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《基于遺傳優(yōu)化自抗擾控制器的機(jī)器人無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第28卷第5期機(jī)器人ROBOTVol.28,No.52006年9月Sept.,2006文章編號:100220446(2006)05205102053基于遺傳優(yōu)化自抗擾控制器的機(jī)器人無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)劉丁,劉曉麗,楊延西(西安理工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院,陜西西安710048)摘要:研究機(jī)器人無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)控制,提出了自適應(yīng)遺傳算法(AGA)選取與優(yōu)化自抗擾控制器(ADRC)參數(shù)的方法,較好地解決了其過多參數(shù)難以調(diào)節(jié)的問題.采用兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的一階ADRC實(shí)現(xiàn)了六自由度機(jī)器人的無標(biāo)定視覺跟蹤控制,以及Motoman2SV3XL機(jī)器人的視覺定位.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性
2、和有效性.關(guān)鍵詞:自抗擾控制器(ADRC);自適應(yīng)遺傳算法(AGA);參數(shù)優(yōu)化;無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)中圖分類號:TP24文獻(xiàn)標(biāo)識碼:BUncalibratedRoboticHand2EyeCoordinationBasedonGeneticallyOptimizedADRCLIUDing,LIUXiao2li,YANGYan2xi(TheFacultyofAutomationandInformationEngineering,XipanUniversityofTechnology,Xipan710048,China)Abstract:Thecontrolofuncal
3、ibratedrobotichand2eyecoordinationisstudiedandamethodthatadoptsAdaptiveGeneticAlgorithm(AGA)tochooseandoptimizeparametersoftheAutoDisturbanceRejectionController(ADRC)isproposed,whichwellsolvestheproblemofadjustingitsover2abundantparameters.Uncalibratedvisualtrackingcontrolofasixdegre
4、e2of2freedomrobotandvisualorientatationofaMotoman2SV3XLrobotarerealizedbytwofirst2orderADRCswiththesamestructure.Experimentalresultsprovethefeasibilityandvalidityofthealgorithm.Keywords:autodisturbancerejectioncontroller(ADRC);adaptivegeneticalgorithm(AGA);parameteroptimization;uncal
5、ibratedhand2eyecoordination1引言(Introduction)它們的選擇將直接影響到控制效果的好壞,由于目前缺乏參數(shù)整定的相關(guān)成熟理論,使得整定過程和傳統(tǒng)的機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)是基于系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)效果在很大程度上依賴于人的經(jīng)驗(yàn).本文提出將自的,包括攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定、機(jī)器人運(yùn)動學(xué)標(biāo)定和適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用到自抗擾控制器參數(shù)的選取和優(yōu)手眼關(guān)系標(biāo)定,其中手眼關(guān)系的標(biāo)定精度對系統(tǒng)最化中,采用兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的一階ADRC實(shí)現(xiàn)了六自終控制性能的影響尤為明顯.為克服基于標(biāo)定的方由度機(jī)器人的無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)控制,并利用Moto2法的弊端,人們逐漸將研究熱點(diǎn)轉(zhuǎn)向無標(biāo)定
6、方法.無標(biāo)定機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)是在手眼關(guān)系及攝像機(jī)模型未man2SV3XL機(jī)器人進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)研究,獲得了知情況下,利用視覺反饋誤差直接規(guī)劃機(jī)器人運(yùn)動,較滿意的結(jié)果.[1～3]從而完成視覺伺服任務(wù).2自抗擾控制器(Autodisturbancerejection文[4]運(yùn)用自抗擾控制器的原理設(shè)計(jì)了視覺控controller,ADRC)制器,通過自動檢測系統(tǒng)模型和外擾實(shí)時(shí)作用并予[6]以補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào).這種方法與自抗擾控制器(autodisturbancerejectioncon2傳統(tǒng)方法相比,對機(jī)器人的操作環(huán)境及其運(yùn)動沒有troller,簡稱AD
7、RC)利用跟蹤—微分器(TD)安排過過多限制,抗干擾能力強(qiáng),有益于提高機(jī)器人的環(huán)境渡過程,給出參考輸入信號的各階導(dǎo)數(shù);利用擴(kuò)張狀[5]適應(yīng)能力.但此控制器中有較多待調(diào)節(jié)參數(shù),對于態(tài)觀測器(ESO)估計(jì)被控對象的實(shí)時(shí)運(yùn)動狀況以實(shí)3基金項(xiàng)目:教育部科學(xué)技術(shù)研究資助項(xiàng)目(204181);陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2003F31).收稿日期:2005-12-01第28卷第5期劉丁等:基于遺傳優(yōu)化自抗擾控制器的機(jī)器人無標(biāo)定手眼協(xié)調(diào)511現(xiàn)模型和外擾補(bǔ)償,并把被控對象化為“積分器串聯(lián)式和交叉機(jī)理等進(jìn)行了深入的探究,引入了動態(tài)策型”,這樣就能用狀態(tài)誤差反饋設(shè)計(jì)出理想的控制略
8、和自適應(yīng)策略以改善遺傳算
