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．     

挖掘机器人作业过程中局部自主避障控制

研究了挖掘机器人如何探测和处置力与几何障碍,阐述了挖掘机器人的避障方法.在事先规划机器人挖掘和运土路径时,不考虑意外出现的障碍物;而在挖掘过程中,模糊局部自主控制器将油缸压力、压力变化和位移信息作为模糊控制规则的输入量,产生处理力障碍的控制信号.在运土过程中,通过构造几何障碍物前的"虚拟阻力区"和采用阻抗控制,实现障碍的自主回避.实验表明所提出的方法是可行的.     

控掘机器人作业过程中局部自主避障控制

研究了挖掘机器人如何探测和处置力与几何障碍,阐述了挖掘机器人的避障方法. 在事先规划机器人挖掘和运土路径时,不考虑意外出现的障碍物;而在挖掘过程中,模糊局部 自主控制器将油缸压力、压力变化和位移信息作为模糊控制规则的输入量,产生处理力障碍 的控制信号.在运土过程中,通过构造几何障碍物前的"虚拟阻力区"和采用阻抗控制,实现障 碍的自主回避.实验表明所提出的方法是可行的.     

面向机器人抓取的柔性体建模与柔顺控制研究及应用综述

针对柔性体建模复杂和柔顺控制系统稳定性弱的问题,本文总结论述了当前比较典型的几种柔性体建模方法、柔性多体动力学建模方法以及基于不同技术的力/位混合控制和阻抗控制；明确了每种柔性体建模方法的定义，比较了每种方法的优缺点并列举了一些典型应用，对基于不同技术的力/位混合控制和阻抗控制进行了阐述，并论述了每种技术针对的问题或环境、产生的效果和适用场合，列举了一些具有代表性的成果；探讨了目前面向机器人抓取的柔性体建模与柔顺控制的研究热点和代表性问题；最后对机器人的发展进行了展望。     

微创手术机器人的力/位解耦协同智能控制

为解决目前市场上可利用的微创手术机器人都不包含重要的触觉(力)反馈机制的问题,根据人体内部双边解耦协同的生理调控机制,结合微创手术机器人的控制特性,开发了一种新颖的力/位解耦协同控制策略,并设计相应的智能控制系统.通过4个3自由度触觉操纵器装置,对提出的智能控制系统性能进行了真实的实验验证.实验结果表明,提出的控制系统能够实现力/位信号的解耦与协同控制.操作者能够获得准确的力反馈信号,确保机器人和谐、平稳地完成任务.     

基于RBF神经网络补偿的一种绳牵引并联机器人 支撑系统的力/位混合控制

为了保证用于风洞试验的绳牵引并联机器人支撑系统(wire-driven parallel robot support system, WDPRSS)的末端执行精度,设计一种采用Hamilton-Jacobi Inequality(HJI)定理并基于RBF神经网络补偿的力/位混合控制.通过对WDPRSS的动力学建模分析,选择以位姿作为变量建立WDPRSS的整体动力学方程,将所设计的力/位混合控制代入到整体动力学方程中得到误差闭环系统,对闭环系统进行稳定性分析,结果表明WDPRSS是趋于渐近稳定特性的.对八绳牵引的并联机器人支撑系统进行Matlab/Simulink仿真实验,仿真结果表明所设计的力/位混合控制是正确有效的,满足控制精度要求,并将所设计的力/位混合控制与PD控制进行对比分析.最后,通过样机实验验证所提出控制方案的有效性.     

机器人的力控制和顺应控制研究进展

机器人力控制和顺应控制是机器人学研究的一个重要领域,对于提高机器人的性能,增强机器人的适应性,扩大应用范围具有十分重要的意义.本文对近年来国内外关于机器人力控制和顺应控制方面的研究情况进行了综述,着重讨论环境约束下的机器人的力与位置混合控制,阻抗控制,刚度控制,阻尼控制,主动式顺应控制。被动式顺应控制(柔顺手腕),主动式柔顺手腕控制和机器人的自适应力控制.介绍了将人工神经元网络用于机器人力与位置控制的研究动态,最后指出了机器人力控制和顺应控制研究中存在的问题和研究方向.     

行李表面主被动柔顺贴标方法研究

针对机器人自动贴标装置与行李表面接触作业的需求,确保在环境参数未知的情况下标签粘贴的可靠性,需同时对装置的末端位置与接触力进行控制。依据柔顺控制的思想,设计一套可有效降低外力干扰的被动柔顺贴标机构,并研究一种基于神经网络的自适应阻抗控制算法。在传统阻抗控制的基础上,利用自适应增益更新阻抗参数,消除不确定环境信息的影响,同时采用神经网络逼近动力学模型中的不确定项,改善系统的鲁棒性。利用MATLAB/Simulink搭建二自由度机器人的仿真平台,验证该力跟踪算法的有效性。结果表明,该方法可以更好地适应行李表面环境,确保贴标的可靠性。     

基于力阻抗模型的上肢康复机器人交互控制系统设计

传统上肢康复机器人交互控制系统受到奇异位形影响,导致系统控制精准度较低,为此提出基于力阻抗模型的上肢康复机器人交互控制系统;设计上肢康复机器人交互控制系统结构,选取双串口12CSA60S2系列单片机作为下位机控制核心模块,利用椎齿轮改变驱动力方向,设计机械臂肘部结构,通过同步带传动,将器件隐藏于空手柄中;设计机械臂腕部结构,满足临床康复时上肢患者站姿与坐姿训练需求;选择箔式应变片BF350力传感器,设计电阻应变片桥接电路,处理传输信号;构建机器人目标阻抗模型,设计基于力阻抗控制策略,调节位置、速度和关节;为改善奇异位形情况,在奇异位形附近关节角速度指令直接由各个关节力矩阻尼控制得到,实现角速度精准输出,完成系统控制;由实验结果可知,该系统直线运动位置、旋转关节位置和伸缩关节位置跟踪结果与标准值基本一致,满足系统设计需求。     

基于被动柔顺的机器人抛磨力/位混合控制方法

为了实现抛磨系统机器人末端的位置控制和接触力控制,提出一种基于被动柔顺装置的机器人抛磨系统力/位混合控制策略.在机器人末端安装一个柔顺装置实现对工具末端力控制和位置控制的解耦.柔顺装置一端安装于机器人末端,另一端连接抛磨工具.机器人控制器控制机器人末端位姿,间接对工具末端位姿进行控制和补偿,柔顺装置控制器直接控制工具与工件的接触力.经过建模分析,采用非线性PD(比例-微分)控制提高了柔顺装置的动态调节性能.仿真结果证明该方法可以对目标轨迹进行跟踪与补偿,并实现期望力的快速调节.非线性PD控制将柔顺装置受干扰后恢复稳定的调节时间由220 ms提高到60 ms.实验进一步验证了仿真结果,并通过对航空叶片进行打磨与抛光获得了良好的表面质量.结果表明提出的控制方法是切实可行的.     

基于腕力传感器的机器人操作臂惯性参数辨识方法

针对工业机器人结构设计及动力控制中,在比现有方法少用了基座力传感器的基础上,充分挖掘了腕力传感器的信息,利用机械臂运动学及动力学递推关系,由Newton-Euler方程导出了各连杆惯性参数逆向的辨识模型．以一个算例说明了方法的运用,为机器人操作臂动力学建模提供了理论基础．     

基于力/力矩信息的面向位控机器人的阻抗控制

为了克服末端接触点距离力传感器中心较远时,力传感器测量实际接触力的局限性,分析实际作用力与测量力/力矩值之间的关系,利用力传感器信息或力矩信息得到位置控制方向和力控制方向.根据位控与力控方向对机器人末端进行参考轨迹规划,在阻抗控制律中应用参考比例因子调节参考轨迹.基于力误差信息通过模糊推理调节参考比例因子的大小,使生成的参考轨迹适应未知表面的变化.实验结果表明,所提出的控制方法能实现未知工件表面的恒力跟踪.     

基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计

为帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,设计了下肢康复机器人。对于该机器人的控制,采用传统系统无法柔顺控制,导致机器人运动轨迹偏离预设轨迹。针对该现象,提出了基于阻抗模型的下肢康复机器人交互控制系统设计。通过分析总体控制方案,设计系统硬件结构框图。采用L型二维力传感器,确定两个方向的人机交互力。使用绝对值编码器安装在各个关节处,其输出值作为髋关节、膝关节、踝关节电机的转动位置,增量编码器安装在电机轴上,测量值用来作为后期控制方法的输入参数。构建阻抗控制模型,能够调节机器人位置和速度,具有消除力误差功能。依据此力矩对参考运动轨迹进行设计,实时获取患者康复训练的跟踪、主动柔顺和接近状态信息。在柔顺训练实验测出人机交互力,通过实验结果知,在检测到人体主动力矩异常时,系统能够重新优化轨迹,具有良好柔顺控制效果。     

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。     

基于神经网络的水下机器人力控策略研究

水下机器人抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性,因此对基于位置的神经网络阻抗控制方法进行了研究,构建了基于位置的神经网络阻抗控制器,采用三层前向反馈神经网络构建补偿器结构,基于BP算法和Delta学习规则,得到了反向传播的更新规则;该神经网络控制系统具有很强的自适应性,可以很好地完成机器手抓取物体的任务;在水下机器人单手指上分别对软性材料(泡沫)和硬性材料(木块)施加5N恒定力进行反复的实验,结果表明,该方法具有较好的补偿和控制效果,为水下机器人的准确抓握和合理操作奠定基础。     

基于激光雷达的挖掘机器人回转避障研究

针对挖掘机器人在回转过程中易发生事故的现象,提出了工作装置回转避障方法.通过分析挖掘机器人工作装置的运动特性,结合运动学建立了挖掘机器人的运动学模型.利用安装在挖掘机器人两侧的激光雷达对作业环境进行识别,根据识别的障碍物求解可行域,并通过避障算法控制挖掘机器人避开障碍物.实验结果表明:挖掘机器人能安全避开障碍物,证明了方法的可行性.     

基于能量转换的仿人机器人摆动腿落地改进阻抗控制方法

针对没有缓冲装置的双足仿人机器人在快速运动中摆动腿落地会对机器人身体稳定性带来影响的问题,结合阻抗控制的控制特点,从能量转换的角度进行分析,提出了基于能量转换的仿人机器人摆动腿落地改进阻抗控制方法。以阻抗控制方法为基础,通过对机器人摆动腿落地时末端速度以及落地后质心速度的分析,结合在摆动腿落地这一过程中能量的转换关系,对机器人摆动腿各关节的力进行控制,从而达到机器人摆动腿缓冲落地的目的。最后,将此方法应用于机器人Nao,实验证明,机器人摆动腿落地时与地面的瞬时作用力减小,达到了缓冲落地的效果,同时也起到了预先控制的作用。     

液压驱动单元基于力的阻抗控制方法控制参数灵敏度分析

液压驱动型高性能足式仿生机器人具有很好的适应能力,为尽可能地避免其足地接触过程中的冲击和碰撞,足式机器人的关节应具有一定的柔顺性,而基于力的阻抗控制是一种在液压驱动型高性能足式仿生机器人腿部关节中常用的主动柔顺控制方法.针对驱动足式机器人关节运动的液压驱动单元(HDU),研究基于力的阻抗控制方法在HDU上的应用,推导其状态空间表达,并在HDU性能测试平台上对阻抗控制效果进行实验验证.针对影响阻抗控制效果的4个主要控制参数,对比分析不同灵敏度分析方法的优劣势,最终确定使用相对简单求解过程的一阶矩阵灵敏度分析方法,对4个参数在4种不同工况下进行动态灵敏度分析以及定量灵敏度分析,并进行实验验证.所得基于力的阻抗控制参数灵敏度分析结论可作为不同工况下控制参数优化的理论参考和实验基础.     

未知崎岖地形下四足机器人复合抗扰柔顺控制

为使四足机器人能够在未知崎岖地形中以对角(Trot)步态柔顺且稳定地行走,提出了一种复合抗扰柔顺控制策略。首先,四足机器人的机身和支撑相采用内外环分层控制策略,外环采用全局快速终端滑模控制器来控制机身的位姿,以使机身位姿快速精确地收敛到平衡状态,并通过设计非线性干扰观测器来消除系统不确定性和外界扰动,以进一步提高系统的鲁棒性;其次,内环采用基于力的PD控制器,以使支撑相的足端接触力能够跟踪滑模控制器所需的期望力,实现足端与地面的软接触,减少对机器人的冲击;同时,摆动相采用具有相同主动柔顺性的阻抗控制器;最后,采用MATLAB/Simulink进行了对比仿真实验,结果表明在所提控制策略下,四足机器人在未知崎岖地形中行走具有良好的鲁棒性和柔顺性。     

受约束空间机器人降阶自适应神经网络滑模控制

为了实现受约束空间机器人的高精度控制,提出了一种基于U-K(Udwadia-Kalaba)方程的降阶自适应神经网络滑模控制算法;基于U-K方程,同时考虑受约束空间机器人各个关节的理想约束力与非理想约束力,推导得到详细的动力学方程;考虑到非理想约束力具有不确定性且单独采用滑模控制会出现抖振现象,提出了自适应神经网络滑模控制算法,实现各关节角度、角速度以及非理想约束力的高精度跟踪;针对系统受约束模型,对动力学方程和滑模控制器进行了降阶求解,减少了变量并简化了计算过程;为了验证所提算法的正确性与合理性,以2自由度受约束空间机器人为例进行了仿真验证;仿真结果表明：受约束空间机器人的各关节角度、角速度以及非理想约束力的跟踪误差均低于10^-4量级。