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题名机器人强泛化性运动技能学习与自适应变阻抗控制方法
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作者
翟雪倩
江励
郑昊辰
罗艺
周雪峰
吴鸿敏
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机构
五邑大学机械与自动化工程学院
广东省科学院智能制造研究所
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出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第23期37-44,50,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62203126)
广东省粤港科技创新联合项目(2023A0505010014)。
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文摘
针对传统机器人自动化抛磨规划与编程繁琐、环境自适应性差以及接触力控精度低等问题,机器人智能化抛磨成为解决上述挑战的重要途径。其核心要素包括运动轨迹的高效规划与接触力的高精度控制两方面。以人机物理演示运动轨迹为参考,研究机器人抛磨运动技能学习方法。基于高效核映射与动态系统全局稳定性理论,构建经验知识引导下局部与整体强泛化性的技能模型(lgGSM)。通过人机技能传递,实现机器人抛磨位置和姿态全自由度运动轨迹的高效规划。在此基础上,受人类手臂柔顺操作机制启发,研究机器人变阻抗柔顺控制方法。通过人类手臂肌电信号进行机器人末端刚度估计,建立实时阻抗自适应调控策略和接触力补偿机制,实现复杂抛磨表面的高精度期望接触力控制。最后,通过设计不同材质工件、平面和曲面、不同接触力和不同抛磨轨迹等任务对机器人抛磨系统进行了验证。结果表明:该方法具有较高的轨迹精度,以及较好的泛化性和稳定性。
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关键词
运动技能学习
变阻抗柔顺控制
泛化性
表面肌电信号
机器人抛麿
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Keywords
dynamic skill learning
variable impedance compliant control
generalization
surface electromyography signal
robotic polishing
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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