基于自适应变阻抗的工业机器人双机械臂控制

为了实现对工业机器人双机械臂位置/力的精准控制,提出了一种自适应变阻抗控制算法。首先建立了阻抗模型,并对双机械臂系统进行了受力分析,将接触力分解为外力和内力,并分别针对外力和内力设计了自适应变阻抗控制算法来实现对位置/力的协同控制;然后通过仿真验证了自适应变阻抗控制算法能够实现对工业机器人双机械臂位置/力的协同控制,运动轨迹跟踪最大误差仅为0.3 cm,接触力跟踪最大误差仅为0.2 N,表现出了更优的控制效果;最后在定点控制测试平台上得到位置定位的最大误差仅为0.17 cm,接触力跟踪最大误差仅为0.22 N,表现出了更优的工程实用性。     

机器人自适应模糊阻抗控制方法

针对机械臂在未知环境或环境参数存在变化的情况下无法有效跟踪目标接触力,提出一种在线调节参考轨迹自适应阻抗控制算法,该方法能够实现精确力控制,并保证机械臂系统的运动稳定。根据力误差信息调整参考轨迹以实现力跟踪。同时引入模糊调整器实时调整控制算法参数,优化机械臂运动性能。以RRR型三自由度机械臂为例对算法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法提高了力控制精度与动态响应,其自适应算法有效增强了机械臂在与外界环境接触时对接触环境参数变换的鲁棒性。     

基于阻抗控制的飞机清洗臂主动柔顺控制研究

针对飞机清洗臂清洗飞机蒙皮过程中的接触力控制问题,提出了基于位置的模糊自适应阻抗控制策略,开展了相关的理论分析和仿真验证研究。在阻抗控制的基础上引入自适应控制,解决了传统阻抗控制难以精确跟踪位置的问题。同时,加入模糊控制器,通过力误差实时调节阻抗参数,提高位置跟踪的准确性和稳定性。搭建MATLAB仿真平台,仿真结果表明,该方法可以准确地实现对清洗臂末端的位置控制,提高了清洗臂的跟踪效果。     

手术机器人的模糊神经网络变阻抗控制策略研究

针对手术机器人在颅颌面手术过程中无法有效跟踪期望位置和接触力的问题，提出一种基于模糊神经网络的变阻抗控制策略。首先，利用模糊PID位置控制模块对机器人运动至手术切口位置的期望轨迹进行跟踪控制。其次，通过基于神经网络的变阻抗控制模块建立起机械臂与目标之间的力/位置动态关系，该模块可对机器人辅助手术过程中的力跟踪偏差进行及时的自适应修正，以实时补偿环境动态变化带来的影响，提高了环境交互的安全性以及力跟踪的准确性。最后，对提出的控制方法进行验证，结果表明，在动态变化的手术环境下，相比传统定阻抗参数控制方法，该方法拥有更好的跟踪控制效果。     

未知时变环境下机器人自校正阻抗控制研究

针对未知、时变环境下机器人力位控制需求,基于非线性接触动力学模型进行了阻抗控制的位置自校正修正算法研究.通过建立基于Hunt-Crossley非线性接触动力学模型的阻抗控制系统,构建了在刚性或柔顺作业环境下机器人末端位置与接触力之间的动态关系;在自校正控制系统中引入自扰动递推最小二乘辨识算法,以接触力误差最小为设计指标,设计了阻抗控制的位置自校正修正算法,在预测控制同时进行接触动力学参数在线跟踪辨识,解决了在材料力学特性未知或存在时变的环境下,力跟踪的实时性和准确性问题;仿真实验模拟了环境力学特性参数事先未知且在不同作业区域间存在差异的应用场景,结果表明,该算法能够实时进行阻抗控制的自适应位置调整,保证了力位跟踪控制的快速响应性和收敛性,稳态力跟踪误差控制在2％以内,环境力学特性发生变化时的控制调整时间仅约7个采样周期,相较对比算法减少约70％.     

具有接触力感知反馈的2R机械臂设计与控制

针对高端制造过程中机械臂与工件之间应具有接触力感知与控制要求的问题,设计一种具有接触力感知反馈的2R 机械臂(a 2R manipulator with contact force perception feedback,2RM-CFPF).首先,利用堆叠式压电陶瓷传感器设计一种具有接触力感知反馈的机械臂关节,建立关节3D模型并阐述关节结构.然后,基于所设计的关节搭建2RM-CFPF机械臂模型,探究其工作机理并推导出数学模型;结合2RM-CFPF机械臂自身特性,采用基于阻抗滑模控制的运动位置/接触力控制方法,实现2RM-CFPF机械臂的力-位混合控制.最后,进行2RM-CFPF机械臂运动控制仿真实验,仿真实验结果表明阻抗滑模控制法能够有效实现2RM-CFPF机械臂的力-位混合控制,满足高端制造中的接触力感知控制要求.     

基于卡尔曼滤波的机器人力控制

为解决机器人在打磨、装配等复杂作业环境下,其末端力传感器获取到的机器人本体与作业环境间的接触力信号存在干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼滤波的机器人力控制模型.通过搭建力控制模块,对比经典阻抗控制与基于卡尔曼滤波的机器人力控制下的接触力跟踪效果,分别搭建平面轨迹跟踪与曲面轨迹跟踪机器人可视化平台.经仿真验证发现,两种工况下基于卡尔曼滤波的机器人力控制比经典阻抗控制的力控制效果更优.     

动态环境下的机器人平滑自适应变阻抗控制

针对磨抛任务中的机器人柔顺恒力控制问题,提出一种动态环境下基于位置的平滑自适应阻抗控制方法。首先研究了机器人磨抛任务空间转换接触力变化过程,使用自抗扰控制中的微分跟踪器来安排过渡过程,使期望力缓慢释放,以减小接触力冲击。然后针对磨抛任务中环境位置不确定性的问题,建立自适应阻抗模型,根据接触力的变化进行自适应调整阻抗参数,实现位置的自适应补偿,并对自适应变阻抗的稳定性进行证明。最后,通过对已有的自适应变阻抗控制方法和所提出的平滑自适应变阻抗控制进行仿真实验对比,并对所提出的平滑自适应变阻抗控制进行实机验证。实验结果表明,平滑自适应阻抗控制方法能够有效地减小力超调,达到更好的力跟踪效果,提高系统的稳定性和鲁棒性。     

机械臂与环境交互的位置/力切换抑制振动方法

当机械臂执行位置/力的混合跟踪任务时，位置控制一般用于机械臂的自由运动阶段，力控制一般用于约束运动阶段。这种位置/力切换的控制结构既能实现与环境接触前对机械臂位置的精确控制，也能保证接触后对期望控制力的准确跟踪。由于开关系统本身存在的切换不稳定性，机械臂在以一定的速度与环境接触时，机械臂执行器会在环境表面振动甚至弹跳。针对此问题，提出了一种半主动阻尼阻抗学习方法，该方法主要包含两部分：基于位置/力切换控制的半主动阻尼控制器；基于一种逆秩拟牛顿法（broyden fletcher goldfarb shanno，简称BFGS）的阻抗学习算法，根据学习到的环境参数调节半主动阻尼，实现机械臂在接触面的振动抑制和平稳过渡。在仿真及实验中，应用提出的方法让机械臂与不同环境交互，结果表明：该方法能很好地抑制接触过渡阶段的超调力，并防止机械臂在切换过程中的振动，实现了柔顺接触和平稳过渡。     

基于阻抗控制的双臂机器人关节限制规避仿真研究

双臂机器人在运动过程中容易受到关节的限制,致使运动轨迹在某段时间内输出误差较大。对此,采用阻抗控制机器人手臂关节运动,并对跟踪角位移进行误差仿真。创建了双臂机器人运动模型简图,通过雅克比矩阵推导出机器人手臂逆运动学方程式。建立分层优先级任务体系结构,分析了冗余机械臂关节规避极限状态,设计了阻抗控制方法。采用Matlab软件对冗余机械臂阻抗控制效果进行仿真,并与无阻抗控制效果进行对比。结果显示:在无阻抗控制条件下,冗余机械臂在某段时间内会偏离期望运动轨迹,造成误差较大;在有阻抗控制条件下,冗余机械臂在整个运动时间内,都能很好地实现轨迹跟踪任务,输出误差较小。因此,采用阻抗设计方法,双臂机器人能够避免关节的限制,更好地完成轨迹跟踪任务,提高跟踪精度。     

微小型飞行昆虫降落/起飞过程微牛级接触力测试系统设计

现阶段微小型仿生飞行器降落/起飞过程的机动灵活性与仿生原型存在差异,降低了其作业过程的安全性与应用范围的普遍性,无干扰状态下仿生原型降落/起飞过程接触力的精确表征是解决该问题的必要前提。为此设计了微小型飞行昆虫降落/起飞过程微牛级接触力测试系统,以碳纤维弹簧T300为接触力的感知器件并对其标定获取接触力-挠度-接触点位置的数学方程(拟合优度R²=0.979),选用高帧数摄像机记录微小型飞行昆虫在碳纤维弹簧降落/起飞过程的图像信息。选用苍蝇(Musca domestica)进行了接触力测试系统的运行调试,采用基于Matlab编写的图像分析处理程序提取碳纤维弹簧挠度、接触点位置等信息,计算求解接触力并进行修正以消除碳纤维弹簧重力的影响,结果显示苍蝇降落/起飞过程的接触力介于0.121～0.772 mN,为其体重(17.38 mg)的0.71～4.53倍。对于所设计的接触力测试系统,分辨力可达0.001 mN,并从模拟/实际标定、挠度精准获取、接触力修正、降落/起飞过程无干扰等4方面来提升准确度。研究结果为微小型飞行器仿生原型运动行为的定量、准确表征提供了可借鉴的技术与...     

沿任意倾斜面的机器人力/位置控制方法研究

设计了沿任意倾斜面的机器人自适应阻抗控制方法,该方法解决了接触面法向方向、环境阻尼、刚度参数未知对机器人力/位置控制的影响问题。在机器人与倾斜面碰撞接触过程中采用递归最小二乘(RLS)算法估计环境的阻尼、刚度,根据接触力矩实际值与期望值的偏差实现机器人末端期望姿态的调整;在机器人末端沿倾斜面滑动阶段,设计规则自调整的模糊控制器,根据机器人末端位移、接触力误差实时调整机器人阻抗控制模型参数,以适应环境阻尼、刚度的变化。提出的控制方法具有编程实现简单且对环境参数变化鲁棒性较强的优点,实验验证了控制方法的有效性。     

压电陶瓷驱动微位移机构迟滞非线性改善方法研究

压电陶瓷驱动器在精密微位移系统中有着广泛的应用,但其固有的迟滞非线性严重影响系统的运动精度,使控制困难.通过数学建模方法建立压电陶瓷的迟滞曲线逆模型,并用此模型对压电陶瓷进行位移补偿,可以有效减小压电陶瓷迟滞非线性对系统精确控制的影响.提出一种用两个压电陶瓷协同驱动微动平台运动的微位移机构,通过基于迟滞逆模型的开环控制方法,对压电陶瓷位移进行误差补偿,可以实现微动平台运动与控制信号较好的线性对应关系.     

汽车EHB系统轮缸压力的BangBang-模糊PI控制

为了提高对EHB系统轮缸目标压力跟踪的快速性和准确性,提出了基于BangBang-模糊PI组合控制的轮缸压力跟踪方法.分析了EHB系统工作原理,建立了EHB系统数学模型;融合了BangBang控制快速跟踪和模糊PI控制精确跟踪的优势,以轮缸压力跟踪误差为阈值,提出了BangBang-模糊PI组合控制方法;跟踪前期由于误...     

Fuzzy force control of constrained robot manipulators based on impedance model in an unknown environment

To precisely implement the force control of robot manipulators in an unknown environment, a control strategy based on fuzzy prediction of the reference trajectory in the impedance model is developed. The force tracking experiments are executed in an open-architecture control system with different tracking velocities, different desired forces, different contact stiffnesses and different surface figurations. The corresponding force control results are compared and analyzed. The influences of unknown parameters of the environment on the contact force are analyzed based on experimental data, and the tunings of predictive scale factors are illustrated. The experimental results show that the desired trajectory in the impedance model is predicted exactly and rapidly in the cases that the contact surface is unknown, the contact stiffness changes, and the fuzzy force control algorithm has high adaptability to the unknown environment. Translated from Journal of Northeastern University (Natural Science), 2005, 26(8): 766–769 [译自: 东北大学学报 (自然科学版)]     

基于图像分割模型的执行末端视觉跟踪策略研究

微操纵执行器末端位置的精确反馈在显微自动化操作中具有重要意义,而现有研究无法克服在复杂干扰环境下执行器末端精确跟踪的问题。针对上述提到的问题,提出一种基于语义分割模型的执行器末端位置检测跟踪方法。首先构建端到端的执行器图像语义分割模型,其次利用轮廓拐点检测算法在分割出的掩模图像中跟踪执行器末端位置,为了进一步提高算法在复杂环境中的跟踪精度及鲁棒性,利用二维卡尔曼滤波算法对遮挡情况进行处理,实现了执行器末端被遮挡时的位置跟踪。实验结果表明语义分割模型对执行器分割精度达到了62.4%,并且在复杂环境中对执行器末端位置跟踪的最大平均误差为1.51 pixels,为提升微末端执行器的操纵精度提供基础。     

Adaptive Robust Tracking Control of Pressure Trajectory Based on Kalman Filter

When adaptive robust control(ARC) strategy based on backstepping design is applied in pneumatic servo control, accurate pressure tracking in motion is especially necessary for both force and position trajectories tracking of rodless pneumatic cylinders, and therefore an adaptive robust pressure controller is developed in this paper to improve the tracking accuracy of pressure trajectory in the chamber when the pneumatic cylinder is moving. In the proposed adaptive robust pressure controller, off-line fitting of the orifice area and on-line parameter estimation of the flow coefficient are utilized to have improved model compensation, and meanwhile robust feedback and Kalman filter are used to have strong robustness against uncertain nonlinearities, parameter fluctuations and noise. Research results demonstrate that the adaptive robust pressure controller could not only track various pressure trajectories accurately even when the pneumatic cylinder is moving, but also obtain very smooth control input, which indicates the effectiveness of adaptive model compensation. Especially when a step pressure trajectory is tracked under the condition of the movement of a rodless pneumatic cylinder, maximum tracking error of ARC is 4.46 kPa and average tracking error is 0.99 kPa, and steady-state error of ARC could achieve 0.84 kPa, which is very close to the measurement accuracy of pressure transducer.     

基于道路势场的车道偏离自动校正自适应控制

针对车道偏离自动校正控制中采用传统位置偏差控制方法路径跟踪精度不高以及实时性差等问题,提出了一种基于道路人工势场法的车辆路径跟踪方法,控制车辆能够实时保持沿着目标道路中心线行驶。该方法在车辆所处的环境道路上产生一个势场,该势场包含车辆与道路中心线的偏差信息及前方预瞄信息,对处在势场中的车辆具有阻碍其偏离车道中心线的势场力的作用。将势场产生的控制力加入车辆动力学模型中,实时控制车辆稳定地跟踪车道中心线。仿真及试验结果表明,所提方法比位置偏差法跟踪精度更高且跟踪误差随车辆速度变化波动范围小,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于环境刚度模糊自适应估计的机器人力控制

在未知环境中为实现精确的接触力控制,需要力控制器能够适应环境的变化。该文将多模型模糊控制器引入到机器人力控制中来适应未知环境的变化,针对几种典型的接触环境刚度设计相应的模糊控制器。由于在环境变化时,很难得到精确的环境刚度值,该文对环境刚度进行模糊自适应估计,进而确定各个模糊力控制器的加权系数,模糊力控制器生成机器人位置控制系统的输入指令。仿真研究表明所设计的控制器是可行和有效的。     

基于期望横摆角速度的视觉导航智能车辆横向控制

针对采用传统位置偏差控制方法的车道保持系统横向控制精度不高以及鲁棒性差等问题,提出一种跟踪期望横摆角速度的车辆横向控制方法。在车辆当前行驶位置和道路预瞄点之间实时规划逼近目标路径的虚拟路径,同时分析当前时刻车辆以无偏差形式沿此虚拟路径行驶时决定车辆行驶位置的横摆角速度及速度之间的关系。结合车辆道路相对位置及车身状态信息,设计期望横摆角速度生成器。基于7自由度非线性车辆动力学模型,设计滑模控制器跟踪期望横摆角速度,使得车辆稳定地跟踪目标路径。根据车道线宽度和边缘点数量统计进行边缘检测,能有效识别模糊车道边缘和抑制噪声,并通过对消失点的检测来有效去除非车道线的干扰。仿真及试验结果表明,与传统的位置偏差控制方法相比,期望横摆角速度法不仅能提高车辆横向控制的精确性且跟随偏差随车辆速度及道路曲率的变化波动范围小,具有很好的鲁棒性和自适应性。