操作器力和位置混合控制:数学模型和实验研究中的几个问题

本文是文[1]的续篇.首先讨论了为实现力和位置混合控制算法的数学模型中的几个问题,然后介绍并讨论了几个典型力和位置混合控制的实验内容和实验结果,该实验是在 KD-1控制器支持下完成的.最后对力控制技术的进一步发展进行了初步的分析.     

神经网络在机器人位置和力混合控制中的应用

本文首次将神经网络应用于完成周期性任务的机器人力和位置混合控制。在研究系统动力学和系统稳定性基础上，提出了一种学习算法。最后进行了系统仿真实验以证明这种方法的可行性。     

接触作业型飞行机械臂系统的力/位置混合控制

针对飞行机械臂系统移动接触作业问题,使用了一个力/位置混合控制框架,用以控制飞行器系统持续可靠地接触外部环境同时保持一定大小的接触力,并实现在接触过程中的期望轨迹跟踪.首先将作业空间分成2个子空间——约束空间和自由空间,并分别进行力控制和位置控制.对于力控制问题,证明闭环无人机系统是一个类弹簧-质量-阻尼系统,然后在约束子空间中设计逆动力学控制器来实现接触力控制.自由飞行空间中的运动控制依靠轨迹规划和位置控制器来实现.最后,开发了基于六旋翼飞行机器人的单自由度飞行机械臂系统,在飞行状态下进行接触墙面并跟踪倾斜直线轨迹的实验.结果显示本文所使用方法能够保证在平稳移动的同时控制期望的接触力.     

PUMA760切割作业力与位置混合控制

本文介绍在 PUMA760 上实现了的切割作业控制系统。我们在 PUMA760 控制系统中引进了力传感器信号,加入了力控制算法,通过调整机器人手部位置,控制机器人与环境物体间的相互作用力。在 VAL 系统中加入了根据传感器信号动作的指令,实现了一种机器人力与位置的混合控制。用扩充后的 VAL 系统编程,成功地使 PUMA760完成了多种材料的切割作业。     

机器人操作器力控制稳定性分析

当机械手同刚性环境接触时，机械手力控制难于保持系统的稳定性，这就是机械手力控制动态不稳定性，本文分析了机械手力控制未建模特性：１）机械手驱动电机动态特性；２）力传感器动态特性；３）接触环境的动态特性；４）机械手力控制采样控制延迟等对机械手力控制稳定性的影响，最后给出了仿真及实验研究结果。     

冗余驱动并联机械手的混合位置/力自适应控制

针对冗余驱动并联机构研究一种自适应的混合位置/力控制算法.基于并联机构中约束子流形的几何性质,将冗余驱动并联机构的逆动力学自然投影到位形空间和约束力空间.基于投影方程,提出一种统一的具有渐进稳定性的自适应混合位置/力控制算法.采用最小二范数准则求解冗余解问题,实现了实际驱动关节力矩的优化.仿真结果验证了控制方法的有效性.     

基于螺旋理论的机器人自适应运动／力混合控制

本文研究当机器人动力学模型中含有未知惯性参数时机器人适从运动的混合控制，利用旋转理论将与环境接触时的机器人动力学方程分成两个螺旋方程后，提出了一种运动和力的自适应混合控制规律，该规律直接利用的自然约束和人工约束，达到了运动／力的全局稳定跟踪。     

机械臂的位置与力的混合控制方法

本文研究关于机械臂的位置与力的混合控制方法.为了实现混合控制,首先应用一对被称为"任务规范投影算子"建立了机械臂混合控制的动态方程.在此基础上,提出了两种控制器的设计方法,一种是计算力矩方法控制器,另一种是动态补偿变结构控制器.后者不但具有更好的鲁棒性,并且可以分别调整运动与约束力的跟踪精度.     

受限柔性机器人臂的鲁棒变结构混合位置/力控制

针对一类平面双连杆受限柔性机器人臂提出一种混合位置/力控制方案,采用鲁棒变结构控制策略对控制方案进行修正,以改善该柔性机器人系统的鲁棒性,控制机器人终端执行器的位置和接触力.通过引入变结构鲁棒控制器,可确保输出跟踪误差在有限时间内收敛到零,或一致终结有界.计算机仿真结果证明了这种控制方案的可行性和有效性.     

面向位控机器人的力/位混合控制

本文提出了一种面向位控机器人的力/位混合控制策略．通过力反馈信息对未知约 束进行估计获得位控和力控方向,根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划, 并采用阻抗力控制规律以使机器人获得较好的柔顺性．仿真试验表明,该策略具有较高的力 控制精度和表面跟踪能力．     

基于迭代学习的机械手操作空间力/位置混合控制算法

基于对常规机械手操作空间力／位置混合控制算法的简单回顾，及对该算法所遇到困难的分析，提出了一种基于迭代学习的机械手操作空间力／位置混合控制算法，来改善机械手同高刚度环境接触时，机械手力／位置混合控制的动态控制性能．给出了学习算法的收敛条件及其证明．实验表明该算法具有快速的收敛性，能达到很高的力／位置动态控制精度．     

人工神经网络在机械手动力学辨识和位置控制中的应用

本文提出了用人工神经网络近似机械手的逆动力学模型,实现基于模型的非线性控制方案,并以实际的两臂液压机械手为对象给出了仿真结果,整个方案的实现不需要任何关于系统模型的知识.仿真结果表明所研究的位置控制系统具有良好的跟踪性能,并且展示了人工神经网络解决非线性系统辨识和控制问题的潜力.     

机器人神经模糊控制

本文首先讨论了机器人动力学的特殊性，提出了一种基于神经网络的模糊控制方法。该方法借助于一类新型的神经网络结构，实现了模糊规则的自动更新和隶属函数的自调整。该算法被用于机器人动态控制，取得了满意的仿真结果。     

PASSIVITY ANALYSIS OF A MOTION CONTROL FOR ROBOT MANIPULATORS WITH DYNAMIC FRICTION

This paper addresses the motion control in joint space of robot manipulators with friction described by the generalized LuGre friction model. The paper extends the nonadaptive version of the Slotine and Li's control system originally designed for friction‐free manipulators to the case where a friction observer is incorporated to deal with friction. This observer corresponds to an adaptation of the friction compensation scheme proposed in Canudas de Wit et al., in 1975, 1995. Passivity concepts are the fundamental tools invoked in this paper to analyze the closed‐loop system behavior which lead to the conclusion of global asymptotic joint position tracking. A major advantage of this framework is that it allows to develop in a separate way the control law from the observer design provided that each part satisfies some passivity properties.     

滑动控制理论在机器人运动轨迹控制中的应用

本文提供了滑动控制理论在机械手运动轨迹控制中的最新研究成果,对具有线性插入的滑动控制方法的实际应用进行了有意义的研究和探索.实验结果表明,滑动控制方法对机械手运动轨迹的控制有较强的实际意义.     

机器人操作手准静定功率方程及其分析

本文简要论述了机器人功率行为这一新概念,它为准静定功率行为的研究提供了理论基础,对改善机器人工作能力、效率以及动态特性等具有重要意义,本文分析并给出了操作手准静定功率方程。