基于变增益自抗扰技术的机器人轨迹跟踪控制方法

张磊; 鲁凯; 高春侠; 刘荣明; 丁浩; 田伟; 洪伟

doi:10.12263/DZXB.20200100

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基于变增益自抗扰技术的机器人轨迹跟踪控制方法

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 基于变增益自抗扰技术的机器人轨迹跟踪控制方法
- Path Tracking Control Method of Robot Based on Time-Varying Gain Active Disturbance Rejection Control
- 电子学报 2022年50卷第1期页码：89-97
- 作者机构：
  
  1.中国石油大学（华东）新能源学院，山东青岛 266580
  2.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津 300459
- 作者简介：
  
  [ "张磊男，1977年12月出生，河北任丘人.现为中国石油大学（华东）新能源学院教授，硕士生导师.主要研究方向为机器人轨迹跟踪控制、电力电子与电气传动. E-mail:zl@s.upc.edu.cn" ]
  [ "鲁凯男，1994年5月出生，河南西平人.2020年毕业于中国石油大学（华东）新能源学院，获硕士学位.主要研究方向为机器人轨迹跟踪控制. E-mail:z17055012@s.upc.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金重点项目(60534020;60775052);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2010DX038)
- DOI：10.12263/DZXB.20200100
  中图分类号： TM249;
- 收稿：2020-01-15，
  
  修回：2020-11-10，
  
  纸质出版：2022-01-25
- 稿件说明：
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张磊,鲁凯,高春侠等.基于变增益自抗扰技术的机器人轨迹跟踪控制方法[J].电子学报,2022,50(01):89-97.

ZHANG Lei,LU Kai,GAO Chun-xia,et al.Path Tracking Control Method of Robot Based on Time-Varying Gain Active Disturbance Rejection Control[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2022,50(01):89-97.
张磊,鲁凯,高春侠等.基于变增益自抗扰技术的机器人轨迹跟踪控制方法[J].电子学报,2022,50(01):89-97. DOI： 10.12263/DZXB.20200100.

ZHANG Lei,LU Kai,GAO Chun-xia,et al.Path Tracking Control Method of Robot Based on Time-Varying Gain Active Disturbance Rejection Control[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2022,50(01):89-97. DOI： 10.12263/DZXB.20200100.

摘要

本文针对机器人轨迹跟踪控制精度和初始峰值问题，提出一种变增益自抗扰控制器轨迹跟踪控制方法.首先，采用跟踪微分器将逆运动学解处理为插值点区间，设定插值点选取规则及冲击力目标函数.然后，根据目标函数选取插值点拟合得到的轨迹曲线.最后，在考虑机器人动力学下设计轨迹跟踪控制器.仿真和实验结果表明，优化的方法冲击力减少39.8%，且电机能量消耗降低28.48%.设计的变增益自抗扰控制器轨迹跟踪控制可以准确地跟踪轨迹以及解决峰值问题.

Abstract

Aiming at the problem of robot trajectory tracking control accuracy and initial peak value

this paper proposes a variable gain active disturbance rejection controller trajectory tracking control method. First

the tracking differentiator is used to process the inverse kinematics solution into an interpolation point interval

set interpolation point selection rule and impact force objective function. Then

according to the objective function

the interpolation points are selected to fit the obtained trajectory curve. Finally

the trajectory tracking controller is designed considering the robot dynamics. Simulation and experimental results show that the optimized method reduces the impact force by 39.8%

and the energy consumption of the motor is reduced by 28.48%. The designed variable gain active disturbance rejection controller trajectory tracking control can accurately track the trajectory and solve the peak problem.

关键词

Keywords

references

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