研究多关节机械臂的轨迹规划与跟踪控制

多关节机械臂轨迹规划和轨迹跟踪控制研究 本文提出了基于差分进化 (Differential Evolution) 优化 BP 神经网络求解 机械臂运动学逆解的方法，并与 BP 神经网络进行了比较，仿真结果表明 DE- BP 神经网络求得的逆解精度高同时也分析了传统求解运动学逆解方法的不足 之处。在关节空间和笛卡尔空间内分别进行机械臂的轨迹规划，在关节空间内 通过运动学的逆解求得关节角度值序列，并采用五次多项式插值法进行运算， 求得了关节空间内关节角的位置、速度和加速度的变化曲线。在笛卡尔空间内 采用直线插补法完成了从初始位置到终止位置的轨迹规划，完成了目标指定任 务。 最后本文采用了双幂次趋近律与改进的终端滑模面相结合的滑模变结构控 制策略，对平面两*度机械臂进行轨迹跟踪控制研究。针对传统幂次趋近律 收敛速度慢，抖振现象明显等缺点，采用了双幂次趋近律的滑模控制方法，保 证了系统能够在有限时间内快速的到达滑动模面。与此同时传统的终端滑模面 在对机械臂关节角的位置误差和速度误差跟踪时精度较低，也不能很好的控制 当系统进入滑动模面瞬间的状态情况，易于产生较强的抖振现象，因此本文又 采用了改进的终端滑模面。将双幂次趋近律和改进的终端滑模面结合后，针对 机械臂动力学方程推导出机械臂系统的控制律