【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人系统的控制方法，具体涉及。
技术介绍
并联机器人是指基座和末端执行器之间包含多条运动链的机器人。由于拥有多条运动链，并联机器人的机械结构要比传统的串联机器人复杂得多，这使得并联机器人的运动学和动力学关系都非常复杂，而多条运动链对末端执行器运动的协调操作，更是给并联机器人的运动控制提出了挑战。在对并联机器人进行精确的运动控制时，往往要借助精确的动力学模型进行控制。并联机器人的动力学模型描述了并联机器人运动和各个关节力矩之间的关系，它是求解并联机器人前向动力学问题和反向动力学问题的基础。并联机器人前向动力学问题是在已知关节驱动力的情况下求解并联机器人的运动，而反向动力学问题则是在已知并联机器人运动的情况下求解各个关节的驱动力。由于并联机器人的多运动链结构和闭链约束，推导其动力学模型是比较复杂的。并联机器人动力学建模的主要方法归结为 Newton-Euler 法、Lagrange 法，以及虚功原理(the principle of virtual work)三种方法，这三种方法在描述并联机器人的动态特性时是彼此等价的。有关并联机器人动力学的理论建模...
【技术保护点】
一种并联机器人的控制方法，用于控制并联机器人的运动，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立所述并联机器人的动力学模型；S2、根据所述并联机器人的动力学模型建立用于描述动力学辨识参数的最小二乘方程；S3、根据所述最小二乘方程，建立激励轨迹的优化准则，并且采用有限傅里叶级数来描述激励轨迹的数学模型；S4、控制并联机器人以最优激励轨迹作为期望运动轨迹，测量并计算实际运动轨迹；S5、利用辨识算法和实际运动轨迹对动力学模型参数进行辨识；S6、基于辨识动力学模型控制并联机器人的运动。
【技术特征摘要】
1.一种并联机器人的控制方法，用于控制并联机器人的运动，其特征在于，包括如下步骤 51、建立所述并联机器人的动力学模型； 52、根据所述并联机器人的动力学模型建立用于描述动力学辨识参数的最小二乘方程; 53、根据所述最小二乘方程，建立激励轨迹的优化准则，并且采用有限傅里叶级数来描述激励轨迹的数学模型； 54、控制并联机器人以最优激励轨迹作为期望运动轨迹，测量并计算实际运动轨迹； 55、利用辨识算法和实际运动轨迹对动力学模型参数进行辨识； 56、基于辨识动力学模型控制并联机器人的运动。2.如权利要求1所述的并联机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤SI建立的动力学模型为 Mij+Oi+ f-Al = τ，其中At λ表示约束力向量，A表示闭环约束方程的微分，λ表示未知的约束力幅值，q，4和 分别表示并联机器人的关节的角度、角速度和角加速度，τ和f表示关节驱动力和摩擦力，M是惯性矩阵，C是科里奥利矩阵。3.如权利要求2所述的并联机器人的控制方法，其特征在于，在所述步骤S2中建立的最小二乘方程为 其中，4.如权利要求3所述的并联机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括 步骤S31、根据所述最小二乘方程，建立激励轨迹参数的优化准则； 步骤S32、采用有限傅里叶级数来描述激励...
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