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为了提高工业机器人装配的实时性、自适应性和鲁棒性,借鉴人类后天感知学习方式,提出一种基于接触状态感知发育的柔性装配方法.采用机器人末端的位姿和力/力矩来描述装配接触状态,结合支持向量数据描述和改进极限学习机对接触状态感知发育,形成可自我更新成长的经验知识库,预测机器人的装配动作,完成柔性装配任务.为验证所提出方法的有效性,以小型断路器卡合装配为例进行实验,实验结果表明,采用接触状态感知发育可实现装配经验知识库的自我更新,完成机器人的柔性装配,验证了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对机器人装配过程难以建立精确的物理模型,导致机器人装配灵活性差、装配成功率低的问题,提出一种基于过程建模的机器人分阶引导装配方法,建立基于装配各阶段的力、力矩、位姿装配过程模型,结合装配状态与机器人执行动作之间的映射,形成机器人装配阶段引导策略.通过在所搭建的KUKA机器人装配平台上进行算法验证表明,装配阶段的识别准确率达到99％以上,分阶引导策略下机器人的装配成功率达到97.2％. 相似文献
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