在未知环境下基于模糊预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知的接触环境表面上进行柔顺力控制的问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种模糊预测算法.此算法利用机械手末端与环境已产生的接触轨迹和运动方向,通过三种预测因子(满意度因子,曲率适应因子,参考比例因子),预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹.每次预测时首先对以前的预测进行评估,同时考虑环境曲率和刚度变化的特点.此预测算法还可以应用于阻抗控制模型中.仿真证明,这种方法可以在不同的控制模型中取得较好的力控制效果,对未知环境的变化具有较强的适应能力.     

无末端力传感器的可重构机械臂分散力控制

针对存在关节摩擦和外扰的可重构机械臂系统在受限空间内的力控制问题,提出一种无需使用力传感器即可同时控制受限空间内机械臂力和位置的分散阻抗内环/力外环控制方案.采用模糊系统逼近机械臂系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项,通过基于模糊预测的力外环控制器为内环的阻抗控制器提供参考轨迹,并利用模糊系统逼近实际的接触力.该方案为没有力传感器情况下的可重构机械臂的力控制提供了一种可能的解决方案,且模糊预测调节参考轨迹的阻抗内环控制使机械臂具有一定的柔顺性,能较好地实现机械臂由自由空间向受限空间的过渡.通过对2自由度平面机械臂和3自由度机械臂的仿真验证了该方法的有效性.     

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究.首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究.研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法.     

基于智能预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法,此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹,并考虑环境曲率和刚度变化的特点.为了验证预测算法的有效性,构建了开放式的机器人力控制系统,在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究,分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响.实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力.在实验条件下,稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内.     

基于模糊迭代算法的曲面恒力跟踪

针对机器人末端执行器对曲面轮廓跟踪时难以得到恒定跟踪力的问题,对机器人末端执行器和曲面轮廓的接触力进行了研究,建立了研究对象曲面法向力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种模糊迭代算法.模糊迭代算法不需要得到系统内部传递函数,简化了建模设计,同时,模糊迭代算法根据上次实验力误差以及误差变化量模糊补偿机器人的轨迹,加快了收敛速度,文中在理论上证明了模糊迭代算法有界收敛.实验结果显示:接触力的波动范围在±3 N之内,验证了此算法的可行性,相比于传统的比例微分(PD)算法,接触力误差波动的均方差减少了42%;相比于未进行模糊补偿的算法,在所选择的时间段内迭代周期至少减了1次.     

基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制

机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题本文提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。本策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用RBF神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。     

建筑幕墙安装机器人的位置/力混合控制方法

针对建筑领域幕墙安装过程中所面临的幕墙质量变化、接触环境改变以及机器人动力学参数漂移等问题,提出了基于阻抗模型和自适应补偿的机器人位置/力混合控制方法。分析了幕墙受力,建立了幕墙与环境之间的接触力模型,获得了机器人-幕墙-接触环境的综合动力学方程;为解决幕墙与环境接触时的力控制问题,在设计控制器时建立了幕墙位置与接触力之间的阻抗关系,同时通过李雅普诺夫稳定性理论构造了自适应控制器来补偿未知不确定项,使幕墙轨迹跟踪阻抗外环生成的参考轨迹。对不同任务时的幕墙安装过程进行多组仿真实验,结果表明:所提方法均能实现高精度的幕墙位置跟踪,误差精度小于0.2 mm,同时可以使幕墙与环境之间有稳定的接触力,并具有一定的鲁棒性。     

基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于自适应模糊算法的四足机器人运动VMC方法

为提高四足机器人的轨迹跟踪性能和多步态下运动的鲁棒性,将自适应模糊算法与虚拟模型控制理论运用在机器人的腿部关节控制中,并对虚拟模型控制(VMC)参数进行自适应实时调节.首先,分析了四足机器人的运动结构,采用D-H法建立运动学模型,对摆动腿和支撑腿进行关节力矩与虚拟力的研究;然后,考虑到传统VMC控制器参数固定导致系统动...     

基于时间序列的虚拟接触力的建模方法研究

为了同时提高力觉再现系统中力觉模型的实时性和精度,提出了一种基于时间序列的虚拟力预测算法用于改进弹簧质点接触力/变形模型.该模型不仅研究力与变形的关系,而且还考虑力的历史变化.对不同的接触对象,测量接触力随时间的变化,根据实际测量数据,建立AR模型,在物理模型计算的时间间隔内用AR模型预测虚拟力.实验结果表明, 和以往仅考虑力与变形关系的力/变形物理模型相比,加入时间序列预测的模型,能提高力觉再现的刷新频率,同时保证较高的精度.     

基于自适应阻抗控制的轮足式机器人隔振控制研究

轮足式机器人在行进过程中不可避免要与环境发生交互,在环境信息（刚度与位置）未知与时变的情况下,传统的阻抗隔振力控制方法由于目标阻抗模型的参数固定,存在鲁棒性较差的问题.在阻抗控制的基础上,基于Lyapunov稳定性定理设计了自适应阻抗控制器.该方法通过一个位置补偿量来间接调整阻抗参数,使系统稳态误差为零,提高了控制方法对未知多变环境的适应性;针对机器人轮式运动通过不同减速带的隔振问题进行了实验,证实了自适应阻抗控制方法的优越性.      

基于无源观测器的机器人笛卡尔空间力/阻抗控制方法研究

许多由机器人完成的任务都需要机器人与外部环境接触。在如抛光、去毛刺和装配作业中都需要执行精确的力控制。由于环境模型的不准确在力控制过程中当机器人与环境脱离接触时可能与周围环境发生激烈碰撞。针对此问题提出了基于无源观测器的力控算法。通过分析系统无源性, 研究了笛卡尔空间力/阻抗控制的稳定条件。发现只有力控制器的输出会破坏系统的无源性,根据系统无源性的分析结果设计了使用无源性观测器的力/阻抗控制器。在MATLAB仿真环境中对力/阻抗控制控制算法和基于无源性观测器的力/阻抗控制进行仿真验证。仿真结果表明基于无源性观测器的力/阻抗控制器在机器人末端工具与环境脱离接触时能够有效降低机械臂移动速度,减小对周围环境的冲击力。     

The central nervous system stabilizes unstable dynamics by learning optimal impedance.

To manipulate objects or to use tools we must compensate for any forces arising from interaction with the physical environment. Recent studies indicate that this compensation is achieved by learning an internal model of the dynamics, that is, a neural representation of the relation between motor command and movement. In these studies interaction with the physical environment was stable, but many common tasks are intrinsically unstable. For example, keeping a screwdriver in the slot of a screw is unstable because excessive force parallel to the slot can cause the screwdriver to slip and because misdirected force can cause loss of contact between the screwdriver and the screw. Stability may be dependent on the control of mechanical impedance in the human arm because mechanical impedance can generate forces which resist destabilizing motion. Here we examined arm movements in an unstable dynamic environment created by a robotic interface. Our results show that humans learn to stabilize unstable dynamics using the skillful and energy-efficient strategy of selective control of impedance geometry.     

一种力位置控制冲击问题解决方法

针对数控系统力位置控制过程中的力冲击问题,基于阻抗控制基本原理,研究了一种解决该问题的控制策略.以X-Y-Z三轴运动平台为被控对象,建立了系统数学模型以及力传感器动态数学模型.以控制Z轴与工件的恒定接触力为目标,构建了切换控制系统,并证明了闭环系统的稳定性.在Simulink中搭建了力位置双闭环阻抗控制仿真系统,结果证...     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．     

基于脉冲控制的末段修正弹道研究

针对迫弹的末段弹道修正问题,建立了基于脉冲控制的飞行动力学模型.结合弹道模型,分析了脉冲个数、脉冲力大小、布置位置、弹丸转速、脉冲作用时间等脉冲参数和弹道参数对末段修正能力和弹道特性的影响规律.以某迫弹和给定的脉冲控制修正方案为例,进行了末段弹道仿真计算,得到了关于修正能力的定量仿真结果和末段修正过程中迫弹攻角变化曲线.研究结果表明了末段脉冲控制修正弹道偏差的有效性,也为末段修正迫弹的脉冲控制方案设计提供了一定的理论基础.