农业轮式机器人PI鲁棒-滑模控制——基于RBF神经网络

作     者：曹东 闫银发 宋占华 田富洋 赵新强 刘磊 王春森 李法德 陈为峰 Cao Dong;Yan Yinfa;Song Zhanhua;Tian Fuyang;Zhao Xinqiang;Liu Lei;Wang Chunsen;Li Fade;Chen Weifeng

作者机构：山东农业大学机械与电子工程学院/山东省园艺机械与装备重点实验室山东泰安271018 山东农业大学资源与环境学院山东泰安271018 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2019年第41卷第3期

页      面：26-33页

学科分类：0828[工学-农业工程] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51205238) 山东省重点产业关键技术研发计划项目(2016CYJS05A02) 

主　　题：农业机器人 自动收获 轨迹跟踪 动力学建模 仿真 滑模控制 

摘      要：农业轮式机器人机械多体系统朝柔性机器人方向发展,自由度越来越多,对应的结构也变得更加复杂,自动化和智能化水平越来越高,其动力学建模和实时控制难度增大。为提高机器人动力学建模效率,以通用性较强的具有6自由度机械臂的AMR果蔬收获机器人数学模型为研究对象,利用空间算子代数理论建立了轮式机器人O(n)阶效率的运动学和广义动力学模型。同时,利用Elman神经网络求解了机器人逆运动学问题,结合广义动力学模型和逆运动学模型,根据农业轮式机器人的特点,利用神经网络控制理论、PID鲁棒理论和Lyapunov稳定性理论,设计了一种6自由度机械臂的RBF-PI鲁棒-滑模控制算法,对机械臂末端进行心形轨迹实时追踪。最后,通过试验仿真,验证了本文提出的逆运动学理论、广义动力学模型和控制方法的合理性,为农业轮式机器人的研究提供了参考数据。