基于力阻抗控制的手臂康复机器人实验研究

把阻抗控制理论运用于手臂康复机器人控制中,使用基于力阻抗控制模型设计了系统的控制器。利用MATLAB/Simulink系统设计工具建立了系统控制模型,并在dSPACE实时仿真平台上进行了实验研究。结果表明,通过调节控制器中的刚度系数、阻尼系数可以使手臂康复机器人具有不同的刚度特性和阻尼特性。该控制器实现了被动和主动两种训练模式中机器人的柔顺运动控制。

液压驱动单元基于位置/力的阻抗控制机理分析与试验研究

液压驱动型高性能足式仿生机器人对未知、非结构环境具有很好的适应能力,为尽可能地避免其足地接触过程中的冲击和碰撞,足式机器人的关节应具有一定的动态柔顺性。针对驱动足式机器人关节运动的液压驱动单元(Hydraulic drive unit,HDU)进行研究,首先,建立其液压系统位置/力控制数学模型;其次,推导阻抗控制基本控制原理,并以液压系统作为内环控制方式,分析HDU基于位置/力的阻抗控制机理,研究该两种阻抗控制方法的控制内外环动态柔顺性串并联组成原理;最后,搭建HDU性能测试试验平台,对提出的两种阻抗控制动态柔顺性串并联组成原理进行试验验证。试验结果表明,基于位置的阻抗内环动态柔顺性为并联组成,而阻抗控制外环与位置控制内环动态柔顺性为串联组成;基于力的阻抗内环动态柔顺性为串联组成,而阻抗控制外环与力控制内环动态柔顺性为并联组成;基于力的阻抗控制响应速度大于基于位置的阻抗控制,而后者的阻抗模拟精度要优于前者。以上研究成果可为足式仿生机器人关节控制方法选取及性能优化提供理论和试验参考。

基于函数逼近技术的双机械臂自适应阻抗力控制

为提高机器人的智能性与灵活性,文章将人的示教引导作用引入到机器人控制系统中来,通过设计具有适应性的人机交互控制策略,使机器人能在人的引导下,智能地配合操作人员完成指定的任务.这种基于人机交互策略思想所设计的机器人,克服了早期机器人仅能按照预先设定好的程序来完成指定动作序列的弊端,拓宽了机器人的使用范围,为了实现上述目标,文章设计了一个双臂机器人在操作人员引导下移动物体的实验.在实验中,机器人的主动臂直接由操作人员通过力/触觉反馈设备进行控制,从动臂能够自动调整其运动状态以配合主动臂的运动,最终,物体在两臂的夹持下,按照主动臂的运动轨迹移动.文章采用了一种基于函数逼近技术(Function Approximation Techniques-FAT)的自适应阻抗力控制器并将其应用到上述实验中从动臂的运动控制,在仿真实验中,通过与PD(比例微分)+前馈补偿控制器的结果比较,验证了所设计的基于FAT的自适应控制器具有较好的控制效果。

基于无源观测器的机器人笛卡尔空间力/阻抗控制方法

许多由机器人完成的任务都需要机器人与外部环境接触。在如抛光、去毛刺和装配作业中都需要执行精确的力控制。由于环境模型的不准确在力控制过程中当机器人与环境脱离接触时可能与周围环境发生激烈碰撞。针对此问题提出了基于无源观测器的力控算法。通过分析系统无源性,研究了笛卡尔空间力/阻抗控制的稳定条件。发现只有力控制器的输出会破坏系统的无源性,根据系统无源性的分析结果设计了使用无源性观测器的力/阻抗控制器。在MATLAB仿真环境中对力/阻抗控制控制算法和基于无源性观测器的力/阻抗控制进行仿真验证。仿真结果表明基于无源性观测器的力/阻抗控制器在机器人末端工具与环境脱离接触时能够有效降低机械臂移动速度,减小对周围环境的冲击力。

基于位置控制的工业机器人力跟踪刚度控制

随着机器人技术的发展,要求机器人能够完成更加复杂的任务,如工业机器人的打磨、精密装配、人机协作等,因此机器人与环境交互的能力起着越来越重要的作用。但当前的柔顺控制方法存在局限性,无法像人类一样,时刻对外界环境的作用力具有很强的适应能力(阻抗性能),并且能够随时对外界环境施加所需要的力(力的跟踪性能)。为了解决该问题,提出一种新的力跟踪刚度控制方法,能够让机器人同时具有阻抗性能和力的跟踪性能。该控制系统结构简单,实用性较强。控制系统的建立是基于位置控制的工业机器人模型,并进行了仿真,仿真结果表明,机器人不仅具有刚度控制的特点,对外界约束环境有顺从性,同时能够对期望力很好地进行跟踪。

液压驱动单元基于力的阻抗控制系统前馈抗扰控制研究

液压驱动单元(Hydraulic drive unit,HDU)是液压驱动型足式机器人常用的关节驱动器,具有集成度高、功率密度大等特性。机器人顶层规划后,需依靠其完成具体动作,实现机器人的行走、对角小跑、奔跑等步态。HDU所受外负载会随机器人腾空相和着地相频繁大幅变化,严重影响系统性能。若HDU具备高性能基于力的阻抗控制,则可有效减小机器人在运动过程中足地接触时的碰撞力,保证机器人运动的平稳性。为提高基于力的阻抗控制系统的抗外扰动能力,研究一种前馈抗扰控制(Feedforward disturbance rejection control,FDRC)。介绍HDU基于力的阻抗控制系统及其数学模型,推导其非线性状态空间表达式。针对系统的外扰动推导等价输入矩阵,设计前馈抗扰控制器,并估算伺服阀流量系数。利用HDU性能测试试验台,针对不同工况和典型信号进行试验。试验结果表明,FDRC可大幅提高HDU基于力的阻抗控制系统的抗外扰动能力,且工况适应性良好。该控制方法可降低外扰动对液压驱动型机器人的影响,提高机器人的适应性。

上肢康复机器人主动训练模式控制策略研究

针对在上肢康复机器人主动训练控制策略中存在的人机交互力跟踪响应速度慢、控制精度低等问题,设计了面向单关节与多关节主动康复训练模式的力阻抗控制器。在对六自由度上肢康复机器人进行运动学与动力学分析的基础上,设计了基于力的阻抗控制算法的力控制器。利用MATLAB/Simulink软件搭建了控制器仿真平台,并分别对阶跃信号、斜坡信号、正弦信号三种不同状态的交互力信号进行控制仿真。仿真结果表明:该方法具有人机交互力跟踪响应速度快、控制精度高的特点。

机械臂在未知环境下基于力/位/阻抗的多交互控制

针对人-机械臂交互的不确定性以及环境的未知性,提出了一种基于速度控制的方法来研究人、机械臂和环境三者之间的交互问题.首先通过在机械臂末端安装2个6维力传感器来实现交互力的检测,并在末端工具连接处增加单自由度柔性环节来实现机械臂的柔顺性.其次,基于i Ta SC(instantaneous task specification using constraints)方法对机械臂与工具系统的柔顺度建模,在输出空间中建立起速度/位置与力的关系,实现机械臂与环境之间接触力的控制,通过刚度矩阵实现人对机械臂的拖动控制.另外结合力/位/阻抗混合控制方法实现了在安全区域约束下人拖动机械臂来完成一系列基于位置/力的任务,并与未知环境之间达到一个良好的交互.最后将提出的算法在UR5机械臂上进行轮廓跟踪任务的验证,实验结果表明该方法能达到一个较好的交互控制效果.

液压驱动单元基于力的阻抗控制方法控制参数灵敏度分析

液压驱动型高性能足式仿生机器人具有很好的适应能力,为尽可能地避免其足地接触过程中的冲击和碰撞,足式机器人的关节应具有一定的柔顺性,而基于力的阻抗控制是一种在液压驱动型高性能足式仿生机器人腿部关节中常用的主动柔顺控制方法.针对驱动足式机器人关节运动的液压驱动单元(HDU),研究基于力的阻抗控制方法在HDU上的应用,推导其状态空间表达,并在HDU性能测试平台上对阻抗控制效果进行实验验证.针对影响阻抗控制效果的4个主要控制参数,对比分析不同灵敏度分析方法的优劣势,最终确定使用相对简单求解过程的一阶矩阵灵敏度分析方法,对4个参数在4种不同工况下进行动态灵敏度分析以及定量灵敏度分析,并进行实验验证.所得基于力的阻抗控制参数灵敏度分析结论可作为不同工况下控制参数优化的理论参考和实验基础.

形位不确定回转腔体内壁表面的打磨

提出一种基于逆向工程和阻抗力控制的打磨方法来实现形位、刚度不确定回转腔体内壁表面的精确打磨操作。采用准在线激光测量方法对形位不确定回转腔体内壁表面进行粗、精测量,提取纵截线簇数据,处理后重构内壁曲面。联合阻抗力控制和智能控制方法,提出参考轨迹的模糊调节算法;采用激光探测内壁曲面信息计算参考轨迹,根据接触环境刚度变化,建立模糊调节规则;通过调节因子对当前控制周期的参考轨迹变化量进行调整,使机械手打磨头在回转腔体内具有柔顺控制能力,实现对形位、刚度不确定回转腔体内壁表面的精确打磨。搭建了机器人激光测量与打磨开放式试验平台,进行了力控制打磨试验研究。试验结果表明:采用准在线纵截线激光预测与测量,重构曲面模型的相对平均误差小于0.024%;采用模糊调节力控制算法对固体火箭发动机壳体绝热层内表面进行打磨,目标打磨深度为0.200mm时,打磨正压力相对误差小于±5%,回转腔体内表面打磨深度的相对平均误差为6.5%。结果显示所提方法可实现对具有复杂回转腔体内壁表面的精确打磨。

Impedance force control for position controlled robotic manipulators under the constraint of unknown environments

A force control strategy for position controlled robotic manipulators is presented. On line force feedback data are employed to estimate the local shape of the unknown constraint. The estimated vectors are used to generate the virtual reference trajectory for the target impedance model that is driven by the force error to produce command position. By following the command position trajectory the robotic manipulator can follow the unknown constraint surface while keeping an acceptable force error in a manner depicted by the target impedance model. Computer simulation on a 3 linked planar manipulator and experimental studies on an Adept 3, an SCARA type robotic manipulator, are conducted to verify the force tracking capability of the proposed control strategy.