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时间:2020-03-23
《基于ADAMS的自平衡物流机器人仿真.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、机器人现代制造工程(ModemM明ufacturingEn舀neering)2014年第2期基于ADAMS的自平衡物流机器人仿真+罗纯静,罗华,何飞,赵勇,钟悦(四川大学制造科学与工程学院,成都610065)摘要:为了得到能够快速、准确和稳定地控制自平衡物流机器人的算法,先在三维绘图软件solidworks中建立自平衡物流机器人的机械结构模型,并应用拉格朗日方程法建立了该机器人控制系统的参数数学模型,将机械结构简化后导人到ADAMS软件中建立其虚拟仿真模型,然后应用ADAMS软件自带的控制仿真功能对自
2、平衡物流机器人进行了PD控制方法的建立和仿真。仿真结果表明,所设计的控制方法能够基本实现物流机器人的平衡,并且整个系统具有较好的动态特性。验证PD控制算法时,利用ADAMs软件仿真比利用Madab软件和ADAMs软件联合仿真更便捷、快速。关键词:自平衡机器人;机器人仿真;ADAMs软件;PD控制算法中图分类号:仰242文献标志码:A文章编号:1671—3133(2014)02—0028—04Sinndation0fsembal锄celogisticsrobot戚驾ADAMSLuoChunjing,Lu
3、oHua,HeFei,ZhaoYong,ZhongYue(SchoolofMaIlufacturingScienceandEn百neering,SichuaIlUniversity,Chengdu610065,China)Ah蛔ct:InordertobllildtlIecontIDla190ritIlmof8e酢bal明celo画sticsrobot,whichc锄c0叻同tIlembotf瓠t∞cumtely蚰dstably,themech蚰icalshuctureofsenbaJ蚰ceIobot
4、wasestablishedby璐ing3Dd强wiIIg∞&wa弛sohdWorl【s,tlledyIl锄icseqIlationofse*b幽mcelo舀sticsmbotw∞es汕lishedb鹊edon啪geseqllation,tllenimporttlles诅lctⅢ.eintoADAMS明davirtualpmtotypesystemw髂createdbyusingADAMS,mePDcontIDlal鲥tllmwasestablished肌dsimulatedb酗edoncontr01
5、si舢lati∞linkinADAMS.nesimulationresuhsshowthattllecontmlme血0dc锄keeptllesenbal粕ce10西stic8r0鼬’sbal-allce8ucce8sfully,明dthewholesystemh鹊900ddyn锄iccharacteristics.Keywords:sembal锄cembot;mbotsimIllation;ADAMS;PDcontmlalgoritllmO引言现有机器人或短距离运输工具主要以四轮传动机构作为机械传动
6、系统,其在工作过程中可能会遇到工作区域狭窄、路面不平、工作环境复杂多变,以及需要经常转向的工作场合,如何在这样的环境里灵活快捷地完成任务,使机器人不但能够适应特定的环境及任务需求,而且在复杂未知环境中也能够体现出高度的灵活适应性,成为一个值得重点研究的课题。而两轮自平衡机器人正是在这种背景下应运而生的。两轮自平衡机器人系统的两个车轮位于同一轴线,并分别由直流伺服电动机独立驱动,机器人的重心位于两车轮轴上方,通过运动保持动态自平衡,减小了占地面积,可以实现零半径转弯的运动,移动灵活。两轮+四川省科技支撑
7、计划项目(2012F劢042)28自平衡机器人作为一个新兴的研究方向,结合了轮式与自主移动机器人的特点,为传统的机器人技术注入了新的生机与活力。应用实例有美国企业家和发明家DeaIl勋men研制的Segway机器人,中国科技大学研制的Fhemover机器人等,使自平衡机器人成为了一种新型、轻便和节能的短途交通工具。本文设计的自平衡机器人主要用于工作环境复杂时的货物搬运工作。对于自平衡机器人的控制仿真常采用极点配置和LQR最优控制等方法。这些方法大多是建立在自平衡机器人数学模型的基础上。两轮自平衡机器人
8、系统是一个多变量、非线性和强耦合的系统⋯,在建立数学模型的过程中一般需要进行线性化处理,因此,模型不能十分准确地、直观地反映自平衡机器人的实际运行状况。罗纯静,等:基于ADAMs的自平衡物流机器人仿真2014年第2期针对上述问题,本文将虚拟样机技术应用到机器人的仿真分析中,采用机械动力学分析软件ADAMS建立机器人动力学模型,使用PD控制算法对其仿真过程进行控制,并验证PD控制算法的可行性和有效性,更快速、便捷地解决机器人的动力学仿真问题。在仿真时间为3
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