缝纫机器人对织物张力与位置的模糊阻抗控制

为解决缝纫机器人末端执行器在按压织物滑动前行和按压织物缝纫时需要保证织物不起褶皱且缝纫轨迹针脚均匀的问题,采用模糊阻抗控制方法对机器人末端位置以及机器人末端与织物接触力的同时控制。建立缝纫机器人实际缝纫系统模型,采取将机器人末端按压织物的力与按压位置进行力/位阻抗控制的策略,并根据模糊规则选取了缝纫系统最优阻抗参数。实验结果表明:模糊阻抗控制方法能够实现机器人操作织物的位置和机器人末端按压织物操作力之间的动态平衡,能够在保证机器人各关节平稳运动的基础上实现缝纫时接触力和位置的同时控制要求。

一种手指康复外骨骼模糊阻抗控制算法研究

脑卒中患者病后会产生手指运动功能障碍,现以形状记忆合金丝(Shape Memory Alloy,SMA)为驱动器设计了一种手指康复外骨骼,为了解决形状记忆合金丝驱动手指康复外骨骼的力、位协同控制问题,提出了一种模糊阻抗控制算法,基于手指康复外骨骼的力学模型和驱动模型,采集合金丝末端的力,与期望力作差,由阻抗控制器给出位置修正量,通过电阻自感知反馈,修正位置从而实现力的控制,采用模糊控制器对阻抗控制器的参数进行控制。为了验证算法的可行性,搭建手指康复外骨骼实验平台,分别采用传统阻抗控制和模糊阻抗控制实验研究手指指尖力的跟踪特性,实验结果验证了模糊阻抗控制器相较阻抗控制,对力的跟踪响应更快,面对外界干扰,具有一定的鲁棒性,更适合手指康复外骨骼的柔顺性控制。

基于AMESim-MATLAB的滑模模糊阻抗力位切换控制

为提高电液伺服系统在不同工况下位置跟踪和力跟踪性能,并减小力位切换时的力位跟踪误差,提出一种基于滑模模糊阻抗的力位切换控制策略。在自由空间中采用滑模控制提高系统位置跟踪性能,在接触空间采用基于位置的模糊阻抗控制提高液压缸从自由空间到接触空间的接触力稳定性。在建立AMESim模型基础上,与MATLAB/Simulink建立联合仿真,结果表明:该控制算法对电液伺服系统有良好的力位跟踪能力,有效减小了力位切换过程中力位跟踪误差。

基于示教学习和自适应力控制的机器人装配研究

针对柔性自动化领域的机器人装配问题,对示教学习和自适应力控制等方面进行了研究,对初始位置变化时示教搜孔、插孔时降低接触力矩波动速度和误差的策略进行了归纳,提出了利用示教学习对搜孔轨迹泛化和模糊自适应阻抗控制插孔的方法。首先根据是否与孔产生接触力将示教任务分为两段;接着利用了任务参数化的高斯混合模型(TP-GMM)训练并泛化第一段轨迹;最终和原示教的第二段轨迹组合为新的搜孔轨迹;采用了六自由度阻抗控制使得机器人具有柔顺性,再利用了模糊自适应策略调节阻抗控制中Z轴期望接触力,利用UR机器人对方形孔进行了装配试验验证。研究结果表明:所提出的策略在新的初始位置,仍能绕过障碍物并生成新的搜孔轨迹,无需再次示教;调节期望接触力相比其不变时,绕X轴方向力矩波动速度低,且波动误差减小了30%。