重构机械臂的分散神经最优保成本控制问题转化为一种非线性系统的最优控制问题。然后,通过策略迭代算法和评判神经网络,可以实现对最优控制策略的推导,利用Lyapunov理论完成机器人闭环系统稳定性证明,并通过在Matlab仿真平台下与现有的分散保成本控制策略进行对比,验证了本章设计的控制器的有效性和优越性。最后,对全文的研究内容进行总结,并结合目前可重构机械臂面临的挑战和研究过程中遇到的问题,对未来可重构机械臂的研究内容进行展望。
安天骄[8]（2020）在《基于自适应动态规划的可重构机器人系统分散积分滑模最优控制研究》文中研究指明可重构机器人可以根据不同的任务需求对自身构形进行重新组合与配置,从而表现出许多传统机器人所不具有的优势。“模块化”与“可重构”作为可重构机器人设计的两大基本要求,其主要思想是将一个复杂的机器人系统分解为多个具有较高便携性与可维护性的子系统,从而有效缩短机器人系统的设计与制造的周期。可重构机器人系统不可避免在未知环境下完成工作,并且要综合考虑并确保系统的稳定性、鲁棒性、精确性、节能性等指标,因此在环境信息不确定的条件下采用合适的控制策略是十分必要的。最优控制作为现代控制理论的重要组成部分,其研究的核心问题是对于一个给定的被控系统,选择合适的控制策略使系统的某些性能指标达到最优。对于可重构机器人系统,获取其最优控制策略则需要求解哈密顿-雅克比-贝尔曼方程,而该方程是一类非线性偏微分方程,难以用解析方法求得最优解。自适应动态规划方法是一种解决非线性系统最优控制问题的强有力工具,在自适应动态规划系统中,神经网络被设计用来近似性能指标函数并估计哈密顿-雅克比-贝尔曼方程的解。为了在提高可重构机器人系统控制性能的同时降低控制器所需的能耗代价,本文将自适应动态规划方法与最优控制理论相结合,研究可重构机器人系统的最优控制方法,具体内容包括:（1）可重构机器人系统的动力学建模针对牛顿-欧拉迭代形式的可重构机器人以及基于关节力矩反馈的可重构机器人系统进行了动力学模型的建立以及分析,考虑作用在各个关节及连杆上的力/力矩以及关节间的耦合力/力矩,建立可重构机器人的动力学模型。在此基础上,基于局部的关节动力学信息,将机器人系统动力学模型分解为若干个动力学子系统,深入分析子系统动力学特性,建立了每一个模块的动力学模型。（2）基于自适应动态规划的可重构机器人系统分散积分滑模最优控制本文已建立的可重构机器人的动力学模型,研究了一种基于积分滑模的可重构机器人最优控制算法,解决了机器人快速平稳的轨迹跟踪问题和子系统之间的交联耦合项辨识的问题。本文将自适应动态规划方法扩展到了分散积分滑模的算法之中,并且将神经网络辨识器与自适应动态规划相结合,构成了评判-辨识结构,解决了子系统之间的交联耦合项最优辨识与补偿问题。基于自适应动态规划以及在线策略迭代算法,实现了哈密顿-雅克比-贝尔曼方程的单评判网络近似求解并得到最优容许控制策略。（3）不确定任务环境下可重构机器人系统的分散鲁棒零和神经-最优控制通过采用基于关节力矩反馈的可重构机器人系统动力学模型,针对机器人面对不确定的任务环境,给出了一种基于二人零和博弈的可重构机器人最优控制算法,解决了机器人的位置以及速度跟踪问题。该部分内容提出了面对不确定环境的可重构机器人系统零和神经-最优分散控制方法,将未知环境接触与机器人最优控制考虑为零和微分博弈下的两个参与者,并以此将面向未知环境的可重构机器人系统的鲁棒控制问题转换为最优控制问题,并基于自适应动态规划算法,提出一类新颖的零和神经-最优控制方法。基于李雅普诺夫理论,闭环机器人系统在提出的分散控制律下保证渐近稳定,最后在实验平台验证了算法的有效性。
卢曾鹏[9]（2020）在《基于自适应终端滑模的模块化机械臂分散轨迹跟踪控制方法研究》文中研究指明由于模块化机械臂具有低成本、高灵活性等特点,并且还可以对环境以及操作任务具有更大的实用性。因此,模块化机械臂在近年来得到了广泛的发展,其常常被用于深空探测、智能制造、高危任务以及医疗等行业。模块化机械臂通常由电源、控制系统以及各种相关的传感器模块组成。这些子系统模块是由具有相同接口的、标准化的机械模块及电气部件构成在一起,可以依据不同任务的需要来进行自由组合。按照模块化思想的设计,其不仅便于安装及日常维护,而且也极大提高了系统稳定性,使得其结构更加紧凑。因此,深入研究模块化机械臂具有深远的理论意义。本文主要研究内容如下:1.选题意义的思考和选题背景的探究。从国内和国外对模块化机械臂的研究,分析了模块化机械臂的现状及发展,并且简单的解释了目前研究存在的问题以及分散控制、滑模控制、自适应神经网络的优势,确定了本文的研究目标。2.基于力矩传感器的模块化机械臂动力学建模。在以往对传统机械臂动力学模型分析的基础上,结合模块化理念并考虑系统的不确定性,构建了基于力矩传感器的模块化机械臂系统的动力学模型。根据模块化机械臂的动力学模型,分别建立了系统的状态空间表达形式,以及机械臂系统发生执行器故障时,模块化机械臂系统的故障模型。3.模块化机械臂分散轨迹跟踪控制方法研究。通过使用分散控制的方法,将高度复杂的模块化机械臂的动力学模型降解成为相互之间存在耦合关系的系统,并为每个系统设计控制器,有效的提高了系统的运算速度。控制器中,采用径向基函数（RBF）来补偿机械臂系统的摩擦项及交联项,对机械臂实现了高精度的控制效果,引入终端滑模,削弱由传统滑模控制引发的抖振现象,提高了系统的强鲁棒性,最后所设计控制器的稳定性通过Lyapunov函数稳定性方法得到了验证。最终通过Quanser模块化机械臂实验平台,证实了该控制策略的可靠性。4.考虑模块化机械臂系统发生故障,即系统执行器产生故障的情况,提出了一种基于滑模观测器的分散容错控制策略。依据所设计的滑模观测器对执行器故障进行实时观测,此外,针对机械臂系统的不确定性问题,即关节的摩擦以及关节间的耦合作用,将自适应控制策略加入到滑模控制器中进行补偿,实现模块化机械臂主动分散容错控制。最后通过Quanser模块化机械臂实验平台,验证了所设计控制器的有效性。5.全文总结。
高侨[10]（2020）在《可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人》文中提出桁架结构具有设计简单、施工方便、成本低、结构稳定等优点,被广泛应用于大型建筑的建设当中。但恶劣的工况环境与突发的外界因素可能会破坏其承载结构,使其承载能力迅速下降且产生安全隐患。若未能及时发现相关隐患,则可能会引发重大安全事故。当前,对于桁架结构的健康监测大都采用人工巡检的方式,该方法效率低、误检率高,难以及时发现潜在的安全隐患。无线传感器监测网络具有自组织、可冗余配置、易于扩展的特点,具备在桁架结构中进行实时安全监测的潜力。然而在这类跨度大且构造复杂的结构中进行网络节点部署,不仅需要大量人力物力,还伴随一定的危险性。为此本文提出通过可重构机器人在桁架上部署节点组成无线传感网络的方法以监测桁架结构健康状态。与人工巡检和人工部署节点的方法相比,采用机器人不仅可以快速安全地完成节点部署工作,还可以实现失效节点的回收与节点再部署。因此研发具备在桁架结构上部署节点能力的机器人具有重要的意义。本文针对以上问题,开展了可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人的研究。具体研究内容如下:1)设计了可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人。首先根据桁架环境以及节点部署工作要求,分析并阐述了机器人为完成桁架监测应该具备的功能,确定了机器人模块的吸附、重构、感知、运动方式。其次分析了单节模块跨壁面的运动情形和力学模型,在此基础上设计了磁轮与重构结构。最后设计了机器人模块的电路与控制部分,并制作了机器人模块样机。2)研究了机器人的重构运动。首先提出了机器人内部的模块排序方法,实现了多模块的在线排序,可为机器人协同控制提供保障。其次将重构运动分为远程、中程、近程三个阶段,各阶段对应不同的感知与运动控制方式,并重点研究了中程阶段中机器人的感知与控制方法;机器人感知采用了视觉与AprilTag相结合的方式,实现了机器人之间相对位姿的测量。然后建立了机器人的运动学模型,采用轮式机器人点镇定运动算法研究重构运动中的对接运动,给出了多节柔性连接机器人运动控制率。最后利用Matlab对控制算法进行了仿真验证,解决了任意姿态和距离下对接运动的控制问题。3)研究了机器人的平面运动与跨壁面运动。首先分析了机器人的直行运动过程,实现了不同环境下机器人感知方式的自主判断和更换。机器人的运动采用追随控制方法,即首节模块感知领路、其他模块追踪循迹。其次对转弯运动进行分析,着重研究了转弯路径识别方法,进一步提出并验证了模块间相互作用力最小的匀速转弯运动方式。利用Matlab模拟机器人各模块之间的相互作用,得到了机器人转弯运动所需的最小半径。最后研究了机器人的跨壁面运动过程,提出了跨壁面运动策略和感知方法。采用Adams仿真分析了弹簧在三维形变下对机器人模块的作用力,从而建立了机器人跨壁面运动的力学模型。4)实验分析并验证了机器人的运动性能。利用室外桁架结构,实验验证了机器人的重构、直行、转弯运动,并采用机器人上搭载的视觉传感器、角度计等采集运动过程数据信息对相关运动进行了评估。搭建复杂空间桁架结构试验平台,验证并评估了机器人跨壁面综合运动,满足了机器人的设计要求。该论文有图82幅,表9个,参考文献88篇。
二、可重构机器人研究和发展现状（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可重构机器人研究和发展现状（论文提纲范文）
（1）基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 可重构机器人的主要研究内容 |
| 1.3.1 基于关节力矩反馈的机器人控制研究现状 |
| 1.3.2 可重构机器人分散控制研究现状 |
| 1.3.3 可重构机器人滑模控制研究现状 |
| 1.3.4 机器人系统人机物理交互控制研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 可重构机器人的动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 谐波传动装置模型 |
| 2.2.1 谐波传动装置的机械结构 |
| 2.2.2 谐波传动装置的基本模型 |
| 2.2.3 基于谐波传动装置柔度的模型 |
| 2.2.4 基于谐波传动模型的机器人关节力矩估计 |
| 2.3 基于关节力矩估计的可重构机器人系统动力学建模 |
| 2.4 模型不确定性分析 |
| 2.5 可重构机器人的系统状态空间描述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于关节力矩估计的分散鲁棒神经网络控制器 |
| 3.2.1 分散控制器总体设计 |
| 3.2.2 基于鲁棒控制的摩擦力不确定性补偿 |
| 3.2.3 基于RBF神经网络的模型不确定性补偿 |
| 3.2.4 控制系统稳定性分析 |
| 3.3 实验研究 |
| 3.3.1 实验台建立 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向不确定环境的可重构机器人分散自抗扰交互控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于扩张状态观测器的分散自抗扰控制 |
| 4.2.1 分散控制器总体设计 |
| 4.2.2 面向摩擦力不确定性补偿的鲁棒终端滑模控制 |
| 4.2.3 基于ESO的自抗扰控制器设计 |
| 4.2.4 控制系统稳定性分析 |
| 4.3 人机物理交互实验研究 |
| 4.3.1 实验台建立 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（2）单动力可重构闭链腿机构设计与行走性能研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 步行机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 串联式腿机构研究现状 |
| 1.2.2 并联式腿机构研究现状 |
| 1.2.3 闭链式腿机构研究现状 |
| 1.3 可重构技术研究现状 |
| 1.4 研究目标和意义 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 章节内容安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 单动力可重构闭链腿机构设计方法 |
| 2.1 多足闭链平台特性分析 |
| 2.2 闭链腿机构设计方法 |
| 2.2.1 可重构设计 |
| 2.2.2 动力耦合与轨迹耦合设计 |
| 2.2.3 支撑补偿设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 可重构闭链腿机构 |
| 3.1 运动学分析与优化 |
| 3.1.1 角位移分析 |
| 3.1.2 角速度分析 |
| 3.1.3 角加速度分析 |
| 3.1.4 足端点运动分析 |
| 3.1.5 初步尺度优化 |
| 3.2 可重构设计及参数分析 |
| 3.2.1 可重构设计方法 |
| 3.2.2 重构参数灵敏度分析 |
| 3.2.3 重构参数调节极值分析 |
| 3.3 重构策略及拓扑构造表达 |
| 3.3.1 重构策略 |
| 3.3.2 拓扑构造表达 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 动力耦合与行走平顺性设计 |
| 4.1 动力耦合设计 |
| 4.2 轨迹耦合设计 |
| 4.2.1 机架调节极值分析 |
| 4.2.2 机架可调整相位区间规划 |
| 4.2.3 仿真分析 |
| 4.3 不完全齿轮设计 |
| 4.4 支撑补偿设计 |
| 4.4.1 小腿杆足端接地廓线设计 |
| 4.4.2 平顺性分析 |
| 4.5 四足运动特性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多足机器人性能分析与样机试验 |
| 5.1 多足机器人总体结构设计 |
| 5.1.1 整机布置方案设计 |
| 5.1.2 驱动及传动方案设计 |
| 5.1.3 整机结构设计 |
| 5.2 整机性能分析 |
| 5.2.1 动力学模型 |
| 5.2.2 直行运动 |
| 5.2.3 转向运动 |
| 5.2.4 攀爬运动 |
| 5.2.5 跨越运动 |
| 5.3 腿部结构设计 |
| 5.3.1 杆件设计 |
| 5.3.2 转动关节设计 |
| 5.4 驱动系统设计 |
| 5.5 样机加工与装配 |
| 5.6 样机试验 |
| 5.6.1 间歇机构运动特性验证 |
| 5.6.2 点接触式足端高抬腿运动特性验证 |
| 5.6.3 平顺性验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）可重构机构构型设计与转换及在变胞足式机器人中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 可重构机构发展现状 |
| 1.2.1 可重构机构综合设计方法研究现状 |
| 1.2.2 可重构机构分岔分析方法研究现状 |
| 1.2.3 可重构机构运动分支切换控制研究现状 |
| 1.2.4 可重构机构应用现状 |
| 1.3 机构分析的数学基础 |
| 1.3.1 机构参数描述D-H法 |
| 1.3.2 高阶运动学分析 |
| 1.3.3 SVD奇异值数值解法 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于奇异构型的运动分岔可重构机构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 奇异构型局部特征分析及设计方法 |
| 2.3 多分岔线对称Bricard-双心机构设计实例分析 |
| 2.3.1 多分岔线对称双心机构奇异构型设计 |
| 2.3.2 多分岔线对称双心机构高阶运动学分析 |
| 2.3.3 基于SVD的多分岔线对称双心机构运动分支求解 |
| 2.3.4 构型圆环及各运动分支间连接关系 |
| 2.4 多分岔Bennett-双心机构设计实例分析 |
| 2.4.1 基于Bennett的多分岔双心机构奇异构型设计 |
| 2.4.2 基于Bennett机构的多分岔双心机构的运动分支识别与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可重构八杆机构分岔分析及运动分支切换控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 从Kaleidocycle到可重构八杆机构 |
| 3.2.1 可重构八杆机构一般构型及其几何特性 |
| 3.2.2 可重构八杆机构分岔分析 |
| 3.2.3 可重构八杆机构闭环方程 |
| 3.2.4 关节构型空间中的运动分支 |
| 3.2.5 变参数球面四杆的分岔分析 |
| 3.3 基于关节速度空间的运动分支切换控制 |
| 3.3.1 可重构八杆机构高阶运动学分析 |
| 3.3.2 关节速度约束条件与运动分支切换 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 变胞足式机器人设计分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 变胞足式机器人机构设计 |
| 4.3 变胞八杆机构运动分支及可重构分析 |
| 4.4 变胞足式机器人的三种仿生形态 |
| 4.4.1 不同仿生形态下的工作空间分析 |
| 4.4.2 不同仿生形态下的稳定性分析 |
| 4.5 变胞足式机器人驱动与形态切换 |
| 4.5.1 变胞足式机器人躯干驱动方案 |
| 4.5.2 变胞足式机器人仿生形态切换 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 可重构躯干与运动性能分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 躯干活动度与步态规划 |
| 5.2.1 爬行类仿生形态下FSP快速旋转步态 |
| 5.2.2 节肢类仿生形态下STC爬台阶步态 |
| 5.3 特殊场景下变胞足式机器人适应性分析 |
| 5.3.1 仿生形态切换与跌倒后翻身 |
| 5.3.2 仿生形态切换与直角转弯 |
| 5.3.3 仿生形态变换与窄道 |
| 5.4 样机与实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）轮腿可变搜救机器人设计与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 轮式机器人发展现状 |
| 1.2.2 履带式机器人发展现状 |
| 1.2.3 腿式机器人发展现状 |
| 1.2.4 轮腿式机器人发展现状 |
| 1.3 轮腿可变机器人研究现状 |
| 1.3.1 轮腿可变机器人结构设计 |
| 1.3.2 机器人运动性能分析 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 轮腿可变机器人设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可重构车轮设计 |
| 2.2.1 可重构车轮轮辐数综合 |
| 2.2.2 可重构车轮结构综合 |
| 2.2.3 可重构车轮运动学分析 |
| 2.3 运动模式变换机构设计 |
| 2.4 轮腿可变机器人运动平台设计 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 轮腿可变机器人力学建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 可重构车轮分组方案 |
| 3.3 轮腿可变机器人稳定性建模 |
| 3.3.1 平坦地面稳定性模型 |
| 3.3.2 斜坡稳定性模型 |
| 3.3.3 侧坡稳定性模型 |
| 3.4 轮腿可变机器人越障动力学模型 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 轮腿可变机器人仿真分析与验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ABAQUS仿真前处理 |
| 4.3 轮腿可变机器人仿真 |
| 4.3.1 轮腿可变机器人运动模式切换仿真 |
| 4.3.2 轮腿可变机器人越障仿真 |
| 4.3.3 轮腿可变机器人转向仿真 |
| 4.3.4 轮腿可变机器人综合地形仿真 |
| 4.3.5 不同相位差下步态仿真 |
| 4.4 轮腿可变机器人有限元建模与分析 |
| 4.4.1 ABAQUS仿真前处理 |
| 4.4.2 可重构车轮轻量化仿真 |
| 4.5 可重构车轮制造与调试 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 主要简历 |
| 致谢 |
（5）直线型协作机器人模块的可重构设计与集成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模块化机器人分类 |
| 1.2.2 模块化机器人研究现状 |
| 1.3 工作空间分析 |
| 1.3.1 旋转运动模块有效转角比 |
| 1.3.2 线性运动模块有效行程比 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 模块化机器人工作空间分析 |
| 2.1 两自由度重构机器人工作空间分析 |
| 2.1.1 RR构型机器人 |
| 2.1.2 PP构型机器人 |
| 2.1.3 PR构型机器人 |
| 2.2 多自由度重构机器人工作空间分析 |
| 2.2.1 多自由度机械臂机器人 |
| 2.2.2 XYZ直角坐标机器人 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 高行程比线性运动模块设计 |
| 3.1 设计需求分析 |
| 3.2 模块结构设计 |
| 3.2.1 传动设计 |
| 3.2.2 结构设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 可重构系统设计集成 |
| 4.1 重构机器人构造准则 |
| 4.2 单自由度重构机器人组合 |
| 4.3 两自由度重构机器人组合 |
| 4.3.1 两自由度串联机器人构型 |
| 4.3.2 两自由度并联机器人构型 |
| 4.4 三自由度重构机器人组合 |
| 4.4.1 XYZ直角坐标构型 |
| 4.4.2 Delta机器人构型 |
| 4.4.3 3-PRR机器人构型 |
| 4.4.4 3-PRS机器人构型 |
| 4.5 多自由度重构机器人组合 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 全向自适应控制器模块设计 |
| 5.1 全向自适应软体机器人结构 |
| 5.2 光纤传感集成 |
| 5.2.1 光纤传感器设计原理 |
| 5.2.2 摇杆传感器设计 |
| 5.3 实验设计 |
| 5.3.1 摇杆运动模式设计 |
| 5.3.2 实验过程 |
| 5.3.3 数据分析 |
| 5.4 交互应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（6）模块化可重构机器人的研制及其强化学习研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献简析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 模块化可重构机器人的设计及研制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模块单元机械结构设计 |
| 2.2.1 模块单元几何外形的确定 |
| 2.2.2 模块单元机械结构设计 |
| 2.2.3 模块的连接与构型 |
| 2.3 模块化机器人控制系统设计 |
| 2.3.1 控制系统总体设计 |
| 2.3.2 电控系统搭建 |
| 2.3.3 软件系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 模块化机器人运动规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿生节律运动规划 |
| 3.2.1 节律运动控制器 |
| 3.2.2 链式构型多模式运动 |
| 3.3 基于强化学习的自主行为规划 |
| 3.3.1 Q-learning和 Sarsa算法流程 |
| 3.3.2 强化学习环境搭建 |
| 3.3.3 强化学习要素设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 模块化可重构机器人仿真及实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人系统实验平台 |
| 4.3 机器人系统性能测试 |
| 4.4 模块化机器人仿真实验研究 |
| 4.4.1 模块化机械臂控制仿真实验 |
| 4.4.2 链式构型多模式运动仿真实验 |
| 4.5 模块化机器人实验 |
| 4.5.1 模块化机械臂实验 |
| 4.5.2 类千足虫蠕动实验 |
| 4.5.3 模块化机器人滚动实验 |
| 4.6 强化学习仿真实验与结果分析 |
| 4.6.1 基于Q-learning算法的机器人控制仿真实验 |
| 4.6.2 基于Sarsa算法的机器人控制仿真实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）环境约束下基于自适应动态规划的可重构机械臂分散保成本控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 可重构机械臂的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 自适应动态规划的国内外研究现状综述 |
| 1.4 保成本控制的国内外研究现状综述 |
| 1.5 本文的研究内容及章节安排 |
| 第2章 可重构机械臂系统的动力学模型建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可重构机械臂系统动力学建模 |
| 2.2.1 自由空间下可重构机械臂系统的动力学模型 |
| 2.2.2 环境约束下可重构机械臂系统的动力学模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 环境约束下基于自适应动态规划的可重构机械臂分散保成本控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 分散保成本控制器设计 |
| 3.3.1 HJB方程与最优控制策略构建 |
| 3.3.2 在线策略迭代算法 |
| 3.3.3 评判神经网络实现过程 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 实验仿真与结果分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第4章 不确定环境下可重构机械臂分散神经最优保成本控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与分析 |
| 4.3 分散神经最优保成本控制器设计 |
| 4.3.1 问题转换 |
| 4.3.2 控制器设计过程 |
| 4.3.3 基于学习的策略迭代算法 |
| 4.3.4 神经网络的实现过程 |
| 4.4 稳定性分析 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.6 本章总结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（8）基于自适应动态规划的可重构机器人系统分散积分滑模最优控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可重构机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 可重构机器人的主要研究内容 |
| 1.3.1 动力学建模研究 |
| 1.3.2 滑模控制研究 |
| 1.3.3 分散控制方法研究 |
| 1.3.4 基于自适应动态规划的最优控制研究 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 可重构机器人系统的动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于牛顿-欧拉迭代的可重构机器人系统动力学建模 |
| 2.3 基于关节力矩反馈的可重构机器人系统动力学模型 |
| 2.3.1 动力学模型描述 |
| 2.3.2 模型的不确定性和环境接触力矩分析 |
| 2.3.3 状态空间描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于自适应动态规划的可重构机器人分散积分滑模最优控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于自适应动态规划的积分滑模最优控制 |
| 3.2.1 积分滑模最优控制的导出 |
| 3.2.2 交联耦合项的辨识 |
| 3.2.3 评判神经网络的实施 |
| 3.2.4 稳定性证明 |
| 3.3 仿真研究 |
| 3.3.1 仿真建立 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不确定任务环境下可重构机器人分散鲁棒零和最优控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于自适应动态规划的分散鲁棒零和神经最优控制 |
| 4.2.1 零和最优控制的引出 |
| 4.2.2 自由工作空间下可重构机器人系统的分散鲁棒动力学补偿 |
| 4.2.3 评判和控制、干扰执行神经网络的建立 |
| 4.2.4 稳定性证明 |
| 4.3 实验研究 |
| 4.3.1 实验建立 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（9）基于自适应终端滑模的模块化机械臂分散轨迹跟踪控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 模块化机械臂国内外研究现状 |
| 1.3 模块化机械臂控制方法研究 |
| 1.3.1 分散控制研究现状 |
| 1.3.2 滑模控制研究现状 |
| 1.3.3 自适应神经网络研究现状 |
| 1.3.4 容错控制研究现状 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 模块化机械臂动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机械臂动力学模型的建立 |
| 2.3 机械臂执行器故障模型的建立 |
| 2.4 机械臂状态空间表达式的描述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 模块化机械臂分散轨迹跟踪控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于力矩反馈的自适应终端滑模控制器 |
| 3.2.1 自适应终端滑模控制器设计 |
| 3.2.2 自适应终端滑模控制的稳定性分析 |
| 3.3 实验研究与结果分析 |
| 3.3.1 实验设计 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 模块化机械臂分散主动容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于滑模观测器的分散主动容错控制器 |
| 4.2.1 分散主动容错控制器设计 |
| 4.2.2 分散容错控制的稳定性分析 |
| 4.3 实验研究与结果分析 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（10）可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 可重构柔性连接跨面攀爬机器人总体设计方案 |
| 2.1 机器人设计要求 |
| 2.2 基本方案 |
| 2.3 机器人设计分析 |
| 2.4 机器人本体设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机器人重构运动研究 |
| 3.1 机器人重构运动方案设计 |
| 3.2 机器人重构运动感知设计 |
| 3.3 机器人重构运动控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 机器人平面运动和跨壁面运动研究 |
| 4.1 机器人直行运动 |
| 4.2 机器人转弯运动 |
| 4.3 机器人跨壁面运动 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 机器人性能实验研究 |
| 5.1 重构运动实验 |
| 5.2 平面运动实验 |
| 5.3 跨壁面运动实验 |
| 5.4 桁架结构机器人运动综合实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、可重构机器人研究和发展现状（论文参考文献）
- [1]基于关节力矩估计的可重构机器人分散交互控制研究[D]. 门小东. 长春工业大学, 2021(08)
- [2]单动力可重构闭链腿机构设计与行走性能研究[D]. 申陆果. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]可重构机构构型设计与转换及在变胞足式机器人中的应用[D]. 唐昭. 天津大学, 2020
- [4]轮腿可变搜救机器人设计与仿真[D]. 赵欣然. 军事科学院, 2020(02)
- [5]直线型协作机器人模块的可重构设计与集成[D]. 何洋. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [6]模块化可重构机器人的研制及其强化学习研究[D]. 赵传武. 哈尔滨工业大学, 2020
- [7]环境约束下基于自适应动态规划的可重构机械臂分散保成本控制研究[D]. 靳伟宁. 长春工业大学, 2020(01)
- [8]基于自适应动态规划的可重构机器人系统分散积分滑模最优控制研究[D]. 安天骄. 长春工业大学, 2020(01)
- [9]基于自适应终端滑模的模块化机械臂分散轨迹跟踪控制方法研究[D]. 卢曾鹏. 长春工业大学, 2020(01)
- [10]可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人[D]. 高侨. 中国矿业大学, 2020(01)