基于卡尔曼滤波的机器人自适应控制方法研究

针对机械臂在工作过程中与环境交互的力柔顺控制问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的自适应阻抗控制算法,完成了在环境位置与环境刚度未知的情况下对恒力的稳定控制。首先,构建了机械臂与环境接触的阻抗控制模型,建立了力与位置之间的关系;然后,建立了自适应阻抗控制模型,根据机械臂力跟踪误差与位置误差,对机械臂接触的环境位置和环境刚度进行了估计,对机械臂控制位置进行了更新,再将阻抗控制算法离散化,并利用卡尔曼滤波对阻抗控制系统状态进行了预估和校正;最后,仿真验证了自适应卡尔曼滤波阻抗模型的稳定性与有效性,并运用机器人进行了跟踪实验,对不同环境参数下的恒力跟踪效果进行了验证。研究结果表明:基于卡尔曼滤波的自适应阻抗控制算法对力跟踪误差可以达到5%以内,在斜面环境下的收敛速度可提高61.5%;与传统阻抗控制相比,该控制算法的抖动更小、收敛速度更快,能够实现理想的恒力控制效果。