基于adams與simulink的七自由度機械臂模型與控制仿真
最近在搞adams與simulink聯合仿真，發現網上關于高自由度機械臂的建模與仿真中文資料很少，也沒有開源模型，因此將我的學習成果開源出來，供大家學習和參考，做的效果不是很好，仍有許多不足之處，還請見諒，
github地址
https://github.com/zzy5510/adams_simulink_robotarm
所有代碼、模型均放在以上倉庫中，后續還會進行維護，開發其他控制演算法，如自適應控制、最優控制等等，如果覺得做的不錯，希望能幫忙點個star，
機械臂模型
機械臂DH坐標圖如下：
來自實驗室楊師兄的論文《An Adaptive Force Control Method for 7-Dof Space Manipulator Repairing Malfunctioning Satellite》，
按照此圖在adams建立了機械臂模型：
注意事項：為了方便逆動力學運算，對桿件的質量引數進行了簡化，桿件1、3、4垂直于地面的一段質量設為0，使得桿件的質心位于水平段的中心，
PD控制
PD控制被證明是穩定的，PD控制的數學原理和公式 推導如下：
控制框圖如下：
經試驗，發現該種控制方法效果很差，我認為，李雅普諾夫第二定律只證明了其穩定性，但是收斂速度的快慢卻沒有證明，由于多個關節之間存在動力學耦合，獨立關節的加速度不僅與自身的運動學引數有關，還與其他關節的引數有關，因此該種控制方法的效果很差，
當然也可能和我PID引數沒調好有關，
兩環PID控制
三環PID控制是工業中常用的一種控制方案，期望位置經過位置環PID得到期望速度，期望速度由速度環PID輸出得到期望電流，期望電流經電流環輸出得到實際電流，輸出到電機處，
由于adams里沒法對電機電流進行仿真，因此將電流環省略，認為速度環PID輸出期望力矩，直接施加在機械臂關節兩端，
三環PID控制如下：
圖源論文《空間大型機械臂關節控制系統及軌跡規劃研究》
然而，因為動力學耦合，該種控制的效果也非常差，為什么用電流環PID能取得較好的效果，用力矩就不行呢？
這是因為電流與電機輸出力矩成正比，其他關節對本關節的力矩耦合經過減速齒輪的作用，以及變得非常小了，這種情況下，用PID才能取得較好的效果，而直接用力矩控制，則無法忽略其他關節的耦合作用，
在《機器人建模與控制》中，解釋如下：
基于牛頓——歐拉迭代法的逆動力學求解與控制
牛頓歐拉法考慮了關節之間的動力學耦合，已知各個關節的關節角度、加速度，即可求出想獲得期望角加速度的施加力矩，本系統建立了改進DH坐標系，得到隨體坐標系的牛頓歐拉迭代方程，公式如下：
圖源https://blog.csdn.net/qq_26565435/article/details/94303159
控制框圖如下：
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標籤：AI