【摘 要】
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近年来,海洋与陆地衔接的浅滩带逐步受到海底资源勘测与开发、环境勘测、科学考究等海洋科学领域的关注,但传统机器人在该区域复杂涉水环境中适应性较差,从而进一步推动适应
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近年来,海洋与陆地衔接的浅滩带逐步受到海底资源勘测与开发、环境勘测、科学考究等海洋科学领域的关注,但传统机器人在该区域复杂涉水环境中适应性较差,从而进一步推动适应浅滩作业的机器人技术发展。而具备两栖作业能力的仿海蟹机器人以其自身优越特点可以很好发挥作用。无论执行具体任务或者进行勘测侦查作业情形中,需要合适的控制方法保证机器人能够准确高效按照规划路线运动。本文以生物海蟹作为原型,进行生物观测并对其进行结构和功能仿生和分析,研制出一种具备两栖运动能力的仿海蟹机器人,并选用自抗扰控制方法对该机器人进行路径跟踪控制。以仿生学为基础,对仿海蟹机器人进行结构设计和运动建模。通过对海蟹的生理结构和运动特征进行观测和分析,设计了串并联混合形式的五连杆机构步行足与仿海蟹机器人总机。建立了步行足的运动学方程,对步行足进行正逆运动学解算分析;同时建立仿海蟹机器人运动模型、差速驱动模型、整机运动模型以及简化动力学模型。然后结合所设计多足机器人全局步态,从而得到整机位姿、运动和各驱动关节之间的关系,并应用仿真软件进行仿真验证设计方案合理性和运动学建模的准确性。对仿海蟹机器人在水陆两栖环境中进行运动分析,对仿海蟹机器人进行水下环境动力学、水环境机体运动与步行足力和力矩关系以及机器人承受海底摩擦约束分析。应用智能化方法对仿海蟹机器人进行全局路径规划并且应用栅格法建立环境模型,且应用改进蚁群算法完成对仿海蟹机器人全局路径进行智能化规划。综合考虑非完整约束、机械约束以及机器人水下运动特性,提出满足机器人在水陆两栖环境中能够快速行走要求下的生成临时路径的方法。根据仿海蟹机器人系统特点以及运动模型,对传统的视线导航策略进行改进,并调整参考航向角输出,并建立机器人路径跟踪位姿误差方程,应用自抗扰控制方法设计仿海蟹机器人路径跟踪控制器;将小波神经网络加入二阶自抗扰控制器以提升自抗扰控制器,增强整个机器人控制系统抗干扰能力。针对跟踪误差,对扰动的抵抗程度,稳定度等方面进行仿真分析。对仿海蟹机器人进行路径跟踪运动仿真,并针对控制系统对机器人实际情形中定位误差的抵抗和修正能力加以仿真分析,验证所设计的整个仿海蟹机器人系统正确性、准确性以及抗扰能力。对基于普通自抗扰控制和小波神经网络自抗扰控制仿海蟹机器人进行运动仿真对比分析,结果表明:小波神经网络自抗扰控制拥有很好的动态特性和更强的抑制干扰的能力,具有更好的控制效果。
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