关于多关节机械臂的轨迹规划与跟踪控制研究

简介：
本研究聚焦于多关节机械臂的高效运作，探讨其在复杂环境中的轨迹规划及精准跟踪控制技术，旨在提升机械臂的操作灵活性和作业精度。 本段落提出了利用差分进化（Differential Evolution）优化BP神经网络来求解机械臂运动学逆问题的方法，并与传统BP神经网络方法进行了对比。仿真结果表明，DE-BP神经网络得到的逆解精度更高，并且分析了传统的求解运动学逆问题方法存在的不足。 在关节空间和笛卡尔空间中分别进行机械臂轨迹规划研究：在关节空间内通过计算出的逆解来确定一系列关节角度值序列，利用五次多项式插值法处理这些数据以获得关节角的位置、速度及加速度的变化曲线；而在笛卡尔空间内的路径则采用直线插补方法从初始位置到目标位置进行轨迹规划。 最后，本段落运用了双幂次趋近律与改进终端滑模面相结合的变结构控制策略来研究平面两自由度机械臂的轨迹跟踪。针对传统幂次趋近律收敛速度慢、抖振现象明显等问题，引入了双幂次趋近律以确保系统在有限时间内快速到达滑动模式；同时为解决常规终端滑模面对关节角度的位置和速度误差跟踪精度低以及进入滑动面时的状态控制不佳的问题，本段落采用了改进的终态滑模策略。将这两种方法结合后，根据机械臂的动力学方程推导出相应的控制系统规则。