基于六维力力矩传感器的拟人机器人实际
《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。
《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、引言随着机器人技术的不断发展和应用领域的拓展，机器人对复杂环境的适应能力和精细操作的需求也在日益增强。
特别是在曲面跟踪领域，机器人的力控制成为了研究的重点。
本文提出了一种基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法，通过实验研究验证了其有效性和可行性。
二、六维力传感器与机器人曲面跟踪六维力传感器是一种能够测量力和扭矩的装置，具有高精度、高灵敏度等特点。
在机器人曲面跟踪中，六维力传感器被广泛应用于感知机器人与曲面之间的相互作用力，为机器人提供精确的力反馈信息，从而实现精确的曲面跟踪。
三、机器人曲面跟踪力控制方法1. 传感器信号处理：首先，通过六维力传感器获取机器人与曲面之间的相互作用力信息。
然后，对传感器信号进行滤波、去噪等处理，提取出有用的力信息。
2. 力控制策略：根据提取的力信息，设计合理的力控制策略。
本方法采用阻抗控制策略，通过调整机器人的刚度和阻尼等参数，实现机器人对曲面的精确跟踪。
3. 控制器设计：基于力控制策略，设计控制器。
本方法采用模糊控制器，通过实时调整控制参数，实现对机器人曲面跟踪的精确控制。
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方法的有效性和可行性，我们进行了以下实验：1. 实验准备：搭建实验平台，包括六维力传感器、机器人、曲面等。
设置合适的实验参数，如机器人运动速度、加速度等。
2. 实验过程：首先，通过六维力传感器获取机器人与曲面之间的相互作用力信息。
然后，根据设计的力控制策略和控制器，对机器人进行控制，使其对曲面进行跟踪。
记录实验过程中的数据，包括机器人运动轨迹、力信息等。
3. 实验结果分析：对实验数据进行处理和分析。
通过比较机器人的运动轨迹和曲面形状，评估机器人的曲面跟踪精度。
同时，分析机器人在跟踪过程中的力变化情况，评估力控制策略的有效性。
五、结果与讨论通过实验研究，我们发现基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法具有良好的有效性和可行性。
《基于六维力传感器的机器人力控研究》
《基于六维力传感器的机器人力控研究》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器人的应用领域不断拓展，其中机器人力控制技术是机器人实现精密操作和灵活作业的关键技术之一。
六维力传感器作为机器人力控制的核心部件，其高精度、高灵敏度的特点使得机器人能够在各种复杂环境中实现精准的力控制。
本文将基于六维力传感器，对机器人力控技术进行研究，探讨其原理、应用及挑战。
二、六维力传感器原理及特点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力矩的传感器。
其工作原理主要是通过测量作用在传感器上的力和力矩引起的电信号变化，进而将电信号转化为力和力矩的数值。
六维力传感器具有高精度、高灵敏度、高稳定性等特点，能够在机器人进行作业时实时监测力和力矩的变化，为机器人提供精确的反馈信息。
三、机器人力控技术的研究基于六维力传感器的机器人力控技术是实现机器人精确操作的关键。
在机器人作业过程中，通过六维力传感器实时监测力和力矩的变化，结合控制算法对机器人进行精确的力控制。
具体而言，机器人力控技术主要包括以下几个方面：1. 力控制策略的研究：针对不同的作业任务，设计合理的力控制策略。
如阻抗控制、顺应性控制等，通过调整机器人与环境的相互作用力，实现精确的力控制。
2. 传感器与控制器的融合：将六维力传感器与机器人控制器进行融合，实现实时监测和反馈。
通过控制器对传感器采集的数据进行处理和分析，实现对机器人的精确控制。
3. 作业环境的识别与适应：通过六维力传感器感知作业环境的变化，实现对作业环境的识别与适应。
例如，在装配作业中，机器人能够根据零部件的形状和大小自动调整力和力矩的大小，以实现精确的装配。
四、应用领域及案例分析六维力传感器在机器人力控技术中具有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域及案例分析：1. 工业自动化：在自动化生产线中，机器人通过六维力传感器实现精确的装配、焊接等作业，提高生产效率和产品质量。
2. 医疗康复：在康复机器人中，六维力传感器能够实时监测患者与机器人的相互作用力，为医生提供准确的康复训练数据。
《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，机器人已经广泛地应用于各种复杂的工作环境中。
其中，机器人对曲面类零件的加工、检测与操作是许多行业所必需的重要技术之一。
要实现精确的曲面跟踪与操作，力控制技术显得尤为重要。
六维力传感器作为一种能够精确测量力和力矩的传感器，为机器人曲面跟踪力控制提供了关键的技术支持。
本文旨在研究基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制技术，并通过实验验证其有效性和可行性。
二、六维力传感器与机器人曲面跟踪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。
在机器人曲面跟踪中，六维力传感器可以实时感知机器人末端执行器与曲面之间的相互作用力，为机器人提供实时的反馈信息，使机器人能够根据感知到的信息调整自身的运动状态，从而实现精确的曲面跟踪。
三、机器人曲面跟踪力控制策略为实现精确的机器人曲面跟踪，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之间的相互作用力。
2. 动力学建模：根据采集到的数据建立机器人的动力学模型，预测机器人的运动状态。
3. 力控制算法：根据预测的机器人的运动状态和设定的曲面跟踪目标，采用合适的力控制算法调整机器人的运动状态，使机器人能够精确地跟踪曲面。
4. 反馈调节：将六维力传感器的反馈信息与设定的目标进行比较，根据比较结果调整机器人的运动状态，实现精确的曲面跟踪。
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和可行性，我们进行了一系列的实验研究。
实验中，我们使用六维力传感器实时感知机器人末端执行器与曲面之间的相互作用力，并采用上述的力控制策略对机器人进行控制。
实验结果表明，该策略能够有效地实现机器人的曲面跟踪，并且具有较高的精度和稳定性。
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，并通过实验验证了其有效性和可行性。
类人机器人腕用六维加速度传感器的理论研究
Theoretical research on a sixaxis accelerometer for humanoid robot wrist
3 3 Yu Chunzhan1， ，Zhang Xinyi2 ，Jia Qingxuan1 ，Han Jinhong2 ，Liu Jianping1，
（ 1 School of Automation，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876 ，China； 2 School of Mechanical Engineering，Shandong University of Technology，Zibo 255049 ，China； 3 School of Agricultural and Food Engineering，Shandong University of Technology，Zibo 255049 ，China）
［24 ］
， Marlyland 大学研制
的采用超导铌材料作为弹性元件的超导六维加速度传感 ［5 ］ Ritsumeikan 大学采用 MEMS 技术研制的双质量块 器 ， 重庆大学 研究 和四悬臂梁结构六维加速度传感器 ， 了一种基于立方体结构的采用 6 个一维加速度传感器组 合而成的六维加速度传感器。这些传感器要么在弹性元 件的参数设计上缺乏完整成熟的理论， 增加了结构设计 难度； 要么价格昂贵、 研制成本较高， 量程和封装体积较 大， 不适合类人机器人腕用， 所以需要寻求一种新的途径 研究六维加速度传感器。 随着并联机构理论研究的成熟， 逐渐被选作多维传 ［810 ］ 。考虑到类人机器人腕用六维加速 感器的弹性元件 本文将并联机构进 度传感器体积小且量程不大的特点， 行改装后作为弹性元件研究的六维加速度传感器具有以 ［1113 ］ 代替原来的球铰， 不但 下特点： 采用圆柱型柔性铰链 消除了摩擦和间隙带来的误差而且可以满足小型化甚至 微型化传感器的要求， 实体化后的并联机构能最大限度 地与理论模型相一致， 设计误差小。
《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，机器人已被广泛应用于各种复杂环境中的精确操作。
在这些操作中，机器人曲面跟踪是一个关键环节，涉及到机器人的运动规划、力控制等。
而六维力传感器作为实现这一任务的关键设备，其在机器人系统中的作用显得尤为重要。
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方法，并通过实验验证其有效性。
二、六维力传感器及其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、压力等物理量，将数据转换为力及力矩信息，从而为机器人提供曲面跟踪过程中的关键数据支持。
三、机器人曲面跟踪力控制方法1. 控制器设计：本文提出了一种基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法。
该方法利用六维力传感器获取的实时力信息，结合预设的轨迹规划和曲面几何特征，对机器人的运动和作用力进行实时调整和控制。
2. 控制策略：为确保机器人在曲面跟踪过程中具有良好的动态性能和稳定性能，本文采用了模糊PID控制策略。
该方法在处理具有高度不确定性的机器人操作任务时表现出较好的效果。
通过引入模糊逻辑规则和PID控制算法，实现了对机器人运动和作用力的精确控制。
四、实验研究为了验证本文提出的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，我们设计了一系列实验。
实验过程中，我们采用了不同的曲面形状和材料，以及不同的运动轨迹和速度。
通过实验数据和结果分析，我们发现该方法在各种条件下均能实现机器人曲面跟踪的精确性和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验结果：通过实验数据记录和分析，我们发现本文提出的基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法在各种条件下均能实现较高的跟踪精度和稳定性。
此外，该方法还能根据曲面几何特征和运动轨迹实时调整机器人的作用力和运动轨迹，从而提高了机器人在复杂环境中的操作能力。
2. 结果分析：从实验结果可以看出，本文提出的基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法具有较高的实用性和可靠性。
《基于六维力传感器的机器人力控研究》范文
《基于六维力传感器的机器人力控研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，力控制成为机器人技术的重要研究方向之一。
机器人的力控制是指机器人与外部环境进行交互时，能够感知并控制其与环境之间的作用力。
六维力传感器作为一种重要的力/力矩传感器，具有高精度、高灵敏度等优点，被广泛应用于机器人技术中。
本文将针对基于六维力传感器的机器人力控进行研究，探讨其原理、应用及挑战。
二、六维力传感器的原理及应用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力矩的传感器。
其原理基于牛顿第二定律和胡克定律，通过测量传感器内部的应变片变形情况，从而得到作用在传感器上的力和力矩。
六维力传感器具有高精度、高灵敏度、高稳定性等优点，被广泛应用于机器人、机械臂、智能夹具等领域。
在机器人技术中，六维力传感器被广泛应用于机器人的力控制。
通过安装六维力传感器在机器人末端执行器上，可以实时感知机器人与外部环境之间的作用力，从而实现对机器人力控制的精确控制。
例如，在机器人抓取物体时，六维力传感器可以感知到物体对机器人的反作用力，从而调整机器人的抓取力度，避免对物体造成损坏。
三、基于六维力传感器的机器人力控研究基于六维力传感器的机器人力控研究主要包括两个方面：一是通过六维力传感器实现机器人的精确力控制；二是利用六维力传感器的数据实现机器人的环境感知和适应。
在精确力控制方面，通过将六维力传感器的数据反馈给机器人控制系统，可以实现机器人的精确力控制。
例如，在装配工作中，机器人需要通过精确的力度将零件装配到指定位置。
通过安装六维力传感器在机器人末端执行器上，可以实时感知机器人与零件之间的作用力，从而实现对装配精度的精确控制。
在环境感知和适应方面，六维力传感器的数据可以被用于机器人对环境的感知和适应。
例如，在未知环境中进行作业时，机器人需要通过对环境的感知来适应环境的变化。
通过安装六维力传感器在机器人末端执行器上，机器人可以感知到与环境的接触力和力矩，从而实现对环境的感知和适应。
《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、引言随着机器人技术的不断发展，其在工业、医疗、服务等领域的应用越来越广泛。
在机器人执行任务时，曲面跟踪是一个重要的环节，特别是在精密加工、装配和检测等领域。
为了实现精确的曲面跟踪，需要机器人具备高精度的力控制能力。
六维力传感器作为一种重要的力/力矩测量装置，可以提供机器人末端执行器在三维空间中的力和力矩信息，为机器人曲面跟踪力控制提供了重要的支持。
本文旨在研究基于六维力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、六维力传感器与机器人曲面跟踪六维力传感器是一种能够测量三维空间中力和力矩的传感器，具有高精度、高灵敏度、高稳定性等优点。
在机器人曲面跟踪中，六维力传感器可以实时测量机器人末端执行器与曲面之间的接触力和力矩，为机器人提供反馈信息，从而实现精确的力控制。
机器人曲面跟踪是指机器人在执行任务时，能够根据曲面的形状和特征，自动调整自身的姿态和运动轨迹，以实现精确的跟踪。
在曲面跟踪过程中，机器人需要与曲面进行接触，因此需要对接触力和力矩进行精确的控制。
六维力传感器的应用可以为机器人提供实时的力和力矩信息，为机器人曲面跟踪力控制提供了重要的支持。
三、基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制方法主要包括以下几个步骤：1. 传感器信息获取：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。
2. 力控制策略制定：根据任务需求和曲面特征，制定合适的力控制策略。
例如，可以采用阻抗控制、自适应控制等方法，根据力和力矩信息调整机器人的运动轨迹和姿态。
3. 运动规划与控制：根据力控制策略和传感器信息，进行运动规划和控制。
通过机器人的运动学和动力学模型，计算机器人的运动轨迹和姿态，并控制机器人执行相应的动作。
4. 反馈与调整：通过六维力传感器实时反馈的力和力矩信息，对机器人的运动进行实时调整和优化，以保证机器人能够精确地跟踪曲面。
一种机器人六维力传感器的使用方法
一种机器人六维力传感器的使用方法摘要：针对工业机器人对于外界作业环境接触力感知的需求，本文选取六维力传感器并对其特性和使用方法进行了分析，设计了传感器、机器人和作业工件之间的连接方式，基于Matlab开发了传感器的数据采集与显示系统，为工业机器人引入力觉控制提供基础。
关键词：六维力传感器；工业机器人；仿真1 引言近年来，我国制造业产业结构转型升级、劳动力成本持续增长及劳动力结构性短缺，“机器换人”日益成为热点，其主要现象就是智能化工业机器人的投入使用[1]。
传统的工业机器人大部分是基于位置的运动控制，对于抛光、打磨等需要机器人与作业工件接触的任务，需要引入力觉控制系统[2]。
力控制的基础是机器人能够获得准确的外界力信息，主要方法是使用力传感器，根据力传感器的安装位置又分为关节力传感器、末端力传感器和底座力传感器。
传感器的种类较多、安装方式多样，且传统工业机器人控制器封闭无法处理力信息，这都限制了工业机器人在打磨抛光等对接触力有要求的任务上的应用。
本文选取六维力传感器一次测得三维力和三维力矩信息，在工业机器人本体无法改动和控制器封闭的条件下，设计传感器安装方式，开发传感器数据采集与显示系统，实现受力信息的在线可视化显示。
2 力感知机器人对于外力感知主要包括力传感器方法和电流环反馈方法。
电流环反馈方法需要复杂的机器人动力学建模与辨识，由于机器人关节摩擦力模型难以精确建模，因此并不实用。
从简单性和可扩展性方面考虑，采用机器人腕部力传感器的方法。
2.1 多轴力传感器为了准确的得到外部力信息，本文采用图1所示的静电电容型六轴传感器，可以同时输出、、三个轴上力和力矩的大小信息。
其主要原理就是传感器内部的敏感部件是一块静电电容，在外界力的作用下使得电容两极之间的距离产生变化，从而使得输出电压发生变化[4]。
图1 六维力传感器由于传感器本身搭载了MCU，与传统的力觉传感器相比不需要进行补正环节，经他轴灵敏度校正和内部温度传感器温度校正后准确输出检测值，主要参数如表1所示。
机器人运动中六维力传感器的重力补偿研究
机器人运动中六维力传感器的重力补偿研究王志军;韩静如;李占贤;刘立伟【摘要】针对六维力传感器在工业机器人运动过程中,受末端工具重力影响而导致其零位值变化的问题,提出了一种能够对传感器的零位值实时更新的重力补偿算法.首先对机器人连杆结构进行分析,推导出重力补偿算法,然后通过MATLAB软件得到运用该算法进行理论计算的结果曲线,并运用Adams软件对机器人相关运动进行仿真,测得末端工具重力在六维力传感器所在坐标系各力/力矩分量的曲线,最终验证了该重力补偿算法理论推导的正确性.运用该重力补偿算法,可有效提高六维力传感器实际应用中的测量精度.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)007【总页数】4页(P252-255)【关键词】工业机器人;六维力传感器;重力补偿;MATLAB;Adams【作者】王志军;韩静如;李占贤;刘立伟【作者单位】华北理工大学机械工程学院,河北唐山 063009;华北理工大学机械工程学院,河北唐山 063009;华北理工大学机械工程学院,河北唐山 063009;华北理工大学机械工程学院,河北唐山 063009【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP2421 引言六维力传感器能够检测大小和方向不断变化的三维力和三维力矩信息，一般安装在工业机器人末端，协助机器人完成力/位置控制、轮廓跟踪、轴孔配合等一些精细复杂的操作，在机器人中具有广泛应用[1-3]。
但是，六维力传感器在随机器人运动的过程中，由于其位姿不断发生变化，同时受安装在传感器上的操作工具重力的影响，传感器的零位值也会随之不断变化，这就导致传感器测量上产生一定偏差，降低了其测量精度，进而影响机器人的操作。
因此，有必要对机器人运动中的六维力传感器进行重力补偿。
关于不同情况下的重力补偿，国内一些学者也分别进行过理论算法推导或相关实验研究等，并取得了一定的研究成果。
文献[4]提出了基于最小二乘法的参数识别方法，可用于对机器人臂的重力补偿；文献[5]采用矢量分解的方法推导出一种机器人的重力补偿算法；文献[6]利用拉格朗日方程的方法对机构进行重力补偿的理论计算，实现了对力觉交互设备的重力补偿；文献[7]通过对机器人建立动力学方程，分析得出重力补偿可使控制器克服重力，从而使机器人到达期望位置。
《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。
《基于六维力传感器的机器人力控研究》范文
《基于六维力传感器的机器人力控研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，机器人的应用领域逐渐扩展至许多复杂的任务中，包括精细操作、装配作业、搬运等。
在这些任务中，力控制是机器人技术的重要一环。
六维力传感器作为一种重要的力/力矩测量设备，为机器人的力控制提供了精确的反馈信息。
本文将基于六维力传感器的机器人力控研究进行探讨，为提高机器人的力控制精度和适应性提供参考。
二、六维力传感器概述六维力传感器是一种能够同时测量三维方向上的力和三维方向上力矩的传感器。
它通过内部的弹性元件和传感器元件，将外界作用力转换为电信号，从而实现力的测量。
六维力传感器具有高精度、高灵敏度、快速响应等特点，能够为机器人力控制提供精确的反馈信息。
三、机器人力控研究机器人力控制是机器人技术中的重要一环，它涉及到机器人在执行任务时对环境的感知和反应。
基于六维力传感器的机器人力控研究，主要通过传感器获取机器人与外界环境的相互作用力信息，然后通过控制算法对机器人进行精确的力控制。
四、基于六维力传感器的机器人力控方法基于六维力传感器的机器人力控方法主要包括以下步骤：1. 传感器信息获取：通过六维力传感器获取机器人与外界环境的相互作用力信息。
2. 力控制模型建立：根据任务需求和机器人特性，建立合适的力控制模型。
3. 控制器设计：根据力控制模型和传感器信息，设计合适的控制器，实现机器人的精确力控制。
4. 实验验证：通过实验验证控制算法的有效性和精度。
五、应用实例分析以装配作业为例，基于六维力传感器的机器人力控研究可以应用于装配机器人中。
在装配过程中，机器人需要通过六维力传感器获取与工件之间的相互作用力信息，然后根据这些信息调整自身的运动轨迹和力度，实现精确的装配。
通过这种方法，可以提高装配的精度和效率，减少人工干预和人为错误。
六、结论基于六维力传感器的机器人力控研究对于提高机器人的力控制精度和适应性具有重要意义。
六维力传感器的高精度和高灵敏度为机器人的力控制提供了可靠的反馈信息，而精确的力控制算法则能够使机器人在执行任务时更加稳定和准确。
《基于六维力传感器的机器人力控研究》
《基于六维力传感器的机器人力控研究》篇一一、引言在机器人技术的日益发展和普及的今天，力控制是机器人实现精密作业、提高生产效率和产品精度的关键技术之一。
六维力传感器作为一种重要的力觉反馈设备，在机器人力控中发挥着至关重要的作用。
本文旨在探讨基于六维力传感器的机器人力控研究，分析其原理、应用及未来发展趋势。
二、六维力传感器原理及特点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。
其原理基于压电效应、电阻效应等物理效应，通过测量传感器内部各部分在受到外力作用时的变形和电阻变化等参数，从而得到外力的信息。
六维力传感器具有以下特点：1. 高精度：能够精确测量三维空间中的力和力矩，具有较高的测量精度。
2. 实时性：能够实时监测机器人末端执行器与外界环境的相互作用力，为机器人提供实时反馈。
3. 抗干扰能力强：六维力传感器对外界干扰的敏感性较低，具有较好的稳定性。
三、机器人力控技术研究机器人力控技术是机器人技术的重要研究方向之一，主要涉及机器人在作业过程中对外部环境的感知、分析、决策和执行等方面。
基于六维力传感器的机器人力控技术，通过将六维力传感器的测量结果与机器人的运动控制相结合，实现对机器人作业过程中的精确控制。
机器人力控技术的研究主要包括以下几个方面：1. 机器人与环境交互的感知与建模：通过六维力传感器获取机器人与环境交互的力和力矩信息，建立精确的机器人与环境交互的模型，为机器人的作业提供有力的支撑。
2. 力控制的算法研究：研究适合机器人作业的力控制算法，如阻抗控制、刚度控制等，以提高机器人的作业精度和效率。
3. 机器人的自适应与智能控制：通过机器学习、深度学习等技术，实现机器人的自适应和智能控制，提高机器人在作业过程中的灵活性和适应性。
四、基于六维力传感器的机器人力控应用基于六维力传感器的机器人力控技术已经在许多领域得到了广泛应用，如工业制造、医疗康复、航空航天等。
其中，工业制造领域是应用最为广泛的领域之一。
信息检索上机实验报告
第一部分1、因特网个人信息发布的方式很多，试举三种，并将你所发布信息的地址记录在作业中。
赶集：百姓: 易发：58同城：2、利用百度或Google的高级搜索功能，搜索有关“机械原理”课程的PPT格式的课件。
（请列举3个检索结果，列出网址即可）/p-451037311.html/view/e058f5fdc8d376eeaeaa3168.html3、2010年3月14日温家宝总理在两会期间召开的答记者招待会上，谈话中提到我国名画《富春山居图》，请访问台北故宫博物馆网站、浙江省博物馆网站，查看该图原图，并对该文物进行说明（300字以内）。
《富春山居图》是元朝画家黄公望的作品，是黄公望为无用师和尚所绘，以浙江富春江为背景，全图用墨淡雅，山和水的布置疏密得当，墨色浓淡干湿并用，极富于变化，是黄公望的代表作，被称为中国十大传世名画之一。
明朝末年传到收藏家吴洪裕手中，吴洪裕极为喜爱此画，甚至在临死前下令将此画焚烧殉葬，险在吴洪裕的侄子从火中抢救出，但此时画已被烧成一大一小两段。
前段较小，称“剩山图”，现藏浙江省博物馆；后段画幅较长，称“无用师卷”，现藏台北故宫博物院；几百年来，这幅画辗转流失，而充满了传奇色彩。
4、利用百度或Google的图片搜索，查找并下载一幅标有“武汉科技大学青山校区”的图片（列出网址即可）/2009-02-10/2386072_5.html第二部分1、请登录武汉科技大学图书馆网页，通过“馆藏书目检索系统”查询：馆藏图书中“机械工程”类（分类号TH）中文图书有多少种？并请查找书名含“机械原理”且出版社是“机械工业出版社”的图书1种，列出索书号及ISBN号及馆藏情况。
有7213种机械原理：索书号TH111/86=2ISBN 978-7-111-26352-4馆藏信息索书号条码号年卷期馆藏地书刊状态书刊当前借阅状态TH111/86=2 A1004413 - 自然科学阅览室阅览在馆TH111/86=2 A1004416 - 黄家湖借还处可借在馆TH111/86=2 A1004414 - 青山校区借还处可借在馆TH111/86=2 A1004415 - 青山校区借还处可借在馆2、请登录中国国家图书馆网站，查询我国著名经济学家吴敬琏2007年的著作《呼唤法治的市场经济》一书的相关信息（内容特征和外部特征）。
航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究
文章编号100Z-0446(Z00Z)04-0319-05航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究高理富1宋宁Z葛运建Z王国泰Z徐科军3(1.中国科学技术大学g中国科学院合肥智能机械研究所合肥Z30031Z.中科院合肥智能研究所合肥Z30031 3.合肥工业大学合肥Z30000)摘要本文主要论述航天机器人用六维腕力传感器动态特性的相关问题.讨论了传感器动态性能的标准问题给出了该传感器动态补偿器的设计方法对实现中的一些问题进行了初步探讨最后给出实际的测试结果.值得一提的是这是我们首次在传感器实际应用中实现了动态补偿为传感器动态性能的提高迈出了坚实的步伐.关键词六维力传感器动态特性FLANN航天机器人中图分类号Z4文献标识码RESEARC ON DYNAMIC C ARACTERISTICS OF SIX-AXISFORCE SENSOR FOR AERONAUTIC ROBOTGA Li-fu1S NG Ning Z GE Yun-jian Z WANG Guo-tai Z XU Ke-jun3(1.Unzuelszty of sczence g Technology of Chznc cnd Hefez1nstzt~te of1ntellzgent Mcchznes Chznese accdemy of sczencesZ.Hefez1nstzt~te of1ntellzgent Mcchznes Chznese accdemy of sczences Z300313.Hefez1nd~stl y Technology Unzuelszty Z30000)Abstract In t h i S p a p e r W e d i Sc u SS S o m e g ue S tion S on dy na m i c ch a r a c te r i S ti cS of S i x-a x i S fo rc e S en S o r fo r ae r onauti c r o b ot d e Scr i b e t h e S tan d a rd of S en S o r/S dy na m i c ch a r a c te r i S ti cS u S e FLANN to d e S ign t h e dy na m i cc o mp en S ato r and u Se D S to r ea1i Z e it.At t h e en d of t h i S p a p e r W e gi V e t h e e xp e r i m ent r e S u1t S.An d a b o V e a11it i St h e fi rS t ti m e fo r u S to r ea1i Z e dy na m i c c o mp en S ation in a r ea1S i x-a x i S fo rc e S en S o r.Keywo r d s S i x-a x i S fo rc e S en S o r dy na m i c pr o p e r t y FLANN ae r onauti c r o b ot1引言(I n tr odu ct ion)六维腕力传感器能同时检测三维空间的全力信息是机器人力控制~力/位置混合控制中最重要的传感器之一由于传感器机械结构本身的特点使得腕力传感器的固有频率较低阻尼比较小从而动态响应速度慢到达稳态的时间长.从实验结果来看未经动态补偿的六维腕力传感器的输出到达稳态时间一般为几十毫秒图1所示为未经补偿的六轴腕力传感器对负阶跃激励的响应.另一方面机器人控制速度在不断提高目前机器人伺服控制中的伺服数字采样周期一般在毫秒极因此对机器人用六维腕力传感器动态性能的研究就显得尤为重要了[1]目前国外对腕力传感器的研究主要集中在力学性能分析~结构优化设计和过载保护方面迄今未见对其进行动态性能研究和动态标定的报道国际市场上销售的腕力传感器产品说明书中均无动态性能指标只有模/数(A/D)转换后微处理器的信号处理时间并不反映从加力到传感器输出到达稳态的时间[Z].我们从自身的需要出发对六维力传感器的动态性能进行了系统研究并将相关研究成果首次运用于航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器中使得该类型传感器的动态响应时间达到5mS左右.本文针对航天机器人对六维力传感器动态性能的要求详细论述了该类传感器动态特性的有关研究情况.第Z4卷第4期Z00Z年7月机器人ROBOT V o1.Z4 No.4J u1y Z00Z基金项目本文得到863-51Z主题资助文中有些实验数据是和合肥工业大学有关实验室联合完成.收稿日期Z001-08-13图1未经动态补偿的六维腕力传感器输出Fig 1Output of SAFS without compensation图2六维力传感器典型阶跃响应Fig 2Standard Step response of SAFS2六维力传感器动态性能指标(The standard of six-axis f orce sensor/sdynamic properties要研究传感器动态性能首先必须明确传感器动态性能的标准遗憾的是到目前为止六维力传感器动态性能指标尚无一个标准从传感器响应的过程来看响应时间一般包括三个阶段即加力阶跃到传感器模拟输出稳定的时间A/转换和数据处理时间数据传输时间在实际运用中如果以模拟量为输出可以只考虑第一阶段而第二阶段的响应时间主要是数字解耦和其他数字信号处理时间目前的产品这一阶段的时间大约为1ms左右但如果使用S 微处理器可使这一段时间降低一个数量级至于数据传输时间主要决定于通讯方式而和传感器本身无关因此我们定义的传感器动态性能指标主要包括在阶跃信号激励下传感器响应的有关参数典型的传感器阶跃响应如图2所示一般来说我们关心的动态参数主要有三个即超调量~响应上升时间和稳定时间在这三个参数中从实用角度出发我们较关心传感器响应的稳定时间所谓传感器响应的稳定时间是指传感器的响应稳定在稳态值的10%范围内所需的最少时间在航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器中我们给出的主要动态参数就是这个参数关于六维力传感器动态性能指标尚有许多待解决的问题以上描述是针对六维力传感器六个输出中的一个由于六维力传感器六个输出的动态参数各不相同怎样用一个综合的指标去衡量一个传感器的动态性能目前尚无标准在航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器中我们也没有给出此类参数另外一个影响六维力传感器动态参数的重要因素是负载随着负载的不同传感器的动态参数也有所不同在测试传感器动态参数时到底施以多大的负载目前也无定论参考文献[1]建议以最大负载的1/3~1/2作为测试传感器动态参数时施加的负载3航天机器人用六维腕力传感器弹性体及动态补偿器的设计(The design of elastic body and compensator of six-axis wristf orce sensor f or aeronautic robot航天机器人要求六维力传感器的轴向尺寸小~重量轻~具有较高的静~动态性能由于该传感器是应变式的因此为了进一步提高传感器的动态性能必须对传感器弹性体结构的设计进行优化参考文献[3]建立了该传感器的有限元计算模型分析了传感器弹性体在各种工况下的应力分布规律及固有振动的频率和振型参考文献[4]应用正交实验对该传感器弹性体的静动态特性进行了数值分析获得了对提高该类传感器的性能有重要参考价值的结果所有这些工作为传感器弹性体结构的设计提供了重要的参考数值但是仅仅改善弹性体结构是无法使该类传感器动态响应的稳定时间为5ms的我们常用的方法是对传感器进行动态补偿几年来通过和合肥工业大学有关实验室的合作提出了一系列的解决方法参考文献[5]根据传感器动态特性随负载变化这一特征提出了自适应动态补偿方法参考文献[6]将沃尔什变换方法用于传感器动态建模进一步地用系统辨识和零极点配置法设计动态补偿器目前设计传感器动态补偿器的流程一般如图3所示原始数据采集是通过实验的方法得到传感器的输入输出数据然后用这些数据去对传感器进行动态建模进而设计出传感器的动态补偿器在航天023机器人2002年7月机器人用机电一体化高性能六维力传感器中我们采用了基于函数联接型人工神经网络(FLANN )的腕力传感器动态补偿方法[7].将动态建模和补偿器的设计简化为一个步骤.图3传感器动态补偿器设计流程Fig .3Process of designing sensor s dynamic compensator由于FLANN 对许多函数具有良好的逼近能力9通过构造它的网络结构9使其具有时延关系9以便反映动态系统的特性9因而可以用其来设计传感器动态补偿器.其基本原理论述如下2假设传感器的输入信号为 (k )9输出信号为y (k )9传感器后面连接的动态补偿器的输出信号为 (k ).为了提高动态响应的快速性9准确再现被测信号9应使 (k )尽量逼近 (k ).这样可以运用FLANN 建立传感器的动态反向模型(即逆模型)作为补偿器的模型.在设计中9同时利用传感器的输入 (k )和输出y (k )9并以 (k )作为补偿器输出的参考信号9其网络原理图如图4所示.图4FLANN 网络训练原理图Fig .4Training diagram of FLANN本着信号处理的实时性和实现方便原则9网络的阶数一般不选取太大9在航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器中我们选取m =2和n =29具体的网络学习表达式如式(1)所示U(k)=W O (k)y(k)+W 1(k)y(k -1)+W 2(k)y(k -2)+W 3(k)(k -1)+W 4(k) (k -2)+W 5(k)(1)式中9W z 为神经网络的权值9即动态补偿器模型的系数9k 为信号数据的点数.误差表达式如式(2)所示e(k)= (k)- (k)(2)权值调整表达式如式(3)~(4)~(5)所示W n (k +1)=W n (k)+ e(k)y(k -n)(n =O9192)(3)W m+2(k +1)=W m+2(k)+ e(k) (k -m -2)(m =192)(4)W 5(k +1)=W 5(k)+e(k)(5)多次训练后得到的W O 9...9W 5便为补偿器的系数.以上补偿器系数的获得是离线实现的9也就是神经网络的学习过程9其中用于学习的输入数据 (k )和输出数据y (k )由实验获得9参考文献[7]给出了阶跃响应的数据获取方法9参考文献[8]给出了脉冲响应的数据获取方法.在传感器实时实现动态补偿时9先取补偿输出(k )=y (k )作为初始值(k =O9192)9补偿器中的 (k )由输出反馈 (k )代替9动态补偿器的表达式如式(6)所示(k)=W O y(k)+W 1y(k -1)+W 2y(k -2)+W 3(k -1)+W 4 (k -2)+W 5(k =3)(6)当然以上只给出传感器一个通道的动态补偿器的设计方法9其余五个通道可以以此类推.至此我们可以给出传感器动态补偿器设计过程[7]2(1)通过调整阻尼比和固有频率9构造理想的等效测量系统(腕力传感器与动态补偿器).(2)输入激励信号(构造的或实际的)9得到等效测量系统的动态响应.(3)根据腕力传感器动态响应和等效测量系统动态响应9设计动态补偿器;(4)对腕力传感器的响应进行动态补偿;(5)根据动态补偿效果9对动态补偿器进行改进9直至满足要求.在航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器中9利用上述方法得到六路信号补偿器表达式如下所示y(t)=c 1y(t -1)+c 2y(t -2)+b O x(t)+b 1x(t -1)+b 2x(t -2)其中2y (t -z )为六维力动态补偿后输出9x (t -z )为六维力数字解耦未经动态补偿的输出cz ~bz 分别为动态补偿系数9具体值如表1所示.123第24卷第4期高理富等2航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究表1航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器各路补偿器的系数Tab .1Compensator /s coef f icient of six -axis f orce sensor f or aeronautic robota 1a 2b 0b 1b 2FX 1.929821-0.9348640.312432-0.5447470.237364FY 1.927475-0.9326150.150264-0.2420560.096913FZ 1.837341-0.8583330.120627-0.1873690.087763MX 1.845108-0.8609360.071881-0.0859350.029898MY 1.862637-0.8747620.158607-0.2711760.124702MZ1.812096-0.827460-0.0898070.562591-0.4575894航天机器人用六维腕力传感器信号处理及动态补偿的实现(Realization of the dynamic compensator and signal processingsystemofsix -axisf orcesensor f or aeronautic robot )本文的第二部分曾指出在传感器动态响应时间中,A /D 转换和数据处理时间是其中的一个因素,为使传感器的动态响应时间尽可能小,我们采用了DSP 技术,这样可减少系统的信号处理时间,系统需要完成的主要任务有:命令解释~数据采集~动态解耦~动态补偿~传感器温度补偿~高速串行并行通讯等.需要指出的是在进行传感器动态补偿器设计时,用于FLANN 网络学习的数据是直接采自传感头的模拟输出,也就是说由此设计好的动态补偿器是面向传感头的,在对传感器进行动态解耦时动态补偿器的性能会受到一定的影响.参考文献[9]论述了动态解耦对传感器动态补偿器的影响以及二者的关系.在设计该传感器的信号处理系统时我们力求使该系统具有精度高~可靠性好~动态补偿效果明显~集成化程度高~通讯速度快等特点,整个系统的硬件框图如图5所示.参考文献[10]对信号处理系统的各个部分有较详尽的描述.图5航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器硬件系统框图Fig .5Hardware system diagram of SAFS for aeronautic robot5实验结果(Experiment result )传感器动态补偿器的设计是离线进行的,用于FLANN 网络学习的数据和学习规则不同,传感器动态补偿效果也有所不同,图6~图7分别显示了在设计补偿器时航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器~ 方向上负阶跃响应的动态补偿的效果(篇幅所限只给出两路信号的补偿效果图).其中曲线1为未补偿的传感器输出信号,曲线2为补偿后的输出信号.从图中我们可以看出补偿器对传感器动态性能的补偿效果还是十分明显的.当然上面给出的实验结果仅仅是设计动态补偿器阶段所获得的补偿效果,由于它是对用于设计动态补偿器的数据进行动态补偿,从某种程度来说还不能充分说明它的补偿效果,当然也就无法说明整个系统的动态性能如何.由于目前国内外六维力传感器产品都未给出其动态特性指标,O /ZN 006-2000企业标准[11]中也未包括对六维力传感器的动态指标及测试方法的叙述,所以在对整个传感器系统动态性能进行测试时,主要测定我们所关心的传感器的动态响应时间,其测试方法如下:首先给传感器施加一个阶跃卸载信号,然后测量传感器输出达到稳态误差的 10%范围内所需的时间[12].在实际实验中得到航天机器人用六维腕力传感器的静态参数如下:传感器的响应时间约为5ms ,最大I 类静态误差约为0.56%F .S ,最大II 类静态误差约为0.47%F .S .动态响应时间如表2所示.从以上实验结果来看,动态响应时间基本达到当时设计时5ms 的要求.223机器人2002年7月图6FZ 动态补偿结果Fig.6FZ dynamic compenSation 1eSult图7MZ 动态补偿结果Fig.7MZ dynamic compenSation 1eSult表2航天机器人用六维腕力传感器各路信号的动态响应时间Tab .2Dynamic response time of six -axis f orce sensor f or aeronautic robot次序稳定值稳定范围(稳定值-10% 稳定值+10%)达到稳定范围的时间(mS )Fx1559(503 615)8.82588(529 647) 6.43571(514 628) 6.4Fy1506(455 557) 6.42612(551 673) 6.43612(551 673)6FZ1477(429 525)62508(457 559)63503(453 553)6Mx1829(746 912)62707(636 778)63612(551 673) 5.6My1773(703 850) 6.82690(621 759) 6.83692(623 761) 6.4MZ11058(952 1164)621269(1142 1396) 6.431034(931 1137)7.2参考文献(Ref erences )[1]王国泰 易秀芳 王理丽.六维力传感器发展中的几个问题.机器人 1997年11月[2]机电一体化高性能六维力传感器研究报告.中科院合肥智能机械研究所 1999年6月[3]刘正士 陆益民 陈晓东 王国泰 葛运健.一种机器人多轴腕力传感器弹性体有限元分析.机械设计 1998年12月[4]刘正士 陆益民 陈晓东 王国泰 葛运健.基于正交实验设计的多轴腕力传感器静动特性的数值分析.机械设计 1999年2月[5]徐科军 张颖 江敦明 王国泰.腕力传感器动态补偿的两种自适应方法.机器人 1997年7月[6]徐科军 张颖 江敦明 殷铭 张崇巍 王国泰.腕力传感器动态特性中关键问题的研究.计量学报 1997 (4)[7]中国国防科技报告 机电一体化高性能六维力传感器.中科院合肥智能机械研究所 1999年6月[8]徐科军 江敦明 王国泰.腕力传感器动态负载效应与自适应分级补偿.电子测量与仪器学报 1998 2(2)[9]高理富.多维力传感器动态特性研究.中科院合肥智能机械研究所硕士论文 1999年6月[10]高理富 王国泰 葛运健等.用于航天机器人的六维腕力传感器信号处理系统研究.仪器仪表与传感器 已录用[11]SAFMS 六维力传感器系统 ZN 006-2000企业标准.中科院合肥智能机械研究所g 安徽省质量技术监督局.2000年7月1号发布和实施[12]航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器性能测试报告.中科院合肥智能机械研究所 1999年6月作者简介2高理富(1970-) 男 博士生 研究领域2信号处理~传感器~机器人.宋宁(1975-) 女 助研.研究领域2网络管理~自动化.葛运建(1947-) 男 博士生导师研究员研究领域2电子与自动化.323第24卷第4期高理富等2航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究作者：高理富， 宋宁， 葛运建， 王国泰， 徐科军作者单位：高理富(中国科学技术大学&中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031)， 宋宁,葛运建,王国泰(中科院合肥智能研究所,合肥,230031)， 徐科军(合肥工业大学,合肥,230000)刊名：机器人英文刊名：ROBOT年，卷(期)：2002,24(4)被引用次数：4次1.王国泰;易秀芳;王理丽六维力传感器发展中的几个问题 19972.机电一体化高性能六维力传感器研究报告 19993.刘正士;陆益民;陈晓东;王国泰 葛运健一种机器人多轴腕力传感器弹性体有限元分析[期刊论文]-机械设计1998(12)4.刘正士;陆益民;陈晓东;王国泰 葛运健基于正交实验设计的多轴腕力传感器静动特性的数值分析[期刊论文]-机械设计 1999(2)5.徐科军;张颖;江敦明;王国泰腕力传感器动态补偿的两种自适应方法[期刊论文]-机器人 19976.徐科军;张颖;江敦明腕力传感器动态特性中关键问题的研究 1997(04)7.中国国防科技报告-机电一体化高性能六维力传感器 19998.徐科军;江敦明;王国泰腕力传感器动态负载效应与自适应分级补偿[期刊论文]-电子测量与仪器学报 1998(02)9.高理富多维力传感器动态特性研究 199910.高理富;王国泰;葛运健用于航天机器人的六维腕力传感器信号处理系统研究11.Q/ZN006-2000.SAFMS六维力传感器系统12.航天机器人用机电一体化高性能六维力传感器性能测试报告 19991.唐慧强.黄惟一智能化腕力传感器的设计[期刊论文]-机器人2003,25(1)2.徐科军.朱志能.李成.王国泰.刘家军.XU Ke-jun.ZHU Zhi-neng.LI Cheng.WANG Guo-tai.LIU Jia-jun六维腕力传感器阶跃响应的实验建模[期刊论文]-机器人2000,22(4)3.崔维娜.王巍一种新型水下机器人用六维腕力传感器[期刊论文]-仪器仪表学报2001,22(4)4.干方建.刘正士.任传胜.张平.Gan Fangjian.Liu Zhengshi.Ren Chuansheng.Zhang Pin一种应变式六维力传感器的动态设计[期刊论文]-中国机械工程2007,18(8)5.崔泽.赵杰.赵明国.蔡鹤皋一种新型的机器人柔性腕力传感器的研究[期刊论文]-高技术通讯2004,14(2)6.郑红梅机器人腕力传感器动态性能标定虚拟仪器的研究[会议论文]-20077.俞阿龙.Yu Along小波分析在机器人腕力传感器信号去噪中的应用[期刊论文]-电气自动化2008,30(2)8.贾林.徐科军多维力/力矩传感器动态标定中若干问题的研究[期刊论文]-合肥工业大学学报(自然科学版) 2002,25(z1)9.俞阿龙多重小波分析在机器人腕力传感器数据预处理中的应用[会议论文]-200610.徐科军.李成.朱志能.刘家军机器人腕力传感器动态响应的实时补偿[期刊论文]-自动化学报2001,27(5) 1.贺德建.张鸿海.刘胜.汪学方.王志勇一种用于MEMS检测的无耦合六维力传感器的研制[期刊论文]-微纳电子技术2003(7)2.翟光.仇越.梁斌.李成在轨捕获技术发展综述[期刊论文]-机器人 2008(5)3.姚裕基于Stewart平台的并联风洞天平设计理论及应用研究[学位论文]博士 20044.贺德建纳米压印光刻技术原理与实验研究[学位论文]硕士 2004引用本文格式：高理富.宋宁.葛运建.王国泰.徐科军航天机器人用六维腕力传感器动态特性研究[期刊论文]-机器人 2002(4)。
一种基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统[实用新型专利]
![一种基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3627d05b001ca300a6c30c22590102020740f218.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)实用新型专利(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201920913619.X(22)申请日 2019.06.18(73)专利权人 蓝点触控（北京）科技有限公司地址 100071 北京市丰台区王佐镇文林北街1号院2区1号楼2单元110(72)发明人 刘吴月 宋可清 (51)Int.Cl.B24B 19/00(2006.01)B24B 27/00(2006.01)B24B 41/00(2006.01)B24B 49/16(2006.01)B24B 51/00(2006.01)(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利(54)实用新型名称一种基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统(57)摘要本实用新型涉及一种基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统，包括示教器、机器人控制器、机器人本体、六维力传感器、抛磨装置等。
所述六维力传感器安装在机器人本体末端，抛磨装置与六维力传感器另一端连接。
在打磨之前，通过拖动示教的方式框定打磨的二维区域，通过慢速模拟的方式扫描三维打磨轨迹，打磨过程中通过力传感器实时反馈打磨装置和打磨曲面的相对位姿和打磨力，通过机器人控制器实现打磨装置位姿调整，从而完成打磨。
本实用新型可实现在柔性打磨工作中，不需要离线编程、视觉系统和三维扫描系统等，通过实时力控的方式实现打磨工作现场全曲率覆盖，操作简单，维护方便。
权利要求书2页 说明书4页 附图4页CN 210452170 U 2020.05.05C N 210452170U1.一种基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统，其特征在于：包括示教器、机器人控制器、机器人本体、六维力传感器、抛磨装置；所述的示教器与机器人控制器电连接，所述的机器人控制器与机器人电连接，所述六维力传感器安装在机器人本体末端，抛磨装置与六维力传感器另一端连接，所述的机器人本体为协作机器人或工业机器人，所述的机器人控制器为该机器人配套的控制器，所述的示教器为该机器人配套的示教器；所述的基于六维力传感器的机器人柔性智能打磨系统，还包含实时力信息采集模块、打磨路径规划与实时力控程序模块、人机交互模块，所述的实时力信号采集模块将打磨力信息实时的进行采集、转换并传输至打磨路径规划与实时力控程序模块中，所述的打磨路径规划与实时力控程序模块对针对接受到的力信号信息对打磨路径进行规划、对机器人位姿进行控制从而完成打磨操作，所述的人机交互模块提供人机交互界面并将需要操作人员设定的信息传输至打磨路径规划与实时力控程序模块中去。
《基于六维力传感器的机器人力控研究》范文
《基于六维力传感器的机器人力控研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，机器人的力控制成为了机器人技术领域的重要研究方向。
在许多工业应用中，如装配、搬运、操作等，机器人的力控制能力直接影响到其工作效率和精度。
六维力传感器作为一种重要的力/力矩传感器，其具有高精度、高灵敏度等优点，在机器人力控领域具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于六维力传感器的机器人力控技术，以提高机器人的操作精度和效率。
二、六维力传感器的工作原理及其在机器人力控中的应用六维力传感器是一种能够测量物体在三个轴向上所受的力和力矩的传感器。
它具有高精度、高灵敏度、高稳定性等特点，能够实时监测机器人与外界环境的相互作用力。
在机器人力控中，六维力传感器被广泛应用于机器人末端执行器的力控制，以提高机器人的操作精度和效率。
在机器人操作过程中，六维力传感器可以实时测量机器人末端执行器所受的力和力矩，从而实现对机器人操作力的精确控制。
通过与机器人的控制系统相结合，可以实现机器人在操作过程中的精确力和位置控制，从而提高机器人的操作精度和效率。
三、基于六维力传感器的机器人力控技术研究基于六维力传感器的机器人力控技术主要包括传感器信号处理、力控制算法和控制系统设计等方面。
1. 传感器信号处理六维力传感器输出的信号需要进行处理才能得到有用的信息。
传感器信号处理主要包括信号采集、信号滤波、信号转换等步骤。
通过信号处理，可以得到机器人末端执行器所受的力和力矩的准确信息，为后续的力控制提供依据。
2. 力控制算法力控制算法是实现机器人力控制的核心。
常见的力控制算法包括阻抗控制、自适应控制、模糊控制等。
这些算法可以根据不同的应用场景和需求进行选择和优化，以实现机器人在操作过程中的精确力和位置控制。
3. 控制系统设计控制系统是机器人力控的重要组成部分。
控制系统设计需要考虑机器人的硬件结构、传感器配置、算法实现等因素。
通过合理的控制系统设计，可以实现机器人在操作过程中的稳定性和精确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实际 ° 控制 根据传感系统数据 调整 支撑脚姿态 改变实际地面反力中心 使实际 ° 达到恰当的位置 与期望 ° 重合
步幅控制 根据传感系统数据 同时调整上 身姿态和脚着地姿态 同时改变期望 ° 和实际
提出了基于 ° 理论的姿态调整方法 以期在实际应用中进行在线步态规划
关键词 步行机器人 ° 检测 步态规划 稳定行走
中图分类号 × °
文献标识码
ΑΧΤΥ ΑΛ Ζ Μ Π Μ Ε ΑΣΥ Ρ Ε Μ Ε ΝΤ ΣΨΣΤΕ Μ ΦΟΡ ΦΟΡ ΧΕ −Μ ΟΜ Ε Ν ΣΕ ΝΣΟΡ Σ ΒΑΣΕ Δ Η Υ Μ ΑΝΟΙΔ Ρ ΟΒΟΤ
Ξ ΖΜΠ
ξ αμ ζβα
γ
μ ξβαζα
μ ζβα γ
ξ σΦζ Φζ
ζ σΦξ
Μψ
ΨΖΜΠ
ψαμ ζβα
γ
μ ψβαζα
μ ζβα γ
ψσΦψ Φζ
ζ σΦψ
Μξ
第 卷第 期
刘 莉等 基于六维力 力矩传感器的拟人机器人实际 ° 检测
图 六维力 力矩传感器安装位置及数学模型示意图
ƒ
¬2 ¬
其中 μ 六维力传感器以下部分质量
感器的实际 ° 检测系统 并介绍了在线步态规划 的总体方案 从本文推导结果可以看出 在线步态规 划 实际上就是在线姿态调整 如果只考虑 ° 可 以有三种方式 即调整上身姿态 从而改变期望
° 的位置 调整支撑脚的姿态 从而改变实际 ° 的位置 调整步幅 从而改变期望 ° 和实际 ° 的位置 / 拟人机器人技术及其系统研究0项目 正在进行 关于动态行走的其它理论也在研究中
器的却不多 而且其安装位置也各不相同 国内机器人还都处于离线步态规划阶段 只进行了理论 ° 的计算 并
没有进行实时检测
本文根据清华大学 重点项目/ 拟人机器人技术及其系统研究0的研究要求 确定了基于六维力 力矩传感系
统的实际 ° 检测方案 确定了传感器安装的最佳位置 推导了单脚支撑期 双脚支撑期的实际 ° 计算公式
•
2
≤∞
≠
⁄2
2
Δ επ αρτμ εντ οφ Πρεχισιον Ι νστρυμ εντσ ανδ Μ εχηανολογ ψ Τ σινγ ηυα Υ νιϖερσιτψ
Α β στραχτ
°
∏
√
∏
°
∏
¬
×
Κ εψωορδσ
∏ °°
×
∏√
×
∏∏
≥
≤
2 °
°
⁄≤
∏
√
ƒ2
∏
√
ƒ
∏
×
∏
°
≥
2 ∏ ∏
Φζ Ξ Φζ
Φζ Ψ Φζ
推导过程可参看图 所示
图 双脚支撑期实际 ° 的计算
ƒ
≤∏
∏
°
∏ 2∏
3 实际 ΖΜΠ 检测系统及其在线步态规划
Αχτυαλ Ζ Μ Π μ εασυρινγ σψστεμ ανδ ον−
λινε πλαννινγ
根据拟人机器人课题的要求 本文建立了以六
维力 力矩传感器为主体的实际 ° 检测系统 该
° 的位置 !通过改变惯性力的大小 改变期望
° 的位置
期望 ° 可通过实际结构尺寸! 重量! 步态规
划进行计算 其计算公式为
Ξ ΖΜΠ
ν
Ε μ ι ζβι
ι
ν
Ε γ ζ ξ ι
μ ι ξβι
ι
ν
Ε μ ι ζβι γ ζ
ι
γ ξ ζι
ΨΖΜΠ
ν
Ε μ ι ζβι
ι
ν
Ε γ ζ ψι
μ ι ψβι
ι
ν
位置应在踝关节以下 越接近地面越好 清华大学拟
人机器人将传感器安装在脚里面 具体安装位置及
数学模型如图 所示
Σ 为六维力 力矩传感器 Π 为实际 ° 点 根
据达朗伯原理 运动方程为
ΠΣ ≅ Φ Μ ΠΑ ≅ μ Γ α ΜΠ
在 Π 点满足 Μπ ξ Μπψ 写出坐标分量方
程 经推导得出 Π 点坐标 推导出的公式为
力矩计算公式如下所示
Τ 前向 Ξ 期望ΖΜΠ Ξ 实际ΖΜΠ ≅ Ζ 向广义力
Τ 侧向 Ψ期望ΖΜΠ Ψ实际ΖΜΠ ≅ Ζ 向广义力
Τ 旋转
Ξ 期望ΖΜΠ Ξ 实际ΖΜΠ ≅ Ψ 向广义力
Ψ期望ΖΜΠ Ψ实际ΖΜΠ ≅ Ξ 向广义力
该方程表明了 ° 平衡原理 可以看出其平衡
策略至少有两种 !通过改变脚的姿态 改变实际
Ε μ ι ζβι γ ζ
ι
γ ψ ζι
广义力是重力和惯性力的合力 惯性力在步态规划 中即已确定 广义力计算公式为
ν
Ε Φξ
μ ι ξβι γ ξ
ι
ν
Ε Φψ
μ ι ψβι γ ψ
ι
实际
ν
Ε Φζ
μ ι ζβι γ ζ
ι
° 需要由六维力 力矩传感器进行测
量 从测量原理看 六维力 力矩传感器的最佳安装
Γ
γ 重力加速度
Φ
Μ
值
Φξ Φψ Φζ 六维力传感器检测的力值 Μξ Μψ Μζ 六维力传感器检测的力矩
Α ξ α ψα ζα 六维力传感器以下部分重心的 坐标值
Σ
值
ξ σ ψσ ζσ 六维力传感器检测中心的坐标
根据图 的安装示意图可看出 六维力 力矩传
感器的安装位置已接近地面 其以下部分重量与其
整体重量相比非常小 可忽略不计 因此计算公式可
∏
≥ ∏
∏
∏ √∏
∏ ∏2
∏
°
1 引言 Ιντροδυχτιον
双足行走机器人与多足行走机器人相比 本质
上是不稳定的 而且控制更加困难 人类以其完美的
行走姿态和稳定性成为双足步行机器人的模仿对
象 由于人类的行走与机器人的行走机理不同 完全
生搬硬套地将人类行走的模型应用到双足机器人上
显然是不行的 因此 研究稳定的姿态与步态一直是
下转第 页
系统由嵌入式计算机 °≤ !美国 公司生产的
ƒ ≥2
2 传感器!传感器数据采集与控
制板组成 °≤ 除了用于该系统外 还同时用来进
行姿态传感器 由三轴陀螺和三轴加速度计组成 的
数据处理和捷联式惯导系统数学平台的计算 该部
分不是本文的研究内容 图 为实际 ° 检测系统
图 传感器安装在机器人脚里面 前置放大电路集成
Ξ 基金项目 本课题为清华大学 收稿日期
重点项目
机器人
年月
望 ° 使其落在支撑面上 并不测量实际地面反 力 这就使机器人的行走控制处于开环状态 不能进
行调整 也有一些机器人采用压力传感器或力矩传
感器获得地面反力的部分测量值 再通过数学模型
计算实际 ° 通过控制策略使其与 ° 重合 这 些方法都未能够直接通过六维力 力矩传感器获得
υσινγ σιξ−αξισ φορχε σενσορ
图 为 ° 行走模型示意图
图 两足机器人行走时的动态平衡模型
ƒ
⁄
重力和惯性力构成机器人的广义力 广义力的 延长线落在地面上的点 即为期望 ΖΜΠ 对该点的 广义力矩为零 作用在机器人脚底的实际地面反力 包括垂直反力和摩擦力 作用点如能与期望 Ζ Μ Π 重合 并落在支撑面上 则对于机器人无翻转力矩 从而使机器人处于稳定行走状态 如不重合 则翻转
感器起了至关重要的作用 由于商业原因本田公司
并未公布其关键技术
本文根据清华大学/ 0重点项目/ 拟人机器人
技术及其系统研究0的要求 确定了采用六维力 力
矩传感器实时检测实际 ° 的方案 并将传感器安 装在最佳位置 建立了 ° 检测系统 为双足机器
人动态稳定行走的在线规划提供了硬件基础
2 六维力 力矩传感器测量实际 ΖΜΠ 的数 学模型 Μ οδελ οφ μ εασυρινγ αχτυαλ ΖΜ Π
在传感器内 通过电缆与数据采集控制板连接 该控
制板采用 ≥ 总线方式与 °≤ 之间进行通信
°≤ 按照第 节推导的公式计算实际 ° 作为 在线步态规划的依据
机器人
年月
图 实际 ° 检测系统
ƒ
∏
∏
°
在线步态规划是根据各传感器获得的实际参数 进行的 图 为在线步态规划总体示意图 根据以上 介绍的 ° 原理及其推导的公式可知 基于 ° 的在线步态规划有三种方法
简化为
Ξ ΖΜΠ ΨΖΜΠ
ζ σΦξ Φζ
ζ σΦψ Φζ
Μψ Μξ
以上为单脚支撑期的实际 ° 的计算公式 在 双足步行机器人的行走过程中 还有双脚支撑期 当 机器人处于双脚支撑期时 每只脚的实际 ° 仍然 用以上公式计算 整个机器人系统的实际 ° 可按 下式计算
ΞΠ
Φζ Ξ Φζ
ΨΠ
Φζ Ψ Φζ
° 的位置 因此需要相应调整脚着地的位置 即 微调步幅 使期望 ° 和实际 ° 重合 实现稳定 行走
图 在线步态规划总体示意图
ƒ
≥
2
5 结论 Χονχλυσιον
本文以 ° 作为双足步行机器人动态行走的 稳定判据 建立了基于六维力 力矩传感器的实际
° 检测系统 使步行机器人能够实现 ° 的闭 环控制 六维力 力矩传感器安装最佳位置应在踝关 节以下 越接近地面越好 这样可使踝关节以下部分 重量忽略不计 简化了对实际 ° 的计算 本文介 绍了期望 ° 的计算公式 并分别对单脚支撑期! 双脚支撑期实际 ° 计算进行建模 推导出计算公 式 并对其进行了简化 建立了基于六维力 力矩传