机器人原理及其控制(精品课程)-力控与顺应控制
第10章 机器人控制技术力控与顺应控制 机器人原理及控制技术 教学课件
现有的通用工业机器人一般只具有位置（姿态，速度）控制能力。如美 国的Unimation PUMA系列机器人，CINCINNAT1－T3系列机器人，Stanford 机 器 人 等 ， 它 们 的 重 复 定 位 精 度 均 达 到 或 接 近 ±0.1mm 。 日 本 三 菱 公 司 的 Movemaster－EX机器人为±0.3mm，高精度的Adapt机器人和Delta机器人的重 复定位精度达到或接近±0.01mm。所有这些都具有关节位置和直角坐标位置 的控制，且具有专用的机器人语言（如VAL－Ⅱ）或通用的高级语言（如 BASIC）编程和示教再现能力。
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（2）解运动速度的控制RMRC （Resolved Motion Rate Control） 1969年由D. E. Whitney提出。代表作是：
D E Whitney. Resolved Motion Rate Control of Manipulators and Human, Prostheses IEEE Trans. on Man-Mach. system. Vol. MMS-10, No.2, June 1969, pp.47-53 （3）解运动加速度的控制RMAC ( Resolved Motion Acceleration Control )
机器人的位置控制主要有直角坐标和关节坐标两种控制方式。
直角坐标位置控制：是对机器人末端执行器坐标在参考坐标中的位置和姿态的控 制。通常其空间位置主要由腰关节、肩关节和肘关节确定，而姿态（方向）由腕 关节的两个或三个自由度确定。通过解逆运动方程，求出对应直角坐标位姿的各 关节位移量，然后驱动伺服结构使末端执行器到达指定的目标位置和姿态。
机器人概论第十讲
机器人控制理论与技术
4.1 机器人控制问题 4.2 机器人的轨迹控制 4.3 机器人的力控制 4.4 机器人的高级智能控制简介 4.5 机器人控制系统 4.6 机器人编程
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4.3 机器人的力控制简介
4.3.1 问题描述 为什么要进行力控制？
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4.3 机器人的力控制简介
约束描述 机器人所受的约பைடு நூலகம்可分为自然（本证）
约束和人为（人工）约束两种。 自然约束是由物体的几何特性或作业结
构特性等引起的对机器人的约束。如：玻璃 的内法向。
人为约束是一种人为施加的约束，用来 确定作业结构中期望运动的力或轨迹的形式。 如：在玻璃平面上的运动轨迹。
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4.3 机器人的力控制简介
2、实际工作对作用力的大小有要求。 机器人的力控制在工业中也得到了实
际应用，如：磨具等的打磨、去毛边。 特别是在机器人装配中，面临着工作环
境的不确定或变化，实现机器人的零件装 配对零件间的相互位置的定位精度要求非 常高，能否进行精确的位置控制成为其应 用的前提。
与螺钉的槽一致，螺
切向
丝头面为广义表面。
法向
位置 力
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4.3 机器人的力控制简介
顺应控制又叫依从控制或柔顺控制，是 一种特殊的力控制；可用于自动装配中。
顺应控制它是在机器人的操作手受到外 部环境约束的情况下，对机器人末端执行器 的位置和力的双重控制。顺应控制对机器人 在复杂环境中完成任务是很重要的，例如装 配，铸件打毛刺，旋转曲柄，开关带铰链的 门或盒盖，拧螺钉等。
第1章 机器人控制技术绪论 机器人原理及控制技术 教学课件
随 着 先 进 飞 机 制 造 的 需 要 ， 美 国 麻 省 理 工 学 院 辐 射 实 验 室 （ MIT Radiation Laboratory）开始研制数控铣床。
1953年研制成功能按照模型轨迹做切削动作的多轴数控铣床。
1954年 “可编程”“示教再现”机器人
美国国家标准局（NBS）的定义：机器人是一种能够进行编程并在自动 控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置。
美国机器人协会（RIA）的定义：机器人是一种用于移动各种材料、零 件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有 编程能力的多功能机械手。
日本工业机器人协会（JIRA）的定义：工业机器人是一种装备有记忆装 置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动 的通用机器。
日本早稻田大学加藤一朗（日本机器人之父） 教授认为：机器人是由能 工作的手，能行动的脚和有意识的头脑组成的个体，同时具有非接触传 感器（相当于耳、目）、接触传感器（相当于皮肤）、固有感及平衡感 等感觉器官的能力。
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也有一些组织和学者针对不同形式的机器人分别给出具体的解释 和定义，而机器人则只作为一种总称。例如，日本工业机器人协 会（JIRA）列举了6种型式的机器人：
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80年代 开始进入智能机器人研究阶段
80年代，不同结构、不同控制方法和不同用途的工业机器人在工业发达国 家真正进入了实用化的普及阶段。
随着传感技术和智能技术的发展，开始进入智能机器人研究阶段。
机器人视觉、触觉、力觉、接近觉等项研究和应用，大大提高了机器人的 适应能力，扩大了机器人的应用范围，促进了机器人的智能化进程。
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。
机器人的控制（2）力控制
第七章 机器人的控制(2)——力控制7.1 引言位姿控制方法适用于材料搬运、焊接、喷漆等机器人与工作空间中的物体（下文称作环境）没有交互作用的任务。
但对于装配、打磨、去毛刺和擦窗这些任务，机器人的末端工具需要与被操作对象（环境）保持接触，并通过相互之间的力的作用完成作业，对于这些任务，需要控制机器人与环境间的作用力。
以机器人擦窗的任务为例，仅采用位姿控制是不够的，机器人末端轨迹与规划轨迹的微小偏差会使机器人要么与作用表面脱离接触，要么对作用表面产生过大的压力。
对于机器人这种高度刚性的结构，微小的位置偏差将会产生相当大的作用力，导致严重的结果（如损坏玻璃等）。
以上这些任务的共同点是，它们不仅要求轨迹控制，还要求力控制。
以机器人用粉笔在黑板上写字为例，在垂直于黑板方向需要控制力以保持粉笔和黑板间良好的接触，在沿黑板平面内需要精确的位姿控制，以保证正确的书写；或者通过控制机械手末端的刚性，使它沿黑板平面的方向很“硬”，在垂直于黑板的方向很“软”。
能够实现以上要求的控制称为柔顺控制，柔顺控制主要关心的是机器人与周围环境接触时的控制问题。
显然，柔顺控制需要力反馈，用于力反馈的力传感器主要有三类：腕力传感器、关节力矩传感器、和触觉传感器。
关于力传感器将在后续章节中介绍。
7.1.1 外力/力矩与广义力的关系图7.1 典型的腕力传感器及其在机械手中的位置机器人与环境间的交互作用将产生作用于机器人末端手爪或工具的力和力矩。
用T z y x z y x n n n F F F ],,,,,[=F 表示机器人末端受到的外力和外力矩向量（在工具空间的表示）。
设驱动装置对各关节施加的关节力矩是τ，广义力可以通过计算这些力所做的虚功来得到。
设X δ为末端虚位移，θδ为关节虚位移，满足θθJ X δδ)(= (7.1.1)产生的虚功为θτX F δδδT T w += (7.1.2)将式(7.1.1)代入式(7.1.2)得θτJ F δδ)(T T w += (7.1.3)因此在外力F 的作用下，广义坐标θ对应的广义力可表示为F J τT + (7.1.4)7.1.2 奇异问题在奇异位形(如图7.2所示)，雅可比矩阵)(θJ T 的零空间非空，在该零空间的向量F 对关节不产生任何力的作用。
工业机器人控制系统的基本原理
工业机器人控制系统20世纪80年代以后，由于微型计算机的发展，特别是电力半导体器件的出现，使整个机器人的控制系统发生了很大的变化，使机器人控制器日趋完善。
具有非常好的人机界面，有功能完善的编程语言和系统保护，状态监控及诊断功能。
同时机器人的操作更加简单，但是控制精度及作业能力却有很大的提高。
目前机器人已具有很强的通信能力，因此能连接到各种网络（CAN—BUS、PROFIBUS或ETHERNET）。
形成了机器人的生产线。
特别是汽车的焊接生产线、油漆生产线、装配生产线很多都是靠机器人工作的。
特别是控制系统已从模拟式的控制进入了全数字式的控制。
90年代以后，计算机的性能进一步提高，集成电路（IC）的集成度进一步的提高，使机器人的控制系统的价格逐渐降低，而运算的能力却大大提高，这样，过去许多用硬件才能实现的功能也逐渐地使用软件来完成。
而且机器人控制系统的可靠性也由最早几百小时提高到现在的6万小时，几乎不需要维护。
一、控制系统基本原理及分类工业机器人的控制器在要求完成特定作业时，需要做下述几件事：示教：通过计算机来接受机器人将要去完成什么作业。
也就是给机器人的作业命令，这个命令实质上是人发出的。
计算：这一部分实际上就是机器人控制系统中的计算机来完成的，它通过获得的示教信息要形成一个控制策略，然后再根据这个策略（也称之为作业轨迹的规划）细化成各轴的伺服运动的控制的策略。
同时计算机还要担负起对整个机器人系统的管理，采集并处理各种信息。
因此，这一部分是非常重要的核心部分。
伺服驱动：就是通过机器人控制器的不同的控制算法将机器人控制策略转化为驱动信号，驱动伺服电动机，实现机器人的高速、高精度运动，去完成指定的作业。
反馈：机器人控制中的传感器对机器人完成作业过程中的运动状态、位置、姿态进行实时地反馈，把这些信息反馈给控制计算机，使控制计算机实时监控整个系统的运行情况，及时做出各种决策。
图1 机器人控制基本原理图控制系统可以有四种不同分类方法：控制运动方式、控制系统信号类型、控制机器人的数目以及人机的相互关系等分类。
第5章-机器人控制
5.4 机器人的智能控制
–4.遗传算法
•遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进 化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模 型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 •主要特点：直接对结构对象进行操作，不存在求导和函 数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻 优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优 化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的 规则。
k0
Vf s s 1es1ms
电气时间常数
机械时间常数
m s Vf s
s
k0
1 m s
5.2 机器人的位置控制
–因为转子转速ω=dθm/dt，所以：
m s Vf s
k0
s 1ms
m s Vf s
k0
1ms
–电枢控制直流电动机的传递函数：
S
1
22
S
2
S2
22
1
5.2 机器人的位置控制
机器人为串续连杆式机械手，其动态特性具有高 度的非线性。控制这种由马达驱动的操作机器 人，用适当的数学方程式来表示其运动是十分重 要的。这种数学表达式就是数学模型，或简称模 型。控制机器人运动的计算机，运用这种数学模 型来预测和控制将要进行的运动过程。
–3. 主要控制层次
•（3）伺服系统级 •解决机器人的一般实际问题。主要包括伺服电机的控 制、液压缸伺服控制、电-液伺服控制等。
5.1 机器人的基本控制原则
–液压缸伺服传动系统
•作为液压传动系统的动力元件， 能够省去中间动力减速器，从而消 除齿隙和磨损问题。 •结构简单、比较便宜，在工业机 器人机械手的往复运动装置和旋转 运动装置上都获得了广泛应用。
机器人的力控制
=J
T A
(q)hA
J
T A
(q)
K
q
(qd
q)
其中：hA 表示等效力向量，K q 表示关节空间等效力的刚度矩阵，
说明机械手在位姿控制作用下处于平衡点时，其特性与一个操作
空间中的广义弹簧单元相似。
顺应控制分为被动顺应控制和主动顺应控制。
10.5.2 顺应控制的分类：被动顺应控制
被动顺应控制系统：具有弹性类型动力学特性的机械系统。 被动顺应控制目标：设计柔性机械装置并安装在机械手的腕部，
本章内容
10.1 概述 10.2 力-力矩传感器 10.3 约束运动与约束坐标系 10.4 力控制规律的分解 10.5 间接力控制 10.6 直接力控制
10.1 概述
与外界环境无接触的作业，机器人通过路径规划、轨迹生成 和轨迹控制，即可实现良好的位置跟踪。
如果机器人运动过程中与环境接触，会出现什么问题？
机器人控制器
PC (main CPU)
Axis CPU
力传感器
位移数 据处理 SMB
Driv感器、间接力控制与直接力控制。
本章内容
10.1 概述 10.2 力-力矩传感器 10.3 约束运动与约束坐标系 10.4 力控制规律的分解 10.5 间接力控制 10.6 直接力控制
的关系，p 可由阻抗公式求得：M p Bp K p f
10.5.3 阻抗控制广义控制框图
阻抗控制广义控制框图
➢ 关于阻抗控制的讨论： a. 阻抗控制的参数选择。 b. 由于模型不确定和逆动力学计算中的近似，提出阻抗控制包容运动控 制环的方法，提高自由运动方向的运动准确性。 c. 阻抗控制下与环境接触的机械手等效结构图。
f ( fd kvf e f k pf e f ) fe
《机器人控制》课件
描述机器人轨迹规划的方法和步骤。
详细描述
介绍机器人轨迹规划的定义、目的和意义，以及基于时间、基于距离、基于加速 度等轨迹规划方法，并给出相应的规划步骤和实例。
04
机器人控制算法
基于规则的控制算法
基础且常用
基于规则的控制算法是机器人控制中最为基础和常用的算法之一。它根据预先设 定的规则或逻辑，对机器人的运动进行控制。这种算法通常比较简单，易于实现 ，适合于一些简单的、确定性强的任务。
详细描述
介绍机器人运动学的定义、研究内容 、坐标系建立、运动学方程的建立等 基本概念，以及正运动学和逆运动学 的求解方法。
机器人动力学基础
总结词
描述机器人动力学的基础概念和原理。
详细描述
介绍机器人动力学的基本概念，如牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程等，以及机器 人在各种运动状态下的动力学特性。
机器人轨迹规划
服务机器人应用实例
家庭服务
服务机器人进入家庭，提 供清洁、烹饪、照看老人 和儿童等服务，提高家庭 生活质量。
医疗护理
服务机器人在医疗护理领 域协助医生诊断、护理病 人，提高医疗服务水平。
旅游导览
服务机器人在旅游景区提 供导览服务，为游客提供 详细的信息和便利的导航 。
特种机器人应用实例
深海探测
特种机器人潜入深海进行资源勘探、海洋生物研 究等，拓展人类对海洋的认识。
《机器人控制》ppt课件
• 机器人控制概述 • 机器人感知与决策 • 机器人运动控制 • 机器人控制算法 • 机器人应用实例
01
机器人控制概述
机器人控制的基本概念
机器人控制
控制系统的目标
指通过预设的算法或指令，使机器人 按照要求完成一系列动作或任务的过 程杂、精确的 任务。
第10章 力控与顺应控制
• 位置/力混和控制（ Hybrid Position/Force Control ） 位置 力混和控制（ 力混和控制
位置/力混和控制是由Raibert and Craig 在1981年提出的 它的思想是分别 将机器人的力控和位置控制在控制器的两个不同通道上实现，这就是著名的 R－C控制器。其代表作是： • M H Raibert and J J Craig. Hybrid Position/Force control of Manipulators. Trans, of ASME, Journal of DSMC, Vol. 102, June 1981. pp.126-133
2011年 2011年3月13日 13日
天津工程师范学院机械工程系
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真正将力控用于多关节机器人上的是Whitney，他在1977年 将力传感器用在多关节机器人上，并用解运动速度的方法 （RMRC）推导出力反馈控制的向量表达式。而R.P.Paul（1972） 和Silver（1973）则分别用选择自由关节（free joints）的方法实现 对机器人力的开环控制。见下文： • 见RMPC列举的文（1） • D Silver. The little Robot System. AIM-73, Cambridge, MIT, Artificial Intelligence Lab., 1973 1976年R. P. Paul 和 B. Shimano进一步完善上述方法，采用腕 力传感器实现对机器人力的闭环控制。见下文： • R P Paul and B Shimano. Compliance and Control. Proc. Joint Automatic control, Conf. Sam Francisco, IEEE, pp694-699, 1976
机器人控制教案
机器人控制课程教案课程名称：机器人控制基础授课对象：计算机科学与技术、自动化、机械工程等相关专业本科生课程目标：1深入理解机器人控制系统的基本概念、原理与架构。
2熟练掌握机器人运动学、动力学分析方法，并能应用于实际问题解决。
3学习并掌握多种机器人控制算法，包括经典控制算法与先进控制策略。
4通过实验设计与实施，培养学生的动手能力、创新思维和团队协作精神。
5引导学生关注机器人技术前沿，激发其探索未知领域的兴趣。
教学内容安排：第一周：课程导论与基础知识引言：机器人技术的历史、现状与未来趋势，以及其在各行各业的应用案例。
控制系统基础：1控制系统的定义、分类与基本组成。
2开环控制与闭环控制的对比，闭环控制系统的稳定性分析。
3反馈机制在控制系统中的作用与重要性。
机器人控制系统架构：机器人硬件组成：传感器（如编码器、陀螺仪、摄像头）、执行器（如电机、气缸）、控制器（如PLC、单片机、计算机）。
机器人软件框架：操作系统、控制算法库、仿真平台等。
教学方法：课堂讲授、视频展示、小组讨论。
第二周：机器人运动学基础位姿描述：坐标系的建立与转换，齐次变换矩阵的推导与应用。
机器人末端执行器的位姿表示方法。
正运动学：D-H参数法的介绍与应用，构建机器人连杆参数表。
根据关节角度计算末端执行器位姿的算法实现。
逆运动学：逆运动学问题的提出与求解方法（数值解法与解析解法）。
逆运动学求解过程中的常见问题与解决策略。
教学方法：理论讲解、例题演练、MATLAB仿真实验。
第三周：机器人动力学分析动力学基础：牛顿-欧拉方程与拉格朗日方程的推导与应用。
动力学分析中的基本假设与简化处理。
机器人动力学建模：考虑连杆惯性、关节摩擦等因素的动力学模型构建。
动力学模型的验证与调整方法。
动态性能分析：稳定性分析：判断机器人在运动过程中的稳定性。
响应速度分析：评估机器人对控制指令的响应速度。
能耗分析：优化机器人运动过程中的能量消耗。
教学方法：理论推导、ADAMS软件仿真、案例分析。
机器人控制技术课件
关节运动
手的运动
数据存储
全局反馈
局部反馈
内部传感器
外部传感器
1.1 引言
机器人控制系统
机器人控制系统具体的工作过程是：主控计算机接 到工作人员输入的作业指令后，首先分析解释指令，确 定手的运动参数，然后进行运动学、动力学和插补运算， 最后得出机器人各个关节的协调运动参数。这些参数经 过通信线路输出到伺服控制级作为各个关节伺服控制系 统的给定信号。关节驱动器将此信号D/A转换后驱动各 个关节产生协调运动，并通过传感器将各个关节的运动 输出信号反馈回伺服控制级计算机形成局部闭环控制， 从而更加精确的控制机器人手部在空间的运动（作业任 务要求的）。
作业任务
1.3 运动控制
手的运动
运动学 关节位移、 动力学 关节驱动力 逆解 速度、加速度 正解 （矩）
关节产生运动 驱动 驱动装置
控制过程：
反馈
控制系统
根据机器人作业任务中要求的手的运动，通过运动 学逆解和数学插补运算得到机器人各个关节运动的位移 、速度和加速度，再根据动力学正解得到各个关节的驱 动力（矩）。机器人控制系统根据运算得到的关节运动 状态参数控制驱动装置，驱动各个关节产生运动，从而 合成手在空间的运动，由此完成要求的作业任务。
2、轨迹规划的实现过程
（1） PTP下的轨迹规划
q(t)
q q 第二步：已知机器人起点和终点 t0
q(t)
0
i的A关节变量取值 iB
t0
q(t)
分析：起点的变量取值如何
1.3 运动控制 关节运动伺服指令的生成
2、轨迹规划的实现过程 （1） PTP下的轨迹规划 第二步：已知机器人起点和终点的关节变量取值 A、三次多项式插值运算
机器人力控技术及应用研究
机器人力控技术及应用研究第一章：引言机器人力控技术是指基于力传感技术和先进控制算法，使机器人在与环境接触和交互的过程中具备自适应控制能力的一种技术。
它可以实现机器人对复杂物体进行精确控制和操作，具有重要的研究和应用价值。
本文将从机器人力控技术的原理、应用场景以及未来发展方向等方面进行探讨。
第二章：机器人力控技术的原理机器人力控技术依赖于三个方面的技术：传感技术、控制技术和力学模型。
具体可分为以下几种：1.力传感技术常用的力传感技术包括应变片、压电陶瓷、拉力计、力敏电阻、电容式传感器等。
这些传感器可将机器人末端与工件的接触力、剪切力及其方向等力学量实时反馈至控制器，从而实现对接触力的控制和优化，使机器人在进行物体加工、装配等操作时受力更加均衡，具有更好的准确度和稳定性。
2.控制技术机器人力控技术常采用的控制技术有PID控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID控制器是一种常见的控制器，其主要依靠比例、积分和微分三个参数来对控制器进行调整。
自适应控制器是一种能够自动地针对变化的控制器，它可以根据动态状况调整控制器参数。
模糊控制是一种可以处理不确定性因素的控制方法，能够根据不确定的输入变量输出模糊结果。
神经网络控制则可以通过非线性映射关系对机器人进行控制。
3.力学模型机器人力学模型分为经典力学模型和基于组合体模型的力学模型两种。
经典力学模型是一种传统的力学模型，主要用于描述刚性物体等简单环境中的机器人动作。
而基于组合体模型的力学模型可以更加真实地模拟复杂的物体接触、变形等情况，对于复杂的环境中的机器人控制具有更好的效果。
第三章：机器人力控技术的应用1.工业制造在自动化工业生产中，机器人力控技术被广泛应用。
例如，在汽车生产线上，机器人可以对汽车进行精细的装配、点焊和喷涂等操作，提高了生产效率和产品质量。
2.食品加工机器人力控技术还被应用于食品加工行业中，如切割、插入和拨动等操作。
应用机器人力控技术可以确保对食品的准确处理和保持食品的形状、纹理和颜色等方面的一致性。
机器人控制原理
第二章机器人系统简介2.1 机器人的运动机构（执行机构）机器人的运动机构是机器人实现对象操作及移动自身功能的载体，可以大体分为操作手（包括臂和手）和移动机构两类。
对机器人的操作手而言，它应该象人的手臂那样，能把（抓持装工具的）手依次伸到预定的操作位置，并保持相应的姿态，完成给定的操作；或者能够以一定速度，沿预定空间曲线移动并保持手的姿态，并在运动过程中完成预定的操作。
移动机构应能将机器人移动到任意位置，并保持预定方位姿势。
为此，它应能实现前进、后退、各方向的转弯等基本移动功能。
在结构上它可以象人、兽、昆虫，具有二足、四足或六足的步行机构，也可以象车或坦克那样采用轮或履带结构2.1.1 机器人的臂结构机器人的臂通常采用关节——连杆链形结构，它由连杆和连杆间的关节组成。
关节，又称运动副，是两个构件组成相对运动的联接。
在关节的约束下，两连杆间只能有简单的相对运动。
机器人中常用的关节主要有两类：(1) 滑动关节(Prismatic joint): 与关节相连的两连杆只能沿滑动轴做直线位移运动，移动的距离是滑动关节的主要变量，滑动轴一般和杆的轴线重合或平行。
(2)转动关节(Revolute joint): 与关节相连的两连杆只能绕关节轴做相对旋转运动，其转动角度是关节的主要变量，转动轴的方向通常与轴线重合或垂直。
杆件和关节的构成方法大致可分为两种：(1) 杆件和手臂串联连接，开链机械手(2) 杆件和手臂串联连接，闭链机械手。
以操作对象为理想刚体为例，物体的位置和姿态各需要3 个独立变量来描述。
我们将确定物体在坐标系中位姿的独立坐标数目称为自由度（DOF（degree of freedom））。
而机器人的自由度是由有关节数和每个关节所具有的自由度数决定的（每个关节可以有一个或多个自由度，通常为1 个）。
机器人的自由度是独立的单独运动的数目，是表示机器人运动灵活性的尺度。
（由驱动器能产生主动动作的自由度称为主动自由度，不能产生驱动力的自由度称为被动自由度。
第四讲力控制
第三讲 力控制1、引言前一章我们讨论了机器人的轨迹控制问题，目前使用的机器人如喷漆、搬运、焊接等都只是简单的轨迹控制问题。
轨迹控制适用于机器人的末端件（如手爪）在空间沿某一规定的路径运动，在运动过程中，末端件不与任何外界物体相接触。
如果，一旦与物体相接触，仅使用轨迹控制就不能满足要求。
如机器人完成擦玻璃、开门、拧螺丝、研磨、打毛刺、抓取易碎物体、装配零件等作业，不但要控制机器人沿一定路径运动，而且要控制它与作业环境之间的接触力。
以擦玻璃为例，如果抓手拿着很软的海绵进行擦洗，并且知道玻璃的精确位置，那么通过控制手爪相对于玻璃的位置，调整它对于玻璃的作用力，当然是可行的。
然而，如果用一个刚性工具刮去玻璃表面上的油漆，而且玻璃表面的空间位置不准确，或手爪的位置误差较大，由于沿垂直玻璃表面的误差，可以想象其结果，不是与玻璃不接触，就是把玻璃弄破，因此根据玻璃位置来控制机器人是行不通的。
一种比较好的方法是控制机器人末端工具与环境（如玻璃）的接触力。
这样即使工作环境是不准确的，也能保持工具与环境的正确接触，相应地机器人不但要有轨迹控制能力，而且要有力控制的功能。
主要有三种类型的传感器用于力反馈：腕力传感器、关节力矩传感器和触觉传感器。
腕力传感器由应变片阵列组成，可以测量沿传感器坐标架三个轴方向的力及绕这三个轴的力矩。
关节力矩传感器将应变测量装置安装在电机轴上。
机器人的关节如果是电驱动的话，也可以测量电机电流来指示电机轴的力矩。
触觉传感器通常安装在手爪端，用于手爪端力和被抓物形状检测。
为了控制机器人末端操作器与环境的相互作用力，6自由度的腕力传感器较为适合，以下的讨论假定机器人安装了六维腕力传感器。
1． 1静态力/力矩关系当机械手与环境接触时，将在末端执行器或工具端产生力及力矩。
用()Tz y x z y x n n n F F F F ,,,,,=代表工具坐标下末端执行器的力及力矩向量。
τ表示关节力矩矢量，利于虚功原理可以得到末端执行器受力和关节力矩的关系：F q J T )(=τ （3-0）J(q)为雅可比矩阵。
第七章柔顺控制PPT课件
Artificial constrains:
x y 0
• The remaining directions are linear and angular z axes. Velocities
alone these two directions can be assigned arbitrarily, and may be
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第七章 机器人柔顺控制
§7.2 作业约束—约束坐标系
约束坐标系{C}根据任务环境设定，也可以固定在机器人末端，形成 移动坐标系。机器人的工作任务是相对约束坐标系定义的，即自然约束和 人为约束是定义在约束坐标系的。
– In (a), {C} is attached to the crank with the X direction always directed toward the pivot.
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第七章 机器人柔顺控制
§7.2 作业约束—自然约束
机器人的工作任务可根据机器人末端与工作环境间的不同接触状态 而划分为系列子任务，对于每一个子任务定义相应的约束集，称为自然 约束，来源于子任务构型的机械和几何性能约束。
– A hand in contact with a stationary, rigid surface is not free to move through that surface; hence, a natural position constrains exist.
对于一个被约束的机械手进行控制要比一般的机械手的控制更为复杂和 困难： 1）约束使自由度减少，以致再不能规定末端的任意运动； 2）约束给手臂施加一个反作用力，必须对这个力进行有效控制，以免它 任意增大，甚至损害机械手或与其接触的表面； 3）需要同时对机械手的位置和所受的约束反力进行控制。
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现有的通用工业机器人一般只具有位置（姿态，速度）控制能力。如美 国的Unimation PUMA系列机器人，CINCINNAT1－T3系列机器人，Stanford 机 器 人 等 ， 它 们 的 重 复 定 位 精 度 均 达 到 或 接 近 ±0.1mm 。 日 本 三 菱 公 司 的 Movemaster－EX机器人为±0.3mm，高精度的Adapt机器人和Delta机器人的重 复定位精度达到或接近±0.01mm。所有这些都具有关节位置和直角坐标位置 的控制，且具有专用的机器人语言（如VAL－Ⅱ）或通用的高级语言（如 BASIC）编程和示教再现能力。
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（4）解运动力的控制RMFC ( Resolved Motion Force Control )
1982年由吴清华（Wu C. H.）和R. P. Paul提出。其代表作为：
C H Wu and R P Paul. Resolved Motion Force Control of Robot Manipulators. IEEE Trans. on Sys. Man and Cybernetics, Vol. SMC－12，No.3, May/June, 1982
本的Movemaster－Ex系列机器人，它们的基坐标都设置在腰关节上，而美 国的Stanford机器人和Unimation公司出产的PUM系列机器人则是以肩关节坐 标作为机器人的基坐标的。
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机器人的位置控制主要有直角坐标和关节坐标两种控制方式。
直角坐标位置控制：是对机器人末端执行器坐标在参考坐标中的位置和姿态的控 制。通常其空间位置主要由腰关节、肩关节和肘关节确定，而姿态（方向）由腕 关节的两个或三个自由度确定。通过解逆运动方程，求出对应直角坐标位姿的各 关节位移量，然后驱动伺服结构使末端执行器到达指定的目标位置和姿态。
1980年由美籍华人科学家陆养生（J. Y. S. Luh）提出。其代表作为：
J Y S Luh, M W Walker, and R P Paul. Resolved Acceleration control of Mechanical Manipulators. IEEE Trans. on Auto. Control , Vol. AC25, No.3, June 1980, pp468-474
制方法，其代表作为： R P Paul. Modeling, Trajectory Calculation and Serving of a Computer Controlled Arm. Stanford Artificial Intelligence Lab., Stanford University, Stanford, CA. A. I. Memo 177, Sept. 1972 R P Paul. Manipulator Cartesian Path Control. IEEE Trans. On Sys. Man, Cybernetics, Vol. SMC-9, Nov.1979, PP.702-711
关节坐标位置控制：直接输入关节位移给定值，控制伺服机构。
从70年代初开始，专家们提出了各种各样的位置控制方法和相应的控制算法， 其中比较有代表性的有：
（1） 解运动位置的控制RMPC （Resolved Motion Position Control） 1972年由Richard P. Paul提出机器人关节坐标路径和直角坐标路径两种轨迹控
机器人的力控和顺应控制
ChapterⅩ Force Control and Compliance for Robot Manipulators
10.1 引言 10.2 通用机器人控制器和控制结构 10.3 通用机器人的动力学 10.4 阻抗控制 10.5 主动刚度控制 10.6 位置和力的混合控制
10.1 引言（Introduction）
e
包括三个平移分量和三个旋转分量，它们分 别表示末端执行器坐标在参考坐标中的空间 位置和方向（姿态）。因此，必须给它指定
Z Y
一个参考坐标，原则上这个参考坐标可以任 意设置，但为了规范化和简化计算，通常以
X
图10-1 机器人操作手
机器人的基坐标作为参考坐标。机器人的基坐标的设置也不尽相同，如日
工业机器人的控制可大致分为三种形式 位置控制（Position Control） 力控（Force Control） 顺应控制（Compliance）
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10.1.1 位置控制（ Position Control） Z
位置控制是在预先指定的坐标系上,对 机器人末端执行器（end effector）的位置和 姿态（方向）的控制。如图10-1所示，末端 执行器的位置和姿态是在三维空间描述的，
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10.1.2 力控 ( Force control )
力控是对机器人末端执行器输出力或关节力矩的控制。较早 提出机器人力控的是Groome，他在1972年将力反馈控制用在方向 舵的驾驶系统中。参见下文：
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（2）解运动速度的控制RMRC （Resolved Motion Rate Control） 1969年由D. E. Whitney提出。代表作是：
D E Whitney. Resolved Motion Rate Control of Manipulators and Human, Prostheses IEEE Trans. on Man-Mach. system. Vol. MMS-10, No.2, June 1969, pp.47-53 （3）解运动加速度的控制RMAC ( Resolved Motion Acceleration Control )