机器人原理与应用
机器人的工作原理及应用
机器人的工作原理及应用机器人的工作原理是指机器人实现自主控制和执行任务的基本原理。
机器人是借助计算机技术、传感器技术和控制技术等多学科融合的产物，以模拟人类应对环境和执行任务的能力。
首先，机器人的工作原理涉及到感知与认知。
机器人通过搭载各种传感器来感知周围环境，如光学传感器用于视觉感知、声学传感器用于听觉感知、力传感器用于力量感知等。
感知到的信息经过处理和解读，被转化为对环境的认知。
对环境的认知可以包括物体检测、位置识别、声音识别等。
其次，机器人的工作原理还包括了决策与规划。
机器人根据对环境的认知，通过算法和模型进行决策和规划。
这些决策和规划可以是基于预先编程的规则，也可以是基于学习和优化的算法。
机器人根据决策和规划制定执行策略，确定动作方式和路径规划等。
最后，机器人的工作原理是执行与控制。
机器人根据决策和规划生成的控制指令，通过执行单元和执行器执行任务。
执行单元负责控制机器人的各个执行器和执行各项任务。
执行器包括电机、液压元件等，它们将电流、压力等能量转化为机械能输出，并驱动机器人执行动作。
执行模块可以是软件上的逻辑控制，也可以是硬件上的控制电路。
机器人的应用非常广泛，涵盖了诸多领域。
以下列举几个典型的应用领域：一、制造业：机器人在制造业中广泛应用，如汽车制造、电子设备制造等。
机器人可以执行重复性高、精度要求高的工作，提高生产效率，并降低人工成本。
二、医疗领域：机器人应用于医疗领域具有巨大潜力。
一方面，机器人可以进行微创手术，提高手术操作的精确性和稳定性，减少手术创伤；另一方面，机器人可以承担病人的陪护、康复训练等工作，减轻医护人员的负担。
三、农业领域：机器人在农业领域的应用逐渐增多。
例如，农业机器人可以用于植保作业，通过智能感知和定位技术，实现精准施药、除草等；同时，机器人还可以用于农产品的采摘和分类等工作，提高农业生产效益。
四、航空航天领域：机器人在航空航天领域起着重要的作用。
机器人可以应用于危险环境下的航天器维修和航天探测任务，还可以用于航空器的组装和维护工作，提高航空航天领域的安全性和效率。
简述机器人的工作原理及应用
简述机器人的工作原理及应用什么是机器人机器人是指能够自主完成一定任务的机械装置或系统，它可以根据预先编写的程序，或者通过学习和感知自主实现一系列操作。
机器人在现代科技发展中起到了重要的作用，广泛应用于工业制造、医疗卫生、农业、物流配送、家庭服务等领域。
机器人的工作原理机器人的工作原理涉及到多个方面，包括感知、决策和执行。
1.感知机器人通过各种传感器获取周围环境的数据，以便了解外界的信息。
常见的传感器有摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
通过感知，机器人可以获取包括位置、姿态、形状、颜色等信息，从而对周围环境进行有效理解。
2.决策机器人在感知到环境信息后，需要进行决策，即根据获取的数据进行分析和判断，确定下一步的行动。
决策过程可以基于预设的程序或者通过机器学习算法进行。
机器人可以通过内置的处理器和控制器进行决策，也可以通过云端计算和人工智能技术获取外部的决策支持。
3.执行机器人在进行决策后，通过执行器将决策转化为具体的动作。
执行器可以是电机、液压系统、气动系统等。
机器人通过对执行器的控制，实现移动、抓取、运输等动作，完成任务。
机器人的应用领域机器人的应用范围非常广泛，以下是一些常见的应用领域：1.工业制造机器人在工业制造领域中可以代替人工完成一系列重复性的工作，如焊接、喷涂、装配等。
机器人的使用可以大大提高生产效率，降低人工成本，并且可以在危险环境中代替人类工作。
2.医疗卫生机器人在医疗卫生领域中可以帮助医生进行手术操作、药物配送和病房清洁等工作。
机器人的精确性和稳定性可以提高手术的成功率，减少医疗事故的发生。
同时，机器人还可以帮助老年人和残障人士进行日常生活的辅助，提高生活质量。
3.农业机器人在农业领域中可以进行植物种植、农作物采摘、除草、喷洒农药等工作。
机器人可以根据农作物的需求进行精准的施肥和灌溉，提高农作物产量和质量。
机器人的使用还可以减少对化学农药的依赖，降低环境污染。
4.物流配送机器人在物流配送领域中可以帮助实现快递物流的自动化。
机器人的工作原理和应用
机器人的工作原理和应用1. 机器人的工作原理机器人是一种能够自动执行任务的机械设备，其工作原理通常基于以下几个方面：1.1 传感技术传感技术是机器人工作的核心。
通过内置的传感器，机器人可以感知周围的环境，包括距离、位置、形状等信息。
这些传感器包括但不限于视觉传感器、力传感器、声音传感器等。
机器人通过收集这些传感器的数据，并进行处理和分析，以作出相应的动作。
1.2 控制系统机器人的控制系统起着决定性的作用。
控制系统负责接收传感器的数据，并根据预先编程的算法进行处理和决策。
控制系统通常由硬件和软件组成。
硬件部分为机器人提供计算和存储能力，而软件部分则实现了机器人的逻辑和决策过程。
1.3 执行器执行器是机器人将决策转化为实际动作的组件。
常见的执行器包括电动机、气动元件和液压元件等。
通过执行器，机器人可以实现运动、抓取、推动等各种动作，从而完成相应的任务。
2. 机器人的应用机器人在现代社会的各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的机器人应用示例：2.1 工业制造在工业制造领域，机器人被广泛用于生产线上的各个环节。
机器人能够以高精度和高速度完成各种重复任务，如焊接、搬运、装配等，从而提高生产效率和质量。
2.2 医疗卫生机器人在医疗卫生领域的应用也越来越广泛。
例如，手术机器人可以通过高精度的操作和图像引导帮助医生完成手术。
另外，机器人还可以在医院中承担药物分发、物品搬运等任务，减轻医护人员的负担。
2.3 农业机器人在农业领域的应用可以提高农作物的生产效率和质量。
例如，农业机器人可以自动完成种植、施肥、除草等任务，同时可以根据作物的生长情况进行智能化管理，从而提高农作物的产量和品质。
2.4 家庭服务随着人口老龄化的加剧，机器人在家庭服务领域的应用也越来越受到关注。
例如，智能家居机器人可以通过语音识别和图像识别等技术帮助老人完成日常生活中的各种活动，如定时提醒、照料等。
2.5 教育培训机器人在教育领域的应用也逐渐增多。
机器人的基本原理及应用
机器人的基本原理及应用1. 机器人的定义机器人是一种能够自主行动和执行任务的机械设备，可以被编程和控制。
它通常由传感器、执行器和控制系统组成，可以感知环境并作出相应的动作。
2. 机器人的基本原理机器人的基本原理涉及到三个关键方面：感知、决策和执行。
2.1 感知机器人通过传感器感知周围的环境。
常用的传感器包括视觉传感器、声音传感器、触摸传感器、惯性传感器等。
通过这些传感器，机器人可以获得外部信息，并将其转化为可处理的数据。
2.2 决策机器人的决策系统根据感知到的信息进行分析和判断，然后确定下一步的动作。
这个过程通常包括数据处理、模式识别、路径规划等。
决策算法可以基于预先设定的规则，也可以利用机器学习和人工智能等技术来自主学习和优化。
2.3 执行机器人的执行系统负责将决策转化为实际的动作。
执行系统通常由各种执行器组成，如电动机、液压驱动器等。
通过这些执行器，机器人可以进行移动、抓取、操作等各种任务。
3. 机器人的应用领域机器人在各个领域都有广泛的应用。
3.1 工业制造在工业制造领域，机器人被广泛应用于生产线上的自动化操作。
它们可以快速、精确地完成重复性作业，提高生产效率和质量。
3.2 医疗保健机器人在医疗保健领域有着重要的应用。
它们可以被用于手术、康复治疗和辅助护理等方面。
机器人手术系统可以实现微创手术，减少手术风险和恢复时间。
3.3 农业机器人在农业领域可以用于种植、收获和植物保护等任务。
它们可以准确地进行作业，提高农作物产量和质量，同时减少人力和资源的使用。
3.4 物流和仓储机器人在物流和仓储领域可以用于自动化的货物搬运和仓储管理。
它们可以提高速度和效率，减少人力成本和错误率。
3.5 家庭和娱乐机器人在家庭和娱乐领域也有一定的应用。
例如，智能家居系统可以通过机器人帮助控制家电、安防和环境等。
娱乐机器人可以陪伴儿童玩耍、教育和娱乐。
4. 机器人的未来发展随着科技的不断进步，机器人在未来将有更广泛的应用。
机器人智能化技术的原理与应用
机器人智能化技术的原理与应用机器人已经逐渐走进了我们的生活中，成为我们的助手和伙伴。
机器人的智能化技术越来越成熟，智能化水平越来越高，为人类生活和产业发展带来了许多便利和机遇。
本文将重点介绍机器人智能化技术的原理和应用。
一、机器人的基本概念机器人，是一种可以代替人完成特定工作的自动化机器。
它可以按照程序自主地执行各种复杂的操作，可以完成在不同环境下的工作任务，并可以自我改进和学习。
机器人可以分为：工业机器人、服务机器人、医疗机器人、教育机器人等多种类型。
二、机器人智能化技术的基本原理机器人的智能化技术是机器人行为的本质之一，它是各种传感器和控制系统之间的相互作用。
机器人智能化技术通过模仿人类的行为、学习、推理、判断、规划、决策等机制来实现自主决策和执行任务的能力。
1. 机器人智能化技术的感知模块机器人智能化技术的感知模块是机器人智能化的基础。
它的主要功能是收集和处理环境的信息和数据。
机器人通过传感器，如摄像头、激光雷达、声纳等，获取周围环境中的信息，并将这些信息转化为可以被处理的数据。
感知模块的作用是让机器人拥有对环境的感知能力，从而为决策和执行任务提供基础。
2. 机器人智能化技术的决策与规划模块机器人智能化技术的决策与规划模块是机器人的核心部分。
它通过算法和模型来处理感知模块采集的数据，进行推理、判断和决策。
在规划方面，它可以根据实时数据、环境参数、任务要求等信息进行路径规划和运动规划，使机器人能够自主规划路径和动作。
在决策方面，它可以通过定位、目标检测、人机交互等方式，实现机器人对任务的自动化决策和执行。
3. 机器人智能化技术的执行模块机器人智能化技术的执行模块是机器人实际上执行任务的步骤。
机器人的执行模块包括机器人的执行机构和控制器。
执行机构是机器人进行物理动作的部件，通过控制器控制运动，实现任务的执行。
三、机器人智能化技术的应用随着机器人智能化技术的发展，机器人应用领域也越来越广泛。
下面将介绍几个具体应用。
机器人的工作原理-设计应用
机器人的工作原理-设计应用引言：随着科技的不断进步和发展，机器人已经逐渐走入我们的生活。
机器人的工作原理与应用在各行各业里扮演着越来越重要的角色。
本文将着重介绍机器人的工作原理，并为读者探讨机器人在不同领域的设计应用。
一、机器人的工作原理1. 机器人的感知系统机器人通过感知系统获取周围环境的信息，其中包括视觉传感器、声学传感器、力传感器以及其他类型的传感器。
视觉传感器可以让机器人识别物体的形状和位置；声学传感器则用于接收声音信号，使机器人能够进行语音识别和交流；力传感器则可以让机器人感知外界物体对其施加的力度。
2. 机器人的决策系统机器人的决策系统是机器人进行思考和推理的核心。
它基于机器学习和人工智能的技术，使机器人能够根据感知到的信息做出决策。
通过训练和数据分析，机器人能够从大量的数据中学习，以适应不同环境下的工作任务。
3. 机器人的执行系统机器人的执行系统是机器人执行任务的核心，包括机器人的机械结构和动力系统。
机器人的机械结构需根据任务需求灵活设计，例如装配线机器人需要有多关节的手臂来完成复杂的装配工作；动力系统则是机器人提供能源和动力的重要组成部分。
二、机器人的设计应用1. 工业制造机器人在工业制造领域发挥着重要作用。
例如，装配线机器人可以替代人类完成繁琐重复的装配工作，提高生产效率和质量。
机器人的精准度和稳定性使得它们成为在汽车制造、电子组装和食品加工生产线上的理想选择。
2. 医疗领域机器人在医疗领域也有广泛的应用。
手术机器人可以通过微创手术技术，提供更精确的手术操作和更快的康复时间。
机器人还能在护理和康复过程中提供帮助，例如在陪伴老年人、物理治疗和康复训练中发挥作用。
3. 农业领域机器人在农业领域的应用不断增加。
例如，农业机器人可以自动化完成农田管理工作，如种植、喷洒农药和采收等。
机器人还能通过监测土壤湿度、温度和植物生长状况等信息，提供农民针对农作物的最佳管理策略。
4. 教育与娱乐机器人在教育与娱乐领域也有广泛的应用。
智能机器人的原理与应用
智能机器人的原理与应用智能机器人的原理智能机器人是一种能够模拟或仿真人类思维和行为的机器设备。
它的原理基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术以及机器学习（Machine Learning）算法。
智能机器人的原理可以归纳为以下几个方面：1.感知与感知处理：智能机器人具备各种感知能力，可以通过传感器获取外部环境的信息，如视觉、听觉和触觉等。
感知处理是对这些信息进行处理和分析，以便机器人能够理解所处环境。
2.人工智能算法：智能机器人使用多种人工智能算法，如机器学习、深度学习和神经网络等。
这些算法可以让机器人通过数据学习和模式识别，从而能够做出智能的决策和行动。
3.知识表示与推理：智能机器人需要具备知识表示和推理的能力。
它可以通过知识库和逻辑推理等方法，根据先前获得的经验和知识做出合理的决策和行动。
4.交互与自然语言处理：智能机器人可以与人类进行交互，并能够理解和处理自然语言。
它能够通过语音识别和自然语言处理技术，与人类进行对话和交流。
智能机器人的应用智能机器人已经在各个领域得到广泛应用，以下是一些典型的应用场景：1.工业制造：智能机器人在工业制造中扮演着重要角色。
它们可以代替人类完成重复性、危险或高精度的工作。
例如，装配线上的机器人可以快速、准确地组装产品，提高生产效率和质量。
2.医疗护理：智能机器人在医疗护理领域有广泛应用。
它们可以协助医生进行手术、药物分配和患者监护等工作。
智能机器人还可以提供定制化的医疗服务，如康复训练和老人照护等。
3.服务行业：智能机器人在服务行业中能够提供各种便利和支持。
例如，酒店和餐馆可以使用智能机器人进行服务和接待，大大减少人力成本。
智能机器人还可以在家庭中提供家政服务，如打扫卫生、搬运物品和做饭等。
4.教育和娱乐：智能机器人在教育和娱乐领域有着广泛应用。
它们可以作为教育辅助工具，帮助教师进行教学和批改作业。
智能机器人还可以作为娱乐设备，为用户提供娱乐活动，如语音助手、智能玩具和虚拟现实游戏等。
机器人的原理应用是什么
机器人的原理应用是什么概述机器人的原理应用是指机器人技术的原理和应用领域。
随着人工智能和自动化技术的快速发展，机器人已经成为现代社会不可或缺的一部分。
本文将介绍机器人的原理及其在不同领域的应用。
机器人的原理机器人原理主要包括感知、决策和执行三个方面。
感知感知是指机器人通过传感器获取外部环境的信息。
传感器可以包括视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
通过感知，机器人可以获取周围环境的信息，并用于后续的决策和执行过程。
决策决策是指机器人基于感知到的环境信息，通过算法和模型进行分析和推理，从而做出相应的决策。
决策可以包括路径规划、动作选择等。
机器人的决策过程通常会涉及到机器学习和人工智能的技术。
执行执行是指机器人根据决策结果，通过执行器（如电机、液压驱动器等）实际执行相应的动作。
执行器可以控制机器人的身体部件进行移动、抓取等操作。
执行过程通常需要精确的控制和协调。
机器人的应用机器人的应用范围非常广泛，涉及到工业、农业、医疗等各个领域。
以下是机器人在不同领域的应用示例：工业•自动化生产线：机器人可以替代人工完成重复性、繁琐的任务，提高生产效率和质量。
•搬运和装配：机器人可以代替人工进行物料搬运和产品装配，减轻体力劳动。
•品质检测：机器人可以通过视觉传感器等技术，对产品进行质量检测和分类。
农业•农作物种植：机器人可以进行自动化的农作物种植、浇水、施肥等操作，提高农作物的产量和质量。
•采摘和包装：机器人可以精确地进行水果和蔬菜的采摘和包装，减少损耗和人力成本。
•病虫害监测：机器人可以利用感知技术检测农作物的病虫害，并及时采取相应的防治措施。
医疗•手术助手：机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术的精确性和安全性。
•康复护理：机器人可以帮助康复患者进行运动训练和日常生活的辅助，提高康复效果。
•陪伴和照料：机器人可以陪伴老年人和病人，提供日常生活的照料和安全监护。
家庭•清洁和打扫：机器人可以扫地、擦窗、清洗卫生间等家务劳动，减轻家庭成员的负担。
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1.2机器人控制技术
工业用机器人主要的用途是完成搬运物体、焊接工件、拧扳手、操纵杆件或旋钮、装配零部件或高空擦玻璃、喷漆等高危、对人体健康有害的作业等各种操作任务。
在对这些操作任务进行作业时,机械手末端执行器的工件有的不与外界环境相接触,有的则与外界环境发生接触。
对于第一种情况,机器人可以在其工作空间中不受任何约束的自由运动,如喷漆、点焊、搬运等工作。
相反,对于后一种情况,机器人末端执行器工件与外界发生接触,这时机器人在执行作业任务,其末端执行器就不能任意的自由运动,而只能在与外界接触环境保持一定大小接触力的一个或几个方向上做受限运动。
所谓受限运动,即机器人在受限空间的运动,如机器人精密装配、擦玻璃、打毛刺、上螺钉等就是受限运动的例子。
这两种不同情况下,对应机器人的控制要求也不一样。
对于自由运动空间,控制的目标是完成机器人对给定期望轨迹的跟踪或点对点的定位运动,这类作业可用位置控制去完成;在受限运动空间,控制的目的不仅使机器人完成轨迹的跟踪,还必须考虑机器人与外界环境间的机械作用力。
这是因为对于机器人从事与环境有接触的作业时,会与环境表面产生接触力,而接触力的大小是不确定的,如果接触力过大则会破坏接触表面甚至破坏机器人本身。
此时仅采用位置控制则不能达到控制目标。
为此,人们设想在位置控制的前提下增加力控制环节,这就出现了力/位置控制。
1.2.1 自适应控制
自适应控制就是根据系统要求的性能指标与实际系统的性能相比较所获得的信息来修正控制器参数或控制规律,使系统能够保持最优或次最优工作状态。
也就是说,控制器能够及时修正自己的特性以适应控制对象和外部扰动的动态特性变化,使得整个控制系统始终获得满意的性能。
文献[8]利用机器人动力学模型非线性项参数化的特性得出保证系统全局渐进稳定的自适应控制方法。
文献[9]采用线性近似化方法,假设机器人系统参数是慢时变的,通过对机器人动力学的线性化,结合传统模型参考自适应控制方法设计控制器。
但如果考虑关节摩擦和外界随机干扰,这种方法就不能达到机器人精确跟踪的目的。
文献[10]提出了基于模型的鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法,它不要求系统参数缓慢变化,只需知道机器人模型结构,不需要己知是何种未知参数,可以应用与高速运动的轨迹跟踪,给控制器实现提供了很大方便。
但该控制方案同多数控制方案一样需要测量关节加速度,考虑到实际应用中大多数工业机器人并没有配置加速度传感器。
1.2.2变结构控制
变结构控制是一类特殊的非线性控制,特殊性表现在系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中,根据系统当前的状态有目的的变化,迫使系统按预定的“滑动模态”的状态轨迹运动,因此又称变结构控制为滑模变结构控制。
该控制方法对于系统的非线性程度、参数时变规律以及外界干扰等不需要精确的数学模型,只要知道它们的变化
范围,就能对系统进行精确轨迹跟踪控制。
这种控制方法通过不断切换控制量使得系统状态沿着滑模面滑动,并且系统在受到外界干扰和参数摄动时具有不变性。
由于机器人系统是典型的非线性系统,存在多种不可预见的外部干扰。
文献[14]首次采用滑模控制方法针对二自由度刚性机器人设计滑模变结构
控制器,实验结果验证了该方法能够跟踪上时变参考轨迹。
随后,文献『151针对多关节刚性机械手设计了终端滑模控制器,实现了关节按照指定的时间进行位
置跟踪。
从理论上讲,由于滑动模态可以按需设计,而且一旦系统进入滑动模运动,在一定条件下,对外界干扰及参数摄动的不敏感性使得滑模变结构控制系统的鲁棒性比一般常规的连续系统强。
然而其不利的抖振也给实际应用带来一定困难,这主要是由滑模变结构控制在本质上的不连续开关特性造成的。
抖振不仅影响控制的精确性,增加能量消耗,而且容易激发系统的高频未建模动态,破坏系统性能,甚至使系统失稳而损坏控制器部件。
为了克服这种缺陷,近年来有许多研究人员致力于减弱变结构控制系统的抖振现象的研究。
文献[14]在滑动模态设计中引入“准滑动模态”和“边界层”的概念,利用饱和函数替代切换函数,在边界层内部为连续状态的反馈控制,而在边界层外采用正常的滑模控制,有效的避免或削弱了抖振。
随后许多对边界层设计进行了研
究,如文献[16]提出一种基于系统状态范数的边界层厚度在线调整算法。
1.2.3 迭代学习控制
日本学者Uchiyama在1978年提出一个思想:利用重复控制的方法对高速运动的机械手臂进行控制,即对于给定的参考轨迹,通过不断重复地对其控制,并利用重复过程中产生的误差来不断修正控制律以达到期望控制效果的一种控制算法。
接着Arimoto等人根据这一思想进一步进行控制研究,提出迭代学习控制这一概念。
其核心思想是利用系统的先验知识,以系统的期望信号和测量的实际输出信号为依据来寻找一个理想的控制输入,达到期望的轨迹跟踪效果。
文献[2l-23】引入Lyapunov.1ike函数,解决了基于压缩映射的迭代学习控制的瓶颈一将满足全局Lipschitz连续性条件放宽为局部Lipschitz连续性条件。
文[24]设计变结构迭代学习控制律,控制律为差分形式,结果证明跟踪误差能够完全收敛。
文[251给出了基于复合能量函数的鲁棒迭代学习控制器,并分析了算设计算法的稳定性和收敛性。
文[26]设计微分型学习律来处理常数参数扰动,并规定被学习的参数本次迭代的初值等于上一次迭代的终值,此控制方法也叫自适应迭代学习控制。
文献[27]提出了模糊迭代学习控制策略,将模糊控制与迭代学习相结合。
迭代学习控制的研究,对于强耦合、高度非线性、建模困难的且具有重复运动性质、对跟踪精度要求较高的动力学系统具有非常重要的意义。
因此,迭代学习控制自提出以来就被广泛应用到机器人
系统控制中。
研究工作者针对机械手的跟踪问题,提出一种新型线性学习控制算法,该方法结合迭代学习控制和传统的PID控制,理论证明了该算法使得系统的跟踪误差在高度非线性情况下能够达到渐进稳定。
1.2.4力/位置控制
机器人力控制技术的发展可追溯到主从遥控制的研究时代,当时由于无法得到机械手
执行器末端与外界环境的接触力信息,人们在机械手上开始安装传感器。
随着工业技术的
不断发展,人们己不再满足于仅让机器人从事点焊、喷漆和搬运等自由运动的工作任务,
而是试图用机器人完成更复杂的像去毛刺、装配、边缘跟踪等与环境接触的任务。
如果仅
对机器人进行纯位置的控制,则不可避免的会产生一些不希望的接触力,如果接触力过大,
会损坏工件甚至会破坏机械手本身。
这就要求机器人对环境能够产生顺从的能力,即机器
人的柔顺性。
国内外专家对机器人柔顺控制进行大量研究。
机器人可以从两种途径获得柔
顺性:一种是借助辅助的柔顺机构,使机器人手端在与外界接触时能够对产生的作用力产
生自然的顺从;另一种是利用获得的力反馈信息,采用控制方法去主动的控制作用力。
前
者称被动柔顺,后者称为主动柔顺。
实践表明利用被动柔顺装置让机器人作业,存在以下的问题【30】:
(1)被动柔顺装置使用范围受到限制,因为其专用型较强,适用能力差;
(2)机器人的刚性与柔顺性之间的矛盾无法根除;
(3)在对机器人施加被动柔顺装置后,机器自身无法产生对力的反应的动作,当在需
要同时控制定位和控制作用力的场合,给机器控制带来极大困难。
主动柔顺控制也就是力控制,即在位置控制基础上引入力反馈,经过一些数据处理和
控制策略,由力控制器产生控制指令去驱动机器人操作装置运动,以达到相应控制目标。
此时的控制不再是简单的位置控制,而是包含了力的控制。
在机器人的力控制中,主要可以归结为两大类:阻抗控制和力/位混合控制。
在阻抗
控制策略中,机器人系统实际上是处于位置控制中,接触力是通过某个阻抗函数与位置建
立某种特定关系,因此对力的控制是间接的。
Salisbury在笛卡尔坐标下引入刚性矩阵来
表示机器人的位置偏差与其所受作用力之间的线性静态关系。
Hogan则通过建立目标阻抗
来表示位置偏差与作用力之间的二阶线性关系,进而把对力的控制转化为位置控制。
文献
[331提出一种基于任务空间的直接自适应阻抗方法,它不需要计算机械手的运动学逆变
换,也不需要辨识系统动态模型结构和参数,避免了基于机械手模型线性参数辨识的控制
方法的缺点。
文献[34】提出一种基于观测器的阻抗控制方法,利用观测器得到需要的速度信号。
文献[35,36]对阻抗控制方法作进一步改进,使其在控制器的设计方面得到简化。