产品概述

2自由度柔性关节机器人是一款用于机器人动力学和柔性关节控制研究的实验平台。该系统模拟具有刚性连杆和柔性关节的串联式机械臂，能直观展示机器人加速过程中的谐波振动和柔性效应。

平台包含两个DC伺服电机，分别驱动两个柔性关节，并配备高分辨率光学编码器，用于测量关节位置和弹性变形。此外，系统采用多输入多输出（MIMO）控制策略，通过解耦状态反馈控制器减少因柔性引起的振动和关节耦合效应。广泛应用于机器人控制、机械振动分析、系统识别、智能控制等学术研究领域。

适用平台：

• Windows/Linux操作系统，支持MATLAB/Simulink和LabVIEW。
• MATLAB/Simulink，支持ETLRC实时控制和自动代码生成。
• LabVIEW，可进行信号处理、数据采集和运动控制。
• ETLAB ETLRC（基于MATLAB/Simulink的实时控制工具）。
• C/C++/Python，可用于高级控制算法开发。

适用软件：

• MATLAB/Simulink + ETLRC（用于实时仿真和控制）。
• LabVIEW（用于信号处理和实时数据监测）。
• Python/C++（用于自定义运动控制算法）。
• ETLAB AMPAQ-L2线性电流放大器（用于电机驱动）。
• ETLAB Q8-USB或PCIe数据采集卡（用于传感器信号采集）。

产品特点

该系统结合刚性连杆和柔性关节，支持高精度测量、实时控制、可扩展设计，适用于高阶机器人控制研究。

关键功能

• 模拟柔性机器人关节：实现对实际机器人运动过程中关节柔性影响的分析。
• 双自由度控制：支持位置、速度、关节弹性力矩的实时测量。
• 高分辨率光学编码器：提供关节角度、柔性变形的精确测量。
• 可更换的弹性组件：支持不同刚度的弹簧，便于实验不同柔性条件。
• 开放式架构：支持用户自行设计控制算法，适用于非线性控制、智能控制、数据驱动控制等研究。

先进的控制算法

• 状态反馈控制：使用解耦状态反馈方法降低振动和关节耦合影响。
• 谐波驱动建模：适用于柔性关节补偿和机械谐振分析。
• LQR/LQG/自适应控制：支持用户实现复杂控制策略。
• 机器学习/强化学习控制：支持智能机器人控制研究。

兼容MATLAB/Simulink

• 支持MATLAB/Simulink代码自动生成。
• 内置Simulink模型，方便从仿真过渡到硬件控制。
• 支持实时控制，可在线调整参数。

适用场景

该系统适用于机器人控制、智能制造、柔性机构、智能材料、振动分析等研究领域。

机器人动力学与柔性控制

• 研究串联机器人动力学。
• 研究关节柔性对机器人精度的影响。
• 研究柔性关节补偿控制算法。

振动与系统识别

• 测量并分析柔性关节的谐波振动。
• 研究非线性系统建模与控制。
• 研究振动控制策略（如LQR/LQG/自适应控制）。

先进机器人控制

• 研究数据驱动控制与AI控制策略。
• 研究人机协作机器人中的柔性关节控制。
• 研究机器人路径跟踪与优化控制。

机械与自动化工程

• 适用于柔性机械臂研究。
• 适用于机械振动控制研究。
• 适用于工业自动化过程控制。

参数规格

参数	规格
总尺寸(LxWxH)	50.8 cm x 50.8 cm x 24 cm
最大总长度	61 cm
最大关节角度	±90°
编码器分辨率(四倍频模式)-驱动1	1.524 x 10⁻⁵ rad/count
编码器分辨率(四倍频模式)-驱动2	1.918 x 10⁻⁵ rad/count
编码器分辨率(四倍频模式)-柔性关节	23.968 x 10⁻⁵ rad/count
最大连续扭矩-柔性关节1	8.6 N·m
最大连续扭矩-柔性关节2	1.7 N·m
最大额外负载	0.5 kg
通信接口	ETLAB Q8-USB或PCle DAQ
控制系统	Simulink + QUARC, C/C++, Python
推荐驱动器	ETLAB AMPAQ-L2线性电流放大器

相关课程

该系统适用于机器人动力学、非线性控制、智能控制、振动分析等课程。

机器人控制课程

• 串联机器人动力学与控制。
• 基于MATLAB/Simulink的机器人仿真。
• 柔性关节运动补偿。
• 自适应控制与LQR控制。

振动与系统控制

• 柔性系统建模。
• 机械结构振动分析。
• LQR/LQG线性二次控制。
• 谐振抑制控制策略。

AI与智能控制

• 强化学习与机器人控制。
• 机器学习在柔性控制中的应用。
• 数据驱动控制方法。
• 优化控制策略。

MATLAB/Simulink课程

• 基于Simulink的动力学仿真。
• Simulink + ETLRC实时控制。
• 代码自动生成与硬件部署。
• 机器人路径规划实验。