基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

摘要：

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化;改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计;根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型;在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿;规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能;通过系统测试实验得出结论:通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果.

关键词：大数据聚类分析、爬壁机器人、位姿定位控制系统、足端轨迹

所属期刊栏目：30

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：96-102