机器人语言控制系统方案分析

与传统机器人相比， 模块化是可重构模块机器人的独特属性， 所以分散控制更适合于可重构模块机器人的控制。 但从已有的研究成果可以看出， 将分散控制应用于可重构模块机器人领域的成果很少。 本书对可重构模块机器人的正逆运动学求解、 动力学建模、 构形优化、 自由空间的分散轨迹跟踪控制、 在受限空间内的分散力/位置控制、 非脆弱鲁棒控制及自适应迭代主动容错控制等问题进行研究。 全书共分8章， 各章内容如下:

第1章阐述了本书的研究意义， 对可重构模块机器人领域的国内外研究现状及所研究的关键问题进行了综述。

第2章建立了可重构模块机器人的运动学和动力学模型， 重点研究了遗传算法和模拟退火算法相结合的可重构模块机器人逆运动学求解方法。

第3章研究可重构模块机器人的构形优化问题。 首先对可重构模块机器人进行模块划分， 其次基于连接模块数、 模块类型和连接方位为可重构模块机器人设计构形表达矩阵， 在满足可达性、 关节转角限制和避免构形奇异的约束条件下， 综合考虑模块数量和连接方位， 利用ACPGA方法寻找可重构模块机器人完成任务的最优构形。 在验证构形是否满足约束条件时， 采用改进PSO进行逆运动学求解。

第4章研究可重构模块机器人在自由空间的轨迹跟踪控制， 将自适应迭代算法应用到轨迹跟踪控制中， 推导出了控制律及迭代参数的自适应律， 并给出了控制器的稳定性分析。

第5章针对可重构模块机器人在受限空间内的力/位置控制问题， 考虑到末端腕力传感器造价昂贵且易损坏， 分别设计了基于软测量的可重构模块机器人力/位置混合控制器和阻抗控制器， 给出了控制器的稳定性分析，并进行了仿真验证。

第6章针对受限可重构模块机器人各关节子系统， 在将末端执行器任务映射到各模块关节的前提下， 设计非脆弱鲁棒分散力/位置控制器， 使其更适合可重构模块机器人模块化的思想， 并利用ACPGA去求解状态反馈增益。 该控制器使得其自身参数在一定范围内变化时， 不但能保证闭环系统跟踪期望的位置和力且满足扰动到输出的闭环传函满足性能。

第7章针对可重构模块机器人的传感器和执行器故障， 提出基于滑模观测器的故障诊断方法， 通过引入新的状态变量将传感器故障等效为执行器的故障， 利用等效后新系统的输出信号与观测器输出信号的残差来对系统是否发生故障进行检测； 运用多滑模观测器技术实现传感器与执行器故障隔离， 并对故障进行实时估计； 最后提出一种基于滑模观测器的主动容错控制方法， 采用RBF神经网络实时估计观测器中的不确定项和各子系统间的耦合关联项， 从而实现故障容错。

第8章总结了全书的工作， 并对可重构模块机器人领域的一些待研究的新问题进行了展望。