机器人实现未知参数下的曲面跟踪和恒力控制的研究
《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文
《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言随着工业自动化和机器人技术的不断发展,机器人已经广泛应用于各种复杂的工作环境中。
其中,机器人对曲面物体的跟踪力控制技术成为了一项重要的研究领域。
该领域的主要目标是实现对曲面物体的精确、高效且稳定地跟踪与操作。
为此,本研究引入了六维力传感器(6D force sensor),用以监测和控制机器人在曲面跟踪过程中的力和运动状态,从而实现更为精细和精准的操作。
二、六维力传感器在机器人曲面跟踪中的应用六维力传感器是一种能够同时测量三维空间中力和三维空间中力矩的传感器。
在机器人曲面跟踪过程中,六维力传感器能够实时监测机器人末端执行器与曲面物体之间的相互作用力,并据此调整机器人的动作。
这一技术的引入能够极大地提高机器人在复杂曲面上的操作精度和效率。
三、机器人曲面跟踪力控制策略针对曲面跟踪任务,本研究提出了一种基于六维力传感器的力控制策略。
该策略包括两个主要部分:力估计和力控制。
1. 力估计:通过六维力传感器获取的力和力矩数据,进行数据分析和处理,得出机器人在不同时间点的受力和受力情况,从而对曲面的形态进行预测和判断。
2. 力控制:基于对机器人和曲面环境的感知数据以及机器人当前的动态信息,制定合理的运动规划并执行运动轨迹的跟踪与控制,从而保证机器人与曲面的交互稳定性和准确度。
四、实验研究为了验证所提出的力控制策略的有效性,我们设计了一系列实验。
实验中,我们使用了搭载六维力传感器的机器人系统,在多种不同形状和材质的曲面上进行跟踪操作。
实验结果表明,通过使用六维力传感器,机器人能够实现对曲面的精确跟踪和操作,且在各种不同环境下均能保持良好的稳定性和准确性。
五、结论本研究通过引入六维力传感器,实现了对机器人曲面跟踪过程中的力和运动状态的实时监测和控制。
通过实验验证,该策略在多种不同形状和材质的曲面上均能实现精确的跟踪和操作,且具有良好的稳定性和准确性。
机器人研磨自由曲面时的作业环境与柔顺控制研究共3篇
机器人研磨自由曲面时的作业环境与柔顺控制研究共3篇机器人研磨自由曲面时的作业环境与柔顺控制研究1机器人在磨削自由曲面的应用方面已经得到了广泛的研究和应用。
在这样的应用场景中,机器人需要对物体表面进行高效和精确的加工。
本文将介绍机器人研磨自由曲面时的作业环境与柔顺控制研究。
一、机器人磨削自由曲面的应用环境机器人磨削自由曲面的应用环境主要包括以下几个方面:1、工件表面几何形状复杂度高。
自由曲面的磨削需要针对工件表面进行高精度的加工,而曲面的几何形状往往较为复杂。
这就要求机器人在磨削过程中要有良好的重心控制能力和机器人末端的力传感能力,以保证磨削效果和加工精度。
2、均匀性和表面粗糙度的要求较高。
自由曲面的表面粗糙度往往比较高,需要经过多道磨削加工才能获得足够的光滑度。
而均匀性的要求也非常高,需要机器人在磨削时均匀施加力,保证工件表面的一致性。
3、加工环境要素复杂。
在机器人磨削自由曲面时,需要考虑工件的尺寸和形状以及机器人自身的动态特性。
同时,还需要考虑加工环境中的各种干扰因素,如电磁干扰、空气流动等。
因此,需要对机器人进行适当的防抖和干扰抑制措施。
二、柔顺控制研究机器人在磨削自由曲面时,需要具备柔顺控制能力。
柔顺控制主要是指机器人的力控制和位置控制能力。
力控制方面的主要目标是实现机器人机械臂与工件之间的柔性交互。
而位置控制方面,主要是实现在磨削过程中对机器人末端的准确位置控制。
柔性控制可以通过力传感器和控制算法来实现。
力传感器可以帮助机器人感知加工过程中的接触力和切削力,判断工具与工件表面的接触情况,从而实现柔性控制。
而控制算法则可以根据力传感器反馈的信息,通过动态调整电机控制器,实现机器人动态调节和精确控制。
另外,在机器人磨削自由曲面时,还需要考虑机器人的轨迹规划和运动控制。
轨迹规划方面需要考虑工件表面的几何形状和磨削参数等因素,从而生成符合加工要求的路径规划。
而运动控制方面,则需要实现对机器人各个关节的联动控制,以实现复杂曲面的磨削任务。
研抛大型自由曲面微小机器人控制系统
随着人工智能、物联网、5G等技术的不断发展,未来的微小机器人控制系统将朝着更加智能化、自主化、协同化 的方向发展。同时,随着应用场景的不断扩展,微小机器人的应用领域也将越来越广泛,如医疗手术、环境监测 、农业种植等。
研究内容与方法
01 02
研究内容
本研究旨在开发一种能够适应大型自由曲面的微小机器人控制系统,包 括硬件平台设计、运动规划与控制算法设计、实验验证与优化等方面。 具体研究内容包括
研究方法
本研究采用理论分析和实验验证相结合的方 法进行。首先,通过对微小机器人硬件平台 和控制算法的理论分析,建立数学模型并进 行仿真分析。然后,通过实验验证微小机器 人控制系统的性能和效果,并进行优化和改 进。同时,结合实际应用场景进行测试和验
证,确保系统的实用性和可靠性。
02
大型自由曲面微小机器人的设计
实现控制逻辑
根据研抛任务的需求,实现相应的 控制逻辑,包括轨迹跟踪、姿态调 整等。
04
实验与验证
实验环境与设备
实验场地
选择了一个具有大型自由曲面的封闭空间,确保实验过程中不会受到外界干扰。
设备
采用了高精度摄像头、光学传感器、微型控制器等设备,以实现对机器人的精确控制和数据采集。
实验过程与结果分析
微小机器人的定义与特点
微小机器人的定义
微小机器人是一种尺寸在厘米甚至毫米级别的自动化机器,具有体积小、重量 轻、能耗低等特点。
微小机器人的特点
微小机器人具有很高的机动性和灵活性,可以在狭小的空间和恶劣的环境中执 行任务,如探测、运输、操作等。
大型自由曲面微小机器人的结构设计
结构设计原则
根据任务需求和工作环境,采用模块化设计方法,实现小型化、轻量化、高精度 和高稳定性。
基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪研究
基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪研究机器人视觉引导与跟踪是当前机器人技术领域的一个热点研究方向。
随着机器人技术的不断发展,以及社会对机器人应用需求的增加,机器人的导航和视觉识别能力已成为研究的重点。
基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪技术的出现,为机器人在复杂环境中实现高精度的导航和视觉识别提供了一种新的解决方案。
本文将对基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪进行深入研究。
一、机器人视觉引导与跟踪的意义机器人视觉引导与跟踪技术的提出,旨在提高机器人在导航和视觉识别方面的能力。
传统的机器人导航方式通常依赖于特定场景的设定和预先规划路径的设定,对于复杂环境下的导航往往无能为力。
而基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪技术,通过实时感知环境信息、分析和处理图像数据,使得机器人能够实现实时的导航和视觉识别,从而能够应对各种复杂的导航环境。
二、机器人视觉引导与跟踪的关键技术在实现基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪时,需要借助一些关键技术和算法的支持。
其中,主要包括以下几个方面:1. 图像处理与识别技术:机器人视觉引导与跟踪的核心在于对环境中物体的感知和识别。
图像处理技术通过对环境中的图像数据进行处理,提取出关键的特征信息,从而实现对物体的识别和跟踪。
2. 自适应控制算法:机器人视觉引导与跟踪需要实时地感知环境信息,并通过自适应的控制算法来调整机器人的行为,使其能够适应环境变化。
自适应控制算法的设计和优化是实现机器人视觉引导与跟踪的关键。
3. 多传感器融合技术:为了提高机器人在环境感知和导航方面的准确性和鲁棒性,常常需要借助多个传感器的数据进行融合。
多传感器融合技术可以通过对传感器数据的融合和处理,提高机器人的感知和决策能力,进而实现更精确的视觉引导与跟踪。
三、基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪的应用基于自适应控制的机器人视觉引导与跟踪技术在实际应用中具有广泛的前景。
以下列举几个常见的应用场景:1. 工业生产领域:在现代制造业中,机器人常常需要在复杂的生产环境中进行操作和导航。
国家自然科学基金范文 机器人路径跟踪控制
国家自然科学基金范文机器人路径跟踪控制国家自然科学基金范文:机器人路径跟踪控制一、引言国家自然科学基金范文的关键词之一,机器人路径跟踪控制,是当前人工智能与机器人领域的研究热点之一。
随着科技的不断进步,机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而机器人路径跟踪控制作为机器人导航和行动的核心技术,其研究对于提升机器人的智能化水平至关重要。
本文将围绕机器人路径跟踪控制展开全面的讨论和分析,以期为相关研究提供新的思路和方向。
二、机器人路径跟踪控制的基本概念1. 机器人路径跟踪控制的定义机器人路径跟踪控制是指机器人在运动过程中根据预定的路径进行实时跟踪和调整,以实现自主导航和自动避障的技术。
在实际应用中,机器人需要根据环境信息和路径规划算法,通过传感器感知周围环境,并利用控制算法调整自身姿态和速度,以实现精准的路径跟踪和运动控制。
2. 机器人路径跟踪控制的关键技术机器人路径跟踪控制涉及多个关键技术,包括路径规划、环境感知、运动控制等。
路径规划是指根据目标位置和环境地图生成机器人的运动路径,可以采用基于图搜索的算法或人工智能算法。
环境感知是指机器人通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息,包括障碍物、地形等,以便实时调整路径和避障。
运动控制是指根据路径规划和环境感知的结果,对机器人的速度、角度等参数进行实时调整,以实现精准的路径跟踪和运动控制。
三、机器人路径跟踪控制的研究现状目前,关于机器人路径跟踪控制的研究已经取得了许多重要进展。
在路径规划方面,基于遗传算法、深度强化学习等人工智能算法的路径规划方法逐渐成为研究热点,可以更好地适应复杂环境下的路径规划需求。
在环境感知方面,激光雷达、摄像头等传感器的性能不断提升,为机器人提供了更加准确和全面的环境信息。
在运动控制方面,模型预测控制、非线性控制等方法在机器人路径跟踪控制中得到了广泛应用,能够实现更加稳定和灵活的运动控制。
四、机器人路径跟踪控制的挑战和展望尽管机器人路径跟踪控制取得了许多重要进展,但仍然面临着一些挑战。
《2024年基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文
《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言在当今的自动化生产过程中,机器人技术在各种行业中都扮演着越来越重要的角色。
特别是,在那些需要精细操作和精确控制的场合,如机械加工、焊接、装配等,机器人的力控制能力显得尤为重要。
而六维力传感器作为机器人精确控制的关键部件,其在机器人曲面跟踪过程中的力控制作用尤为突出。
本文旨在探讨基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术及其实验研究。
二、六维力传感器的工作原理及特点六维力传感器是一种能够同时测量三个方向上的力和三个方向上力矩的传感器。
其工作原理基于牛顿第二定律和胡克定律等基本物理定律。
这种传感器可以提供更为准确和详细的力学信息,使机器人能够在执行任务时更准确地感知周围环境。
六维力传感器的优点包括高精度、高稳定性以及快速响应等。
三、机器人曲面跟踪力控制技术在机器人曲面跟踪过程中,力控制技术是关键。
通过六维力传感器获取的力学信息,机器人可以实时感知与曲面的接触力,并根据此信息进行力控制调整。
这需要机器人具备强大的计算能力和快速的响应能力。
同时,为了实现精确的曲面跟踪,还需要对机器人的运动学和动力学特性进行深入研究和优化。
四、实验研究为了验证基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术的有效性,我们设计了一系列实验。
首先,我们搭建了实验平台,包括六维力传感器、机器人系统以及相应的控制系统。
然后,我们设计了一系列实验任务,如曲面跟踪、力控制等。
在实验过程中,我们不断调整机器人的参数和算法,以优化其性能。
实验结果表明,基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术具有良好的性能。
机器人能够准确地感知与曲面的接触力,并据此进行精确的力控制调整。
在曲面跟踪过程中,机器人的运动轨迹和姿态都非常稳定,且能够根据曲面形状的变化进行实时调整。
此外,我们还对实验数据进行了分析,进一步验证了该技术的有效性和可靠性。
五、结论本文研究了基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术及其实验研究。
机器人动力学与控制
机器人动力学与控制机器人动力学与控制是一个广泛应用于机器人工程领域的重要研究方向,它涉及机器人的运动、力学特性及控制方法。
本文将从机器人动力学的基本概念入手,探讨机器人动力学模型建立的方法,并介绍一些常见的控制方法,以及机器人动力学与控制在实际应用中的一些案例。
机器人动力学是研究机器人运动的学科,它主要涉及机器人的姿态、速度、加速度等动力学特性。
首先,我们需要建立机器人的运动学模型,通过研究机器人各个关节的位置、速度和加速度之间的关系,来描述机器人的运动。
然后,根据牛顿力学定律,我们可以建立机器人的动力学模型,研究机器人在外部力作用下的运动规律。
机器人动力学模型的建立是机器人控制的基础,它可以用来分析机器人的稳定性、响应速度等性能,并进行控制器设计和优化。
在机器人动力学模型的建立过程中,常用的方法包括拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。
拉格朗日方程法基于拉格朗日力学原理,通过求解拉格朗日方程来得到机器人的动力学模型。
牛顿-欧拉方程法则基于牛顿力学和欧拉动力学原理,通过分析机器人各个部分的作用力和力矩来得到机器人的动力学方程。
这些方法在实际应用中都具有一定的优势和适用范围,研究人员可以根据具体问题来选择合适的方法进行建模。
除了机器人动力学模型的建立,控制方法也是机器人动力学与控制领域研究的重要内容之一。
常见的控制方法包括经典控制方法和现代控制方法。
经典控制方法主要包括比例-积分-微分(PID)控制和模糊控制等,它们通过调整控制器参数来实现对机器人的控制。
现代控制方法则包括自适应控制和最优控制等,它们基于先进的控制理论和方法,通过优化控制策略来提高机器人的控制性能。
不同的控制方法适用于不同的机器人应用场景,研究人员可以根据实际需求选择合适的控制方法。
机器人动力学与控制在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如,在工业机器人领域,机器人动力学与控制的研究可以帮助人们设计和控制高效、准确的机器人系统,提高生产效率和产品质量。
一种自主研磨机器人搜索未知自由曲面模型技术研究
关键 词 :自主研 磨机器 人 ;模糊 逻辑 ;全 区域 搜 索 ;曲面边 界识 别 中图分类 号 :TP242.26 文献标 识码 :A doi:10.7511/dllgxb2O18O1O05
第 58卷 第 1期 2 01 8年 1月
大 连 理 工 大 学 学 Байду номын сангаас
Journal of Dalian University of Technology
Vo1.58。 No.1 Jan. 2 0 1 8
文 章 编 号 :i000—8608(2018)01—0032—06
一 种 自主研磨机器 人搜索未知 自由曲面模 型技术研究
第 1期
王 文 忠等 :一 种 自主研 磨机器 人 搜 索未知 自由 曲面模 型技 术研 究
33
理 系统 在 W indows操 作 系 统下 用 Visual C+ + 2O10平 台统 一集成 开 发.
本文提 出一种研磨机器人在加工 未知曲面模型 的情况下 ,能够 自主搜索待加工区域特征的算法.
1 研磨 机 器 人 系 统
如图 1所示 ,整 个 研 磨 机器 人 系 统 由机 器人 本 体 、PMAC卡 控 制 系统 、数 据 及 视 觉 处 理 工作 站 、视 觉传感 器 组成.
自主研 磨 机 器 人 系 统 的 计 算 机 通 过 RS一232 接 口与机器 人 控制 器 之 间 实 现通 信 ,工 作 站 主要 负 责 视 觉 传 感 器 的 图像 采 集 和 信 息 处 理 ,并 给 PMAC卡控 制 系统发 送 机 器人 的运 动指 令 ;自主 研磨 机器人 的 PMAC卡 控 制器 负 责 接 收 工 作 站 运动 命令 和机 器人 各关 节状态 信息并 控制 机器 人 各关 节在 加工 过 程 中 的协 调 运 动 ,数据 及 视 觉 处
基于力和视觉的机械手未知平面内曲线跟踪
Q I U L i a n - k u P , Z H A N G Y a n - x i a 。
( 1 . H e t l g l  ̄U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , L u o y a n g 4 7 1 0 0 3 , C h i n a ; 2 . H e an n R a d i o &T e l e v i s i o n U n i v e r s i t y , Z h e n g z h o u 4 5 0 0 4 6 , C h i a) n
Vo 1 .3 8 . N o . 9 S e p, 2 0 1 3
火 力 与 指 挥 控 制
F i r e C o n t r o l & Co mma n d C o n t r o l
第 3 8卷 第 9期 2 0 1 3 年 9月
文章编号 : 1 0 0 2 — 0 6 4 0 ( 2 0 1 3 ) 0 9 — 0 0 4 2 — 0 5
基于力和视觉的机械手未知平面内曲线跟踪
邱联 奎 , 张艳 霞 - 0 ( 1 . 河南科技大学, 河南 洛阳 4 7 1 0 0 3 ; 2 . 河南广播电视大学, 郑州 4 5 0 0 4 6 )
摘 要: 针对工业机械手对未知平面 内轨迹 的跟踪和恒定接触力控制 , 给 出了一种视觉和力觉混合的伺服控制
v e r t i c l a t o t h e g r o u n d s u r f a c e . Un d e r t h e MAT L A B,t h e s i mu l a t i o n s a r e c o n d u c t e d wi t h u s i n g t h e
机器人打磨自适应变阻抗主动柔顺恒力控制
自适应变阻抗控制算法实现
算法框架
自适应变阻抗控制算法的框架包括阻抗模型建立、阻抗控制器设计 、运动规划器设计等部分。
控制器设计
控制器设计是适应控制。
运动规划器设计
运动规划器设计主要是基于机器人的运动学和动力学方程,通过规划 机器人的运动轨迹,实现机器人打磨系统的自适应运动规划。
• 分析1:这一结果表明,通过调整阻抗值,我们可以实现对机器人打磨效率的 精确控制。在实际应用中,根据不同的打磨需求和环境条件,可以灵活调整阻 抗值以获得最佳的打磨效果。
• 结果2:我们还观察到阻抗方向对机器人打磨性能的影响。当改变阻抗方向时 ,机器人的打磨路径和稳定性发生了明显的变化。
• 分析2:这一结果表明,通过调整阻抗方向,我们可以实现对机器人打磨路径 和稳定性的有效控制。在实际应用中,根据不同的打磨需求和工件形状,可以 灵活调整阻抗方向以获得最佳的打磨效果。
机器人打磨力模型建立
基于牛顿第二定律的打磨力模型
根据牛顿第二定律建立打磨力模型,该模型能够反映打磨过程中打磨力与打磨头姿态之间的关系。
基于阻抗模型的主动柔顺控制
将机器人打磨系统视为一个阻抗系统,通过调整阻抗参数实现主动柔顺控制,提高打磨过程的稳定性 和表面质量。
机器人打磨过程动态模型建立
打磨过程动态模型
6. 实验结果的分析与评 估。
02
机器人打磨系统建模
机器人打磨系统组成
01
02
03
打磨机器人
打磨机器人是打磨系统的 核心,具备高精度、高稳 定性和高效率的特点。
控制器
控制器是实现自适应变阻 抗主动柔顺恒力控制的关 键部件,具备快速响应和 精准控制的能力。
传感器
传感器用于实时监测打磨 力和打磨表面的状态,为 控制器的控制提供反馈信 息。
《2024年基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文
《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言随着工业自动化和机器人技术的不断发展,机器人已经广泛应用于各种复杂的工作环境中。
其中,机器人对曲面的跟踪与力控制是众多任务中的关键环节。
为了实现高精度的曲面跟踪与稳定的力控制,本研究引入了六维力传感器,旨在提高机器人在曲面跟踪过程中的稳定性和精确性。
本文首先对六维力传感器的工作原理进行阐述,然后详细介绍基于该传感器的机器人曲面跟踪力控制方法,并通过实验验证其有效性。
二、六维力传感器的工作原理六维力传感器是一种能够测量三维空间中力和三维空间中力矩的传感器。
它通过测量传感器上的应变信号,将机械力转换为电信号,从而实现对力和力矩的测量。
六维力传感器具有高精度、高灵敏度、高稳定性等特点,在机器人曲面跟踪过程中发挥着重要作用。
三、基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法本研究采用基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法。
该方法通过六维力传感器实时获取机器人末端执行器与曲面之间的接触力和力矩信息,进而对机器人进行实时控制,实现对曲面的高精度跟踪。
在机器人曲面跟踪过程中,首先需要对六维力传感器进行标定,以消除传感器本身的误差。
然后,通过建立机器人动力学模型和曲面几何模型,实现机器人的轨迹规划和力控制策略的制定。
在轨迹规划阶段,根据曲面的几何特征和机器人的运动学特性,规划出合适的轨迹路径。
在力控制策略制定阶段,根据六维力传感器的实时反馈信息,调整机器人的运动参数,实现对曲面的高精度跟踪和稳定的力控制。
四、实验研究为了验证基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法的有效性,我们进行了相关实验研究。
实验中,我们使用具有六维力传感器的机器人进行曲面跟踪任务。
通过对比实验数据和理论分析,我们发现该方法在曲面跟踪过程中具有较高的稳定性和精确性。
具体而言,我们首先将机器人放置在曲面上,并启动六维力传感器进行实时数据采集。
然后,我们根据采集到的数据调整机器人的运动参数,实现对曲面的高精度跟踪。
人机物理交互中机器人轨迹跟踪和柔顺控制的方法研究
人机物理交互中机器人轨迹跟踪和柔顺控制的方法研究人机物理交互中机器人轨迹跟踪和柔顺控制的方法研究摘要:随着机器人应用领域的不断扩大,人机物理交互成为机器人技术发展的重要方向之一。
在人机物理交互过程中,机器人需要能够准确地跟踪人体轨迹,并且通过柔顺的控制来解决人机之间的物理交互问题。
本文研究了人机物理交互中机器人轨迹跟踪和柔顺控制的方法,提出了一种基于传感器融合和反馈控制的轨迹跟踪算法,并通过实验验证了该方法的有效性。
关键词:人机物理交互;机器人轨迹跟踪;柔顺控制;传感器融合;反馈控制一、引言随着机器人在各个领域的应用越来越广泛,人机物理交互的需求逐渐增加。
在人机物理交互过程中,机器人需要能够准确地跟踪人体的运动轨迹,并且通过柔顺的控制来实现与人体的良好交互。
人机物理交互的研究对于提高机器人在服务、医疗、工业等领域的应用能力具有重要意义。
二、机器人轨迹跟踪方法2.1 传感器融合在人机物理交互中,机器人需要根据人体运动的轨迹进行相应的控制。
为了准确地获取人体的运动轨迹信息,机器人需要搭载多种传感器,如摄像头、红外传感器、惯性测量装置等。
通过将不同传感器的信息融合起来,可以得到更准确的人体运动轨迹,从而实现更精确的轨迹跟踪控制。
2.2 反馈控制在机器人的轨迹跟踪过程中,反馈控制是一项重要的技术手段。
通过不断获取机器人当前位置和人体运动轨迹信息,并与期望轨迹进行比较,可以实时调整机器人的控制策略,从而实现更精确的轨迹跟踪。
同时,反馈控制还可以对机器人的力和速度进行调整,使其更加适应不同的人机物理交互需求。
三、柔顺控制方法3.1 弹性元件的设计为了实现柔顺的机器人控制,需要对机器人进行柔性设计。
可以将弹性元件引入到机器人的关节和执行机构中,使机器人能够具有一定的柔性和可调节性。
通过合理设计弹性元件的刚度和阻尼参数,可以在处理人机物理交互过程中更好地保护人体安全,并提高机器人的柔顺性。
3.2 非线性控制柔顺控制的实现离不开非线性控制的方法。
面向未知曲面作业的协作机器人多重交互柔顺控制方法
2023-10-30contents •引言•协作机器人多重交互柔顺控制方法概述•未知曲面作业分析•基于多重交互柔顺控制的协作机器人运动规划•实验验证与分析•结论与展望目录01引言研究背景与意义由于未知曲面作业的高风险性和复杂性,开发一种能够自适应曲面形状、实现多重交互柔顺控制的协作机器人系统具有重要意义。
该研究旨在解决现有协作机器人对于未知曲面作业的局限性,提高作业质量和安全性。
随着工业4.0和智能制造的快速发展,协作机器人(Cobots)在生产制造中的应用越来越广泛,特别是对于未知曲面的精细化作业。
研究现状与问题目前,对于未知曲面作业的协作机器人研究主要集中在路径规划、碰撞检测和运动规划等方面。
然而,现有的方法大多基于预设的模型或规则,难以应对复杂多变的未知环境。
如何实现协作机器人的多重交互柔顺控制,以适应未知曲面的变化,是亟待解决的问题。
研究内容与方法研究内容本研究旨在研究面向未知曲面作业的协作机器人多重交互柔顺控制方法。
具体研究内容包括:1)未知曲面模型的建立与识别;2)多重交互柔顺控制策略的设计与实现;3)实验验证与性能评估。
研究方法本研究将采用理论建模、仿真实验和实际验证相结合的方法进行。
首先,建立未知曲面模型,并采用机器学习算法进行识别。
其次,设计多重交互柔顺控制策略,实现机器人与环境的自适应交互。
最后,通过实验验证方法的可行性和性能。
02协作机器人多重交互柔顺控制方法概述03协作机器人的应用范围广泛,包括制造业、医疗保健、服务业和家庭等领域。
协作机器人概述01协作机器人(Cobots)是一种具有高度灵活性和适应性的机器人,可以与人类进行安全交互和协同作业。
02与传统工业机器人相比,协作机器人更加注重人机交互的安全性和灵活性。
多重交互柔顺控制方法概述多重交互柔顺控制方法是一种先进的机器人控制策略,旨在实现机器人与环境的柔顺交互。
该方法通过引入阻抗控制器和柔顺控制律,使机器人能够根据环境变化自适应调整其运动和力输出。
《2024年基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》范文
《基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究》篇一一、引言随着工业自动化和机器人技术的不断发展,机器人已经广泛应用于各种复杂的工作环境中。
其中,机器人对曲面的跟踪与力控制是众多任务中的关键技术之一。
为了实现这一目标,六维力传感器技术成为了机器人控制的重要手段。
本文将深入探讨基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制策略及其实验研究。
二、六维力传感器的工作原理及优势六维力传感器是一种能够测量三个方向上的力和三个方向上扭矩的传感器。
其工作原理主要是通过测量作用在传感器上的力与扭矩引起的形变,进而计算出作用在机器人末端执行器上的力和力矩。
六维力传感器具有高精度、高灵敏度、实时性等优点,为机器人曲面跟踪提供了有力支持。
三、机器人曲面跟踪力控制策略针对曲面跟踪任务,本文提出了一种基于六维力传感器的力控制策略。
该策略主要包括以下几个步骤:1. 传感器数据采集:通过六维力传感器实时采集机器人末端执行器与曲面接触的力和力矩数据。
2. 曲面模型建立:根据采集的数据,建立曲面的数学模型,以便机器人能够准确识别和跟踪曲面。
3. 力控制算法设计:根据曲面特性和任务需求,设计合适的力控制算法,使机器人在曲面跟踪过程中保持稳定的力和力矩输出。
4. 反馈控制:将六维力传感器的实时数据反馈到控制系统,实现对机器人末端执行器的精确控制。
四、实验研究为了验证基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制策略的有效性,本文进行了一系列实验研究。
实验过程如下:1. 实验准备:搭建实验平台,包括机器人系统、六维力传感器、曲面模型等。
2. 实验参数设置:设定合理的实验参数,如力控制算法的参数、传感器数据采集频率等。
3. 实验过程:让机器人在不同特性的曲面上进行跟踪任务,记录实验数据。
4. 数据分析:对实验数据进行处理和分析,评估机器人在曲面跟踪过程中的力和力矩控制精度、稳定性等性能指标。
五、实验结果与分析通过实验研究,我们得到了以下结果:1. 力和力矩控制精度:机器人在曲面跟踪过程中,能够通过六维力传感器实时采集的力和力矩数据,精确控制末端执行器的输出力和力矩,实现高精度的曲面跟踪。
机器人曲线行驶的跟踪控制研究
机器人对于简单路径的跟踪效果较为理想,但是在实际 运行过程中路径复杂,连续转弯的情况也很多,并且会有各种 干扰因素影响反馈信息的采集,因此,如何提高机器人运动的 稳定性还需进行进一步的研究。
[参考文献] [1] 韩建文.基于飞思卡尔单片机智能车的设计[J].电子制作,
2014(1):59-60. [2] 廖志飞,刘海刚,陈庆威,等.基于线性CCD的两轮自平衡智能
也不因太不灵敏而超出跑道。 采用试凑法得出:在设定速度为
2.6 m/s时Kp=5.5,Ti=∞,Td=30 ms和采样周期T=1 s。 T恒定,确 定A=5.665,B=-5.83,C=0.165。
4 实验研究
运动场景为白色跑道,蓝色底面,对比度较高,方便机器 人识别路径[4]。 直线速度设置为2.6 m/s。 机器人长20 cm,宽 15 cm,跑道宽度为45 cm,弯道半径为45 cm,曲线路径如图3 所示。
小车控制系统设计[J].电子设计工程,2014,22(20):92-94. [3] 雷永锋,刘 勇,黄 喜 恒.基 于线 性 CCD的智 能循 迹 小车 设计
[J].科技视界,2014(21):34-35. [4] 高月华.基于红外光电传感器的智能车自动寻迹系统设计
[J].半导体光电,2009,30(1):134-137.
装备应用与研究◆Zhuangbei Yingyong yu Yanjiu
机器人曲线行驶的跟踪控制研究
周天成 杨 柳 刘正元 朱江山 熊远生
(嘉兴学院机电工程学院,浙江 嘉兴 314001)
摘 要:机器人在实际运动过程中会遇到各种复杂路况,进行曲线行驶可以提高其运动灵活性和整体移动速度。 针对曲形路径跟 踪,搭建了机器人运动模型。 结合控制框图说明了控制策略,应用PID校正速度误差,针对给定曲线进行了实验研究。 实验结果表明,该控 制策略下机器人曲线行驶效果理想,对于提高机器人运动灵活性的研究具有一定借鉴意义。
基于力觉伺服轨迹规划的磨抛工业机器人曲面跟踪控制研究
基于力觉伺服轨迹规划的磨抛工业机器人曲面跟踪控制研究胡建玥
【期刊名称】《机械制造与自动化》
【年(卷),期】2024(53)1
【摘要】为进一步提升工业机器人磨抛自由曲面时的轨迹跟踪控制技术,设计一种自由曲面磨抛轨迹自动生成方法。
生成工件的STL模型,利用Bezier三角曲面拟合方法得到工件的拟合曲面,基于螺旋式磨抛轨迹实现自由曲面轨迹规划;利用等参数法和轨迹偏置的方法生成全部的轨迹,根据曲线路径曲率的变化,自适应调节控制点的间距,避免了曲线偏置时的干涉问题;在工业机器人腕处安装6D力传感器,利用力/位置混合控制方法对工业机器人进行运动轨迹跟踪控制。
通过实验平台测试,验证该方法能够有效地进行曲面跟踪控制。
【总页数】6页(P196-201)
【作者】胡建玥
【作者单位】福建省特种设备检验研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TG596;TP242.2
【相关文献】
1.伺服高速轨迹规划与精密跟踪控制的研究
2.基于跟踪微分器的移动机器人轨迹规划与跟踪控制研究
3.基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究
4.
电液伺服系统力轨迹反馈线性化滑模跟踪控制研究5.基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法研究
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机 器 人 实 现 未 知参 数 下 的 曲 面跟 踪 和 恒 力 控制 的研 究 木
赖 火生 吴 磊 陈新度 杨 宗泉
(广 东Z-业 大学机 电工程 学 院 ,广 东 广 州 510006)
摘 要 :随着 “工业 4.0”的 到来 。机 器 人 与环 境 接触 的 任务 需 求越 来 越 多 ,比如 打磨 、抛光 和 装 配。机 器 人 与环境 接 触 的力控 制成 为 了一个 热 门的 需求 。传统 的基 于位 置控 制 的阻抗 控 制算 法 实现 机器 人与 环境 接触 的力 控 制 。一般 都 需要 准确 地知 道环 境 的刚度 ,并且 传统 的 阻抗控 制算 法 并 没有 使 用 力 闭 环检 测环 节 。因此 ,传统 的 阻抗控 制 方法 实现 接触 力的 控制 其精 度并不 高 ,很 难满 足 现代 化 生产 的 要求 。针 对这 个 问题 ,提 出了基 于模糊 PI的力 闭环 阻抗 控 制 方 法 ,该 方法 在传 统 的 阻抗控 制模 型 上增 加 了力 闭环反 馈环 节 ,能实 时采 集接 触 力 的信 息 ,实现 对 接触 力的 精 确控 制 ,并且 不 需要 知 道 环境 的 刚度 ,易 于 实现 。
控 制 。 文献 『1]提 出采 用 最 小二 乘 法估 计 环 境 刚 度 ,并
使 用 模糊 控 制 器 调 整 阻 抗 控 制 器 的参 数 以 适 应 环 境 刚度 和 阻尼 的变 化 从 而 实 现 力 控 制 。文 献 [2—4]使 用 间接 自适 应 方法 在 线估 计 环境 参 数 ,基 于 环境 参 数 的估 计来 计 算 所需 的参考 位 置 ,通 过参 考 位 置 轨 迹 的 适 当选 择 间接 地控 制 接触 力 。然而 ,该 方 法 没 有 接 触 力 的 闭环反 馈 ,不 能 保 证 高 的力 控 制 精 度 。文 献 [5] 的墨 西 哥 国立 自治 大 学 Javier Pliego—Jimrnez等 人 提
K eywords:industrial robot;im pedance control;six—dim ensional force sensor;fuzzy PI control
随着制 造 业 的发展 机器 人与 环境 接触 的工 作越 来 越 多 。比如 打磨 、抛 光和 装配 。传 统 的工业 机器 人是 基 于位置 控制 的 .并 没有 力 控 制 的能 力 。 当我 们 使 用 机 器 人 打磨 工件 时 ,如果 打 磨 力 太 大容 易 导致 工 件 的损 坏 。但 是 打磨力 太小 又不 能 达到 打磨 的效果 。因此 ,传 统 的工业 机器 人难 以完成 具有 接 触 力 要 求 的工 作 ,这 大大 限制 了机 器人 的应 用 范 围。针对 这个 问题 很 多学 者 专 家提 出 了许 多让传 统机 器人 具有 力控 制 功能 的解 决 方 案 ,其 中用 得 最多 的方 法是 阻抗 控制 和力/位 混合
关键 词 :工业机 器 人 ;阻抗控 制 ;六维 力传 感器 ;模糊 PI控 制 中图分 类号 :TP24 文 献标 识码 :A
DoI:10.19287/j.cnki.1005-2402.2018.06.001
Байду номын сангаас
Research on the force control of the robot and surface tracking with unknown param eters
Abstract:W ith the advent of industry 4.0,tasks of robots in contact with the environment have more and more de— m ands,such as grinding,polishing and assembly,robot and environm ental contact force control has be— com e a popular dem and.Robot uses the traditional position control based impedance control algorithm to achieve constant contact with the environm ent control,generally need to accurately know the stiffness of the environment.And the traditional impedance control algorithm does not require the use of force sensors which lacks of force closed loop detection.Therefore,only the use of traditional impedance con— trol method to achieve the control of contact force accuracy is not high.Aiming at this problem ,this pa— per presents a fuzzy PI—based force closed—loop impedance control method,which achieves precise con— trol of the contact force through the force closed—loop  ̄edback link,and does not need to know the stiffness of the environm ent and is easy to im plem ent.
LAI Huosheng,W U Lei,CHEN Xindu,YANG Zongquan
(College of Mechanical and Electrical Engineering,Guangdong University of Technology,Guangzhou 5 10006,CHN)