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1、機(jī)器人在從事精密裝配、工件表面打磨、拋光和擦洗及輪廓跟蹤等作業(yè)時(shí),要求其終端執(zhí)行裝置和環(huán)境之間保持接觸,同時(shí)具備控制其終端位置和接觸力的能力,即機(jī)器人力控制的能力。 機(jī)器人力控制是機(jī)器人控制領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。針對(duì)在形狀和剛度均未知的接觸環(huán)境中進(jìn)行柔順控制的問題,在傳統(tǒng)的力控制方法中加入了智能控制策略以適應(yīng)未知環(huán)境的動(dòng)態(tài)特性。論文在理論研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了相關(guān)的計(jì)算機(jī)仿真研究,并在開放式機(jī)器人力控制平臺(tái)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)研究,主要
2、研究?jī)?nèi)容及成果如下: (1)在傳統(tǒng)的阻抗控制模型中應(yīng)用一種新的參考軌跡模糊調(diào)節(jié)算法,根據(jù)反饋的接觸力信息,通過模糊推理,用參考比例因子調(diào)節(jié)參考軌跡,從而使生成的參考軌跡適應(yīng)未知環(huán)境剛度的變化。同時(shí)根據(jù)接觸力的變化對(duì)阻抗模型參數(shù)進(jìn)行模糊調(diào)節(jié),減少了受限運(yùn)動(dòng)中一些干擾的影響,使跟蹤位置誤差和力誤差達(dá)到最小,提高了全局力控制效果。通過計(jì)算機(jī)仿真,證明在環(huán)境參數(shù)變化時(shí),此算法較傳統(tǒng)的力控制方法有更好的魯棒性。 (2)針對(duì)機(jī)器人在
3、形狀和剛度均未知的接觸環(huán)境表面上進(jìn)行柔順控制的問題,提出了一種面向未知環(huán)境的智能預(yù)測(cè)算法,并將其應(yīng)用于阻抗模型中。此預(yù)測(cè)算法根據(jù)機(jī)械手末端位置和力的反饋信息,通過三種預(yù)測(cè)因子(滿意度因子,曲率適應(yīng)因子,參考比例因子),預(yù)測(cè)并調(diào)整未來采樣時(shí)刻的阻抗控制模型中的參考軌跡,使控制器能夠?qū)ξ粗h(huán)境的動(dòng)態(tài)特性具有適應(yīng)能力。每次預(yù)測(cè)首先對(duì)以前的預(yù)測(cè)進(jìn)行評(píng)估,使其具有更好的在線適應(yīng)能力,同時(shí)考慮環(huán)境表面曲率和剛度變化的特點(diǎn)。算法在線調(diào)節(jié)阻抗模型參數(shù),
4、減少在受限運(yùn)動(dòng)中的力誤差,提高全局的力控制效果。根據(jù)反饋方式的不同,把智能預(yù)測(cè)算法分為兩種:基于位置反饋的預(yù)測(cè)算法和力反饋的預(yù)測(cè)算法。文中比較了這兩種方法的區(qū)別,并進(jìn)行了相關(guān)的仿真研究。此外,在自由空間到約束空間的轉(zhuǎn)換過程中加入了非連續(xù)的轉(zhuǎn)換算法,減少了轉(zhuǎn)換過程中的沖擊力,在隨后的受限運(yùn)動(dòng)中采用上述的智能預(yù)測(cè)算法。通過對(duì)橢圓、正弦曲線等多種有凹凸變化的受限表面進(jìn)行的力跟蹤仿真研究,結(jié)果表明控制算法對(duì)未知環(huán)境參數(shù)的變化有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,可
5、以在接觸表面剛度在一定范圍內(nèi)變化的情況下,完成對(duì)形狀變化比較平緩(光滑連續(xù)可導(dǎo)的)各種非規(guī)則曲面的力跟蹤。 (3)在力/位混合控制模型中同樣應(yīng)用此智能預(yù)測(cè)算法。根據(jù)位置和力反饋信息,通過三種預(yù)測(cè)因子預(yù)測(cè)調(diào)整力/位混合控制模型中的期望軌跡,使機(jī)器人控制器能夠?qū)ξ粗h(huán)境的動(dòng)態(tài)特性具有適應(yīng)能力。預(yù)測(cè)算法不僅預(yù)測(cè)力/位混合控制模型中未來時(shí)刻的期望軌跡,還通過對(duì)方向角的預(yù)測(cè),實(shí)時(shí)計(jì)算旋轉(zhuǎn)變換矩陣和選擇矩陣,確定了未來采樣時(shí)刻接觸點(diǎn)的力控和
6、位控方向。與阻抗控制模型中的預(yù)測(cè)過程相似,預(yù)測(cè)算法考慮了過去控制周期預(yù)測(cè)誤差和接觸環(huán)境表面曲率的變化。同時(shí),算法中根據(jù)接觸力誤差在線調(diào)整力控向量中的比例參數(shù),減少?zèng)_擊力,提高全局的力控制效果。通過計(jì)算機(jī)仿真,驗(yàn)證了預(yù)測(cè)算法可以在不同的控制模型中應(yīng)用,取得了較高的力控制精度。 (4)為了在機(jī)器人控制器中實(shí)現(xiàn)提出的智能力控制算法,完成各種力控制實(shí)驗(yàn),構(gòu)造了一個(gè)開放式機(jī)器人力控制系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)中硬件和軟件體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深入的探討與分析
7、。根據(jù)系統(tǒng)中應(yīng)用的DSP控制器的特點(diǎn)和伺服驅(qū)動(dòng)器的不同控制模式,給出了一種機(jī)器人力控制具體的硬件實(shí)現(xiàn)形式。同時(shí),針對(duì)力控制系統(tǒng)中開放式的要求,編制了模塊化的控制軟件。另外,對(duì)影響機(jī)器人控制器實(shí)時(shí)性的主要因素進(jìn)行了分析。 (5)在開放式的機(jī)器人力控制系統(tǒng)中,應(yīng)用提出的智能預(yù)測(cè)算法在不同的控制模型(力/位混合控制模型,阻抗控制模型)、不同的預(yù)測(cè)方式(位置反饋預(yù)測(cè),力反饋預(yù)測(cè))、不同的跟蹤速度、不同的期望力、不同的接觸剛度條件下對(duì)非規(guī)
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