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。
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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）
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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
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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 )