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关于基于ROS的上肢外骨骼康复机器人控制系统的探讨_毕业论文.pdf

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简介：
本文档为一篇学术论文，主要讨论了基于ROS（Robot Operating System）的上肢外骨骼康复机器人的控制系统设计与实现。通过分析现有技术问题并提出改进方案，旨在提升康复治疗的效果和用户体验。文档详细介绍了系统架构、关键技术及其应用前景。 本研究致力于设计并实现一种基于ROS的上肢外骨骼康复机器人的控制系统，旨在提升患者的康复训练效果。该系统能够实时获取机器人运动状态，并对康复动作进行规划与再现，同时记录及分析运行结果。为了应对机器人在操作过程中的非重复干扰问题，引入了自适应迭代学习控制算法以优化其轨迹追踪性能。 研究的主要内容包括： 1. 分析国内外上肢外骨骼康复机器人的最新研究成果和发展趋势，明确该类设备的需求和技术特点。 2. 确定各关节的运动规律，并验证所设计机器人结构的有效性。 3. 利用改进后的DH建模方法进行正逆向动力学分析和工作空间计算，并通过Matlab软件进行了结果验证。 4. 深入探讨ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！的功能与应用。 5. 完成基于ROS的康复机器人控制系统的设计，同时利用Solidworks中的sw2urdf功能创建了机器人的URDF描述文件。 6. 开发了一种包含鲁棒控制项的自适应迭代学习控制器设计方法，并进行了相关研究。 7. 实现了ROS系统与Matlab之间的联合仿真测试。 研究表明：所开发的控制系统能够准确执行康复训练任务，且可通过Matlab对机器人模型进行实时操控。这为基于Matlab算法在ROS环境中验证提供了可能的基础条件。 涉及的关键技术包括： - ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！ - DH建模方法和正逆向动力学分析 - 自适应迭代学习控制策略与鲁棒性增强项的设计 - Matlab与ROS的联合仿真技术 - 康复机器人控制系统软件设计流程 - 上肢外骨骼康复机器人的需求和技术特征识别 - 各关节运动规律的研究及结构验证方法 - Solidworks中的sw2urdf功能和URDF描述文件生成过程 - Moveit！配置及其在机器人模型上的应用实例 - Rviz与Gazebo中轨迹规划的控制技术实施 - Lyapunov稳定性判据的应用以及收敛性分析

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    本文档为一篇学术论文，主要讨论了基于ROS（Robot Operating System）的上肢外骨骼康复机器人的控制系统设计与实现。通过分析现有技术问题并提出改进方案，旨在提升康复治疗的效果和用户体验。文档详细介绍了系统架构、关键技术及其应用前景。 本研究致力于设计并实现一种基于ROS的上肢外骨骼康复机器人的控制系统，旨在提升患者的康复训练效果。该系统能够实时获取机器人运动状态，并对康复动作进行规划与再现，同时记录及分析运行结果。为了应对机器人在操作过程中的非重复干扰问题，引入了自适应迭代学习控制算法以优化其轨迹追踪性能。 研究的主要内容包括： 1. 分析国内外上肢外骨骼康复机器人的最新研究成果和发展趋势，明确该类设备的需求和技术特点。 2. 确定各关节的运动规律，并验证所设计机器人结构的有效性。 3. 利用改进后的DH建模方法进行正逆向动力学分析和工作空间计算，并通过Matlab软件进行了结果验证。 4. 深入探讨ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！的功能与应用。 5. 完成基于ROS的康复机器人控制系统的设计，同时利用Solidworks中的sw2urdf功能创建了机器人的URDF描述文件。 6. 开发了一种包含鲁棒控制项的自适应迭代学习控制器设计方法，并进行了相关研究。 7. 实现了ROS系统与Matlab之间的联合仿真测试。 研究表明：所开发的控制系统能够准确执行康复训练任务，且可通过Matlab对机器人模型进行实时操控。这为基于Matlab算法在ROS环境中验证提供了可能的基础条件。 涉及的关键技术包括： - ROS系统的架构、通信机制（话题和服务）、Rviz及Gazebo可视化工具以及运动规划核心Moveit！ - DH建模方法和正逆向动力学分析 - 自适应迭代学习控制策略与鲁棒性增强项的设计 - Matlab与ROS的联合仿真技术 - 康复机器人控制系统软件设计流程 - 上肢外骨骼康复机器人的需求和技术特征识别 - 各关节运动规律的研究及结构验证方法 - Solidworks中的sw2urdf功能和URDF描述文件生成过程 - Moveit！配置及其在机器人模型上的应用实例 - Rviz与Gazebo中轨迹规划的控制技术实施 - Lyapunov稳定性判据的应用以及收敛性分析
     
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