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基于人机协作的机器人防撞控制研究
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作者 王志军 马文文 +2 位作者 杨悦 冯永利 李占贤 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期736-744,共9页
针对人机协作环境下人与机器人末端之间不可预测的碰撞问题,本文提出一种由自适应导纳控制和鲁棒控制组成的双环人机协作防撞控制算法。在对导纳参数分析的基础上建立外环自适应导纳控制器,根据碰撞力信息实时更新阻尼系数和刚度以产生... 针对人机协作环境下人与机器人末端之间不可预测的碰撞问题,本文提出一种由自适应导纳控制和鲁棒控制组成的双环人机协作防撞控制算法。在对导纳参数分析的基础上建立外环自适应导纳控制器,根据碰撞力信息实时更新阻尼系数和刚度以产生避让轨迹。根据鲁棒控制理论建立内环鲁棒跟踪控制器,用于克服动力学误差对轨迹跟踪精度产生的影响。对该算法进行可视化仿真与实验验证,仿真结果表明,该算法与变刚度导纳控制相比,末端在x、y、z轴方向上最大位置偏移量分别提高17.46%、8.89%、13.09%,响应时间分别降低7.94%、14.89%、8.21%,显著提高了机器人末端碰撞响应的柔顺性与灵活性;碰撞实验中机器人末端在x、y、z轴方向上受到的最大碰撞力分别为1.12、4.06、-0.44 N,末端在碰撞力方向上产生的最大位置偏移分别为6.94、98.75、5.43 mm,结果表明在较小碰撞力作用下,机器人末端可以表现出良好的柔顺性,满足人机协作安全需求。 展开更多
关键词 人机协作 机器人 碰撞响应 自适应导纳控制 鲁棒控制
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协作机械臂碰撞环境下的安全控制 被引量:1
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作者 周林娜 王宵 +2 位作者 丛香怡 陈正升 杨春雨 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期292-302,共11页
针对人机协作过程中机械臂末端与操作者之间可能存在物理碰撞的问题,本文提出一种基于自适应导纳和滑模控制的机械臂安全控制方法.首先,采用基于广义动量的干扰观测器估计机械臂各关节和末端执行器上的干扰力.然后,设计一个双环控制结构... 针对人机协作过程中机械臂末端与操作者之间可能存在物理碰撞的问题,本文提出一种基于自适应导纳和滑模控制的机械臂安全控制方法.首先,采用基于广义动量的干扰观测器估计机械臂各关节和末端执行器上的干扰力.然后,设计一个双环控制结构,内环是基于干扰观测的双幂次趋近律滑模轨迹跟踪控制器,用以克服外界干扰的影响,达到期望的轨迹跟踪精度;外环是自适应导纳控制器,依据碰撞外力的大小和方向更新期望轨迹,以保证机械臂碰撞发生时的柔顺性和碰撞解除后迅速恢复工作状态的能力.最后,对所提算法进行仿真和实验验证.实验结果表明,协作机械臂碰撞环境下的安全控制算法能保证人机协作的安全性和机械臂工作的连续性,满足人机协作过程中的工作需求. 展开更多
关键词 人机协作 干扰观测器 滑模控制 自适应导纳控制
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面向复杂曲面力控抛光的变阻抗控制研究 被引量:3
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作者 刘钦超 崔龙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期131-134,共4页
针对复杂曲面的力控抛光任务中同时控制刀具进给速度与接触力困难的问题,分析了在刀具期望进给速度与接触力方向时变场景下基于经典力位混合方法的柔顺控制算法难以控制的原因,提出了一种新的基于时变力位混合框架及自适应导纳控制的柔... 针对复杂曲面的力控抛光任务中同时控制刀具进给速度与接触力困难的问题,分析了在刀具期望进给速度与接触力方向时变场景下基于经典力位混合方法的柔顺控制算法难以控制的原因,提出了一种新的基于时变力位混合框架及自适应导纳控制的柔顺控制算法。使用工件轮廓曲率实时修正力位混合框架,减小进给速度与接触力控制之间的耦合影响,并使用接触力误差与力位混合框架修正速度来自适应调整导纳控制的阻尼参数。仿真验证了所提算法可解决传统算法在时变力位跟踪时的接触力不收敛问题,且所提自适应策略可进一步降低超过80%的接触力跟踪误差。 展开更多
关键词 机器人 力控抛光 时变力位混合框架 自适应导纳控制
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基于扰动卡尔曼滤波的机器人免力矩传感器拖动示教方法 被引量:3
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作者 张铁 许锦盛 邹焱飚 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期116-125,共10页
拖动示教技术操作简便且效率高,更符合现代化的柔性生产,而实现工业机器人的拖动示教需要准确地测量外力与控制由外力所引起的关节运动。为了实现免力矩传感器测量操作者施加的外力,设计一种基于扰动卡尔曼滤波的外力观测器。该观测器... 拖动示教技术操作简便且效率高,更符合现代化的柔性生产,而实现工业机器人的拖动示教需要准确地测量外力与控制由外力所引起的关节运动。为了实现免力矩传感器测量操作者施加的外力,设计一种基于扰动卡尔曼滤波的外力观测器。该观测器通过将关节外力矩作为扰动项,并引入广义动量,建立机器人系统的状态空间方程,进而采用卡尔曼滤波算法得到关节外力矩的最优观测值。其中,为了提高外力的估计精度,提出以刚体动力学模型和深度神经网络相结合的方式建立机器人的动力学模型,该方法不仅避免了关节摩擦力矩的复杂建模过程,而且将模型中未建模的因素通过深度神经网络进行补偿。为了实现机器人在拖动示教过程中的牵引控制,将机器人的关节运动与外力矩之间的动态响应关系等效为一个质量阻尼系统,并提出一种自适应阻尼的导纳控制方法,将观测到的外力矩转换成示教运动的期望关节转角,并根据外力矩的变化趋势自适应地调整系统阻尼参数,以改善机器人的示教效果。实验表明,所建立的动力学模型在预测力矩上具有更低的均方根误差,可减小不少于20%的误差;采用所提出的控制方案在六自由度的工业机器人上实现了免力矩传感器的拖动示教,自适应阻尼调整方法能减少约19%的关节启动力矩,更有利于机器人示教运动的启停。 展开更多
关键词 工业机器人 扰动卡尔曼滤波 自适应阻尼的导纳控制 拖动示教
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