This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However,...This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However, it depends highly on the accuracy of model. Model errors between the virtual and real environment exist inevitably. The existing way to deal with the problem is by means of either model matching or robot compliance control. As distinct from the existing methods, this article tries to combine m...展开更多
运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运...运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运输机器人,并基于分层控制理论,构建一种拥有腿部扭矩控制器、轮胎转速控制器和TensorFlow腿部角度控制器的控制框架。腿部扭矩控制器基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)算法控制机器人侧倾角、俯仰角和Z方向位移,使其拥有较高的姿态保持能力;轮胎转速控制器利用差速轮运动模型控制横摆角、X和Y方向位移,使其有灵活的转弯性能并减少横向力冲击;引入TensorFlow神经网络框架,依据不同高度的障碍物来控制腿部各个关节角度。对模型进行联合仿真,以验证斜坡工况和台阶工况的效果。结果表明,控制算法能使机器人在斜坡工况中有优秀的姿态保持能力,位置跟踪偏差率均小于5%,姿态角的偏差率均小于3%,相比未引入神经网络的情况,引入神经网络后,机器人可翻越障碍物的高度大幅提升,同时在越障过程中的稳定性更高。展开更多
模型预测控制具有概念直观、响应迅速和便于处理非线性约束的优点,被广泛应用于多相电机控制系统。现有的模型预测控制多采用虚拟电压矢量抑制谐波电流,减小谐波损耗。但是,虚拟电压矢量的静态特性,导致其组合缺乏灵活性,在本质上是次...模型预测控制具有概念直观、响应迅速和便于处理非线性约束的优点,被广泛应用于多相电机控制系统。现有的模型预测控制多采用虚拟电压矢量抑制谐波电流,减小谐波损耗。但是,虚拟电压矢量的静态特性,导致其组合缺乏灵活性,在本质上是次优的。考虑到虚拟电压矢量的限制,从矢量动态选取角度出发,提出动态虚拟电压矢量模型预测电流控制(Model predictive current control,MPCC)策略,该策略通过不同阶段逐步确定合成动态虚拟电压矢量所需的最优电压矢量及最优电压矢量作用时间,在电流预测过程中在线产生动态虚拟电压矢量,能够克服虚拟电压矢量的静态特性,实现对谐波电流的有效抑制。最终,对比不同控制策略试验效果,验证了所提动态虚拟电压矢量MPCC策略的有效性和可行性。展开更多
基金National Natural Science Foundation of China (60675054)National High-Tech Research and Development Program (2006AA04Z228)"111" Project (B07018)
摘要This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However, it depends highly on the accuracy of model. Model errors between the virtual and real environment exist inevitably. The existing way to deal with the problem is by means of either model matching or robot compliance control. As distinct from the existing methods, this article tries to combine m...
摘要运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运输机器人,并基于分层控制理论,构建一种拥有腿部扭矩控制器、轮胎转速控制器和TensorFlow腿部角度控制器的控制框架。腿部扭矩控制器基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)算法控制机器人侧倾角、俯仰角和Z方向位移,使其拥有较高的姿态保持能力;轮胎转速控制器利用差速轮运动模型控制横摆角、X和Y方向位移,使其有灵活的转弯性能并减少横向力冲击;引入TensorFlow神经网络框架,依据不同高度的障碍物来控制腿部各个关节角度。对模型进行联合仿真,以验证斜坡工况和台阶工况的效果。结果表明,控制算法能使机器人在斜坡工况中有优秀的姿态保持能力,位置跟踪偏差率均小于5%,姿态角的偏差率均小于3%,相比未引入神经网络的情况,引入神经网络后,机器人可翻越障碍物的高度大幅提升,同时在越障过程中的稳定性更高。
摘要模型预测控制具有概念直观、响应迅速和便于处理非线性约束的优点,被广泛应用于多相电机控制系统。现有的模型预测控制多采用虚拟电压矢量抑制谐波电流,减小谐波损耗。但是,虚拟电压矢量的静态特性,导致其组合缺乏灵活性,在本质上是次优的。考虑到虚拟电压矢量的限制,从矢量动态选取角度出发,提出动态虚拟电压矢量模型预测电流控制(Model predictive current control,MPCC)策略,该策略通过不同阶段逐步确定合成动态虚拟电压矢量所需的最优电压矢量及最优电压矢量作用时间,在电流预测过程中在线产生动态虚拟电压矢量,能够克服虚拟电压矢量的静态特性,实现对谐波电流的有效抑制。最终,对比不同控制策略试验效果,验证了所提动态虚拟电压矢量MPCC策略的有效性和可行性。