柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制
柔性机器人的动力学建模与控制
柔性机器人的动力学建模与控制柔性机器人是一类具有柔性和柔顺性的机器人，其外壳和关节采用柔性材料和设计，可以实现更加丰富和自然的运动，更加灵活、安全和适应性。
与传统硬体机器人相比，柔性机器人可以更好地适应不同的工作环境和任务，具有更高的可操作性和可靠性，对人类社会的未来产生了巨大的潜力和影响力。
然而，柔性机器人的动力学建模和控制仍然是一个极具挑战性的问题。
相比于硬体机器人，柔性机器人的形变和运动涉及到复杂的力学和弹性学原理，同时受到环境摩擦和可变负载的影响，使得其动力学行为难以精确建模和预测。
因此，如何对柔性机器人进行动力学建模和控制，是现代控制理论和工程技术中的一大难题，需要专家攻克。
一、柔性机器人的动力学建模在建模柔性机器人的动力学行为时，需要考虑以下几个因素：1. 机器人的几何和动力学参数：包括机器人的长度、关节角度、弹性和质量分布等参数。
2. 机器人的弹性特性：包括弹性变形、弹性恢复和振动等特性，需要采用计算机模拟和实验测试的方法进行分析。
3. 机器人的动力学方程：基于牛顿-欧拉公式和拉格朗日公式，可以建立机器人的动力学方程，并对其进行数值求解和仿真验证。
针对以上因素，我们可以将柔性机器人的动力学建模方法分为以下几类：1. 基于有限元模型的建模方法：该方法通过建立机器人的有限元模型，对机器人的振动和弹性变形进行仿真和分析，可以得到高精度的柔性机器人模型。
2. 基于传送带模型的建模方法：该方法将机器人的柔性部分视为弹性传送带，运用传送带理论对其进行建模和控制，可以有效地降低建模复杂度。
3. 基于状态空间模型和神经网络模型的建模方法：该方法通过构建机器人的状态空间模型和神经网络模型，对机器人的动力学行为进行分析和预测，可以实现更加精确和鲁棒的控制效果。
二、柔性机器人的控制方法在进行柔性机器人的控制时，需要考虑以下几个因素：1. 机器人的运动控制：包括机器人的合理路径规划、速度控制和轨迹跟踪等，以实现机器人的准确执行不同的任务。
柔性机器人控制中的动态建模及其控制策略研究
柔性机器人控制中的动态建模及其控制策略研究柔性机器人（Soft Robotics）是一种全新的机器人技术，其设计灵活，具有强大的适应性和可塑性。
相比传统刚性机器人，柔性机器人的设计更加符合自然环境的工作需求，可以完成更复杂的任务，如仿生学研究、医疗手术、危险区域勘察等。
然而，由于柔性机器人机构的变形与传统刚性机器人不同，其动力学行为存在更加复杂的问题，传统的运动控制方法之间存在较大的差异。
因此，柔性机器人控制中的动态建模及控制策略研究已经成为了许多研究人员关注的热点问题。
一、柔性机器人动态建模在实际应用中，柔性机器人的动力学行为往往需要通过建立数学模型来进行控制和仿真。
柔性机器人的动态行为与其结构与传统刚性机器人有明显不同。
在对其进行动态建模时，需要考虑其结构参数、机构变形等诸多因素，才能对其进行全面精确的建模。
为了解决此问题，研究人员一般采用有限元分析方法，将复杂的柔性机构分割成小块，分别建立其运动学与动力学模型。
同时，也可通过信息论方法来构建柔性机器人的混沌动力学模型，从而有效地分析其动态行为。
二、柔性机器人控制策略柔性机器人控制策略主要可分为传统控制方法、模型自适应控制方法、非线性控制方法等。
其中，非线性控制方法是柔性机器人控制应用的一种新兴理论，其主要特点是能够较好地解决柔性机器人自身的应变变形等问题。
一般而言，非线性控制方法主要由力/力矩控制和位置/力控制两大类。
其中，力/力矩控制主要在柔性机器人的自适应控制过程中应用，可以实现对复杂环境下的运动控制，如水下控制、石油勘探等；位置/力控制方法较为常用，在柔性制造领域中的应用越来越广泛，可以有效地避免柔性机构在高速运动时的动态变形问题。
三、柔性机器人应用领域目前，柔性机器人已经得到了广泛的应用，特别是在医疗卫生、生命科学、机器人制造、军事勘探等领域中的应用更为多样化。
如手术机器人可以在医疗生产中直接进行微创手术，在危险区域中的勘探机器人则可以执行危险任务，以及在城市交通监控等领域中为人们提供更安全舒适的工作环境。
柔性结构与机器人协同控制研究
柔性结构与机器人协同控制研究柔性结构与机器人协同控制是近年来机器人领域的一个研究热点，其主要目的是通过将柔性结构与机器人进行协同控制，实现机器人的高效灵活操作。
柔性结构通常指的是由柔性材料制成的结构，具有较好的形变能力和适应性，能够适应不同的工作环境和任务需求。
柔性结构与机器人协同控制的研究有助于提高机器人的灵活性和适应性，使其能够更好地适应复杂和不规则的工作环境。
在柔性结构与机器人协同控制中，机器人可以通过感知环境信息和自身状态信息，对柔性结构进行控制，从而实现精确的操作和任务执行。
柔性结构与机器人协同控制的研究主要包括以下几个方面：柔性结构建模与控制：柔性结构的建模是柔性结构与机器人协同控制的基础。
研究人员通过建立柔性结构的数学模型，分析柔性结构的运动学和动力学特性，从而实现对柔性结构的精确控制。
机器人感知与控制：机器人需要通过感知环境信息和自身状态信息，对柔性结构进行控制。
研究人员通过使用传感器和相机等设备，实现对环境信息的感知和获取，并将其与机器人的控制系统相结合，实现对柔性结构的实时控制。
柔性结构与机器人协同运动规划：柔性结构与机器人协同控制需要进行运动规划，使机器人能够根据任务需求和环境条件，灵活地控制柔性结构的运动。
研究人员通过使用运动规划算法和路径规划算法，实现对柔性结构和机器人的联合运动规划。
柔性结构与机器人协同控制应用：柔性结构与机器人协同控制在工业制造、医疗和救援等领域具有广泛的应用前景。
例如，在工业制造中，柔性结构与机器人协同控制可以实现对复杂零部件的装配和处理；在医疗和救援中，柔性结构与机器人协同控制可以实现对人体的精确操作和救援任务。
总之，柔性结构与机器人协同控制的研究对于提高机器人的灵活性和适应性具有重要意义。
通过将柔性结构与机器人进行协同控制，可以实现机器人在复杂和不规则的工作环境中的高效操作和任务执行。
随着研究的不断深入，相信柔性结构与机器人协同控制的应用前景将会越来越广阔。
柔性机器人中的反馈控制技术研究
柔性机器人中的反馈控制技术研究柔性机器人是一种能够模拟人体柔软肌肉和关节运动的机器人，具有高度灵活性和适应性，在工业制造、医疗护理、服务业等领域具有广泛的应用前景。
然而，由于柔性机器人的柔软特性和复杂性，传统的控制方法难以满足对其运动精度和运动稳定性的需求。
因此，研究柔性机器人中的反馈控制技术就成为了一个重要的课题。
柔性机器人的反馈控制技术主要包括力反馈控制、视觉反馈控制和力视觉联合反馈控制等。
其中，力反馈控制是指通过力传感器获取机械臂与外界环境的力信息，并根据力信息对机器人进行控制。
力反馈控制可以使柔性机器人更好地适应不同环境下的力需求，并实现对力的准确控制，提高机器人的接触感知能力和抓握能力。
视觉反馈控制是指通过视觉传感器获取机器人周围环境的视觉信息，并根据视觉信息对机器人进行控制。
视觉反馈控制可以使柔性机器人实现对目标物体的精确定位、轨迹跟踪和姿态调整，提高机器人的运动精度和运动稳定性。
力视觉联合反馈控制是指同时利用力传感器和视觉传感器获取机械臂与外界环境的力信息和视觉信息，并根据力信息和视觉信息对机器人进行联合控制。
力视觉联合反馈控制可以兼顾力和视觉两个方面的信息，实现对机器人姿态和力的精确控制，提高机器人的动态适应性和运动能力。
在柔性机器人中，反馈控制技术的研究还面临诸多挑战。
首先，柔性机器人具有高度的非线性和耦合性，传统的控制方法难以建立准确的数学模型。
其次，由于柔性机器人在运动过程中具有变刚度和变形性，传感器的选择和安装位置对控制性能有着重要影响。
另外，柔性机器人的运动速度较慢，传感器数据的采集和处理时间较长，使得反馈控制的实时性和稳定性面临挑战。
最后，柔性机器人的自适应性和抗干扰性也是反馈控制的研究重点。
为了解决上述问题，研究者们提出了一系列改进的反馈控制技术。
例如，基于模型预测控制的方法可以通过对柔性机器人进行建模和预测，实现对其动态特性的准确控制。
基于深度学习的方法可以通过机器学习和神经网络技术，实现对柔性机器人运动的自主学习和智能调控。
柔性机器人动力学建模与控制
柔性机器人动力学建模与控制引言：随着科技的不断进步和人工智能的不断发展，机器人已经在我们的生活中扮演越来越重要的角色。
传统的机器人主要由硬性材料组成，而柔性机器人则是一种新型的机器人，其主要特点是拥有柔软的身体结构和优良的运动灵活性。
柔性机器人的动力学建模和控制是该领域的研究热点之一。
本文将探讨柔性机器人动力学建模与控制的一些基本概念和方法。
一、柔性机器人的动力学建模柔性机器人由于其柔软的结构，其动力学建模相对于传统机器人要更加复杂。
动力学建模是指描述机器人运动的力学方程，包括力、力矩和质量等因素。
对于柔性机器人来说，不同部位的柔软程度和柔性材料的特性都需要考虑进去。
1. 刚体动力学模型柔性机器人在某些情况下可以近似为刚体，这时可以采用刚体动力学模型进行建模。
刚体动力学模型基于牛顿定律，将机器人的运动建模为质量、惯量和力矩之间的关系。
2. 弹性扭转动力学模型柔性机器人的主要特点之一是柔性材料的扭转弹性。
为了描述柔性机器人的扭转特性，可以采用连续杆模型来建模。
连续杆模型将柔性机器人的身体分割为多个小段，每个小段可以近似为刚体。
通过综合考虑每个小段的质量、刚度、扭转角度和扭转力矩，可以得到柔性机器人的整体动力学方程。
3. 有限元模型有限元模型是一种常用的柔性机器人动力学建模方法。
该方法将柔性机器人的结构离散化，将其划分为多个小单元，每个小单元可以看作是一个刚体。
通过求解有限元方程，可以得到柔性机器人的运动方程。
二、柔性机器人的控制方法柔性机器人的控制是指通过对机器人的运动进行控制和调节，以达到所需的运动目标。
对于柔性机器人来说，由于其柔软的结构，控制方法相对复杂。
1. 位置控制位置控制是柔性机器人最基本的控制方法之一。
通过对机器人的关节位置进行调节，可以实现机器人的运动。
对于柔性机器人来说，由于其柔软的结构，位置控制相对困难，需要考虑到机械振动和松弛现象的影响。
2. 力控制力控制是柔性机器人广泛应用的一种控制方法。
基于动力学前馈的工业机器人运动控制关键技术研究
基于动力学前馈的工业机器人运动控制关键
技术研究
随着工业机器人在生产制造领域的广泛应用，对其运动控制的要
求也越来越高。
动力学前馈技术是一种应用广泛的高性能运动控制方法，可以实现机器人运动的高精度、高速度、高稳定性。
本文通过对
动力学前馈技术的研究，探讨了工业机器人运动控制领域的关键技术。
首先介绍了工业机器人的运动控制系统基本架构，并详细分析了
动力学前馈技术的原理和特点。
然后，针对工业机器人的运动控制需求，对动力学前馈控制系统的设计问题进行了深入研究，包括控制器
结构设计、信号处理技术、参数自适应技术、算法优化等方面。
此外，本文还对动力学前馈控制系统的实现方法进行了探讨，包括控制器硬
件平台选择、控制软件设计等方面。
最后，通过实验数据的分析，验证了动力学前馈控制系统在工业
机器人运动控制方面的卓越性能和应用价值。
综合研究成果表明，动
力学前馈控制技术在工业机器人运动控制领域具有广泛的应用前景和
发展空间，为实现智能制造和智能机器人的高效稳定运行提供了重要
技术支撑。
软体机器人的力学特性分析与控制方法研究
软体机器人的力学特性分析与控制方法研究软体机器人是一种能够模拟生物体柔软结构和运动的机器人系统。
相比传统的刚体机器人，软体机器人具有更强的适应性和灵活性，能够适应不同的工作环境和执行复杂的任务。
在软体机器人研究领域，力学特性分析和控制方法是两个重要的研究方向。
本文将重点介绍软体机器人的力学特性分析和控制方法，并对相关研究进行综述。
一、软体机器人的力学特性分析软体机器人的力学特性分析是研究软体机器人结构和材料力学特性的过程。
软体机器人的结构由柔性材料构成，其力学行为具有非线性和非刚体特性。
软体机器人的力学特性分析可以帮助研究人员更好地理解软体机器人的运动原理和性能优化方法。
1. 软体机器人的力学建模软体机器人的力学建模主要包括材料力学模型和结构力学模型两个方面。
材料力学模型是描述软体机器人材料力学性质的数学模型，常用的模型包括线性弹性模型、非线性弹性模型和粘弹性模型等。
结构力学模型是描述软体机器人整体结构和形变的数学模型，常用的模型包括连续介质力学模型和离散元力学模型等。
2. 软体机器人的有限元分析有限元分析是一种常用的力学分析方法，可以用于对软体机器人力学特性进行数值模拟和优化设计。
有限元分析将软体机器人离散化为有限个节点和元素，通过求解节点位移和应变来计算其力学响应。
有限元分析可以帮助研究人员深入了解软体机器人的形变行为和应力分布，并且可以指导软体机器人的设计和控制。
3. 软体机器人的实验力学测试实验力学测试是分析软体机器人力学特性的有效手段，可以通过测量软体机器人的形变、应变和力学响应来获取其力学性质。
常用的实验力学测试方法包括机械拉伸测试、压缩测试和弯曲测试等。
实验力学测试可以验证和修正力学模型，并提供真实的实验数据用于控制方法的研究。
二、软体机器人的控制方法研究软体机器人的控制方法研究是研究软体机器人实现预定运动和任务的方法和技术。
软体机器人的控制方法要求具备对软体结构的建模和力学特性分析的基础上，能够实现精确的运动和姿态控制。
柔性机械臂的动力学建模与控制
柔性机械臂的动力学建模与控制柔性机械臂是一种具有高度灵活性和适应性的机械臂，其由柔性材料制成的关节和连接件使得其能够在复杂环境中完成各种任务。
然而，由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构，其动力学建模和控制成为了一个具有挑战性的问题。
首先，我们需要对柔性机械臂的动力学进行建模。
动力学建模是指通过建立系统的数学模型来描述其运动学和动力学特性。
对于柔性机械臂而言，其动力学建模主要包括关节运动学和柔性杆件的挠度分析。
关节运动学描述了机械臂各个关节的位置、速度和加速度之间的关系，而柔性杆件的挠度分析则是通过考虑杆件的自由度和弯曲刚度来描述其挠度变化。
在动力学建模的基础上，我们可以进一步进行控制设计。
控制是指通过对机械臂的输入信号进行调节，使其能够按照预定的轨迹完成任务。
对于柔性机械臂而言，控制设计主要包括位置控制和力控制两个方面。
位置控制是指通过调节关节的位置来控制机械臂的末端位置，而力控制则是通过对关节施加适当的力矩来控制机械臂的接触力。
在柔性机械臂的控制设计中，还需要考虑到柔性杆件的振动问题。
由于柔性杆件的存在，机械臂在运动过程中会产生振动现象，这对于精确控制来说是一个很大的挑战。
因此，我们需要设计合适的控制策略来抑制振动。
一种常用的方法是通过反馈控制来实现振动抑制，即根据系统当前的状态和误差信息来调节控制输入信号。
此外，柔性机械臂的动力学建模和控制设计还需要考虑到非线性和时变性的影响。
由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构，其动力学行为往往是非线性和时变的。
因此，在进行动力学建模和控制设计时，我们需要考虑到这些非线性和时变性因素，并采用相应的方法来处理。
总之，柔性机械臂的动力学建模和控制设计是一个复杂而具有挑战性的问题。
在建模过程中，我们需要考虑到关节运动学和柔性杆件的挠度分析；在控制设计中，我们需要考虑到位置控制、力控制和振动抑制等方面。
此外，还需要注意到非线性和时变性的影响，并采用相应的方法来处理。
柔性空间机器人基于关节柔性补偿控制器与虚拟力概念的模糊全局滑模控制及振动主动抑制
柔性空间机器人基于关节柔性补偿控制器与虚拟力概念的模糊全局滑模控制及振动主动抑制梁捷;陈力;梁频【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2016(035)018【摘要】空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节；由于空间机器人系统结构的复杂性，以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够；为此讨论了参数不确定情况下柔性关节、柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动控制方案设计和以及臂、关节双重柔性振动的分阶主动抑制问题。
依据线动量、角动量守恒关系并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法推导了系统动力学模型；以此为基础；针对空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况，引入了关节柔性补偿控制器并结合奇异摄动技术将整个系统分解成独立时间尺度的电机力矩动力子系统和柔性臂子系统；针对电机力矩动力子系统，设计了力矩微分反馈控制器来抑制关节柔性引起的系统弹性振动；针对柔性臂子系统，提出了一种基于虚拟力概念的自适应模糊全局滑模控制方案，由于运用了虚拟力的概念，从而通过仅设计一个控制输入就可达到既跟踪期望轨迹又抑制柔性臂柔性振动的控制目标。
计算机数值仿真对比实验证实了该方法的可靠性和有效性。
【总页数】9页(P62-70)【作者】梁捷;陈力;梁频【作者单位】福州大学机械工程及自动化学院，福州 350108; 中国空气动力研究与发展中心，四川绵阳 621000; 电子科技大学航空航天学院，成都 611731;福州大学机械工程及自动化学院，福州 350108;中国空气动力研究与发展中心，四川绵阳 621000【正文语种】中文【中图分类】TP241【相关文献】1.关节柔性的漂浮基空间机器人基于奇异摄动法的轨迹跟踪非奇异模糊Terminal 滑模控制及柔性振动抑制 [J], 梁捷;陈力2.柔性关节空间机器人基于柔性补偿的模糊鲁棒滑模控制及柔性振动主动抑制 [J], 谢立敏;陈力3.带有柔性补偿的柔性关节空间机器人的增广自适应控制及关节振动抑制 [J], 陈志勇;陈力4.漂浮基柔性关节-柔性臂空间机器人运动非线性滑模控制及双重弹性振动主动抑制 [J], 谢立敏;陈力5.漂浮基柔性关节、柔性臂空间机器人动力学建模、饱和鲁棒模糊滑模控制及双重柔性振动主动抑制 [J], 谢立敏;陈力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
柔性机器人动力学建模与运动控制
柔性机器人动力学建模与运动控制柔性机器人是一种特殊类型的机器人，其关节以柔性器件取代了传统的刚性结构，且机器人身体呈现出类人型的结构。
由于其扭曲和弯曲能力，柔性机器人拥有传统机器人无法比拟的灵活性以及使用场景的扩展性，特别是在高度重复的工作领域和狭小空间中准确操作的优势非常明显。
但是，由于柔性机器人的惯性和非线性行为的存在，其动力学建模和运动控制也比传统机器人更为复杂。
因此，柔性机器人的动力学建模以及运动控制成为了该领域的重要研究方向之一。
柔性机器人的动力学建模首先需要对柔性结构进行建模。
根据构造方式和柔性部分的几何形状，可以将柔性结构模型分为连续杆 (Beam) 模型、连续壳（Shell）模型和连续弦（String）模型。
其中，连续杆模型是目前使用最为广泛的一种柔性结构模型，其用作建立柔性机器人的动力学模型也得到了重视。
连续杆模型假设柔性结构为非直线形态，其动力学方程首先考虑连续杆模型受到的内部剪力和弯矩的作用，然后加载特定的动力学模型和控制器进行运动控制。
柔性机器人的非线性行为包括但不限于惯性效应、柔性振动、接触和撞击等。
在柔性机器人的动力学分析中，这些非线性效应必须被纳入考虑。
其中，柔性振动是最常见的非线性效应之一。
柔性杆的自然频率取决于杆的几何形状、杆的固有物理特性和外部载荷等因素。
为避免柔性结构的自然频率在运动过程中和控制频率匹配，需要对运动轨迹进行优化处理，以降低杆的振幅和振荡频率。
柔性机器人的运动控制是针对其柔性结构特性而设计的。
从控制方法上，柔性机器人的运动控制可以分为基于模型的控制、自适应控制和视觉反馈控制等。
基于模型的控制需要建立柔性机器人的动力学模型，并为柔性机器人提供理论指导。
自适应控制采用柔性机器人测量结果和控制输入之间的反馈循环，可以实时调整控制策略，从而使柔性机器人达到较好的控制效果。
视觉反馈控制基于传感器获取的视觉信息，实现对柔性机器人的位移、速度和姿态状态的实时掌控。
柔性机械臂动力学建模和控制研究
柔性机械臂动力学建模和控制研究随着机器人技术的不断发展，柔性机械臂在工业生产、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
柔性机械臂具有更好的适应性和灵活性，可以完成许多传统刚性机械臂难以完成的任务。
然而，由于柔性机械臂的结构和工作原理不同于传统刚性机械臂，其动力学建模和控制也更具挑战性。
本文将对柔性机械臂的动力学建模和控制方法进行深入研究。
在搜集资料的过程中，我们发现柔性机械臂的动力学建模和控制研究已经取得了一定的进展。
国内外学者针对柔性机械臂的动力学建模和控制问题开展了大量研究。
在柔性机械臂的动力学建模方面，现有的研究主要集中在采用有限元方法、基于弹性力学理论和数值计算等方面。
在控制方法方面，研究主要集中在基于逆动力学、滑模变结构、神经网络等算法的应用。
根据前人研究成果，我们构建了一种新型的柔性机械臂动力学模型。
该模型包括机械臂的杆件、联接件和驱动器等部件，考虑了材料的弹性、阻尼和摩擦等因素。
同时，我们还建立了机械臂在不同操作空间和姿态下的动力学方程，为后续的控制算法设计提供了基础。
在分析数据阶段，我们对所建立的柔性机械臂动力学模型进行了详细的分析，计算了机械臂在不同条件下的运动状态和响应。
通过与实验数据的对比，我们验证了所建立模型的准确性和有效性。
我们还对控制算法进行了设计和仿真，并对其性能进行了评估和优化。
总结本文的研究成果，我们成功地建立了柔性机械臂的动力学模型，并对其运动状态和响应进行了详细的分析。
同时，我们还设计了一种基于逆动力学的控制算法，实现了对柔性机械臂的有效控制。
然而，现有的研究成果还存在一些问题和挑战，例如模型的复杂度较高，需要进一步简化；同时，现有的控制算法还需要进一步优化以提高实时性。
展望未来，我们建议后续的研究可以从以下方向展开：1）研究更高效的模型简化方法，提高计算效率；2）设计更加智能的控制算法，实现更加精准的实时控制；3）考虑将柔性机械臂应用于更多的实际场景，拓展其应用范围。
协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制研究
协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制研究协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制研究摘要：机器人在工业自动化领域发挥着重要作用，特别是协作机器人的应用越来越广泛。
然而，为了实现更高效的协作，机器人需要具备对力矩的感知能力，并能实现柔顺的控制。
本文通过分析机器人的力矩感知技术和柔顺控制方法，探讨了协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制的研究进展，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言随着现代工业的发展，机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。
与传统的工业机器人相比，协作机器人具有更大的灵活性和安全性，能够与人类工人进行有效的协作。
然而，在实现高效的协作过程中，机器人需要具备对外部力矩的感知能力，并能够以柔顺的方式进行控制。
2. 机器人关节力矩感知技术机器人关节力矩感知技术是实现机器人力矩感知的基础。
目前，常用的关节力矩感知技术包括传感器型和模型型两种。
传感器型技术需要在机器人关节上安装力矩传感器，通过感知力矩变化来实现对外力的检测。
模型型技术则是通过建立机器人的动力学模型，根据关节位置、速度和加速度信息来估计关节力矩。
3. 机器人柔顺控制方法机器人柔顺控制是指机器人能够根据外部力矩的变化进行主动调整，以适应协作任务的需求。
常见的柔顺控制方法包括力矩控制和力控制。
力矩控制是通过控制机器人关节力矩来实现柔顺控制，可以根据外部力矩的大小和方向进行主动调整。
力控制则是通过控制机器人的末端执行器力来实现柔顺控制，可以将外部力矩转化为末端执行器的力输出。
4. 协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制研究进展近年来，研究人员通过在机器人关节上增加力矩传感器和使用动力学模型进行关节力矩估计，实现了对机器人关节力矩的感知。
同时，他们也利用力矩控制和力控制方法，使机器人能够对外部力矩进行柔顺控制，并能适应不同协作任务的需求。
5. 研究展望尽管在协作机器人一体化关节力矩感知与柔顺控制方面取得了一些进展，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
一种基于动力学的机械臂柔性控制方法[发明专利]
![一种基于动力学的机械臂柔性控制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/99f5d4a7be1e650e53ea99da.png)
专利名称：一种基于动力学的机械臂柔性控制方法专利类型：发明专利
发明人：曾雄伟,方榆,昌浩田
申请号：CN201910651925.5
申请日：20190718
公开号：CN110450154A
公开日：
20191115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于动力学的机械臂柔性控制方法，该控制方法包括以下步骤：采用广义D‑H法对模型进行运动学建模；采用牛顿—欧拉公式对模型进行动力学建模；计算出关节力矩，对力矩结果采用多元函数Taylor公式进行近似估计；根据对关节速度的近似处理，进一步的简化关节力矩的表达式；给定某一段圆弧曲线，将计算结果在MATLAB中做了相应验证。
本发明的一种基于动力学的机械臂柔性控制方法，本发明主要是针对高加速度下的低速运动，利用Taylor公式对速度和加速度项做了近似处理，使得计算的扭力公式变得简单，而且使用的效果与真实值相当，降低了控制器实时计算的压力。
申请人：广州弘度信息科技有限公司
地址：510000广东省广州市越秀区越华路112号1301房(自编02、01、05)
国籍：CN
代理机构：广州凯东知识产权代理有限公司
代理人：谭勇
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柔性机器人的建模与控制技术研究
柔性机器人的建模与控制技术研究引言：柔性机器人的出现为现代工业自动化带来了全新的可能性。
与传统刚性机器人相比，柔性机器人具有更大的灵活性和适应性，可以适应不同的工作环境和工作需求。
本文将着重探讨柔性机器人的建模与控制技术研究。
一、柔性机器人建模技术1. 力学建模柔性机器人的建模首先需要对其力学性质进行建模。
由于柔性机器人具有柔软的结构，其力学性质相较于刚性机器人更为复杂。
通过对柔性杆件、关节和驱动系统等力学特性的建模，可以获得柔性机器人的运动学和动力学方程。
2. 柔性杆件建模柔性机器人的主要特点就是其柔性杆件。
在建模过程中，需要准确描述柔性杆件的几何形状和物理特性，如弹性模量、刚度和阻尼等。
常用的建模方法有有限元法和模态分析法，通过这些模型可以将柔性杆件的动力学特性考虑进系统模型中。
3. 关节建模柔性机器人的关节也是建模的重点。
由于关节处存在弯曲变形和扭曲，建模时需考虑到这些非线性特性。
常用的关节建模方法包括均匀剪切模型、弹性剪切关节模型等，这些模型能够准确描述柔性机器人关节的动力学特性。
二、柔性机器人控制技术1. 模型预测控制柔性机器人的非线性和高度可变的特性使得传统的控制方法难以应用。
模型预测控制是一种基于数学模型的控制策略，通过对柔性机器人的建模和预测，实现对其运动轨迹和力矩的精确控制。
该方法具有良好的控制精度和适应性，对于柔性机器人的控制具有重要意义。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够根据外界环境和系统自身状态实时调整控制参数的方法。
对于柔性机器人来说，其工作环境和负载可能会随时发生变化，传统的固定控制参数难以适应这种变化。
自适应控制能够实时根据实际情况调整控制参数，具有更好的鲁棒性和适应性。
3. 智能控制柔性机器人的控制技术还可以与智能算法相结合，实现智能化的控制。
智能控制可以通过学习和优化算法对柔性机器人进行自主决策和适应性控制，提高其工作效率和精度。
常见的智能控制方法包括神经网络控制、模糊控制和遗传算法等。
柔体动力学模型的机器人关节振动分析与抑制
柔体动力学模型的机器人关节振动分析与抑制张铁;覃彬彬;刘晓刚【摘要】To solve the problems of mechanical resonance caused by flexible transmission in industrial robot system,a vibration suppression method of robot joints based on flexible dynamics model is studied to reduce the vibration of arm in motion.Firstly,the flexible dynamics model of robot joints is established to analyze the causes of vibration by mathematical expressions,for obtaining the modal information of joints by using ABAQUS(a software).Thus,the measurement point arrangement of the force hammer excitation experiment can be achieved based on the characteristics of the modal information.In order to suppress the vibration of robot joint,the modal information of the joint shaft is obtained by experiment,and then the notch filter is designed by analyzing the influence of resonance frequency on the robot control.The simulation and control experiment of the robot are carried out in the 5th joint.The experimental results on the value of the end residual amplitude indicate that the acceleration of amplitude decreases from 3to 0.5m/ s2,the absolute value of the motor rotor offset decreases from 1to 0.5°,embodying the good suppression characteristics of the notch filter.%为解决工业机器人传动系统中的柔性传动环节常常导致的机械谐振问题,减小手臂在运动中出现振动,研究了基于柔体动力学模型的机器人关节振动抑制的方法.该方法先通过对机器人关节建立柔体动力学模型,从数学表达式中分析其产生振动的原因,利用ABAQUS有限元软件获得关节的振型信息,并基于ABAQUS的振型特点获得力锤激励实验法的测点布置,通过实验获得关节轴的模态信息,并进一步分析共振频率对机器人的控制影响以设计合适的陷波滤波器,从而实现对机器人关节振动的抑制.该方法在机器人第5关节中进行了仿真和控制实验,末端余振幅值的实验说明振幅加速度值从3降至0.5m/s2,停止后电机转子偏移量绝对值从1降至0.5°,体现了陷波滤波器良好的抑制特性.【期刊名称】《振动、测试与诊断》【年(卷),期】2019(039)002【总页数】8页(P242-248,438)【关键词】柔体动力学;有限元;力锤激励法;陷波滤波器;振动抑制【作者】张铁;覃彬彬;刘晓刚【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院, 广州, 510641;华南理工大学机械与汽车工程学院, 广州, 510641;桂林航天工业学院广西高校机器人与焊接重点实验室, 桂林, 541004【正文语种】中文【中图分类】TP242.2;TH113.1引言垂直六自由度工业机器人的关节采用RV减速器及具有柔性较大的同步传动带系统驱动关节运动时，关节和连杆的柔性效应的增加，使得结构发生变形与共振，导致任务的期望精度降低。
机器人柔性控制技术研究
机器人柔性控制技术研究第一章绪论随着技术的不断进步，机器人在生产、医疗、服务等领域中得到了越来越广泛的应用。
然而，由于机器人的硬件结构和传统的控制技术的限制，机器人的应用场景和能力受到了很大的限制。
因此，研究机器人柔性控制技术，使机器人可以更加适应复杂多变的环境和任务，已经成为机器人技术研究的重点之一。
第二章机器人柔性控制技术机器人柔性控制技术是指利用先进的传感器和控制算法，使机器人能够在复杂多变的环境下完成任务，并具有较强的自适应能力和鲁棒性。
机器人柔性控制技术有多种手段，包括力控制、视觉控制、运动控制等。
2.1 力控制力控制是指通过控制机器人末端工具施加的力和力矩，使机器人在复杂多变的环境下完成任务。
当前常用的力控制算法包括阻抗控制、自适应控制等。
2.2 视觉控制视觉控制是指利用摄像头等传感器采集图像信息，通过计算机视觉算法将图像信息转化为机器人控制指令，从而控制机器人完成任务。
视觉控制可分为基于视觉反馈的控制和基于视觉规划的控制两种。
2.3 运动控制运动控制是指控制机器人的运动轨迹和姿态，以完成相应任务。
运动控制的算法有很多种，如PID控制、LQR控制、滑模控制等。
第三章机器人柔性控制技术在产业生产中的应用机器人柔性控制技术在产业生产中有广泛的应用，可以帮助企业提高生产效率和降低成本。
下面分别介绍机器人柔性控制技术在工业机器人、智能制造等领域的应用。
3.1 工业机器人工业机器人是机器人应用的最主要领域之一，机器人柔性控制技术在工业机器人中的应用主要有以下几方面：1）力控制：机器人利用力控制技术可以完成对物体的精准操作和抓取；2）视觉控制：利用视觉控制技术可以实现物体的自动检测和识别；3）运动控制：运动控制技术可以实现机器人的高速运动和精准定位。
3.2 智能制造智能制造是指利用智能化技术改进生产过程，提高生产效率和产品质量。
机器人柔性控制技术在智能制造中的应用主要有以下几方面：1）智能装配：机器人通过灵活的运动和精准的力控制，可以实现复杂零部件的精准装配；2）自适应控制：机器人通过自适应控制技术可以根据环境变化动态调整自身控制参数，从而保证生产的稳定性和一致性；3）智能监控：机器人利用视觉控制技术可以对生产线上的物料、半成品、成品进行自动监控，实现生产的智能化和自动化。
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哈尔滨工程大学学报 Journal of Harbin Engineering University
。 Vol.40 =< >4.2 19
柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制
张铁1,张爱民1,覃彬彬1,刘晓刚2
(1.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州510641； 2.桂林航天工业学院广西高校机器人与焊接重点实验室，广西 桂林 541004)
Abstract: In this work, we aimed to solve the problem of robot' t dynamic resonance hysteresi/ caused by comp/x structure, joint coupling, and non/neer time-verying centrol and the problem of mechanicai resonance caused by flexibie factor/. We achieve thio objective by proposing a method for improving the compensation of ygin body feedforwad torque and for the feed—orwad compensation control of Olexible torque based on the flexible body dynamic/ model. Our method xstab/shx/ the dynamic/ modee of robot Oexibe joints and inxntibm the torsionae s/mnxss parameterr of 0x0/ joints and the minimum inertiv parametero necessaro to obtain the location, speed, and acceler ation information of the poset track under 0x0/ 也。!!^ wit high accuraca and tau/ enable the calculation of tOe required torque value under the candition of 0x0/ joints. The calculated yelues aro considered as the fed—orwad quantity and are sent in tOe fomi of the T cyde to the bottom of the seoe 40x60 The value/ refresh the drivee in rel time and ae supSmposed in lOe form of compensation with the current loop output to enabee 0^x0/ robot conPo/ The amplitude of vibration acceleration at the end of tOx robot is reduced by 60%. Positioning accuraca is Iso improved. We perfown an expewment to vewO the value of the Oexible torque feed-fomard control method based on the Oexible body dynamics modS in engineewng appliclions. Keywordt: robot ； Oexible body dynamics ； stiffnese coefficient ibentification ； Oexible position ； feed-fowvard com pensation
进行叠加，从而实现机器人的柔性控制，使得机器人末端振动加速度幅值下降60%，提高了定位精度。实验验证了
柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制的工程应用价值。
关键词：机器人；柔体动力学；刚度系数辨识；柔性位置；前馈补偿
DOI：10. 11990/jheu.201807001 网络出版地址：/kcms/detail/23. 1390.u20181205.1150.003.html 中图分类号:TP242.2； TH113. 1 文献标志码:A 文章编号：1006-7043(2019)08-1509-08
摘要：为解决机器人由于结构复杂、关节耦合以及控制的非线性时变等因素给其带来的动态响应迟滞，以及关节 的柔性因素引起的机械谐振的问题，改进了刚体前馈力矩补偿方法，提出了基于柔体动力学模型的柔性力矩前馈 补偿控制。该方法通过建立机器人柔性关节的动力学模型，辨识得到柔性关节的扭转刚度参数以及最小惯性参 数,获取更为准确的柔性因素下的预设轨迹的位置、速度、加速度信息，从而计算出柔性关节下所需的力矩值;将计 算值作为前馈量，以周期为@的形式发送到伺服驱动器的底层，实时刷新驱动器，采用补偿的形式与电流环输出量
Flexible torque feed-forward control of robots in the flexible
dynamics model
ZHANG Tie1 , ZHANG Aimin1 , QIN Binbin1 , LIU Xiaogang2 (1.School of Mechanical and Automotive Engineerina, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China； 2.Guangxi Key Laboratory of Robotic/ and Welding, Guilin University of Aerospace Technology, Guilin 541004, China)