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.     

气动人工肌肉驱动球面并联机器人关节的力控制研究

分析了具有柔索冗余驱动特点的静力关系，研究了力控制的智能控制算法及策略，在建立的实验样机上达到了良好的力伺服性能．将气动人工肌肉的被动柔顺性与位置控制到力控制过渡的主动柔顺控制策略结合，有效避免了机器人在与环境接触时的碰撞与冲击．     

基于开放式机器人力控制系统的研究

针对未知环境下机器人主动柔顺控制在工程中实现的问题。构造了一个开放式机器人力控制系统。对系统中硬件和软件体系结构进行了分析，结合伺服驱动器的不同控制模式，给出了一种实用的力控制硬件实现形式。实验结果表明，该系统能够满足高精度力控制操作的性能要求。     

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．     

绳索牵引康复机器人控制及仿真研究

康复机器人是典型的人机合作系统.人与机器人在同一物理空间,因此对机器人的柔顺性、安全性提出了严格要求.绳索驱动具有柔顺性好、占空间小、重量轻等特点,不会与人体产生刚性碰撞、冲击,非常适合于康复机器人的驱动控制.由于绳索的柔性使其只能承受拉力,其牵引构成冗余驱动系统,因此绳索位置伺服系统须引入力控制,保证工作时绳索具有一定的张力.针对康复训练机器人的人体骨盆控制问题,设计了基于绳索驱动的伺服控制系统,通过Matlab提供的sisotool进行PI和PD控制器的设计,并对张紧力、位置和二者之间的相互影响进行了仿真分析,证明了绳索驱动适合对骨盆规律的控制,并且可以在其他绳索牵引控制技术上得到应用和推广.     

六轴机器人柔顺控制的研究

柔顺控制能使机器人对外力的变化作相应的响应, 本文通过实际的插入装配实验来证实在有偏心或偏角的情况下,机器人采用柔顺控制完成插 入装配任务所要用的力比采用位置控制时小.     

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。     

兼具安全性与柔顺性的步行康复训练机器人交互方法

提高弱机能群体使用助行机器人的柔顺性和安全性是人机交互领域重要的研究内容。本文提出一种能够兼顾柔顺性、安全性与便捷性的步行康复训练机器人非接触式柔顺控制方法。首先，分析自主研制的步行康复训练机器人结构、功能及工作模式。为准确识别使用者步态意图，研发了一种多通道近距离传感器，并结合机器人的机械结构，搭建了机载内嵌式双腿动态意图识别系统，实现了对双腿步态的实时检测。然后，为提高交互柔顺性，提出一种改进粒子滤波算法，解决了传统粒子滤波算法多次迭代过程中粒子退化问题。最后，通过引入步态速度补偿，设计了具有紧密跟踪人体步态功能的柔顺化控制方法并进行综合性实验。实验表明，本文提出的方法在确保人机交互安全性的基础上，可精确且柔顺地控制机器人的运动状态，从而紧密地跟随人体步态。该非接触式控制方法可以应用于具有类似结构的助行机器人，以及弱机能群体的日常助行与步行康复训练。     

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。     

采用力外环的机器人运动和力控制

本文给出了采用力外环的机器人控制的设计方案，利高精度六维腕力传感器在工业机器人Ｍｏｖｅｍａｓｔｅｒ－ＥＸ和ＰＵＭＡ５６２上进行该控制方案的实验研究。实验结果表明，采用力外环的机器人力控制方案其结构简单，通用性好，适合于各种不同用途的机器人力控制器设计。     

Adaptive hybrid force/position control of robot manipulators using an adaptive force estimator in the presence of parametric uncertainty

This study is devoted to sensorless adaptive force/position control of robot manipulators using a position-based adaptive force estimator (AFE) and a force-based adaptive environment compliance estimator. Unlike the other sensorless method in force control that uses disturbance observer and needs an accurate model of the manipulator, in this method, the unknown parameters of the robot can be estimated along with the force control. Even more, the environment compliance can be estimated simultaneously to achieve tracking force control. In fact, this study deals with three challenging problems: No force sensor is used, environment stiffness is unknown, and some parametric uncertainties exist in the robot model. A theorem offers control laws and updating laws for two control loops. In the inner loop, AFE estimates the exerted force, and then, the force control law in the outer loop modifies the desired trajectory of the manipulator for the adaptive tracking loop. Besides, an updating law updates the estimated compliance to provide an accurate tracking force control. Some experimental results of a PHANToM Premium robot are provided to validate the proposed scheme. In addition, some simulations are presented that verify the performance of the controller for different situations in interaction.     

基于Matlab机械臂力控系统仿真研究

以位置控制为主的机械臂控制方法已不能满足某些复杂环境（装配、抛光、去毛刺）的应用要求,控制机械臂与环境间的接触力已成为机器人学研究的一个热点。提出一种在Matlab/SimMechanics环境下平面二自由度机械臂力控制的仿真研究方法。在平面中模拟机械臂与环境的接触面,设计振荡抑制控制器,实现机械臂与环境间接触力的控制,以及机械臂与刚性环境碰撞接触过程中冲击振荡阶段的振荡抑制,生成机械臂期望的运动轨迹。仿真结果表明,该方法可实现特定作业下机械臂与环境间接触力的控制。     

基于体积力控制的气泡绕流数值模拟研究

为了研究输运过程中的气泡绕流,提出了一种简单易行的体积力控制方法。该方法建立了控制力与气泡位移之间的关联关系,从而可以快速将气泡位置固定住。采用体积力控制方法,对不同了流动参数下的气泡绕流进行了数值模拟研究。结果表明,大We数下气泡变形均较为显著,气泡形状与Re数关系密切。该文模拟得到的气泡形状和阻力系数与文献中结果吻合一致,表明该方法能正确模拟变形气泡的受力问题。     

Force Sensing Using Kalman Filtering Techniques for Robot Compliant Motion Control

Robot motion can be classified into free and contact motion. In practical tasks, however, the motion may transit from free motion to contact motion and vice versa. In such tasks, a position controller is designed in free motion. A compensator is then added in the force feedback loop to help the system reach the desired target impedance when the end-effector is in contact with the environment. To obtain accurate contact force, a Kalman filter is used to extract contact force from the wrist force sensor signal which contains inertial force of the end-effector also.     

基于阻抗控制的自适应力跟踪方法

本文针对阻抗控制不能精确控制力的缺陷,提出了一种自适应的力跟踪策略．它根 据力误差在线修正参考位置,使机械手的实际接触力跟踪期望力．这种方法对补偿误差、干 扰和环境知识等不确定因素具有鲁棒性,而且计算量小,符合实时控制的要求．实验研究证 明了该方法的有效性．     

一类平移运动的时间最优控制方法研究

时间最优控制在航天器的快速姿态控制中有着重要的工程应用背景,变分法和庞特里亚金提出的极小值原理是解决该问题的理论途径。本文旨在Bang-Bang控制的理论基础上,首先构造Hamilton函数,然后在Matlab环境下求解状态向量,最后寻求最优控制及开关线,解决一类存在阻尼力及恢复力系统的时间最优控制问题。     

Hybrid motion/force control: a review

Abstract

This paper reviews hybrid motion/force control, a control scheme which enables robots to perform tasks involving both motion, in the free space, and interactive force, at the contacts. Motivated by the large amount of literature on this topic, we facilitate comparison and elucidate the key differences among different approaches. An emphasis is placed on the study of the decoupling of motion control and force control. And we conclude that it is indeed possible to achieve a complete decoupling; however, this feature can be relaxed or sacrificed to reduce the robot’s joint torques while still completing the task.     

A robust adaptive controller for constant turning force regulation

A robust adaptive controller for the constant turning force regulation problem under varying cutting conditions is presented. The control structure is an RST pole-placement controller based on a shaping method of the output sensitivity function proposed by Landau. The controller scheme is robust in the presence of cutting process nonlinearities and disturbances. The proposed adaptive scheme uses an estimation and controller algorithm including prior knowledge of the system. Simulations and experimental results obtained with an industrial lathe show the effectiveness of the proposed solution.     

机器人手臂力控制系统GRAFC

本文介绍了一机器人手臂力控制系统及在其上实现的部分力控制作业.此系统以 PUMA 760机器人为本体,以 NKRC-4机器人控制器为基础,采用两级控制结构:上层负责规划、监控,完成力传感信息、视觉信息的采集和处理,接收来自底层的位置反馈信息,并根据一定的控制算法产生控制命令下送给底层;底层完成伺服控制.该系统具有通用性和较强的可靠性。适于各种控制方案和算法的实现.在此系统上我们成功地进行了定力控制、未知表面的跟踪与恢复、精密轴孔装配等作业,验证了系统的性能.