机械手控制算法研究
《2024年物料抓取机械手结构与控制系统研究》范文

《物料抓取机械手结构与控制系统研究》篇一一、引言在自动化和智能化制造系统中,物料抓取机械手是关键的执行部分。
它的设计结构和控制系统对于整个系统的效率、准确性和可靠性有着重要的影响。
本篇论文主要研究物料抓取机械手的结构和控制系统,通过对相关结构和控制策略的深入探讨,以期为工业制造和自动化技术提供新的思路和方向。
二、物料抓取机械手的结构研究1. 结构概述物料抓取机械手主要由驱动系统、执行机构、传感器系统等部分组成。
其中,执行机构是直接完成抓取动作的核心部分,包括手臂、夹具等。
驱动系统负责提供动力,使机械手能够按照预设的轨迹和速度进行运动。
传感器系统则负责获取环境信息,为机械手的运动和控制提供依据。
2. 手臂结构设计手臂是机械手的主要执行部分,其结构设计直接影响到抓取的精度和稳定性。
一般而言,手臂需要具备足够的强度和刚度,以承受抓取过程中的各种力。
同时,手臂的长度、角度等参数也需要根据实际需求进行合理设计,以适应不同的工作环境和物料。
3. 夹具设计夹具是物料抓取的关键部分,其设计直接关系到抓取的成功率和安全性。
夹具需要具备足够的夹持力和调节范围,以适应不同形状和大小的物料。
此外,夹具还需要具备防滑、防损等功能,以保护物料在抓取和运输过程中的安全。
三、控制系统研究1. 控制系统的组成控制系统是物料抓取机械手的大脑,它负责接收传感器信息,处理并发出控制指令,使机械手能够按照预设的轨迹和速度进行运动。
控制系统一般由控制器、传感器、执行器等部分组成。
2. 控制策略研究控制策略是控制系统的核心,它决定了机械手的运动方式和效率。
目前常用的控制策略包括开环控制、闭环控制和智能控制等。
开环控制简单可靠,适用于简单的工作环境;闭环控制能够根据反馈信息进行实时调整,具有较高的精度和稳定性;智能控制则能够根据实际工作环境和需求进行自主学习和决策,具有更高的灵活性和适应性。
3. 控制系统优化为了进一步提高机械手的性能和效率,需要对控制系统进行优化。
机械手运动算法及应用实验

机械手运动算法及应用实验
机械手是一种常用的工业机器人,广泛应用于制造业、航空航天等领域。
机械手在工作时需要进行各种动作,如抓取、放置、旋转等,这
些动作需要依靠机械手的运动算法来实现。
机械手的运动算法主要包括轨迹规划算法、运动控制算法等。
其中轨
迹规划算法主要是指根据机械手的运动要求和物体的位置、形状等信息,规划出机械手的运动轨迹。
常见的轨迹规划算法包括直线插值法、圆弧插值法、样条插值法等。
运动控制算法主要是指控制机械手按照规划好的轨迹进行运动的算法。
常见的运动控制算法包括PID控制、滑模控制、自适应控制等。
这些
算法通过检测机械手的位置、速度等信息,调整机械手的运动状态,
使其按照预定轨迹运动。
在机械手应用实验中,可以利用这些运动算法,实现机械手的抓取、
放置、旋转等各种运动。
例如,在一台自动装配设备中,机械手需要
按照预定的轨迹,将零件从料架上抓取下来,然后放置到相应的位置上。
在这个过程中,机械手需要实现抓取、移动和放置等多个动作,
这些动作均需要依靠合适的运动算法来实现。
此外,在机械手应用实验中还可以利用模拟软件模拟机械手的运动过程,进一步优化运动算法。
通过模拟,可以调整机械手的运动参数,测试各种运动算法的效果,并选择最优算法实现机械手的实际运动。
这种方法不仅可以减少实验成本,还可以大大提高实验的效率。
总之,机械手的运动算法是实现它各种动作的基础,其应用范围非常广泛,涉及多个领域。
相信随着技术的不断进步,机械手的运动算法将会不断地被优化和改进,为人们的生产和生活提供更好的服务。
工业机器人控制算法优化研究

工业机器人控制算法优化研究工业机器人是生产制造中不可缺少的一员,其可以完成各种复杂的机械操作,大大提高了生产效率。
工业机器人的核心是控制系统,而控制系统的核心是控制算法。
因此,研究和优化工业机器人控制算法具有重要意义。
一、工业机器人控制算法的发展历程工业机器人控制算法的发展经历了几个阶段。
最初的阶段是基于单向传感器的控制,随后是基于位置传感器的控制,然后是基于视觉传感器的控制,最近则是基于深度学习和机器视觉的控制。
在单向传感器控制下,机械手能够完成简单的动作,例如上下运动、旋转等。
这种方法被广泛应用于制造业中,包括自动化生产线和机床加工。
基于位置传感器控制,机械手能够完成更复杂的动作,例如数控加工和三维打印。
此时,机械手控制系统能够根据位置传感器的反馈信息,控制机械手的运动轨迹和速度。
基于视觉传感器控制,机械手能够更加精确地执行动作。
机械手控制系统可以通过识别物体颜色、形状和大小,根据相应的算法进行精确定位控制。
基于深度学习和机器视觉的控制,则是当前最先进的技术。
通过训练神经网络,机械手控制系统可以学习和适应任何复杂的工件形状和材料,从而进行更加智能和高效的操作。
二、工业机器人控制算法优化方案工业机器人控制算法的优化方案包括但不限于:实时反馈控制、优化轨迹规划、动态参数补偿和分布式控制。
实时反馈控制是一种常见的控制算法,其通过感知工件状态的反馈信息来调整机械手的控制策略,从而提高机械手的精度和稳定性。
优化轨迹规划是另一种常用的控制算法,其通过对机械手运动轨迹的规划进行优化,来减少机械手的能源消耗和运动时间。
动态参数补偿是一种较新的优化方案,其通过对机械手的动态参数进行补偿,提高机械手的精度和稳定性。
分布式控制则是一种分布式算法,其通过将控制器分配给机械手的不同部件,以实现更加灵活和高效的机械手操作。
三、工业机器人控制算法优化的挑战和趋势工业机器人控制算法的优化面临着多种挑战,例如不确定性、复杂性和不稳定性。
两轴并联机械手算法

两轴并联机械手算法
【原创版】
目录
1.引言
2.两轴并联机械手的定义和特点
3.两轴并联机械手的运动学模型
4.两轴并联机械手的算法设计
5.结论
正文
【引言】
随着科技的发展,机器人技术在各行各业中得到了广泛的应用。
其中,两轴并联机械手以其独特的结构和优越的性能,在许多领域中都有着重要的作用。
本文将介绍两轴并联机械手的算法设计,以期为相关领域的研究和应用提供参考。
【两轴并联机械手的定义和特点】
两轴并联机械手是一种具有两个旋转自由度的机器人手臂,其结构简单,运动灵活,可实现空间的直线运动和曲线运动。
相较于其他类型的机器人手臂,两轴并联机械手具有运动精度高、运动速度快、承载能力大等特点。
【两轴并联机械手的运动学模型】
两轴并联机械手的运动学模型主要包括手臂的姿态和位置。
为了描述这两个方面,需要建立相应的坐标系和旋转矩阵。
在此基础上,通过求解运动学方程,可以得到两轴并联机械手的运动轨迹。
【两轴并联机械手的算法设计】
两轴并联机械手的算法设计主要包括运动规划和轨迹跟踪两部分。
运动规划是指根据给定的任务,确定机械手的运动轨迹和运动参数。
轨迹跟踪是指根据运动规划的结果,控制机械手按照预定轨迹进行运动。
【结论】
两轴并联机械手算法设计是机器人领域的重要研究内容。
合理的算法设计可以提高机械手的运动精度和运动速度,从而提高工作效率和质量。
plc实验报告机械手

plc实验报告机械手PLC实验报告:机械手的控制与应用引言:PLC(可编程逻辑控制器)是一种广泛应用于工业自动化领域的控制设备,它能够根据预设的程序和输入信号,控制输出信号的状态,实现机械设备的自动化运行。
本实验报告将着重介绍PLC在机械手控制与应用方面的实验过程、结果和分析。
一、实验目的本次实验的目的是通过PLC控制机械手的运动,实现对物体的抓取和放置操作。
通过实验,我们可以了解PLC在机械手控制中的应用,掌握PLC编程的基本原理和方法。
二、实验装置与步骤实验装置包括PLC控制器、机械手、传感器和执行器等。
实验步骤如下:1. 连接PLC控制器和机械手,确保电气连接正确。
2. 编写PLC程序,包括机械手的运动控制和传感器的信号检测。
3. 将程序下载到PLC控制器中,进行调试和测试。
4. 通过输入信号触发PLC程序,观察机械手的运动情况。
三、实验结果与分析在实验过程中,我们成功地实现了对机械手的控制,完成了物体的抓取和放置操作。
通过编写PLC程序,我们可以根据传感器的信号状态来控制机械手的动作,实现对物体的精确控制。
在实验中,我们还发现了一些问题和改进空间。
首先,机械手的运动速度有待提高,特别是在高速运动时,存在一定的抖动和不稳定性。
其次,对于不同形状和重量的物体,机械手的抓取效果有所差异,需要进行进一步的优化和调整。
四、实验应用与展望机械手在工业生产中有着广泛的应用前景。
通过PLC的控制,机械手可以实现对各种物体的抓取、搬运和放置操作,提高生产效率和质量。
未来,随着科技的不断发展,机械手的应用领域将进一步扩大,包括医疗、物流、仓储等领域。
此外,我们还可以进一步改进机械手的控制算法和机械结构,提高其运动速度和精度。
通过引入视觉传感器和人工智能技术,机械手可以更加智能化地进行操作,适应更复杂的环境和任务需求。
结论:本次实验通过PLC控制机械手的运动,实现了对物体的抓取和放置操作。
实验结果表明,PLC在机械手控制中具有重要的应用价值。
6自由度机械手的算法

6自由度机械手的算法介绍6自由度机械手是一种具有6个自由度的机械臂,可以在空间中完成复杂的运动任务。
为了实现机械手的精确控制和运动规划,需要使用一系列算法来实现。
本文将探讨6自由度机械手的算法,包括逆运动学、正运动学、轨迹规划等。
逆运动学逆运动学是指已知机械手末端位置和姿态,计算出各个关节角度的过程。
对于6自由度机械手而言,逆运动学问题是一个复杂的数学问题。
以下是逆运动学算法的基本步骤:1.确定机械手的DH参数,包括关节长度、关节偏移、关节旋转角度等。
2.根据机械手的DH参数,构建正运动学方程,即末端位置和关节角度的关系。
3.根据末端位置和姿态,求解正运动学方程,得到关节角度的解。
4.对于多解的情况,选择最优解,例如使关节角度变化最小或满足特定约束条件的解。
正运动学正运动学是指已知机械手各个关节角度,计算出末端位置和姿态的过程。
对于6自由度机械手而言,正运动学问题相对简单,可以通过矩阵变换来实现。
以下是正运动学算法的基本步骤:1.确定机械手的DH参数。
2.根据机械手的DH参数,构建正运动学方程,即关节角度和末端位置的关系。
3.根据关节角度,求解正运动学方程,得到末端位置的解。
轨迹规划轨迹规划是指在给定起始位置和目标位置的情况下,确定机械手的运动路径和速度的过程。
对于6自由度机械手而言,轨迹规划需要考虑运动的平滑性和避免碰撞等因素。
以下是轨迹规划算法的基本步骤:1.确定起始位置和目标位置。
2.根据起始位置和目标位置,计算出机械手的途径点和运动方向。
3.根据途径点和运动方向,生成平滑的运动路径。
4.考虑机械手的运动速度和加速度,生成合适的速度曲线。
5.考虑碰撞检测,避免机械手和其他物体的碰撞。
动力学建模动力学建模是指根据机械手的结构和参数,建立机械手的运动学和动力学模型的过程。
对于6自由度机械手而言,动力学建模需要考虑关节间的耦合效应和惯性等因素。
以下是动力学建模的基本步骤:1.确定机械手的质量、惯性等参数。
机械手的控制原理

机械手的控制原理
机械手(Robot Arm)的控制原理涉及多个方面,包括传感、运动学、轨迹规划、控制算法和执行机构。
以下是机械手的控制原理的一般概述:
1.传感系统:机械手通常配备各种传感器,如编码器、力传感器、
视觉系统等,以获取环境和任务信息。
传感器可以提供关于位置、力、速度、物体识别和姿态等方面的数据。
2.运动学:机械手的运动学是关于机械手的运动、姿态和关节角
度之间关系的研究。
这有助于确定每个关节的运动,以实现所需的末端执行器(末端工具或夹具)的位置和姿态。
3.轨迹规划:一旦了解了所需的末端位置和姿态,轨迹规划算法
可以确定如何移动机械手的关节,以完成任务。
这包括考虑机械手的运动限制、碰撞避免和运动平滑性等因素。
4.控制算法:机械手的控制系统通常使用控制算法来实现轨迹规
划。
这些算法可以是开环或闭环的,开环控制只基于预定轨迹执行运动,而闭环控制使用反馈信息来纠正误差,以确保精确的位置和姿态控制。
5.执行机构:机械手的执行机构通常由电动马达、液压系统或气
压系统驱动。
这些执行机构根据控制系统的指令来移动机械手的关节。
6.用户接口:机械手通常配备用户接口,如编程界面或遥控器,
允许操作员或程序员与机械手互动,定义任务和轨迹。
7.安全性:机械手的控制原理还包括安全性考虑,以确保机械手
在操作中不会对人员或周围环境造成伤害。
这包括紧急停止系统、碰撞检测和避免系统等。
机械手的控制原理基于物理学、数学、工程学和计算机科学的原理和技术。
不同类型的机械手和应用领域可能会使用不同的控制策略和技术,但这些基本原理通常是通用的。
基于PMAC的四轴桁架机械手控制系统设计与研究

然而,尽管本次演示的研究取得了一定的成果,但仍存在一些不足之处,例 如未考虑复杂的生产环境对控制系统性能的影响。未来研究方向可以包括拓展控 制算法以适应更复杂的生产环境和提高机械手的自适应性。
参考内容
引言
四轴飞行器是一种具有广泛应用前景的无人机,其控制系统对于飞行器的稳 定性和精度具有至关重要的作用。随着科技的不断进步,嵌入式技术逐渐成为四 轴飞行器控制系统的重要发展方向。本次演示将围绕基于嵌入式的四轴飞行器控 制系统展开研究与设计进行详细阐述。
PMAC作为一种可编程自动化控制器,广泛应用于各种工业自动化设备中。近 年来,越来越多的研究基于PMAC的桁架机械手控制系统设计。这些研究主要集中 在运动学模型建立、动力学分析、传感器融合等方面。此外,一些研究还了控制 策略的设计,以实现更精确和灵活的机械手控制。
研究方法
本次演示在设计和实现基于PMAC的四轴桁架机械手控制系统时,主要考虑了 以下因素:
基于PMAC的四轴桁架机械手控 制系统设计与研究
01 摘要
03 文献综述
目录
02 引言 04 研究方法
目录
05 结果与讨论
07 参考内容
06 结论
摘要
本次演示主要研究了基于PMAC(Programmable Machine Automation Controller)的四轴桁架机械手控制系统的设计与实现。针对工业生产中的桁架 机械手控制问题,本次演示提出了一种新的控制策略,旨在提高机械手的运动精 度、稳定性和灵活性。通过实验验证,本次演示所设计的控制系统在桁架机械手 应用中具有显著的优势。
感谢观看
引言
桁架机械手在现代化工业生产中扮演着举足轻重的角色,尤其在精密制造、 自动化生产线等领域发挥着重要作用。为了满足工业生产不断提高的精度和效率 要求,针对桁架机械手的控制系统设计显得尤为重要。本次演示旨在研究基于 PMAC的四轴桁架机械手控制系统的设计与实现,以期提高机械手的运动性能。
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枣庄
27 0 7 1 3)
摘 要 : 文对 目前机 器人 柔顺 性控 制 方 法— — 阻抗 控 制 方 法 、 位 混 合 控 制 方 法 、 本 力/ 自适 应 方 法 、 能控 制 方 法 做 了较 全 面 的法 的研 究进 展 情 况 。阐述 了与 一 些 先进 的控 制算 法— — 自适 应 方 法 、 能 控 制 方 法 相 结合 是 目前 阻抗 控 制 算 法研 究 的热 点 。 智
维普资讯
科技信息
。科教视野o
S IN E IF R T O C E C N O MA I N
20 0 7年
第 1 期 0
机械手控制算法研究
( . 庄学 院计算 机 系 山东 1枣 枣庄
王 芳 ’ 杜 志 法 2 7 6 2枣 庄市 第十 六 中学 山东 7 1 0;.
1 引 言 .
23自适 应 控制 策 略 .
机 器 人 为 多 自由度 、 变 、 耦 合 的 复 合 体 , 时 强 系统 本 身 的 位 姿 随 时 随 着 科 技 的进 步 , 器 人 在 生 产 自动 化 中越 来 越 占有 极 其 重 要 的 机 加 有 地 位 。目前 , 业 机 器人 已广 泛 应 用 于 生 产 自动 化 中 , 绝 大多 数 的工 而 变 , 上 外 部 环 境 存 在 极 大 的 未 知 性 , 时 无 法 确定 。 针 对 这 一 特 工 而 众 cT cY n 业 机 器 人 是 按 预 先 编 制 好 的程 序来 进 行 工 作 ,且 仅 限 于 对 位 置 控 制 点 , 多 学 者进 行 了 自适 应 方 法 的 研 究 尝 试 。Ku a— o g等 采 用 自 进 在 的 。但 当 外 界 条件 发生 变 化 . 插 入 插 销 的 动 作 发 生 了 偏 心 、 角 、 如 偏 抓 适 应 学 习 的 混 合 控 制 方 法 . 行 了 约 束 运 动 控 制 尝 试 . 逆 动 力 学 求 收 NcltGM t y pn v 取柔软物体 等, 这时工作状态就要发生变化 。 为了动作正确 , 则机器人 解 、 敛 性 及 抗 干扰 方 面获 得 满 意 的 效 果 。 ioei . 用 L au o 稳 针 对 I 就应使其动作响应外界条件的变化作 相应的调整 , 如果此时采用位置 定 理 论 , 对 约 束 运 动 . 模 型 参 考 自适 应 PD控 制 的 稳 定 条 件 和判 据 进 行 了研 究 。 控 制 机器 人 , 作 将 产 生 困 难 。 工
h tp tn w. o s o o
Ke r srb t c mDin ec nrl mp d n ec nrl e rl ew r a a t ec nrl ywo d : o o l c o t i e a c o t n u a n t 0k d pi o t o a o o v o
主 首 由 制 方法 实 现 , 一 些 不 确 定性 和 干扰 因 素具 有 较 强 的鲁 棒 性 。算 法将 解 决 , 要 集 中在 : 先 , 于 机 器人 模 型 的不 确 定 性 而 带 来 的 位 置 跟 对 其 期 力和位置纳入统一的控制体系, 对位置 的控制避免 了使用逆 运动学方 踪 误 差 应 尽 量 最 小 化 : 次 , 望 实 现 的力 应 具 有 直 接 被 跟 踪 的 能 力 被 ; 将 程 的求 解 ( 运 动 学 的求 解 一 般 情 况 下 是 多 解 的 , 至 有 时 会 产 生 病 ( 跟 踪 的 力 可 以 时 变 )第 三 , 阻 抗 控 制 器 用 到 不 确 定 的 环 境 刚 度 逆 甚 应 态 )阻 抗 控 制 算 法 通 过 调 整 机械 手 的阻 抗 参 数 , 而使 力 和位 置 满 足 和 环 境 位 置 时 . 具 有 足 够 的 鲁 棒性 。 其 实 上 述 问 题 的 产 生 主 要 来 源 ; 从 诸 位 某 种 理 想 的 动 态关 系 。 机 器 人执 行 接 触 任 务 时 所 表 现 出关 系 的便 是 于 机 器 人 模 型 的 不 确 定 性 和 环 境 的 不 确 定 性 ( 如 环 境 的 刚 度 、 当 。 el的算 法 较 Hoa gn的 算 法 更进 一 步 , 法 中不 再 要 求 建 立 机 器 算 阻 抗 。因 此 , 控 制 器 的设 计 调 整不 是 依 据 机 器 人 的位 置 , 不 是 力 , 置 ) S u 该 也 9 5年 ,e l Su 而 是 依 据 输 出 阻抗 。 为 了完 成 既 定 的任 务 , 须 建 立 力 、 置 、 度 的 人精确的动力学模 型 .只需要建立一个估计模型 即可 。19 必 位 速
关 键 词 : 器人 ; 机 柔顺 控 制 ; 阻抗 控 制 ; 经 网 络 ; 神 自适 应 控 制
An Re s a c n h nt o fM a p l t a e r h o t e Co r lo ni u a or
W a Fa g ng n
De rm e tofCo p t rS inc Za z a g Unv riy, a do pa t n m u e ce e, o hu n ie st Sh n ng, 7 1 0 2 7 6
24智 能 控 制 策 略 . 人 们 在 进 行 装 配 加 工 、 取 物 体 时 , 通 过从 装 配 物 ( 工 物 ) 抓 是 加 反 上 述 三 种 策 略 各 有 优 缺 点 .且大 多 处 于 理论 探 索 和 仿 真 阶 段 , 无 馈 回来 的信 息 进 行 调 整 , 调 整边 工 作 。 如 果机 器 人也 有 这种 能 力 的 边 另外 机 器人 研 究 已进 入 智 话 . 可 以实 现 可 靠 而 准 确 地 工作 了 。 因此 , 机器 人 研 究 中 . 核 心 法 寻 找 一 策 略 彻 底 解 决 机 器 人 力 控制 问题 。 就 在 其 决 矛 盾 之 一 为 : 器 人 在 特定 接 触环 境 操 作 时 对 柔性 的 高 要求 和 机 器 人 能 化 阶段 . 定 了机 器 人 智 能 力控 制 策 略 出 现 的 必 然 性 。 具 有 代 表 性 机
2现 有 柔 顺 控 制 方 法综 述 .
运动学 . 然后 用 PD 调 节器 补 偿 由于 网络 学 习时 信 息 不 足 而产 生 的误 I
到 目前 为 止 . 产 中应 用 的机 器 人 执 行 的绝 大 多 数 任 务 还 仅 限于 差 的 方 法 .作 者 对 该 方 法 做 了 在 环 境 已知 和 环 境 未 知 两 种 情 况 下 仿 生
用传感器得 到的力信 息经过处 阻 抗 关 系 式 , 过输 入 力 矩 值 , 机 器 人 输 出 位 置 和 力 , 实 现 设 定 的 做 了将 控制器运用 到未知环境 的实验 , 通 使 来 得 阻 抗 关 系 式 。 此调 节 机器 人 的阻 抗 参 数 便 是 该 算 法 研究 的难 点 和 重 理来 代 替 未 知 环境 刚度 , 到 了 只有 对 环 境 位 置 的估 计精 确 度 在 一 定 因 界 内 时 精 确 的 力跟 踪 才 能 被 保 证 的结 论 。2 0 o 2年 ,e l 位 置 控 制 算 Su将 点之一。
未作实验。xuY gh n 等提 出了主动柔顺 和被动柔顺 相结合的 a se g n 位置控制的范畴( 机器人与工作表面不接触 )将力控制应用于生产实 真 , , 研 采用 模 糊 控 制 的 方 法 , 施 插 。从 研 究 实 L 践 中的 例 子 还 比较 少 见 。 生 这 种 状 况 的 原 因之 一 主 要在 于机 器 人 与 观 点 . 制 了相 应 的机 械 腕 , 产 智 尚未 形 成 独 立 的控 制 策 略 , 仅仅 工 作 环境 的接 触 会 造 成 系 统 的 不 稳 定 ( 生 振 荡 )以 至 于 像 执 行 擦 拭 成 果 来 看 . 能 控 制 仍 处 于 起 步 阶 段 , 产 , 工件表面等这样简单任务都是相当困难的。由此看来 , 机器人柔顺控 将 智 能 控 制 原 理 如 模 糊 和 神 经 网络 理 论 对 以往 研 究 中 无 法 解 决 的难 题 进 行 新 的尝 试 , 具 有 一 定 的局 限 性 。 仍 制 方 法 的研 究 还 远 未 成 熟 。 处 于 研 究 发 展 阶段 _ 仍 I I 。
C n ol [ 多 层 前 向神 经 网络 用 于 力, 混 合 控 制 , 据 检 y等 5 1 将 位 根 在 自由空 间 操 作 时 对 位 置 伺 服 刚 度 及 机 械 结 构 刚 度 的 高 要 求 之 间 的 的 研 究 :on l 并进 行 了 插 L 矛 盾 。而 解 决 这 种 矛盾 主 要方 法 之 一 就 是 在 机 器 人 上 装 力 传 感 器 , 以 测 到 的 力 和 位 置 由 神 经 网 络计 算 选 择 矩 阵和 人 力约 束 , 实 验 : ha J .hn — oHu g提 出 了 用 神 经 网 络 学 习 机 器 人 逆 C i—uWuC ig Hu n 实现柔顺控制(o pi c o t 1 cm l ecnr ) n a o。
Ab t a tI h s p p r t e r s n o l n e c n r l f r b t u h s i e a c o to ,f r e n y i o to ,a a t e c n r l a d sr c :n t i a e h p e e t c mp i c o to s o o ,s c a mp d n e c n r l o c a d h br c n r l d p i o to n a o d v
i tl g n o t 1 r nrd cd mu h to u hy nel e tc nr .aei t u e c h r g l.An h e eo me fte i e a ec nr li ds us d e h tcly I ste c n lso h t i o o o d ted vlp nt mp d nc o to s ic se mp aial. ti h o cu in ta o h te r sac n te c mbn t n o h mp d n e c nrla d mu h moe a v n e o toss c sa a tv c nrl n nel e tc nrli h ee r h o o iai te i e a c o t n c r d a c d c nrl u h a d p ie o to a d itlg n o to sa h o f o i