未知环境下的机器人视觉_力觉混合控制
了解协作机器人的力控制与触觉反馈技术
了解协作机器人的力控制与触觉反馈技术协作机器人是一种能够与人类进行合作和互动的智能机器人。
它们的力控制与触觉反馈技术是实现与人类有效协作的关键。
力控制是协作机器人实现与人类交互的基础。
通过力控制，协作机器人能够感知和控制所施加的力量，从而调整自身的运动轨迹和力度。
这种力控制的能力使得协作机器人能够与人类进行紧密而精准的合作，例如在搬运重物、装配操作和手术等任务中。
在协作机器人的力控制中，传感器起着关键作用。
协作机器人通常配备有力传感器或扭矩传感器，用于检测机器人施加的力量。
这些传感器能够实时测量机器人作用力的大小和方向，并将这些数据传递给控制系统进行反馈。
基于这些力量反馈，协作机器人能够根据实际需求调整自身的动作，并确保与人类的合作更加安全和精准。
触觉反馈技术是协作机器人实现与人类有效协作的另一项重要技术。
触觉反馈是通过机器人模拟人类的触觉感知能力，使得机器人能够感知和理解物体的形状、硬度、纹理等信息。
协作机器人通常通过搭载触觉传感器来获得这些信息。
触觉传感器能够测量机器人触碰物体时的压力、形状变化和接触力的分布等数据，并将这些数据传递给机器人控制系统。
基于这些触觉反馈信息，协作机器人可以更好地理解和感知周围环境，以便更加精准地进行协作操作。
在实际应用中，力控制与触觉反馈技术可以结合使用，以提高协作机器人的性能和安全性。
例如，在与人类进行物体传递时，协作机器人可以通过力控制感知人类的手的位置和力度，从而根据需要调整自身的运动轨迹和力度，确保将物体准确地传递给人类。
同时，触觉反馈技术可以帮助机器人感知物体的形状和硬度等属性，从而更好地控制力度，防止对物体施加过大的力量造成损坏。
除了与人类的协作，力控制与触觉反馈技术还可以在其他领域得到应用。
例如，在工业生产中，协作机器人可与人类工人合作完成一系列工作，力控制技术可以确保机器人与人类工人的合作更加紧密、安全和高效。
在医疗领域，协作机器人可以辅助医生进行手术操作，力控制和触觉反馈技术可以帮助机器人更加准确地控制手术器械，并感知和理解人体组织的特征。
机器人与环境间力位置控制技术研究与应用
机器人与环境间力位置控制技术研究与应用一、概述随着科技的不断进步和智能化浪潮的推进，机器人技术作为现代科技的重要代表，已经深入到各个领域，并在诸多方面发挥着不可替代的作用。
机器人与环境间的力位置控制技术，作为机器人技术的核心组成部分，对于提高机器人的操作精度、增强人机交互的柔顺性、保障机器人系统的稳定性和安全性等方面都具有重要的意义。
机器人与环境间力位置控制技术主要研究如何在机器人与环境交互过程中，实现精确的位置控制和力控制。
它要求机器人在执行任务时，不仅能够按照预定的轨迹进行精确运动，还要在与环境接触时，根据环境的反馈信息进行实时的力调整，以确保任务的顺利完成。
这一技术涉及到机器人动力学、控制理论、传感器技术、人工智能等多个领域的知识，是一个综合性很强的研究领域。
在实际应用中，机器人与环境间力位置控制技术广泛应用于工业制造、医疗康复、航空航天、服务机器人等领域。
例如，在工业制造中，机器人需要精确地抓取和放置工件，这就需要对机器人进行精确的位置和力控制在医疗康复领域，机器人需要与患者进行柔性的交互，以辅助患者进行康复训练，这也需要机器人具备力位置控制的能力。
研究和发展机器人与环境间力位置控制技术，对于推动机器人技术的进一步应用和发展具有重要的意义。
本文将对机器人与环境间力位置控制技术的研究现状进行梳理，分析当前研究中存在的问题和挑战，并探讨未来的发展趋势和应用前景。
同时，本文还将介绍一些典型的力位置控制算法和实验方法，以期能够为相关领域的研究人员提供一些有益的参考和启示。
1. 机器人技术背景与发展概述随着科技的飞速进步，机器人技术已经渗透到了众多领域，从工业生产到医疗服务，从深海探索到宇宙航行，机器人的身影无处不在。
机器人技术的发展，不仅极大地提高了生产效率，降低了人力成本，还在很大程度上拓宽了人类的活动范围，增强了人类对各种复杂环境的适应能力。
机器人技术最早可以追溯到20世纪初期，当时的研究主要集中在机械臂和自动控制理论上。
机器人视觉和控制技术研究
机器人视觉和控制技术研究随着科技的不断进步和人类知识的不断积累，机器人领域得到了越来越广泛的关注，并且不断涌现出各种新的应用、新的技术和新的方法。
其中，机器人视觉和控制技术是机器人发展的重要组成部分，也是该领域中备受瞩目的研究方向之一。
那么，机器人视觉和控制技术具体指的是什么呢？在这篇文章中，我们将从多个方面细致地探究这个话题。
一、机器人视觉技术机器人视觉技术，顾名思义，是指让机器人通过视觉系统获取丰富的图像信息，并将其转化为计算机可以理解和处理的数字信号的一种技术。
与人类眼睛类似，机器人的视觉系统包括镜头、图像处理器、数字信号处理器等多个组成部分。
当机器人的视觉系统获取一张图像时，首先需要进行一系列的预处理工作，包括图像去噪、图像增强、边缘检测、目标分割等，以便更好地识别出目标信息。
之后，机器人将通过计算机视觉算法对图像进行分析和处理，并将结果反馈给机器人的控制系统，以便机器人采取相应的行动。
机器人视觉技术的应用范围非常广泛，包括自主导航、物体识别、场景分析、检测和测量等。
例如，现代工业机器人可以利用视觉系统来识别出不同的零部件，并对它们进行分拣、拼装等工作；自主地面和空中机器人可以利用视觉反馈和深度学习等技术来自主导航和避障，以实现预设的任务目标。
二、机器人控制技术机器人控制技术是指利用计算机和相关软件等对机器人进行控制、管理和监控的技术。
在机器人控制领域，最核心的问题是如何设计合适的机器人控制算法，并将其运用到机器人的运动控制、力控制、动作规划和轨迹跟踪等方面。
目前，机器人控制技术主要有以下几种形式：1.关节空间控制关节空间控制是一种基本的机器人控制技术，它是通过控制机器人的各个关节来实现对机器人的控制。
这种控制方式最为简单，但对机器人的硬件和运动控制算法要求比较高，适用范围有限。
2.末端执行器控制末端执行器控制是指直接控制机器人的末端执行器运动，以实现机器人的控制。
这种控制方式可以直接控制机器人的末端效应器的力和位置，适用范围比关节空间控制广泛，但也需要更加复杂的硬件和控制算法。
视觉和听觉信息融合的智能机器人控制技术研究
视觉和听觉信息融合的智能机器人控制技术研究第一章引言随着科学技术的不断发展，人工智能的应用越来越广泛。
其中，机器人技术作为一种具有智能化、自主决策、自主行为能力的技术，其发展前景十分广阔。
尤其随着机器人技术与人类认知相结合，可以使得机器人拥有更加复杂和高效的决策机制，实现更多领域中人机交互。
视觉和听觉信息的融合成为机器人技术领域内的一个热门研究方向，有利于增强机器人的感知和分析能力，提高其控制精度和自主行动能力，本文将探讨视觉和听觉信息融合的智能机器人控制技术研究。
第二章视觉信息与听觉信息的融合2.1. 视觉信息的特点视觉信息作为人类获取信息的最重要的途径之一，其获取信息的特点具有多样性、速度快、信息量大、准确性高等特点。
视觉信息通过机器人的摄像头、激光雷达等装置进行检测获取，在机器人控制中占据着重要地位。
2.2. 听觉信息的特点听觉信息作为机器人获取信息的重要来源之一，同样具有多样性、速度快、信息量大、准确性高等特点。
机器人的麦克风、声纳、激光雷达等装置可以获取听觉信息，对于机器人控制和决策具有重要的意义。
2.3. 信息融合的必要性视觉信息和听觉信息的融合可以提高机器人的感知和分析能力，减少信息之间的冲突，避免单一信息损失的问题，从而实现机器人控制的准确性和智能性。
信息融合技术不仅可以解决单一信息检测容易受到环境因素影响的问题，还可以减少信息之间的冲突，提高机器人的决策和控制能力。
第三章视觉和听觉信息融合的实现3.1. 传感器融合技术传感器融合技术是将多个传感器的信息进行集成和优化，以实现对环境信息的高质量获取和处理。
在机器人视觉和听觉信息融合中，传感器的信息融合是关键环节之一。
通过对多传感器信息的处理，可以降低误差，提高精度，从而实现机器人的高效控制。
3.2. 计算模型融合技术计算模型融合技术是将多个计算模型的结果进行集成和优化，用于提高决策的准确性和可靠性。
在机器人视觉和听觉信息融合中，使用不同的计算模型对信息进行处理，可以得到更完整和准确的数据，从而实现机器人控制的高效性和智能化。
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制
基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制移动机器人技术的发展给现代社会带来了许多便利和创新。
为了使移动机器人在各种环境中能够实现高效且安全的自主行为，控制算法的设计成为了一个重要的研究领域。
本文将介绍基于HJI（哈密顿-雅可比-伊凡斯）理论的移动机器人神经网络自适应控制算法，以提高移动机器人的自主性和适应性。
一、HJI理论简介HJI理论是一种在非线性系统控制中广泛应用的数学工具。
它基于动态规划和最优控制的思想，通过解决哈密顿-雅可比-伊凡斯偏微分方程，得到系统的最优控制输入。
应用HJI理论可以使得移动机器人在复杂和不确定的环境中做出最优的决策，从而实现精确而高效的控制。
二、移动机器人神经网络自适应控制的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型。
通过对大量样本数据的学习和训练，神经网络可以实现对输入和输出之间的映射关系建模。
在移动机器人控制中，结合神经网络和HJI理论，可以实现自适应控制，使机器人能够根据环境的变化动态调整控制策略。
具体而言，移动机器人的控制器可以通过神经网络学习和适应环境中的变化。
神经网络的输入可以是机器人周围环境的传感器信息，如视觉、声音等，输出则为机器人的控制指令，如速度、方向等。
通过不断地更新神经网络的权重和偏置，使其能够根据环境反馈的信息调整控制策略，并在动态环境中实时响应。
三、基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制方法1. 确定系统动态模型：首先需要根据移动机器人的物理特性和运动学方程建立系统的动态模型。
这个模型将用于计算HJI偏微分方程的解，并作为神经网络的训练样本。
2. 建立神经网络模型：在确定系统动态模型之后，可以构建适当的神经网络结构来建模控制器。
选择合适的网络拓扑和激活函数，并根据需要确定网络的层数和神经元个数。
3. 学习与适应：将机器人在真实环境中采集到的传感器数据作为神经网络的输入，并利用系统动态模型计算出的最优控制指令作为输出，进行神经网络的训练和学习。
机器人操作中的力触觉与控制研究
机器人操作中的力触觉与控制研究机器人在现代社会中的应用越来越广泛。
无论是制造业、医疗领域还是服务行业，机器人都能发挥重要的作用。
而要让机器人更加智能、更加具备人类的操作能力，力触觉与控制技术是必不可少的一环。
本文将探讨机器人操作中的力触觉与控制研究的重要性以及其应用潜力。
一、力触觉技术的发展力触觉技术是指机器人通过传感器获取并感知外界对其施加的力量和接触状态的技术。
这种技术的发展与进步，使得机器人能够实现更加精准的操作和灵活的反应。
在早期，机器人只能通过编程实现简单的动作，无法感知外部环境的变化。
而随着力触觉技术的出现，机器人可以根据外界环境的反馈信息，调整自身的动作和力度，更好地适应复杂的操作场景。
二、力触觉在制造业的应用在制造业中，机器人的应用已经成为提高生产效率的重要手段。
然而，为了保证机器人能够完成复杂的加工任务，需要具备对物体进行准确感知和控制的能力。
力触觉技术的应用可以使机器人在与物体接触时，通过传感器获取物体的力学性质，从而实现精确的加工和装配。
例如，在汽车制造过程中，机器人可以通过力触觉技术准确感知汽车零部件的位置和力度要求，从而进行精确的安装，提高生产效率和产品质量。
三、力触觉在医疗领域的应用在医疗领域，机器人的应用可以帮助医生进行精确的手术操作，减少手术风险和病人的痛苦。
力触觉技术在医疗机器人中的应用，可以使机器人具备对病人身体的精确感知和控制能力。
例如，在进行微创手术时，机器人可以通过力触觉技术感知病人体内器官的位置和力度要求，从而实现精确的操作和减少手术风险。
四、力触觉在服务行业的应用在服务行业中，机器人的应用可以提供更加智能和便捷的服务。
而力触觉技术的应用可以使机器人具备对对象的感知和控制能力，更好地适应不同的操作场景。
例如，在餐厅服务中，机器人可以通过力触觉技术感知客人手中的餐具和杯子的位置和力度要求，从而实现精确的送餐服务。
这种技术的应用不仅提高了服务质量，还增加了机器人与人类的互动体验。
机器人视觉与力觉传感器融合控制技术研究
机器人视觉与力觉传感器融合控制技术研究机器人视觉与力觉传感器融合控制技术研究摘要：机器人视觉和力觉传感器是机器人技术中的两个重要组成部分，它们分别用于感知环境的视觉信息和物体的力学信息。
传统的机器人控制方法仅依赖于视觉传感器或力觉传感器独立地控制机器人的运动，但无法充分利用两种传感器的信息，导致机器人的控制精度和鲁棒性较低。
本文综述了机器人视觉与力觉传感器融合控制技术的研究现状，并深入探讨了常用的融合算法和控制策略。
通过综合利用视觉和力觉传感器的信息，机器人可以更精准地感知环境，并实现更灵活、精准的运动控制。
本文还介绍了机器人视觉与力觉传感器融合控制技术在物体操纵、装配和碰撞检测等方面的应用，并展望了未来的研究方向。
关键词：机器人视觉；力觉传感器；融合控制技术；运动控制；应用Abstract:Robot vision and force sensing are two important componentsof robot technology, which are used to perceive visual information from the environment and mechanical information about objects. Traditional robot control methods rely solelyon visual sensors or force sensors to control the robot's motion independently, but they cannot fully utilize the information from both sensors, resulting in low control accuracy and robustness of the robot. This paper reviews the current research status of robot visual and force sensorfusion control technology and explores in depth the commonly used fusion algorithms and control strategies. By integrating the information from vision and force sensors, robots can perceive the environment more accurately and achieve moreflexible and precise motion control. This paper also introduces the applications of robot visual and force sensor fusion control technology in object manipulation, assembly, and collision detection, and discusses the future research directions.Keywords: robot vision; force sensor; fusion control technology; motion control; applications1. 引言随着机器人技术的快速发展，机器人已广泛应用于工业制造、服务机器人和医疗等领域。
国家开放大学《机器人技术及应用》章节测试参考答案
国家开放大学《机器人技术及应用》章节测试参考答案第一章机器人技术与应用一、判断1.机器人是在科研或工业生产中用来代替人工作的机械装置。
（√）2.19世纪60年代和20世纪70年代是机器人发展最快、最好的时期，这期间的各项研究发明有效地推动了机器人技术的发展和推广。
（×）3.对于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。
（√）4.所谓特种机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。
（×）5.机器人机械本体结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于开环控制原理进行的。
（×）6.机器人各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出，由主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。
（√）7.为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，机器人还应有各种通信接口和人机通信装置。
（√）8.轮式机器人对于沟壑、台阶等障碍的通过能力较高。
（×）9.为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。
（√）10.履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。
（√）11.腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。
（√）12.机器人定义的标准是统一的，不同国家、不同领域的学者给出的机器人定义都是相同的。
（×）13.球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。
（√）14.可编程机器人可以根据操作员所编的程序，完成一些简单的重复性操作，目前在工业界已不再应用。
（×）15.感知机器人，即自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的“感知”能力。
未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究
未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究一、概述随着科技的飞速发展，智能机器人在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
如何让机器人在未知环境中进行有效的导航，一直是困扰科技人员的一大难题。
视觉导航技术作为解决这一问题的关键手段，近年来受到了广泛的关注和研究。
本文将对未知环境中智能机器人的视觉导航技术进行深入探讨，旨在揭示其研究现状、挑战与前景。
视觉导航技术是指利用视觉传感器获取环境信息，并通过计算机视觉和图像处理技术进行分析和处理，以实现机器人的自主导航。
它具有获取信息量大、探测范围广、图像特征丰富等优点，使得机器人在未知环境中能够进行有效的路径规划、避障和目标识别。
视觉导航技术的研究对于提高机器人的智能化水平和自主导航能力具有重要的理论价值和实际意义。
未知环境中的视觉导航技术面临着许多挑战。
未知环境意味着机器人无法事先获取环境信息，因此需要通过实时感知和动态建模来适应环境。
环境中的光照条件、动态障碍物、复杂纹理等因素都可能对视觉导航的准确性和鲁棒性产生影响。
实时性和计算复杂度也是视觉导航技术需要解决的关键问题。
针对这些挑战，本文将从视觉导航的基本原理、关键技术和应用实例等方面进行深入探讨。
我们将介绍视觉导航的基本框架和关键技术，包括图像获取、特征提取、目标识别、路径规划和避障等。
我们将重点分析未知环境中视觉导航的关键问题，如动态环境建模、光照变化处理、动态障碍物检测等。
我们将通过一些实际应用案例来展示视觉导航技术的实际效果和潜在价值。
未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究是一项具有重要意义和挑战性的工作。
通过深入研究和探索新的方法和技术，我们相信能够推动机器人导航技术的发展，为机器人的实际应用提供更广阔的前景。
1. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，智能机器人技术已成为当代研究的热点领域之一。
作为人工智能与机器人技术的结合体，智能机器人被广泛应用于各种领域，如工业自动化、医疗服务、军事侦察、空间探索等。
机器人的动态控制和力控制技术是如何实现的
机器人的动态控制和力控制技术是如何实现的机器人的动态控制和力控制技术是机器人控制领域的重要研究方向。
它们被广泛应用于机器人的各个领域，如工业制造、医疗机器人、服务机器人等。
动态控制技术主要用于机器人的运动控制和运动规划，力控制技术主要用于机器人的力触觉和力操作。
本文将详细介绍机器人的动态控制和力控制技术的实现方法和应用。
一、机器人的动态控制技术机器人的动态控制技术主要用于机器人的运动控制和运动规划。
它可以使机器人具备稳定、精确和灵活的运动能力，从而能够应对不同的工作任务和环境。
1. 运动学建模运动学建模是机器人动态控制的基础。
通过对机器人的机械结构进行建模，可以得到机器人的运动学特性，如位置、速度、加速度等。
常用的运动学建模方法包括正运动学和逆运动学。
正运动学是根据机器人的关节角度求解机器人的末端执行器的位置和姿态。
它是机器人运动学的正向问题，可以通过求解关节角度和关节运动学方程来得到机器人末端执行器的位置和姿态。
逆运动学是根据机器人的末端执行器的位置和姿态求解机器人的关节角度。
逆运动学是机器人运动学的逆向问题，可以通过求解逆运动学方程来得到机器人的关节角度。
2. 动力学建模动力学建模是机器人动态控制的另一个重要方向。
通过对机器人动力学特性的建模，可以得到机器人的动力学特性，如惯性矩阵、回弹力矩等。
常用的动力学建模方法包括拉格朗日方法和牛顿-欧拉方法。
拉格朗日方法是一种基于能量原理的动力学建模方法。
它通过建立机器人的拉格朗日方程，利用拉格朗日方程来描述机器人的动力学特性。
牛顿-欧拉方法是一种基于牛顿定律和欧拉方程的动力学建模方法。
它通过建立机器人的质量、惯性和力矩之间的关系，利用牛顿定律和欧拉方程来描述机器人的动力学特性。
3. 运动控制运动控制是机器人动态控制的核心技术之一。
它主要包括速度控制、位置控制和姿态控制。
速度控制是通过控制机器人的关节角速度来实现机器人的运动控制。
常用的速度控制方法包括PID控制和模型预测控制。
机器人的力触觉与力控制技术研究
机器人的力触觉与力控制技术研究近年来，随着科技的快速进步，机器人技术也取得了长足的发展。
机器人已经从简单重复性的工作逐渐迈向人们生活的方方面面。
在这一进程中，力触觉与力控制技术的研究起到了核心的作用。
本文将深入探讨机器人的力触觉以及力控制技术的研究进展和应用前景。
一、力触觉技术力触觉技术是指机器人通过感知和理解力信息，模拟人类触觉能力的技术。
它使得机器人不仅能够看到环境，而且能够通过触觉感知物体的质地、形状和刚度等信息。
力触觉技术对于机器人在工业、医疗、服务业等领域的应用具有重要意义。
力触觉技术的实现主要依赖传感器和算法。
常用的力触觉传感器包括应变片、光电测力传感器和电容传感器等，它们能够测量机器人在接触物体时产生的力和压力，并将数据转化为电信号。
在算法方面，机器人需要通过数据处理和模式识别的方法，将传感器获取到的力信息进行提取和分析，进而实现对物体的感知和识别。
除了传感器和算法，力触觉技术的研究还面临一些挑战。
首先，传感器的精度和稳定性需要进一步提高，以实现更精确的力触觉。
其次，力触觉的实时性对机器人的操作和控制至关重要，因此需要快速的数据采集和处理技术。
此外，力触觉技术的应用还需要解决多传感器融合、力信息的建模和表示等问题。
二、力控制技术力控制技术是指机器人通过感知和调节力的大小和方向，实现对物体的准确控制的技术。
它使得机器人能够根据所需的力量、速度和位置等参数对物体进行精确的操作和操控。
在力控制技术的研究中，关键问题之一是力传感器的应用和数据处理。
通过力传感器，机器人可以感知到与物体的交互力，从而实现对其的控制。
同时，数据处理算法的设计和优化也是力控制技术研究中的重要内容。
机器人需要根据传感器获取到的力信息，以及预设的目标参数，通过控制算法实现力的调节和控制。
除了传感器和数据处理算法，力控制技术的研究还需要解决多自由度机器人的精确控制、力的感知和控制的实时性、力控制的建模和仿真等问题。
此外，力控制技术在操作环境的不确定性、摩擦力和非线性特性等方面也面临一定的挑战。
机器人感知与环境感知技术研究与应用案例
机器人感知与环境感知技术研究与应用案例随着科技的不断发展，机器人技术越来越成熟，逐渐应用于各个领域。
机器人的感知与环境感知技术是其中关键的一部分，它能够使机器人具备自主感知和理解环境的能力，从而更好地适应不同的任务和场景。
本文将介绍一些机器人感知与环境感知技术的研究与应用案例，以展示其在现实生活中的应用价值。
一、机器人感知技术的研究与应用案例1. 计算机视觉技术在机器人感知中的应用计算机视觉技术是机器人感知中被广泛研究和应用的一项技术。
它通过图像处理和模式识别等方法，使机器人能够看到和理解图像中的内容。
例如，无人驾驶汽车就是一种应用了计算机视觉技术的机器人。
它通过摄像头获取道路和交通情况的图像，并通过计算机视觉技术识别出道路标志、行人和其他车辆等，从而实现自主驾驶。
2. Lidar技术在机器人感知中的应用Lidar（Light Detection and Ranging）技术是利用激光束测量和感知周围环境的一种技术。
它可以生成高精度的点云图像，并通过处理和分析点云图像提取出环境中的物体信息。
在机器人领域，Lidar技术被广泛用于室内导航、绘制三维地图和障碍物避障等任务。
例如，清洁机器人使用Lidar技术通过扫描周围环境，实现有效地避开障碍物和绘制清洁路径。
二、环境感知技术的研究与应用案例1. 气体传感器网络在环境监测中的应用气体传感器网络是一种利用传感器节点组成的网络，用于监测环境中的气体污染物浓度和分布情况。
该技术可以广泛应用于环境监测、工业安全和空气质量监测等领域。
例如，智能家居系统可以通过气体传感器网络监测室内的空气质量，并自动调节通风系统，确保室内空气的清洁和舒适。
2. 声音识别技术在噪音控制中的应用声音识别技术是一种能够识别和分析环境中声音的技术。
它通过分析声音的频率、强度和波形等特征，判断环境中的噪音来源和强度。
在城市环境中，噪音污染是一个普遍存在的问题。
通过应用声音识别技术，可以实时监测和控制噪音水平，改善居民的生活环境。
机器人力触觉感知技术研究与应用
机器人力触觉感知技术研究与应用随着科学技术的飞速发展，机器人技术在各个领域都得到了广泛应用。
然而，传统的机器人技术常常无法完全感知与适应外界环境，这限制了机器人在危险环境、医疗、制造等领域的应用。
为了解决这个问题，研究人员开始关注机器人力触觉感知技术，通过模拟人类触觉，使机器人能够感知和理解外界环境。
机器人力触觉感知技术是一种将机器人与人类触觉相结合的技术，通过触觉传感器和算法的支持，使机器人可以获取和处理物体的形状、硬度、纹理、重量等信息。
这项技术的研究与应用旨在提升机器人在实际工作中的操作能力，使其更加适应复杂和多变的环境。
在制造业中，机器人力触觉感知技术的应用十分广泛。
传统的机器人技术通常需要事先编写固定的程序，无法适应多样化的产品和任务。
而力触觉感知技术可以使机器人具备自主调整和适应能力，从而实现智能化的生产。
例如，在装配过程中，机器人可以通过触觉传感器获取物体的位置和形状信息，然后根据这些信息自动调整自身动作，完成准确的装配操作。
除了制造业，机器人力触觉感知技术在医疗行业的应用也具有巨大潜力。
通过触觉传感器的支持，机器人可以更加精确地进行手术操作，减少人为因素的干扰，提高手术的成功率。
同时，机器人力触觉感知技术还可以用于康复训练，通过监测病人动作的力度和变化，为康复医生提供更加客观的数据支持，提高康复治疗的效果。
在冶金、矿山等危险环境中，机器人力触觉感知技术也可以发挥重要作用。
传统的机器人无法感受到恶劣环境的温度、辐射等参数，而力触觉感知技术可以通过传感器获取这些信息，并传递给操作员，确保其在安全的位置进行操作。
此外，机器人力触觉感知技术还可以用于探测和拆除危险物品，为人类提供更加安全可靠的工作环境。
然而，机器人力触觉感知技术仍然存在一些挑战和难点。
首先，如何设计和制造高灵敏度、高精度的传感器是一个关键问题。
目前，虽然已经有一些传感器可供选择，但仍需要不断改进，以满足不同应用场景的需求。
机器人视觉机器人与环境的感知与交互
机器人视觉机器人与环境的感知与交互机器人视觉：机器人与环境的感知与交互机器人技术的快速发展使得机器人在各个领域得到广泛应用，而机器人视觉成为其中一个重要的研究方向。
机器人视觉技术能够使机器人感知周围环境并与之进行交互，从而更好地完成各种任务。
本文将从机器人感知环境和机器人与环境交互两个方面进行论述。
一、机器人感知环境1.1 摄像头与传感器机器人视觉技术的基础是摄像头和传感器的应用。
摄像头能够捕捉周围环境的图像和视频，传感器可以获取环境的各种信息，如距离、温度、声音等。
这些设备为机器人提供了感知环境的基础。
1.2 图像处理与分析机器人通过对摄像头获取的图像进行处理和分析，以获取更多的有用信息。
图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、目标检测等，可以从图像中提取各种特征用于后续的任务。
1.3 目标识别与跟踪机器人感知环境的一个重要任务是目标识别与跟踪。
通过对图像进行分析，机器人能够自动识别出环境中的目标物体，并通过跟踪算法实时追踪目标的位置和运动轨迹。
二、机器人与环境交互2.1 姿态控制与导航机器人在感知环境后，需要能够与环境进行交互。
姿态控制与导航是机器人与环境交互的关键。
机器人通过感知环境中的障碍物、目标位置等信息，实现路径规划和姿态调整，从而能够自主地在环境中移动和操作。
2.2 语音与图像交互随着人工智能技术的不断进步，机器人与人类之间的交互方式也在多样化。
语音与图像交互是机器人与环境交互的一种常见方式。
人们可以通过语音命令或者手势来与机器人进行沟通和控制，机器人通过语音识别和图像识别技术解析人类的指令和意图。
2.3 实时反馈与学习机器人与环境的交互是一个动态的过程，机器人需要不断地根据环境变化作出调整和响应。
机器人可以通过实时反馈机制获取环境的变化信息，并根据反馈进行学习和优化，提高自身的感知和交互能力。
总结：机器人视觉技术的发展为机器人与环境的感知与交互提供了强大的工具。
通过摄像头和传感器的应用，机器人能够感知周围环境，并通过图像处理和分析技术获取更多有用信息。
未确知环境下机器人力控制技术研究
未确知环境下机器人力控制技术研究未确知环境下机器人力控制技术研究摘要：机器人力控制技术作为机器人控制领域的重要研究方向之一，旨在使机器人能够适应不同环境下的力学变化并保持稳定运动。
本文将较为详细地介绍了未确知环境下机器人力控制技术的研究现状、发展趋势以及存在的挑战，主要包括力控制方法、力传感器和力控制策略等方面。
未确知环境下机器人力控制技术的研究将为机器人在复杂环境中的应用提供重要的技术支持。
关键词：机器人，力控制，未确知环境，力传感器，力控制策略一、引言机器人技术的进步为人类生产和生活带来了极大的便利，它在各个领域的应用已经成为一种趋势。
然而，要使机器人能够在未确知环境中进行复杂而精准的力控制仍然是一个具有挑战性的问题。
因此，研究未确知环境下的机器人力控制技术变得尤为重要。
二、研究现状目前，研究者们在未确知环境下的机器人力控制技术领域取得了一系列重要成果。
首先，力控制方法是该领域的核心研究内容。
力控制方法可以分为多种不同的类型，包括PID控制、自适应控制以及经验模态分解等。
这些方法可以根据机器人所处的环境和力学变化来调整机器人的力控制策略，从而保持其稳定运动。
其次，力传感器的应用也是研究的热点之一。
力传感器可以实时地监测机器人的力学状态，为力控制提供准确的输入信号。
最后，力控制策略也是该领域的重点研究方向。
力控制策略可以根据机器人的任务需求和环境条件来调整机器人的力学反应，以实现稳定的力控制。
三、发展趋势未确知环境下的机器人力控制技术将会在未来得到更加广泛的应用。
首先，随着工业自动化程度的不断提高，对机器人力控制精度的要求也将越来越高。
因此，未确知环境下机器人力控制技术的研究将进一步深入。
其次，面对未确知环境中的不确定性，机器人需要具有更强的自适应能力。
因此，未来的研究重点将放在机器人的自适应力控制策略上。
最后，随着力传感器技术的不断发展，更加精准和可靠的力传感器将成为未确知环境下机器人力控制技术的关键支持。
协作机器人的力_位混合控制系统设计分析
协作机器人的力/位混合控制系统设计分析发布时间：2023-01-29T02:31:53.311Z 来源：《科技新时代》2022年9月16期作者：杨庆华[导读] 伴随我国科技力量逐步增强杨庆华东莞市李群自动化技术有限公司广东东莞 523000摘要：伴随我国科技力量逐步增强，机器人科学技术得以持续地进步发展，人和机器密切协作，是工业制造及加工领域的技术改革及发展主流。
协作机器人，其在开展抛光打磨、装配及焊接作业过程当中，末端执行装置与周边环境务必维持接触状态，对控制系统有着极高要求，通常需实现力位的混合控制，才可充分满足协作机器人实际运行及其控制需求。
故本文主要探讨协作机器人当中力位有效混合控制综合系统设计，仅供业内参考。
关键词：机器人；混合控制；力/位；协作；系统设计前言：现阶段，我国各项技术得以持续进步及发展，机器人相关技术成熟度也在不断提升，更多类型机器人被有效应用于工业制造及其生产过程当中。
协作机器人，其在装配及焊接作业层面均有着极高精度要求，末端执行装置要求可实现对末端位置和接触力的同步控制，才可防止接触力破坏到机器人本体及周边环境。
因而，针对协作机器人当中力位有效混合控制综合系统设计开展综合分析较为必要。
1、关于力位的混合控制概述力位的混合控制，从属解耦控制的一种方法，主要是为对末端执行装置运动及其接触力达到同步独立控制的目的，垂直作业适当坐标上面，分为相对独立两个不同的解耦子层面问题，集中表现于位置和力的控制这两个方面问题，选定位置控制装置及力控制装置，通过对操作臂实施控制，确保能够在笛卡尔的空间内部运动。
力位的混合控制整个系统当中，通过所选矩阵，来选定各自由度控制模式、力或位置，对笛卡尔的操作臂个关节实施控制[1]。
2、系统设计2.1在力矩模式之下对力和位实施混合控制层面机器人处于力矩模式之下，以机器人的动力学相关模型为基础，实施控制装置设计，其控制原理详见图1。
2.2在位置模式之下力位的混合控制层面2.2.1在基础原理层面机器人处于位置模式之下，基本上无需凭借动力学相应模型开展设计操作。
搬运机器人的视觉与感知融合技术研究
搬运机器人的视觉与感知融合技术研究随着机器人技术的不断进步和发展，搬运机器人在工业生产和物流领域中发挥着越来越重要的角色。
为了提高机器人的搬运能力和工作效率，视觉与感知融合技术在搬运机器人的研究中起到了至关重要的作用。
本文将介绍搬运机器人的视觉与感知融合技术的研究现状和发展趋势。
一、搬运机器人的概述搬运机器人是一种能够代替人类完成物料搬运任务的自动化设备。
它可以通过感知和分析环境，实现对物体的识别和定位，然后通过自主规划和控制来进行搬运操作。
搬运机器人的视觉与感知融合技术是实现其自主化操作的关键。
二、搬运机器人的感知技术搬运机器人的感知技术包括视觉感知技术、力觉传感技术和位置跟踪技术。
其中，视觉感知技术是最为重要和常用的一种技术。
通过使用相机或激光扫描仪等设备，可以获取环境中物体的图像信息，进而实现物体的识别和定位。
力觉传感技术可以通过接触物体时测量产生的力和力矩信息，实现对物体重量和形态的感知。
位置跟踪技术可以利用激光跟踪仪或者超声波定位系统等设备，实时测量机器人的位置和姿态信息。
三、搬运机器人的视觉技术视觉技术是搬运机器人中最为关键的一项技术。
通过相机设备获取的物体图像信息，可以进行图像处理和分析，实现对物体特征的提取和识别。
常用的视觉技术包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等。
图像采集是通过相机设备获取环境中物体的图像信息。
图像预处理是对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量。
特征提取是从图像中提取物体的形状、颜色等特征信息。
目标识别是通过比对已知物体特征和提取到的物体特征，实现对物体的识别。
四、搬运机器人的感知融合技术感知融合技术是将多种感知信息进行融合，实现更加准确和可靠的物体识别和定位。
通过将视觉感知、力觉传感和位置跟踪等信息进行融合，可以获得更加全面和精确的环境感知信息。
感知融合技术可以通过一系列的定位算法和融合算法来实现。
定位算法可以通过融合不同传感器的位置信息，实现机器人的准确定位。
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
机器人视觉感知与控制技术研究
机器人视觉感知与控制技术研究随着科技的不断进步与发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的发展不仅涉及到硬件方面的创新，还涉及到软件方面的技术突破。
机器人视觉感知与控制技术就是其中之一，它为机器人提供了根据环境变化进行自主决策和行动的能力。
本文将探讨机器人视觉感知与控制技术的研究现状以及未来的发展。
一、机器人视觉感知技术的研究现状机器人视觉感知技术是机器人实现感知环境、认知视觉信息的基础。
当前，研究机器人视觉感知技术主要有以下几个方向。
1. 图像处理与分析图像处理与分析是机器人视觉感知的基本领域。
通过对图像进行处理和分析，机器人可以从环境中提取出有用的信息。
图像处理与分析技术包括图像滤波、边缘检测、特征提取等。
近年来，人工智能的发展为图像处理与分析技术带来了新的突破，例如深度学习在目标检测和图像分类中的应用，使机器人的视觉感知能力得到了大幅提升。
2. 三维重建三维重建是将二维图像转换为三维空间模型的过程。
通过三维重建技术，机器人可以获取更加真实和精确的环境信息，并能够进行更加精细的感知和控制。
三维重建技术包括结构光、立体视觉、激光扫描等。
目前，三维重建技术已经被广泛应用于机器人导航、物体识别等领域。
3. 物体识别与跟踪物体识别与跟踪技术是机器人视觉感知的核心技术之一。
通过物体识别与跟踪技术，机器人可以对环境中的不同物体进行解析和分辨，从而实现对物体的感知和控制。
目前，物体识别与跟踪技术主要包括特征提取、模式识别、目标跟踪等。
这些技术的不断进步，为机器人实现自主感知和控制提供了有力的支持。
二、机器人视觉控制技术的研究现状机器人视觉控制技术是机器人在感知环境后对环境进行控制和反馈的能力。
目前，机器人视觉控制技术的研究主要集中在以下几个方面。
1. 运动控制运动控制是机器人视觉控制的基础。
通过运动控制技术，机器人能够根据环境的变化实现精确的运动。
运动控制技术包括轨迹规划、运动控制算法等。
近年来，深度强化学习在运动控制中的应用，使机器人的运动控制能力得到了显著提高。
机器人视觉感知与控制技术的研究与设计
机器人视觉感知与控制技术的研究与设计现代科技的迅猛发展，使得机器人已经逐渐成为人们生活中的常见存在。
随着机器人技术的不断进步，视觉感知与控制技术作为机器人核心能力之一，成为了机器人研究与设计的重要领域。
本文将就机器人视觉感知与控制技术展开详细探讨，探究其发展现状及未来趋势。
首先，我们需要明确什么是机器人视觉感知与控制技术。
简单来说，机器人视觉感知是指机器人通过摄像头或传感器获取外部环境的图像或数据，并将其转化为对环境的理解和认知；机器人控制技术则是指机器人根据对环境的理解和认知，通过控制算法和执行器完成特定任务或运动。
视觉感知与控制技术的研究和设计，旨在提高机器人的环境感知能力和自主控制能力，使其能够更好地适应复杂多变的环境。
机器人视觉感知技术的核心在于图像处理和目标检测。
图像处理的主要任务是对机器人所获取的图像进行处理和分析，提取其中的有用信息。
目标检测则是在处理后的图像中识别出特定的目标物体，例如人体、物体、道路等。
图像处理和目标检测的研究与设计，需要借助计算机视觉、机器学习等相关领域的技术，以提高图像处理的速度和准确性，实现对复杂环境中各种目标物体的可靠检测。
随着机器人技术的快速发展，机器人视觉感知的研究和应用也得到了长足的进步。
例如，在工业领域中，机器人视觉感知技术广泛应用于自动化生产线中的物体识别和装配过程中的定位与精确控制。
在医疗领域，机器人视觉感知技术被用于手术辅助、影像识别等领域，提高了手术的精确性和安全性。
在家庭服务领域，机器人视觉感知技术可以帮助老年人和残疾人进行日常生活的辅助，并提供安全监控等功能。
这些应用的实现，离不开机器人视觉感知与控制技术的不断创新和提高。
然而，机器人视觉感知与控制技术仍然存在一些挑战和局限性。
首先，机器人的视觉感知能力需要不断提高。
当前的机器人视觉系统，尽管可以进行一定程度的目标检测和图像处理，但在复杂环境下仍然存在较大的误识别和误判率。
其次，机器人的自主控制能力还有待提高。
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第25卷第3期V ol.25No.3控 制 与 决 策Control and Decision2010年3月M ar.2010收稿日期:2009 03 02;修回日期:2009 05 31.基金项目:国家自然科学基金项目(30670529);兰州理工大学电气与控制学科团队基金项目.作者简介:李二超(1980 ),男,河北保定人,讲师,博士,从事机器人智能控制、机器视觉的研究;李战明(1962 ),男,西安人,教授,博士生导师,从事智能控制、机器视觉等研究.文章编号:1001 0920(2010)03 0430 03未知环境下的机器人视觉/力觉混合控制李二超,李战明,李 炜(兰州理工大学电气与信息工程学院,兰州730050)摘 要:在实际的接触型作业任务中,需要在控制位置的同时控制末端执行器与环境之间的接触力.针对这一问题,通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计,并采用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵.提出一种基于视觉/力觉的混合控制算法,给出了视觉/力觉混合控制的约束条件,对视觉采用变结构控制器,力控制采用PI 控制器.实验结果表明,该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力.关键词:视觉伺服;力控制;变结构控制;未知环境中图分类号:T P273 文献标识码:AHybrid control for visual/force servoing in unknown environmentL I Er chao ,L I Zhan ming ,L I Wei(Co llege o f Electr ical and Info rmation Eng ineering ,L anzhou U niv ersity of T echnolog y,Lanzho u 730050,China.Cor respondent:L I Er chao,E mail:ysdx lec@126.co m)Abstract :In the r ea l w or ld,the contact operatio n tasks need to implement t he co ntact fo rce contr ol at the same time w ith the implementation of the position contro l.T herefor e,a hy br id contro l scheme based on vision and fo rce is pro po sed.F ir st,a method to est imate the nor mal vecto r of the unknow n constraint surface is intro duced.O n line fo rce feedback data are emplo yed to estimate the lo cal shape o f constraint.T hen,the imag e Jaco bian is estimated by using t he r ecur sive least squares alg or ithm.Finally ,an adaptive hybr id visual ser voing /fo rce contro ller is proposed.T he dir ect ion of the for ce contro l beco mes perpendicular to the visual servo ing contro l.V ar iable str uctur e contro ller is applied to v isua l serv oing and PI contr oller is a pplied to force contr ol.Experimental results show the effectiv eness of the pro po sed scheme.Key words :V isual serv oing ;F orce contr ol;V ariable str uctur e co ntr ol;U nkno wn envir onment1 引 言工业机器人所完成的典型作业任务主要有以下3种:抓取和放置工件、非接触并按既定轨迹运动和接触性作业任务.接触性的作业任务(例如插孔)已能用机器人来实现[1].然而,打磨和抛光等作业任务具有相当大的难度,既要考虑机械手末端执行器的运动轨迹,又要考虑与环境之间的接触力,即必须在控制位置的同时对机械手与环境之间的接触力进行控制.为了完成复杂的任务,需要对多传感器进行融合控制.例如在任务的初始阶段,任务对象未发生接触,利用视觉传感器对物体进行快速跟踪;在任务的末段,任务对象发生接触,利用力反馈信息维持合理的接触力,这样可使整个控制过程柔顺平滑,不会产生很强的冲击力.Namiki 等[2]提出一种分层的多传感器混合体系结构,该体系结构由控制层、规划层和管理层组成,三层并行工作,可快速抓取物体,但对体系结构的硬件条件要求高且控制复杂,并不适合于视觉/力觉反馈等数量较少传感器的信息融合.Nelso n 等[3]给出一种视觉/力觉反馈传感器融合的体系结构,采用一个管理层对不同的传感信息进行处理,体系结构简单,其缺点是要对视觉传感器、力觉传感器和环境进行精确标定.本文在文献[4]的基础上并结合文献[5],提出一种新的视觉/力觉混合控制方法.在视觉伺服控制中,该方法使用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵,而不要求对视觉传感器进行精确标定,并且利用力反馈数据对约束环境的法线方向进行估计.实验结果表明,视觉/力觉混合控制可提高机器人对任务的适应性和工作过程的柔顺性.第3期李二超等:未知环境下的机器人视觉/力觉混合控制 2 未知环境的法线方向估计机器人与环境发生接触的主要表现形式是接触力.若能利用力反馈信号弥补机器人对环境理解的不足,在线估计环境约束的法线方向,以指导机器人的柔顺控制,便可使机器人表现出一定的触觉特征.假设外部环境相对于机器人末端位置的约束为S(x )=0,对约束微分可得e Tf x =0.(1)其中:x R n 为机器人末端位置的状态向量,e f 为位置平面的法线向量.机器人接触点处终端所受的切向力f t 和法向力f n ,可通过装在机器人终端上的腕力传感器求得.最后得到法向单位向量^e f =f n / f n .(2)3 图像雅可比矩阵的估计基于图像的视觉伺服需要描述机械手末端速度与图像特征变化的关系x =J x u .(3)其中: x 和 u 分别为图像特征变化速度和机械手末端速度,J x = x / u TR m n为图像雅可比矩阵.由此可推出图像特征的变化速度与对应关节角速度之间的关系x =J x J q ,(4)其中J q 为机器人雅可比矩阵.将J = x / T称为复合雅可比矩阵或图像雅可比矩阵.满足式(4)的图像雅可比矩阵可通过摄像机标定计算出来,但需要知道视觉伺服系统的确切参数以便标定,而它们在动态环境下对伺服系统的参数变化非常敏感.为了克服这些不利条件,现已提出多种雅可比矩阵在线估计方法.本文采用Bro yden 的方法来估计雅可比矩阵[6].假定目标在图像上的期望位置为f *,目标在图像平面上的实际位置为f ( ),其中 为机器人关节角.则此时的误差为x ( )=f ( )-f *.(5)误差函数在 k 邻域的泰勒级数展开为x ( )=x ( k )+ x ( k )( - k )+ .(6)由于雅可比矩阵J 未知,本文用估计值J ^来代替J ,即x ( k )/ = x ( k )=J ^( k ).(7)忽略高阶项并定义仿射模型M k ( )=x ( k )+ x ( k )( - k ).(8)由于仿射模型是误差函数的近似,式(8)可表示为[J ^( k )-J ^( k-1)] = x -J ^( k-1) .(9)式(9)估计的图像雅可比矩阵用于使J ^( k )-J ^( k-1)的范数最小,可得到最小范数解J ^( k )=J ^( k-1)+[ x -J ^( k-1) ] /( T).(10)式(10)估计的雅可比矩阵只是误差函数的近似,可能发散,严重影响系统的性能.若能使用过去的数据对新的雅可比矩阵进行估计,则系统的性能便会得到改善.本文采用带遗忘因子的最小二乘算法,以加强对新数据的重视,提高参数的跟踪能力[7].最后可得到J ^( k )=J ^( k-1)+[ x -J ^( k-1) ] T W (k -1)/( + TW (k -1) ).(11)其中:W (k -1)为加权矩阵; 为遗忘因子,其值越小,新数据在估计中所起的作用越大.为实现视觉/力觉正交控制,必须消除图像雅可比矩阵中J ^( k )的力控方向信息.通过下式可得到与力控方向正交的图像雅可比矩阵:j q =^j q -^e T f ^j q ^e f .(12)其中: j q (q =1,2, ,m)为 J 的列向量,^j q (q =1,2,,m)为J ^的列向量.通过式(12)可实现力控和视觉伺服正交控制而互不影响.4 视觉/力觉混合控制求解视觉伺服引起的角速度变化.根据式(4)选取切换流形D(x )=C(x -x d )=0,C =diag (c 1,c 2, ,c n ).(13)当系统进入滑模运动后,由于系统的状态轨线保持在其上,即满足D(x )=0,从而满足 D (x )=0.引入到达律D =-H D -K sgn (D).(14)其中H =diag (h 1,h 2, ,h n ),K =diag (k 1,k 2, ,k n ).通过适当选取到达律参数,可保证系统在期望的时间内到达切换流形,实现滑模运动.由式(4),(13)和(14)有C J =-HD -K sg n (D).(15)以估计值 J 取代J ,可得到变结构控制规律,即机械手视觉伺服引起的关节角速度=-pin v ( J )C -1[-HD -K sgn (D)].(16)通过选取光滑的存储函数V (D)=1/2D T D,可证明系统是渐近稳定的.对法向的接触力控制采用PI 控制器.由力控引起的角速度变化为=J -1q {^e f [K f p (f d -^e Tf f )+ K f i(f d -^e T f f )d t ]}.(17)431在未知环境参数中,本文只需已知机器人雅可比矩阵J q 即可.5 实验研究为验证本文提出的机器人视觉/力觉混合控制策略,在Adept 3机器人上进行跟踪未知轨线的实验研究.机器人控制参数详见文献[8],传感器采用中国科学院合肥智能机械研究所研制的SAFM S 11型6维腕力/力矩传感器.本文采用固定摄像头,图像尺寸为512pixel 512pix el .在机械手末端作标记抽象成点特征,用轨线上均匀分布的50个像素点来代替目标的位置,未知轨线和机械手末端的点特征全部在摄像头的视野范围内,用于采集数据并与图像特征进行比较,目的是使机械手末端的图像特征跟踪未知轨线的像素特征.视觉伺服和力伺服的采样时间分别为33ms 和4ms .权重矩阵W(k)=0.01I ,遗忘因子 =0.2,图像雅可比矩阵的初始值为J ^x (0)=-0.030.5-0.020.150.2-0.2,K f p=26.0,K f i =0.06,C =diag {0.02 0.02 0.02},K =diag {0.01 0.01 0.01},H =diag {0.01 0.01 0.01}.实验要求机器人终端夹持的球头触杆沿未知轨线运动,法向跟踪过程中保持40N 的接触力.实验结果如图1~图3所示,其中f x ,f y 和f n 分别为接触力沿X 和Y 方向坐标轴的分量及法向分量.从力变化曲线可以看出,本文提出的视觉引导的机器人图1 X 轴方向的位置/力图2 Y 轴方向的位置/力图3 Z 轴位置和法向力力/位混合控制策略的力跟踪精度较为理想.现有的工业装配机器人,只要装备腕力传感器和摄像头,提取出轨线的图像特征,并保证轨线和机械手末端的点特征全部在摄像头的视野范围内,便可用本文方法进行机器人打磨和抛光等作业任务.因此该算法具有较高的实用价值.6 结 论在实际的接触型作业任务中,由于外部限制条件的不确定性,传统的力控制方法很难得到理想的控制效果.本文对多传感器的混合控制进行研究.通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计,采用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵,对视觉采用变结构控制器,力控制采用PI 控制器.为提高图像的处理速度,可加入卡尔曼滤波器作为预测器预测特征点的下一位置,从而准确地设置图像处理的窗口.从实验结果看,视觉/力觉反馈的混合控制具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力,增强了对接触环境参数变化的鲁棒性.参考文献(References)[1]张锟,韦庆,常文森.一种基于力/位混合控制进行插孔作业的策略[J].机器人,2002,24(1):44 48.(Zhang K ,Wei Q ,Chang W S.An insertio n str ategy based o n fo rce/position hybr id co ntro l [J ].R obot,2002,24(1):44 48.)[2]Namiki A ,K omuro T ,Ishikaw a M .High speedsensor y moto r fusion based o n dynamics matching [J].Pro c of the IEEE,2002,90(7):1178 1187.[3]Nelso n B J,M o rro w J D,Khosla P K.F ast stableco ntact t ransitio ns w 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