5.5 机器人的位置和力的双重控制

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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

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。

机器人的力控制

机器人的力控制
利用主动刚性控制,可以使特定方向的刚度降低或加强。图1 为主动刚性控制框图。
图1. 主动刚性控制框图 图中,K
p
是末端笛卡尔坐标系的刚性对称矩阵,可以人为设定。
注:该方案通过对关节位置的控制,使机器人末端表现出一定的 刚度。
对于关节空间的位置偏差 q d q ,利用雅可比矩阵 J 将其转换为 机器人末端的位姿偏差。末端位姿偏差经过刚性对称矩阵 K
机器人在基坐标系和坐标系 C 下所做的虚功相等。由式(3)、 (4)、(5)整理可得 C T (6) F(H ) 1F 其中,矩阵 H 为不同坐标系下微分变换的等价变换矩阵,见式(5)。
2、笛卡尔空间与关节空间的静力变换
机器人在关节空间的虚功,可以表示为式(7)
Wq FqT dq
p

转换为末端广义力,再通过力变换转换为关节空间的力或力矩。 上述主动刚性控制的控制律为
T J KJ q q ) p ( d
(20)
注:当 qd q 0 时,关节空间的控制力或力矩为0。 当 qd q 0 时,关节空间具有一定的控制力或力矩,从而使 机器人末端表现出希望的刚度。
(8)
其中, J ( q ) 为机器人的雅可比矩阵。
考虑到机器人在笛卡尔空间与关节空间的虚功是等价的,由 式(3)、(7)和(8)可得
T F q J(q) F
(9)
注:式(9)给出了机器人末端在笛卡尔空间的广义静力与关节空 间的静力之间的等效关系,即笛卡尔空间与关节空间的静力变换。
3、主动刚性控制
C
(3)

(4)
其中, F 是机器人在坐标系 C 下的广义力, D 是机器人在坐标
C
C 下的虚拟位移。 系

如何进行机器人定位控制

如何进行机器人定位控制

如何进行机器人定位控制随着科技的不断发展,机器人在各行各业中都有着重要的应用。

机器人定位控制是机器人操作中的一个重要环节。

准确的定位可以保证机器人的运动正确性,从而提高操作效率和精度。

那么,如何进行机器人定位控制呢?一、定位控制的基本原理机器人定位控制是指通过控制机器人的运动,使其到达或接近预定位置的过程。

定位控制的基本原理是测量机器人和目标间的距离和方向,然后通过运动控制使机器人到达目标位置或者保持在目标位置附近。

二、测量方法机器人定位控制的一项重要任务是精确测量机器人的位置和朝向。

现代机器人使用的测量方法主要有以下几种:1.编码器:机器人的驱动电机上安装编码器,可以计算机器人的位移和转角量。

2.惯性传感器:通过测量机器人的加速度和角加速度来计算机器人的位置和方向。

3.航位推算:通过使用速度计算算法,可以测量机器人的位置和方向。

4.激光扫描仪:使用激光扫描仪进行测量,可以精确地计算机器人的位置和朝向。

三、运动控制方法机器人运动控制是指通过控制机器人的电机,使其移动到目标位置。

机器人运动的控制方法主要有以下几种:1.开环控制:在这种方法下,机器人的运动轨迹是提前设定好的。

机器人运动的过程中,控制系统不会改变其速度或方向。

2.封闭控制:在这种方法下,机器人运动控制系统根据机器人的实际位置和朝向,调整机器人的运动速度和方向。

3.PID控制:这是一种通过比较实际位置和目标位置之间的差别来自动调整机器人运动的控制方法。

控制机器人的速度,方向和力度,使其更精确地移动到目标位置。

四、实现过程1.定位目标:在实现机器人定位控制之前,需要确定机器人的定位目标,包括位置和朝向。

2.测量机器人位置:通过使用测量方法中的一种或多种,测量机器人的实际位置和朝向。

3.计算差距:通过对机器人测量结果和目标位置进行比较,计算机器人到目标位置的距离和方向差距。

4.控制机器人运动:通过使用上述运动控制方法,控制机器人的运动轨迹和速度,以使其精确地到达目标位置。

工业机器人模糊PD力-位置阻抗控制问题研究

工业机器人模糊PD力-位置阻抗控制问题研究

工业机器人模糊PD力/位置阻抗控制问题研究导语:工业机器人自问世以来,一直替代人来完成高强度或危险场合的工作.随着工业机器人应用的不断增多,技术不断的发展,工业机器人可以完成的任务可以分为两类:一类是非接触性作业,即机器人在自由空间中搬运、操作目标物等任务,对于这一类作业,仅仅运用位置控制便可以胜任;另一类是接触性作业,如抛光、打磨等,对于这一类任务,单纯的位置控制已经不能胜任了,因为在这类任务中对接触力的大小是有要求的,并且机器人末端微小的位摘要:目的:本文采用阻抗控制的方法,将模糊PD自整定控制器运用到阻抗控制当中,并通过模糊调节器来有效的调节阻抗模型系数,实现在不确定环境下工业机器人的力/位置控制.方法:运用基于位置的阻抗控制方法,在位置控制内环,采用模糊自整定PD控制器,使系统动态过程各个阶段的PD参数都处于最佳状态.在阻抗外环,运用模糊调节器来调节阻抗模型系数.结果运用了模糊调节器的阻抗外环,能够为系统反馈良好的轨迹修正量,并且采用了模糊自整定PD 控制器的位置内环为工业机器人提供了准确的控制力矩,从而使得机器人力/位阻抗控制系统表现出良好的力/位跟踪效果.结论:以双关节SCARA机器人为模型,通过Matlab计算机仿真,对单纯的PD控制与模糊PD控制效果进行比较,可以看出运用模糊控制器的阻抗控制系统,具有良好的鲁棒性和力/位跟踪效果.1引言工业机器人自问世以来,一直替代人来完成高强度或危险场合的工作.随着工业机器人应用的不断增多,技术不断的发展,工业机器人可以完成的任务可以分为两类:一类是非接触性作业,即机器人在自由空间中搬运、操作目标物等任务,对于这一类作业,仅仅运用位置控制便可以胜任;另一类是接触性作业,如抛光、打磨等,对于这一类任务,单纯的位置控制已经不能胜任了,因为在这类任务中对接触力的大小是有要求的,并且机器人末端微小的位置偏差就可能导致巨大的接触力,会对机器人和目标物造成损害,所以必须添加接触力的控制功能来提高机器人的有效作业精度.Hongan在文献中提出机器人的阻抗控制方法,机器人阻抗控制就是间接的控制机器人和环境间的作用力,其设计思想是建立机器人末端作用力与其位置之间的动态关系,通过控制机器人位移而达到控制末端作用力的目的,保证了机器人在受约束的方向保持期望的接触力。

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

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。

第5章-机器人控制

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。

协作机器人的协同控制技巧

协作机器人的协同控制技巧

协作机器人的协同控制技巧在现代制造业中,协作机器人已经成为生产线上的常见工具。

与传统的固定自动化设备相比,协作机器人具有更高的灵活性和适应性,能够与人类操作员安全地共同工作。

然而,要实现协作机器人的高效工作,需要一套有效的协同控制技巧。

本文将介绍几种协作机器人的协同控制技巧,旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

1.力控制:协作机器人的一个关键特点是能够感知和控制外部施加的力。

力控制技术可以使协作机器人根据外部力的大小和方向来调整自身的运动轨迹和力的施加,以便与人类操作员更好地协同工作。

例如,在搬运物品的过程中,协作机器人可以根据物品的重量和形状来调整自己的力度和姿态,以避免对操作员造成伤害。

2.视觉引导:协作机器人可以集成视觉系统,通过摄像头等设备实时感知周围环境,并根据图像信息来引导自己的动作。

视觉引导可以使协作机器人更加准确地识别和定位物体,并快速做出相应的动作。

例如,在组装产品的过程中,协作机器人可以通过视觉引导来精确定位零件,并进行自动装配。

3.轨迹规划:协作机器人的运动轨迹规划对于实现与人类操作员的协同工作至关重要。

通过合理规划运动轨迹,可以使协作机器人高效地完成任务,并与操作员无缝衔接。

同时,轨迹规划还需要考虑到安全性和稳定性等因素,以保证协作机器人的运动过程平稳可控。

例如,在协作搬运的过程中,轨迹规划需要考虑到搬运物品的大小、重量和操作员的位置,以确保协作机器人的动作安全高效。

4.动力学控制:协作机器人的动力学控制是实现高效协同工作的关键一环。

动力学控制技术可以使机器人在与操作员协同工作时保持平衡和稳定,并提供足够的动力输出。

通过动力学控制,协作机器人可以根据外部环境和任务需求调整自己的姿态和力度,并与操作员实现高效配合。

例如,在装配过程中,协作机器人可以根据零件的重量和形状来调整自己的力度和姿态,以便与操作员协同完成装配任务。

5.智能决策:协作机器人的智能决策能力对于实现高效协同工作至关重要。

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机器人工作程序:①自然约束发生变化的情况是通过检测发 现的,而检测量并不是受控量;②手部的位置控制是沿着有自 然力的约束方向;③手部的力控制是沿着有自然位置约束的方 向。
在机器人的作业任务中定义一个广义平面——沿此平面的法 线方向有自然位置约束,可以加入人为的力约束,即实施力 控制;而沿此平面的切线方向有自然力约束,可以加入人为 的位置约束,即实施位置控制。为了便于描述这个广义平面, 也可以用一个坐标系{C}来取代这个广义平面。{C}就是 compliance frame。有些文献称之为task frame, 或者constraint frame。它具有以下四个特点:
+
xc

d
+
cfd
+

c x
q
J
cx
q
J
I-S c xe J-1 qe Kpd
I-S c xe J-1 qe
cfd
S
JT
Kpp+ Kpi∫dt Kfp
S
cfe
JT
cf cTH
+ #43;
Kfi∫dt
图7-13 R-C 力/位置混合控制器
q ARM q
Hf
顺应控制可分为两种方式: • 被动式 ( Passive Compliance ) • 主动式 ( Active Compliance )
被动式顺应
被动式顺应控制是设计一种柔性机械装置,并把它安装在 机械手的腕部,用来提高机械手顺应外部环境的能力,通常称 之为柔顺手腕(Compliance Wrist)。这种装置的结构有很多 种类型,比较成熟的典型结构是由美国麻省研制的一种称之为 RCC(Remote Center Compliance)的无源机械装置,它是一 种由铰链连杆和弹簧等弹性材料组成的具有良好消振能力和一 定柔顺的无源机械装置。该装置有一个特殊的运动学特性,即 在它的中心杆上有一个特殊的点,称为柔顺中心(Compliance Center)。若对柔顺中心施加力,则使中心杆产生平移运动, 若把力矩施加到该点上,则产生对该点的旋转运动,该点(柔 顺中心)往往被选作为工作坐标的原点。
a.为了方便描述作业,把机器人末端的自由度总是分解为 两个正交集合,{C}是直角坐标系。
b.{C}总是处于与某项具体任务有关的位置。
c.视任务不同,{C}可能在环境中固定不动,也可能随手 爪一起运动。
d.{C}有6个自由度。任一时刻的作业均可以分解为沿每一 个自由度的位置控制或者力控制。
2. R-C控制器
f = kδx
(7.6.3)
式中δx =[ dx dy dz δx δy δz] T 称为位置偏差向量,其中前三 个分量是位置偏差平移分量,后三个分量是旋转分量;
f = [ fx fy fz mx my mz ]T 是六维力向量;
k = 6×6 维刚度矩阵,矩阵元素 kij ( i, j = 1, 2, 3 … 6 )表示位置偏差 向量与力向量之间的关系,如果将k选定为6×6的对角阵,即
对于需要进行位置控制的自由度,给予大的刚性; 对于需要进行力控制的自由度,给予小的刚性。
Xd -
+ -

Xd

+ -
J-1 J-1
KP

+-
ARM
X
XE
+-

X
Kv
JT
KE
Kf2
Fs
力传感器 F
Kf1
图 7-10 一种阻抗控制结构图
图7-10中,当阻尼反馈矩阵Kf2=0时,称为刚度控制。
刚度控制是用刚度矩阵Kp来描述机器人末端作用力与位置误差的关 系,即
由腕力传感器测取Hf,通过坐标变换为C坐标系力向量cf。图7-13中的s
为6×6的对角阵,即 s = diag[ s1 s2 …s6 ],称为顺应选择矩阵。其 对角线元素为1或0,由它来确定(选择)那些自由度施加力控,那些自 由度施加位置控制。I 是6×6的单位矩阵。所以I-s是选择矩阵s的逆。
c xd -
图7-13中,机器人各关节驱动电机的力矩分别由位置环(上部)和 力控制环(下部)这两个相对独立的控制环共同提供。位置环由PI调节 器整定,而力控制环由带限幅器的PI调节器整定,给定力通过Jacobian 矩阵转换直接加到关节驱动器。关节位置q和速度由光电码盘或测速发电
机提供。用Jacobian矩阵转换为直角坐标变量 c和x c,x 力反馈信号
τ= JT k Jδθ
(7.6.9)
令 kP= JT k J,则有
τ= kPδθ
(7.6.10)
我们将kP称为关节刚度矩阵(Joint Stiffness Matrix),它
表示关节位移偏差与关节力矩之间的关系。如果直角坐标
刚度矩阵k是对角阵,由kP= JT k J 可知,关节刚度矩阵kP 是非对角的对称阵。这意味着有关关节的位置误差会影响
(7.6.4)
式中δθ=θd-θ,为指令关节角位移与实际关节角位移的 差值。设静力和动态力均被补偿,则满足式(7.6.3)作用
力f所需的关节力矩为:
τ= JT f
(7.6.5)
f = kδx
(7.6.6)
δx =Jδθ
(7.6.7)
τ= JT f
(7.6.8)
由式(7.6.6)~(7.6.8)可得:
k = diag [ k11 k22 … k66 ],即表明力向量与位置偏差向量是去耦的, 这时它们之间的各个分量之间具有一一对应的线性关系。
式 f = kδx 是在直角坐标中描述六维力向量与位置偏差 向量的关系式,因而称k为广义直角坐标刚度矩阵。运用 Jacobian阵J作微分变换,则有
δx = Jδθ
其它关节的指令力矩,即关节刚度是耦合的。正是基于这
个原因,采用直角坐标刚度控制比较方便。
主动刚度控制结构
J为机械手末端执行装置的雅可比矩阵,Kp为定义 于末端笛卡儿坐标系的刚性对角矩阵(与关节刚度 不同,人为定义的对角阵),如果希望在某个方向 上遇到实际约束,那么这个方向的刚性应当降低, 以保证有低的结构应力;反之,在某些不希望碰到 实际约束的方向上,则应加大刚性,这样机械手紧 紧跟随期望轨迹。于是,就能够通过改变刚性来适 应变化的任务要求。
F ( t ) = Kv △ X
(7..5.2)
式中Kv是六维的阻尼系数矩阵,阻尼控制由此得名。通过调整Kv中元素 值,可改变机器人对运动速度的阻尼作用。
阻抗控制本质上还是位置控制,因为其输入量为末端
执行器的位置期望值Xd(对刚度控制而言)和速度的期 望值(对阻抗控制而言)。但由于增加了力反馈控制环,
7.7 位置和力的混合控制
1. C曲面
自然约束:机器人末端与环境或作业对象接触时,环境的几 何特性或作业结构特性对机器人构成的约束。自然约束与机器 人打算作的运动无关。一般将接触表面定义为一个广义曲面, 沿法向定义自然位置约束,沿切向定义自然力约束。
人为约束:用来描述机器人预期的运动或施加的力时,由人 为定义的一组约束条件。由于在一个给定的自由度上不能同时 对力和位置实施控制,认为约束就必须与自然约束相适应。
图7-13是由Raibert和Craig提出的一种力/位置控制方案,即著名的R -C控制器。该控制器不同于刚度控制和阻抗控制,阻抗控制和刚度控制 的输入是位置和速度,其力控隐含在刚度反馈矩阵中,其本质还是属于 位置控制。而R-C控制器的输入变量既有位置、速度,也有力。R-C控 制器是位置/力混合控制的经典之作,以后许多控制方案都是在这一方案 基础上演变或改进的结果。
主动柔顺
通过改变控制器控制方式,增加力反馈等使 机器人与工作对象间按需要的刚度运动的柔顺 方式。(必须控制器参与) 分为阻抗控制,力和位置混合控制
1.阻抗控制 ( Impedance Control )
通过控制力和位置间的动态关系(阻抗),来实 现柔顺功能。通过控制使机械手末端呈现所需要的刚 性和阻尼。这样的动态关系类似于电路中阻抗的概念, 因而称为阻抗控制。
机器人的位置和力的双重控制
• 柔顺控制: 主动柔顺-阻抗控制和主动刚度控制; 被动柔顺
• 力位混合控制
7.6 柔顺控制
柔顺控制又叫依从控制或顺应控制,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。
F ( t ) = Kp △X
(7.5.1)
式中Kp通常为对角阵,即Kp=diag[Kp1 Kp2 … Kp6]。刚度控制的输入为 末端执行器在直角坐标中的名义位置,力约束则隐含在刚度矩阵Kp中, 调整Kp中对角线元素值,就可改变机器人的顺应特性。
当阻尼反馈矩阵Kf1=0时,称为阻尼控制。阻尼控制则是用阻尼矩 阵Kv来描述机器人末端作用力与运动速度的关系,即
使其位置偏差△X 和速度偏差△ 与末X端 执行器与外部
环境的接触力的大小有关,从而实现力的闭环控制。这
里力-位置和力-速度变换是通过刚度反馈矩阵Kf1和阻 尼反馈矩阵Kf2来实现的。
2.主动刚度控制
广义直角坐标刚度与关节坐标刚度
将线性弹簧的虎克定理f = k dx 推广到直角坐标中六维矩阵的形式 有
被动顺应的结构
像RCC这样的被动式柔顺手腕,由于不需要信息处理,而只 靠自身的机构调整,所以具有快速响应的能力,而且结构简单, 价格低廉。但它只能在诸如插轴入孔这样一些专用场合使用,且 柔顺中心的调整也比较困难,不能适应杆件长度的变化,柔顺度 固定,无法适应不同作业任务要求,这些都是由于其机械结构和 弹性材料决定的,因此其通用性较差。
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