多傳感器信息融合算法在機(jī)器人力控制應(yīng)用研究畢業(yè)設(shè)計(jì)論文

1、沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文摘要信息融合技術(shù)是研究如何有效地綜合利用多傳感器信息，克服信息的不完備性和不確定性，更加準(zhǔn)確、全面地認(rèn)識(shí)和描述被測(cè)對(duì)象，從而做出正確的判斷和決策，近年來(lái)己成為研究的熱點(diǎn)。在傳統(tǒng)的力控制基礎(chǔ)上，應(yīng)用視覺(jué)模型與激光測(cè)距進(jìn)一步對(duì)機(jī)器人的力控制進(jìn)行研究。經(jīng)過(guò)視覺(jué)與激光測(cè)距所得到的所研究物體的輪廓與未變形前的輪廓進(jìn)行比較從而得到誤差，可以得到機(jī)械手應(yīng)該施加力的大小，達(dá)到控制機(jī)械手的目的。應(yīng)用兩種以上的傳感器進(jìn)行信息融合可以提高控制精度。用m語(yǔ)言對(duì)視覺(jué)模型與激光測(cè)距進(jìn)行編程，在matlab里進(jìn)行仿真，檢驗(yàn)力控制結(jié)果，從而得到控制機(jī)械手轉(zhuǎn)動(dòng)力矩。在進(jìn)行編程時(shí)，視覺(jué)模型的原理是在三個(gè)坐

2、標(biāo)系間進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，最終呈現(xiàn)的是圖像坐標(biāo)。應(yīng)用相位式激光測(cè)距儀，適用測(cè)量精度要求較高的場(chǎng)合。編程時(shí)主要解決的是相位延遲的測(cè)量問(wèn)題。文中主要論述了多傳感器信息融合的視覺(jué)模型與激光測(cè)距方法以及matlab中視覺(jué)與激光測(cè)距的訓(xùn)練，并對(duì)其在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了介紹。利用多傳感器信息融合技術(shù)中的視覺(jué)方法將視覺(jué)與激光傳感器的信息進(jìn)行融合，在環(huán)境信息未知的受限表面上的力控制精度可以控制在3n之間。關(guān)鍵詞：多傳感器信息融合；力控制；機(jī)器人；視覺(jué)模型；激光測(cè)距abstractinformation fusion technology is used for how to utilize multisensor

3、 information to overcome the inaccuracy while thoroughly describing concerned for correct judgmentsit has become a hot research in recent yearson the basis of the traditional power control, the application of visual models and laser range finder further research on robot force control. a vision and

4、laser ranging study object contour and outline of the undeformed before to get the error. you can get the size of the robot should exert force. achieve the purpose of control of robot. two or more sensor information fusion can improve the control accuracy. visual model with laser ranging using the m

5、 language programming and simulation in matlab, test force control results. to get control of robot torque.during programming，the principle of the visual model coordinate transformation in the three coordinate systems,final rendered image coordinates. application of phase shift laser range finder, a

6、pplicable to measuring the occasion of high precision.mainly to solve the programming phase delay measurementthis paper mainly discusses the visual model of multi-sensor information fusion and laser ranging method, as well as vision and laser ranging matlab training algorithm and its application in

7、the field of robotics was introduced. multi-sensor information fusion technology visual information fusion of vision and laser sensors. unknown constrained surface in environmental information on the force control accuracy can be controlled at between 3n.keywords：multisensor information fusion；force

8、 control; robot；visual model； laser ranging目錄摘要iabstractii1 緒論11.1引言11.2機(jī)器人力控制研究現(xiàn)狀41.2.1 經(jīng)典的力控制方法41.3 機(jī)器人控制器的體系與結(jié)構(gòu)81.4 機(jī)器人力控制主要的研究問(wèn)題101.5 力控制的應(yīng)用場(chǎng)合111.6 論文的主要研究?jī)?nèi)容121.6.1 本文的課題背景121.6.2 本文要解決的幾個(gè)問(wèn)題131.6.3 論文結(jié)構(gòu)132 阻抗力控制的研究152.1 引言152.1.1 阻抗控制的特點(diǎn)152.1.2 阻抗控制的實(shí)現(xiàn)方法162.2 阻抗控制方法原理172.2.1 機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)方程推導(dǎo)172.2.2 雅

9、克比矩陣的推導(dǎo)192.2.3 阻抗控制中傳統(tǒng)的參考軌跡算法202.3 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析222.4 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)分析242.5 本章小結(jié)273 視覺(jué)模型在機(jī)器人中的研究283.1 引言283.1.1 機(jī)器人視覺(jué)的基本概念283.1.2 機(jī)器人視覺(jué)控制的作用293.2 機(jī)器人視覺(jué)控制的研究?jī)?nèi)容303.2.1 攝像機(jī)標(biāo)定303.2.2 視覺(jué)測(cè)量313.2.3 視覺(jué)控制的結(jié)構(gòu)與算法313.3 視覺(jué)控制的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)323.3.1 攝像機(jī)標(biāo)定的發(fā)展現(xiàn)狀323.3.2 結(jié)構(gòu)光參數(shù)的標(biāo)定進(jìn)展333.3.3 機(jī)器人的視覺(jué)測(cè)量研究進(jìn)展343.4 機(jī)器人視覺(jué)控制的應(yīng)用現(xiàn)狀353.5 本文攝像機(jī)模型與視覺(jué)系統(tǒng)的標(biāo)

10、定373.5.1 單目攝像機(jī)模型小孔成像模型373.5.2 攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)模型標(biāo)定383.5.3 攝像機(jī)外參數(shù)模型標(biāo)定413.5.4 單目二維視覺(jué)測(cè)量的攝像機(jī)標(biāo)定413.6 本章小結(jié)434 激光測(cè)距在機(jī)器人中的研究454.1 引言454.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀454.3 激光測(cè)距儀的分類(lèi)464.4 激光傳感器工作原理與性能參數(shù)474.4.1 激光測(cè)距原理474.4.3 激光傳感器的性能分析494.5 本章小結(jié)495 基于視覺(jué)模型與激光測(cè)距數(shù)據(jù)融合在未知環(huán)境下的機(jī)器人力控制的仿真分析505.1引言505.2 視覺(jué)模型的仿真分析515.3 仿真結(jié)果515.4 激光測(cè)距的仿真分析525.5 激光仿真結(jié)果5

11、25.6 基于視覺(jué)與激光測(cè)距下的力控制545.7 本章小結(jié)54結(jié)論56致謝57參考文獻(xiàn)58附錄a60附錄b78v沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文1 緒論1.1引言機(jī)器人在一定程度上可以代替人的勞動(dòng)。環(huán)境感知是機(jī)器人進(jìn)行決策規(guī)劃的基礎(chǔ)。環(huán)境感知能力的強(qiáng)弱直接影響機(jī)器人的控制決策能力。如何提高機(jī)器人對(duì)外界環(huán)境的感知力是非常重要的研究課題。 隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，高新技術(shù)已成為世界各國(guó)爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)，機(jī)器人技術(shù)作為高新技術(shù)的重要分支受到了各國(guó)的重視。機(jī)器人集中了機(jī)械工程、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)控制理論以及人工智能等多學(xué)科的最新研究成果，代表了機(jī)電一體化的最高成就，是當(dāng)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展最活躍的領(lǐng)域之一。機(jī)器人

12、按照其用途可分為：工業(yè)機(jī)器人，服務(wù)機(jī)器人，水下機(jī)器人，空間機(jī)器人等。工業(yè)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的重要一員，也是目前在技術(shù)上發(fā)展最成熟、應(yīng)用最多的一類(lèi)機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人作為機(jī)器人的一個(gè)重要分支，是近30 年來(lái)在自動(dòng)操作機(jī)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種能模仿人的某些動(dòng)作和控制功能，并按照可變的預(yù)定程序、軌跡和其它要求，操縱工具實(shí)現(xiàn)多種操作的自動(dòng)化機(jī)械系統(tǒng)2。它綜合了精密機(jī)械、控制傳感和自動(dòng)按制技術(shù)等領(lǐng)域的最新成果。典型的工業(yè)機(jī)器人分為：弧焊機(jī)器人、點(diǎn)焊機(jī)器人、裝配機(jī)器人、噴涂機(jī)器人四類(lèi)。從終端操作器的運(yùn)動(dòng)特性來(lái)看，可分為，(1)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)控制(point to point，ptp)：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)為空間點(diǎn)到點(diǎn)間的直線(xiàn)

13、運(yùn)動(dòng)，不涉及兩點(diǎn)間的移動(dòng)路徑，只在目標(biāo)點(diǎn)處控制機(jī)器人末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)。這種控制方式簡(jiǎn)單，適用于上下料、點(diǎn)焊、卸運(yùn)等作業(yè)。(2)連續(xù)路徑控制(continuous path,cp)：這種控制方式不僅要求機(jī)器人以一定精度達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)，而且對(duì)運(yùn)動(dòng)的軌跡也有一定的精度要求。運(yùn)動(dòng)軌跡是空間的連續(xù)曲線(xiàn)，機(jī)器人在空間的整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程都要控制。這種控制方式較復(fù)雜，常用于弧焊、噴漆和檢測(cè)等。另一方面，從技術(shù)進(jìn)步的角度，機(jī)器人可分為不同的類(lèi)型。到目前為止，機(jī)器人可分為三代3：第一代機(jī)器人是“示教再現(xiàn)”型，目前在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的機(jī)器人還大多屬于這一代。第二代機(jī)器人帶有一定的能對(duì)環(huán)境感知的裝置，通過(guò)反饋控制，使機(jī)器人

14、能在一定程度上適應(yīng)變化的環(huán)境，比如采用焊縫跟蹤技術(shù)的焊接機(jī)器人。第一，二代機(jī)器人中具有代表性的有：1961年美國(guó)unimation生產(chǎn)和銷(xiāo)售了第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人unimate機(jī)器人(圖1.1)；1962 年美國(guó)的amf 公司推出的verstran 機(jī)器人；1979 年unimation 公司推出了puma 系列工業(yè)機(jī)器人；日本山梨大學(xué)的牧野洋研制成具有平面關(guān)節(jié)的scara 型機(jī)器人。第三代機(jī)器人具有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并且自主地解決問(wèn)題的能力，也就是說(shuō)具有一定的智能。這一類(lèi)機(jī)器人也被稱(chēng)為自治機(jī)器人或智能機(jī)器人。這類(lèi)機(jī)器人帶有多種傳感器，能夠進(jìn)行邏輯推理，判斷決策，在變化的內(nèi)部狀態(tài)與變化的外部環(huán)境中自主決定

15、自身的行為，具有高度的適應(yīng)性和自治能力2，這類(lèi)機(jī)器人正是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，有較大的理論意義、實(shí)際研究?jī)r(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景，日本本田公司研制的asimo 服務(wù)型智能機(jī)器人4。自第一臺(tái)機(jī)器人問(wèn)世以來(lái),研制出剛?cè)嵯酀?jì)，靈活自如的機(jī)器人,一直是歷代機(jī)器人專(zhuān)家努力的目標(biāo)，而具備力控制能力是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要環(huán)節(jié)。同時(shí)，隨著機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的日益廣泛，許多場(chǎng)合要求機(jī)器人具有對(duì)接觸力的感知和控制能力，不僅要求端部執(zhí)行器與環(huán)境接觸，還要控制其接觸力的大小。這類(lèi)操作僅靠位置控制是無(wú)法完成的，如果機(jī)器人在位置控制方式下從事這類(lèi)工作時(shí)，微小的位置誤差可能引起很大的接觸力，這種接觸力可能損壞機(jī)器人或接觸的環(huán)境，而制

16、造更為精密的機(jī)器人去避免這種現(xiàn)象的發(fā)生，又極其困難且代價(jià)昂貴5。所以機(jī)器人完成這些作業(yè)任務(wù)，必須具備柔順控制的能力，即機(jī)器人力控制的能力。這是機(jī)器人研究的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。 圖1.1 一款名為“阿西莫”的智能機(jī)器人圖1.2 通用汽車(chē)公司應(yīng)用的unimate機(jī)器人圖1.3 配備激光二極管和視覺(jué)特征的工業(yè)機(jī)器人fanuc m16-ib 圖1.4 puma機(jī)器人1.2機(jī)器人力控制研究現(xiàn)狀1.2.1 經(jīng)典的力控制方法機(jī)器人研究中，核心矛盾之一為：機(jī)器人在與特定接觸環(huán)境操作時(shí)，對(duì)可以產(chǎn)生任意作用力順應(yīng)性的高要求和機(jī)器人在自由空間操作時(shí)對(duì)位置伺服剛度及機(jī)械結(jié)構(gòu)剛度的高要求之間的矛盾6,8。在機(jī)器人接觸操

17、作中、引入“順應(yīng)”概念來(lái)表示為克服機(jī)器人與環(huán)境之間相互接觸所產(chǎn)生的巨大的接觸力，通過(guò)控制機(jī)器人所操作的工件和環(huán)境之間的接觸力來(lái)調(diào)整或修正它們之間的相對(duì)位置或運(yùn)動(dòng)等情形。機(jī)器人能夠?qū)佑|環(huán)境順從的這種能力被稱(chēng)之為順應(yīng)性(compliance)，國(guó)內(nèi)外機(jī)器人專(zhuān)家進(jìn)行了大量的研究，稱(chēng)之為順應(yīng)控制研究。順應(yīng)性被分為主動(dòng)順應(yīng)性和被動(dòng)順應(yīng)性?xún)深?lèi)。一般把采用力信息反饋的順應(yīng)稱(chēng)為主動(dòng)順應(yīng)(active compliance)；將機(jī)械結(jié)構(gòu)或裝置在外力作用下的順應(yīng)變形稱(chēng)為被動(dòng)順應(yīng)(passive compliance)。 被動(dòng)順應(yīng)可以通過(guò)安裝于機(jī)器人末端的機(jī)械順應(yīng)裝置獲得，mit draper實(shí)驗(yàn)室在對(duì)插軸入孔(

18、peg-in-hole)裝配過(guò)程運(yùn)動(dòng)規(guī)劃以及阻塞(wedging)和卡死(jamming)分析的基礎(chǔ)上，獲得了裝配過(guò)程所需的順應(yīng)性質(zhì)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)成功了獲得廣泛研究和應(yīng)用的rcc (remote center of compliance)機(jī)構(gòu)。rcc實(shí)際上是一個(gè)裝在機(jī)械臂末端和末端執(zhí)行器之間的具有多個(gè)自由度的彈性靈巧裝置，它僅限于特定任務(wù)(如帶導(dǎo)角的插軸入孔等)和結(jié)構(gòu)化環(huán)境。rcc機(jī)構(gòu)存在一個(gè)順應(yīng)中心點(diǎn)若在此點(diǎn)處作用橫向力，只產(chǎn)生相應(yīng)的橫向位移，而不產(chǎn)生轉(zhuǎn)動(dòng)；若繞此點(diǎn)處作用一扭矩，只產(chǎn)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)動(dòng)而不會(huì)伴隨有移動(dòng)。在裝配任務(wù)中，當(dāng)受到由裝配接觸而產(chǎn)生的力或力矩作用時(shí)，rcc 機(jī)構(gòu)發(fā)生偏移變

19、形或旋轉(zhuǎn)變形來(lái)吸收裝配中的不確定性誤差(主要是線(xiàn)性誤差和角度誤差)，從而順利完成裝配任務(wù)。選擇彈性體的剛度矩陣可以得到不同的順應(yīng)特性7。 圍繞rcc機(jī)構(gòu)順應(yīng)，目前的研究集中在被動(dòng)順應(yīng)的改進(jìn)上，主要的方法有：(1) vrcc(variable remote center compliance)：通過(guò)在rcc中采用一種具有可調(diào)剛度的球形彈簧，使得rcc 的順應(yīng)中心可以在一定范圍內(nèi)變化，從而擴(kuò)大了rcc的應(yīng)用范圍。(2) ircc(instrumented remote center compliance)：它由rcc和位姿檢測(cè)裝置結(jié)合形成，具有主動(dòng)傳感器和被動(dòng)調(diào)節(jié)的優(yōu)點(diǎn)，使ircc具有更大的應(yīng)用范

20、圍。機(jī)器人采用被動(dòng)順應(yīng)裝置進(jìn)行作業(yè)，顯然存在一定的問(wèn)題：(1) 無(wú)法根除機(jī)器人高剛度與高順應(yīng)性之間的矛盾。(2) 被動(dòng)順應(yīng)裝置的專(zhuān)用性強(qiáng)，適應(yīng)能力差，使用范圍受到限制。(3) 機(jī)器人加上被動(dòng)順應(yīng)裝置，其本身并不具備控制能力，給機(jī)器人控制帶來(lái)了極大的困難，尤其在既需要控制作用力又需要嚴(yán)格控制定位的場(chǎng)合中，更為突出。(4)無(wú)法使機(jī)器人本身產(chǎn)生對(duì)力的反應(yīng)動(dòng)作，成功率較低等等。正是這些被動(dòng)順應(yīng)方法的不足之處，決定了機(jī)器人專(zhuān)家們探索新方法的研究。因此，為克服被動(dòng)順應(yīng)性存在的不足，主動(dòng)順應(yīng)控制應(yīng)需而生。主動(dòng)順應(yīng)通 過(guò)在機(jī)器人控制系統(tǒng)引入力傳感器信息，在獲得或維持所期望的接觸力的同時(shí)完成機(jī)器人運(yùn)動(dòng)指令。主動(dòng)

21、順應(yīng)控制也就是力控制，成為機(jī)器人研究的一個(gè)主要方向8。 最早的力控制研究在20世紀(jì)50年代出現(xiàn)于放射性實(shí)驗(yàn)工場(chǎng)的遠(yuǎn)程操作力反饋設(shè)計(jì)9，針對(duì)放射性實(shí)驗(yàn)工場(chǎng)的惡劣環(huán)境，在電液式主從機(jī)械臂上裝上力反饋裝置，當(dāng)操作者在主操作機(jī)上操作時(shí)，就可以感受到從操作機(jī)上與環(huán)境的接觸作用力。60年代mann主持研制了具有力反饋能力的人造肘10。關(guān)節(jié)電機(jī)由“肌肉”電極信號(hào)和關(guān)節(jié)應(yīng)變儀信號(hào)驅(qū)動(dòng)，模擬肌肉作用效果。在力控制研究初期，由于人們更多地采用自然的方法進(jìn)行力控制，故研究熱點(diǎn)放在了穩(wěn)定性上面，而控制策略和任務(wù)理解則研究較少。自70 年代以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)、機(jī)器人傳感器和控制技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器人的力控制逐漸發(fā)展成為機(jī)

22、器人研究的一個(gè)主要方向，理論和實(shí)踐上均取得了重要的進(jìn)展,逐漸出現(xiàn)了多種力控制方法。 力控制方法可以分為經(jīng)典力控制和智能力控制方法。經(jīng)典力控制方法主要包括由mason，raibert，craig，zhang 等人提出的力/位混合控制策略。mason11最先考慮了當(dāng)任務(wù)的幾何特性對(duì)順應(yīng)運(yùn)動(dòng)施加約束時(shí)的全局運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。他通過(guò)定義自然約束和人工約束，規(guī)定廣義表面和約束坐標(biāo)系，應(yīng)用形式化語(yǔ)言描述力的控制，合成裝配順應(yīng)運(yùn)動(dòng)的控制策略。mason的工作不限于裝配操作，但應(yīng)用這種全局運(yùn)動(dòng)規(guī)則方法需要導(dǎo)出任務(wù)描述，該方法的問(wèn)題是沒(méi)有考慮裝配零件的幾何和位置的不確定性因素。raibert12等人提出了機(jī)器人位置

23、力混合控制方案，該方案的設(shè)計(jì)依賴(lài)于操作臂運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)以及環(huán)境的控制結(jié)構(gòu)。如果約束環(huán)境變化，則必須重新設(shè)計(jì)順應(yīng)控制器的結(jié)構(gòu)。zhang h13等人提出了把操作空間的位置環(huán)用等效的關(guān)節(jié)位置環(huán)代替的改進(jìn)方法，但必須根據(jù)精確的環(huán)境約束方程實(shí)時(shí)的確定雅可比矩陣并計(jì)算其坐標(biāo)系，同時(shí)也要實(shí)時(shí)地用選擇矩陣來(lái)決定力和位控方向。經(jīng)典的力控制方法還包括由whitney，salisbury，hogan，maples, becker等人提出的阻抗控制。salisbury14等人提出了基于笛卡爾空間的主動(dòng)剛度控制(stiffness control)方案，該方案通過(guò)剛度矩陣將力信息轉(zhuǎn)換成期望的機(jī)器人位置信息。whitn

24、ey15提出了力反饋控制的阻尼控制(damping control)方法，該方法將操作中接觸力信息映射成機(jī)器人操作速度信息。maples 和becker16 進(jìn)行了總結(jié)：這類(lèi)力控制不外乎基于位置和速度的兩種形式，當(dāng)把力反饋信號(hào)同時(shí)轉(zhuǎn)換為位置和速度的修正量時(shí)，即為阻抗控制(impedance control)。hogan17 則確立了阻抗控制的一般性的概念。還有其它操作順應(yīng)控制方案，如導(dǎo)納控制(admittance control)方案和適調(diào)控制(accommodation control)方案。 上述兩種經(jīng)典的力控制策略為力控制研究發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但它們都需要精確的受限環(huán)境模型和機(jī)器人動(dòng)

25、力學(xué)模型。另外，機(jī)器人本身的多自由度、位姿的不確定性、力/位強(qiáng)耦合都限制了經(jīng)典力控制方法的應(yīng)用。因此眾多學(xué)者對(duì)力控制進(jìn)行自適應(yīng)研究嘗試18-21。其中，nemec b18在結(jié)合自適應(yīng)算法和基于位控的混合控制策略補(bǔ)償環(huán)境剛度的變化。nicoletti g m19用lyapunov穩(wěn)定理論，針對(duì)約束運(yùn)動(dòng)，對(duì)模型參考自適應(yīng)pid控制的穩(wěn)定性條件和判據(jù)進(jìn)行了研究。cheah20等人用自適應(yīng)的方法在力/位混合控制模型中對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)的不確定性進(jìn)行補(bǔ)償。針對(duì)力控制特點(diǎn)，眾多學(xué)者進(jìn)行了變結(jié)構(gòu)力控制嘗試。從現(xiàn)有的成果來(lái)看，自適應(yīng)控制和變結(jié)構(gòu)控制大部分處于理論研究和仿真實(shí)現(xiàn)的水平，并沒(méi)有取得突破，

26、付諸實(shí)現(xiàn)還有待時(shí)日。機(jī)器人經(jīng)典的力控制方法和自適應(yīng)力控制方法都存在一個(gè)共同的建模難題，而實(shí)際機(jī)器人系統(tǒng)和受限環(huán)境中的時(shí)變、強(qiáng)耦合以及不確定性給機(jī)器人控制帶來(lái)了困難，增加了建模的難度。因此，要想徹底解決這些問(wèn)題，必須用智能控制的手段，機(jī)器人力控制的研究也將進(jìn)入智能化階段。1.2.2 機(jī)器人智能力控制方法 對(duì)智能控制的研究，主要體現(xiàn)在基于知識(shí)系統(tǒng)(knowledge based system,kbs)、模糊邏輯(fuzzy logic)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network)的研究。智能控制方法主要有模糊控制，神經(jīng)元控制，模糊神經(jīng)元控制。當(dāng)接觸環(huán)境的幾何參數(shù)和動(dòng)力學(xué)參數(shù)

27、未知時(shí)，需要在傳統(tǒng)的力控制算法中加入一些智能控制方法，以便使控制器具有對(duì)未知環(huán)境的適應(yīng)能力，這是當(dāng)前機(jī)器人力控制領(lǐng)域討論的熱點(diǎn)之一。模糊數(shù)學(xué)是模擬人類(lèi)思維的數(shù)學(xué)，是一類(lèi)語(yǔ)言控制，其主要特點(diǎn)是對(duì)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)并不需要通常意義上被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，而是需要操作者或領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)、知識(shí)、操作數(shù)據(jù)等，是一類(lèi)“專(zhuān)家系統(tǒng)”。這樣對(duì)于機(jī)器人系統(tǒng)中的非線(xiàn)性、不確定等問(wèn)題可以通過(guò)模糊控制的方法來(lái)解決。 控制通過(guò)對(duì)被控對(duì)象輸入，輸出量的檢測(cè)，進(jìn)行一系列有針對(duì)性的各種可能狀態(tài)的推理和判斷，并做出適應(yīng)性的最優(yōu)化控制，因而在機(jī)器人控制應(yīng)用中也取得了一定的效果。如huang l, ge s s等人23提出一種受限機(jī)器人的模

28、糊力控制算法，此算法可以完成對(duì)非剛性表面的力跟蹤，但需要已知接觸表面的位置。baptista l f, sousa j m24針對(duì)形狀已知的接觸表面，提出一種基于參考模型的預(yù)測(cè)力控制算法。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象、簡(jiǎn)化和功能模擬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有模糊性、自適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)，比以往的傳統(tǒng)控制方法有極大的優(yōu)越性。把神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于機(jī)器人力控制可以使系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)響應(yīng)性能、自適應(yīng)能力和魯棒性均得到顯著改善。在大部分的應(yīng)用中，都是在機(jī)器人模型部分已知的情況下，用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來(lái)補(bǔ)償真實(shí)機(jī)器人模型的誤差、機(jī)器人系統(tǒng)的不確定信息或者預(yù)先得到近似的機(jī)器人模型，以減少在線(xiàn)計(jì)算上的負(fù)擔(dān)。具有代表性的研

29、究有，connolly t h25等將多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于力位混合控制，根據(jù)檢測(cè)到的力和位置由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算選擇矩陣和人為約束，并進(jìn)行了插孔實(shí)驗(yàn)。日本的tokita m,mituoka t26等人用4 層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了神經(jīng)伺服控制器，進(jìn)行了細(xì)針刺紙實(shí)驗(yàn)，能將力控制到不穿破紙的極小范圍，此后不久，又將之用于碰撞試驗(yàn)，取得了一定的成果，但機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)單，針對(duì)性強(qiáng)，尚缺少普遍性。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又存在它固有的一些問(wèn)題。如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力不足，制約了控制系統(tǒng)的魯棒性。網(wǎng)絡(luò)本身的黑箱式內(nèi)部知識(shí)表達(dá)方式，使其不能利用初始經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，易于陷入局部極小，分布式并行計(jì)算的潛力還有賴(lài)于硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)的進(jìn)步等等。因此

30、，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于機(jī)器人實(shí)時(shí)的力控制有一定的難度。另外，不少學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制相結(jié)合，構(gòu)成模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)。這樣基于模糊神經(jīng)元的控制方法也在傳統(tǒng)的力控制方法中得到廣泛應(yīng)用27-29。在國(guó)內(nèi)的力控制研究中，清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、東南大學(xué)分別提出了相應(yīng)的方法30。南京航空航天大學(xué)基于大系統(tǒng)理論、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出的“智能力/位并環(huán)控制策略”，為機(jī)器人力控制研究開(kāi)辟了嶄新的途徑。智能力控制策略中的記憶、運(yùn)算、比較、鑒別、判斷、決策、學(xué)習(xí)和邏輯推理等概念和方法必須有效的融合在一起，作為人工智能的重要部分，也是機(jī)器人力控制研究的發(fā)展趨勢(shì)。1.3 機(jī)器人控制器的體系與結(jié)構(gòu) 1.2 節(jié)所述的機(jī)器人

31、控制算法要通過(guò)具體的機(jī)器人控制器去實(shí)現(xiàn)。機(jī)器人控制器的設(shè)計(jì)通常分為兩個(gè)階段：功能設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。功能設(shè)計(jì)階段主要完成控制功能和算法的定義，而結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段是實(shí)現(xiàn)功能在硬件和軟件上的分布。機(jī)器人控制器體系結(jié)構(gòu)主要是指控制機(jī)器人的軟件和硬件結(jié)構(gòu)，通常也簡(jiǎn)稱(chēng)為機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)30對(duì)機(jī)器人控制器體系結(jié)構(gòu)研究的現(xiàn)狀和發(fā)展做了總結(jié)。 機(jī)器人控制器的研究已經(jīng)由硬件過(guò)渡到軟件、由具體控制器過(guò)渡到通用開(kāi)放式體系結(jié)構(gòu)、由單獨(dú)控制過(guò)渡到多機(jī)協(xié)調(diào)控制。國(guó)內(nèi)外專(zhuān)門(mén)的研究機(jī)構(gòu)和公司對(duì)機(jī)器人控制器正在進(jìn)行許多開(kāi)創(chuàng)性的研究。歸納起來(lái)主要在兩個(gè)方面：(1)機(jī)器人控制器的功能結(jié)構(gòu)，主要是智能控制、多算法融合和性能分析、控制器體

32、系結(jié)構(gòu)；(2)控制器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，主要是實(shí)施多任務(wù)操作系統(tǒng)、開(kāi)放結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)、多控制器結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)化、運(yùn)動(dòng)控制器。當(dāng)然，兩者之間在一定范圍內(nèi)是重合進(jìn)行的。 機(jī)器人控制器合理的體系結(jié)構(gòu)對(duì)機(jī)器人控制算法的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。因此，機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)方面的研究已成為熱點(diǎn)，其重點(diǎn)是功能劃分和功能之間信息交換的規(guī)范方面。例如，在日本，體系結(jié)構(gòu)以硬件為基礎(chǔ)來(lái)劃分。如三菱重工株式會(huì)社將其生產(chǎn)的pa-10可攜帶式通用智能臂式機(jī)器人的結(jié)構(gòu)劃分為五層結(jié)構(gòu)：第一層為7關(guān)節(jié)操作器；第二層是伺服驅(qū)動(dòng)；第三層是運(yùn)動(dòng)控制器；第四層是操作控制，包括操作箱；第五層應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)環(huán)境。denso 公司生產(chǎn)了一種新型機(jī)器人控制器networc，采用p

33、c 機(jī)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)通信、新的機(jī)器人編程語(yǔ)言和帶有g(shù)ui環(huán)境的多功能示教板，并將其應(yīng)用于pa-10機(jī)器人的控制，該機(jī)器人的結(jié)構(gòu)分為四層：機(jī)器人本體、伺服驅(qū)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)控制和操作界面。明確機(jī)器人控制器的定義，可以清楚的界定機(jī)器人控制器所涉及的范圍，研究的對(duì)象以及最終的目標(biāo)。在美國(guó)，美國(guó)國(guó)家航空、宇航局和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化局標(biāo)準(zhǔn)化制定了一個(gè)概念模型nasrem遙控機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的參考模型，這是第一個(gè)企圖完全說(shuō)明智能系統(tǒng)全部組件的模型。采用層次結(jié)構(gòu)，每一層又分為三模塊：任務(wù)分解、環(huán)境建模和傳感信號(hào)處理。這種結(jié)構(gòu)為處理大系統(tǒng)提供了一種標(biāo)準(zhǔn)的方法。由美國(guó)空軍贊助、martin marietta公司實(shí)施的開(kāi)放系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

34、標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范下一代通用控制器ngc(next generation controller-ngc)。同時(shí)，美國(guó)空軍為大型飛機(jī)的自動(dòng)化維護(hù)和保養(yǎng)，實(shí)施了一個(gè)多階段計(jì)劃統(tǒng)一遙控機(jī)器人結(jié)構(gòu)計(jì)劃(utap)，主要目標(biāo)是開(kāi)發(fā)維護(hù)遙操作機(jī)器人。在系統(tǒng)操作方面包括三個(gè)單元，一是對(duì)象建模模塊，它提供一個(gè)硬件和任務(wù)環(huán)境模型。二是任務(wù)描述模塊，它提供一個(gè)方法來(lái)建立任務(wù)程序。三是任務(wù)執(zhí)行模塊，它完成仿真或驅(qū)動(dòng)裝置。硬件結(jié)構(gòu)分為兩部分：本地部分和遠(yuǎn)地部分。同時(shí)，也對(duì)模型通信方面的實(shí)際命令、數(shù)據(jù)類(lèi)型和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了比較分析，其目的是將所需的內(nèi)部數(shù)據(jù)交換量最小化。另外，也進(jìn)行了結(jié)構(gòu)規(guī)范和有效性相關(guān)問(wèn)題的研究。george sa

35、ridis 提出了智能機(jī)器理論，這種方法是基于三層控制結(jié)構(gòu)。首先，依照boltzman 機(jī)器結(jié)構(gòu)建立了組織層(organization level)，用于抽象推理、任務(wù)規(guī)劃和決策。其次，協(xié)調(diào)層(coodination level)由一個(gè)作為協(xié)調(diào)器的petri網(wǎng)遷移行為(transducers acting)的結(jié)構(gòu)組成，該協(xié)調(diào)器由調(diào)度員進(jìn)行管理，起到向組織層提供接口的作用。最后，執(zhí)行層由傳感器和運(yùn)動(dòng)控制硬件組成，它與上面的協(xié)調(diào)器形成一對(duì)一的相互作用。整個(gè)結(jié)構(gòu)基于“智能降低、精度增加”的原理。sandia國(guó)家實(shí)驗(yàn)室與其它美國(guó)能源實(shí)驗(yàn)室部門(mén)合作，并由doe的機(jī)器人技術(shù)發(fā)展計(jì)劃(rtdp)資助，開(kāi)發(fā)通

36、用智能系統(tǒng)控制器(gisc)。gisc 采用基于面向通信的概念，并按照這樣一種概念，將一組能夠相互通信的、具有互補(bǔ)能力的和半自主式的子系統(tǒng)集合成一個(gè)復(fù)雜的智能系統(tǒng)。每一個(gè)子系統(tǒng)有定義良好的命令和接口，并且通過(guò)各子系統(tǒng)的接口由一個(gè)監(jiān)督控制程序協(xié)調(diào)系統(tǒng)的整個(gè)活動(dòng)。單獨(dú)的子系統(tǒng)也具有實(shí)時(shí)低層次控制功能，可以采用自主方式和異步方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。為了解決非結(jié)構(gòu)環(huán)境和突發(fā)事件的控制問(wèn)題。華盛頓大學(xué)的brady kevin j等提出了“基于事件的規(guī)劃控制”概念，這種規(guī)劃的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)料想不到的環(huán)境具有非常強(qiáng)的魯棒性，并用于多臂遙控機(jī)器人的控制隨著機(jī)器人控制技術(shù)的發(fā)展，對(duì)具有開(kāi)放式結(jié)構(gòu)的工業(yè)機(jī)器人控制器的研究越來(lái)越為人

37、們所重視。特別是在與機(jī)器人控制相關(guān)的研究中，為了從關(guān)節(jié)這一級(jí)來(lái)改善和提高系統(tǒng)的性能迫切需求工業(yè)機(jī)器人具有開(kāi)放的特性。在開(kāi)放式控制器體系結(jié)構(gòu)研究方面，有兩種基本結(jié)構(gòu)：一種是基于硬件層次劃分的結(jié)構(gòu)，該類(lèi)型結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，僅從功能上來(lái)考慮；另一種是基于功能劃分的結(jié)構(gòu)，它將軟硬件一同考慮。后者是控制器體系結(jié)構(gòu)的研究和發(fā)展方向。1.4 機(jī)器人力控制主要的研究問(wèn)題 機(jī)器人力控制中存在五個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：位置伺服，碰撞沖擊，穩(wěn)定性研究，未知環(huán)境的約束研究，力傳感器。以下將詳細(xì)論述。(1) 位置伺服機(jī)器人的力控制最終是通過(guò)位置控制來(lái)實(shí)現(xiàn)，所以位置伺服是機(jī)器人實(shí)施力控制的基礎(chǔ)。力控制研究的目的之一是實(shí)現(xiàn)精密裝配；另外，

38、約束運(yùn)動(dòng)中機(jī)器人終端與剛性環(huán)境相接觸時(shí)，微小的位移量往往產(chǎn)生較大的環(huán)境約束力。因此位置伺服的高精度是機(jī)器人力控制的必要條件。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，單獨(dú)的位置伺服已達(dá)到較高水平。因此，針對(duì)力控制中力/位之間的強(qiáng)耦合，必須有效解決力/位混合后的位置伺服問(wèn)題。(2) 碰撞沖擊機(jī)器人力控制過(guò)程中，必然存在機(jī)器人與環(huán)境從非接觸到接觸的過(guò)渡轉(zhuǎn)換，理想狀況是當(dāng)接觸到環(huán)境后立即停止運(yùn)動(dòng)，盡可能避免大的沖擊，但由于慣性大且實(shí)時(shí)性差，極難達(dá)到。狹義上，主動(dòng)順應(yīng)和被動(dòng)順應(yīng)本身就是一對(duì)矛盾。如果沒(méi)有足夠的被動(dòng)順應(yīng)環(huán)節(jié)來(lái)吸收能量，為避免碰撞沖擊帶來(lái)的破壞，只能是適當(dāng)減小接觸前的運(yùn)動(dòng)速度。因而碰撞沖擊本質(zhì)上制約著力控制的穩(wěn)定

39、性。對(duì)于轉(zhuǎn)換過(guò)程中的力沖擊抑制問(wèn)題，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)展了大量的研究工作。具有代表性的有：非線(xiàn)性系統(tǒng)中單邊受限問(wèn)題的非連續(xù)轉(zhuǎn)換控制策略，國(guó)內(nèi)中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所提出的基于加速度，速度反饋的轉(zhuǎn)換控制策略，運(yùn)用智能控制手段調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的方法等等。(3) 穩(wěn)定性研究力控制中普遍存在響應(yīng)速度和系統(tǒng)穩(wěn)定性的矛盾，因此提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和防止系統(tǒng)不穩(wěn)定是力控制研究中急待解決的問(wèn)題之一。其中，nicoletti g m 在力/位混合控制模型中加入自適應(yīng)算法保證了力控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。seul j在阻抗模型中加入自適應(yīng)算法保證了力控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。(4) 未知環(huán)境的約束研究力控制研究中，對(duì)于接觸環(huán)境的表面力跟蹤是力控

40、制研究的重要問(wèn)題，如接觸環(huán)境表面的拋光，打磨等操作。一般接觸環(huán)境的幾何模型和接觸剛度往往不能精確得到，多數(shù)情況是完全未知的。因此對(duì)未知環(huán)境的幾何參數(shù)以及動(dòng)力學(xué)參數(shù)做在線(xiàn)估計(jì)，或者根據(jù)機(jī)器人在該環(huán)境下作業(yè)時(shí)的受力情況實(shí)時(shí)確定力控方向(表面法向)和位控方向(表面切向)是有必要的。在環(huán)境動(dòng)態(tài)特性未知(形狀和剛度)時(shí)，傳統(tǒng)的力控制方法是不能進(jìn)行精確的力控制的。因此需要在傳統(tǒng)控制方法的基礎(chǔ)上引入智能控制算法，以便使機(jī)器人對(duì)接觸環(huán)境動(dòng)態(tài)特性的變化具有適應(yīng)能力，這是目前力控制研究的熱點(diǎn)之一。此外，為了使機(jī)器人能夠?qū)Σ煌慕佑|環(huán)境進(jìn)行力跟蹤，基于多傳感器的信息融合技術(shù)將是機(jī)器人力控制的新方向(5) 力傳感器機(jī)

41、器人力控制中力信息的精確獲取是重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。力傳感器作為必不可少的力反饋工具影響著力控制效果。采用精度高(分辨率、靈敏度和線(xiàn)性度等)、可靠性好和抗干擾能力強(qiáng)的機(jī)器人力傳感器可以提高力控制的精度。就安裝部位而言，可分為關(guān)節(jié)式傳感器、腕部式傳感器和手指式傳感器。關(guān)節(jié)式力/力矩傳感器有兩種不同的方式：(1)使用應(yīng)變片進(jìn)行力反饋；(2) 采用電流檢測(cè)式關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩傳感。如果在機(jī)器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩控制中關(guān)節(jié)力信息的提取采用應(yīng)變片式關(guān)節(jié)傳感，這種傳感方式包含了電機(jī)的非線(xiàn)性，關(guān)節(jié)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的摩擦和負(fù)載的摩擦轉(zhuǎn)矩的影響，應(yīng)變片在機(jī)器人關(guān)節(jié)上的安裝將會(huì)減少機(jī)械結(jié)構(gòu)的剛度，引起機(jī)器人控制的不穩(wěn)定，同時(shí)也減少伺服系統(tǒng)的帶寬。

42、如果采用電流檢測(cè)式關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩傳感，可以直接檢測(cè)驅(qū)動(dòng)器的反饋電流，利用反饋電流和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩的關(guān)系進(jìn)行關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩的間接測(cè)量，與應(yīng)變式傳感相比，不需要專(zhuān)門(mén)安裝應(yīng)變片，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性更好且不會(huì)對(duì)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)剛度產(chǎn)生任何影響。這也是電流測(cè)量式關(guān)節(jié)傳感的優(yōu)勢(shì)。但機(jī)器人系統(tǒng)中存在著各種干擾項(xiàng)，如重力、負(fù)載的影響、摩擦動(dòng)力學(xué)相互作用、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)間隙和摩擦等。因此，如果采用基于電流檢測(cè)的關(guān)節(jié)力矩控制必須對(duì)以上的不確定性和干擾進(jìn)行必要的補(bǔ)償。手腕式腕力傳感器被安裝于機(jī)器人末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)與機(jī)器人手腕的聯(lián)接處，它能夠獲得在機(jī)器人末端操作時(shí)的大部分的力信息。另外，由于精度高(分辨率、靈敏度和線(xiàn)性度等)，可靠性好，使用方便的緣故

43、，為機(jī)器人力控制研究所常用。 手指式力傳感器，一般通過(guò)應(yīng)變片測(cè)量而產(chǎn)生多維力信號(hào)，常用于小范圍作業(yè)。如：靈巧手抓雞蛋等實(shí)驗(yàn)，精度高，可靠性好，漸漸成為機(jī)器人力控制研究的一個(gè)重要方向，但多指協(xié)調(diào)復(fù)雜。1.5 力控制的應(yīng)用場(chǎng)合有關(guān)力控制的實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用主要表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：(1) 裝配操作典型作業(yè)包括插銷(xiāo)入孔，旋擰螺釘，搖轉(zhuǎn)曲柄，搬運(yùn)堆放重物等?？刂菩Ч脑u(píng)價(jià)指標(biāo)一般為裝配間隙，受力狀況和操作時(shí)間等方面。(2) 表面跟蹤典型作業(yè)包括擦洗飛機(jī)、擦玻璃、修理工件表面(去毛刺,磨削或拋光等)、跟蹤焊縫等。(3) 雙手協(xié)調(diào)要求兩個(gè)或兩個(gè)以上的機(jī)器人手臂在相互約束的條件下能夠協(xié)調(diào)地工作。通常一個(gè)手臂主動(dòng)，另一

44、手臂在力控制下隨動(dòng)。雙手協(xié)調(diào)是未來(lái)多臂機(jī)器人研究的基礎(chǔ)。(4) 靈巧手多手指協(xié)調(diào),控制抓拿物體(如雞蛋、乒乓球等)力的大小。圖1.5(a)，(b)，(c)為機(jī)器人力控制的應(yīng)用實(shí)例。 圖1.5 機(jī)器人力控制應(yīng)用1.6 論文的主要研究?jī)?nèi)容1.6.1 本文的課題背景 本文以機(jī)械手在非規(guī)則回轉(zhuǎn)殼體內(nèi)或外表面上完成清理污垢、粘貼膠片或打磨表面等一類(lèi)接觸性作業(yè)作為機(jī)器人力控制具體的研究背景。以加工橢圓型工件為例，此操作是一項(xiàng)困難的工作。它的形狀變化是平滑的，但變化是非規(guī)律的。并且隨著粘貼膠片層數(shù)的增加和膠片材質(zhì)的變化，殼體內(nèi)壁上的剛度是未知且不斷變化的。因此機(jī)械手力控制操作是在接觸環(huán)境動(dòng)態(tài)特性(形狀和剛度

45、)未知條件下進(jìn)行的，采用傳統(tǒng)的力控制方法不能進(jìn)行精確的力控制，需要在傳統(tǒng)力控制方法的基礎(chǔ)上引入智能控制算法，以便使機(jī)械手對(duì)接觸環(huán)境動(dòng)態(tài)特性的變化具有適應(yīng)能力。針對(duì)在以上操作環(huán)境中形狀和剛度均未知的接觸表面)進(jìn)行精確力控制的問(wèn)題，本文提出了視覺(jué)模型與激光測(cè)距在力控制中的應(yīng)用，對(duì)接觸表面的未知幾何參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)接觸表面的未知?jiǎng)偠茸兓M(jìn)行補(bǔ)償。并在不同的控制模型中進(jìn)行了仿真研究。組建了能夠進(jìn)行力跟蹤實(shí)驗(yàn)的開(kāi)放式機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，分析了硬件和軟件體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，對(duì)非規(guī)則、變剛度的受限表面進(jìn)行力跟蹤實(shí)驗(yàn)研究，所得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)智能機(jī)器人的設(shè)計(jì)具有重要參考價(jià)值。1.6.2 本文要解決的幾個(gè)問(wèn)題 本文將就

46、在未知接觸環(huán)境下進(jìn)行力控制的問(wèn)題展開(kāi)研究，主要將解決以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：(1) 如何在接觸環(huán)境的剛度未知且不斷變化的情況下，通過(guò)智能控制手段與視覺(jué)模型和激光測(cè)距實(shí)現(xiàn)精確力控制的問(wèn)題。(2) 如何在接觸環(huán)境的形狀和剛度完全未知情況下，即在受限環(huán)境的動(dòng)態(tài)特性完全未知時(shí)，通過(guò)智能控制方法，視覺(jué)傳感器及激光測(cè)距對(duì)接觸環(huán)境的幾何形狀參數(shù)及動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和補(bǔ)償，從而實(shí)現(xiàn)精確力控制的問(wèn)題。(3) 如何構(gòu)造一種開(kāi)放式的機(jī)器人力控制系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)定制的智能預(yù)測(cè)算法，視覺(jué)模型（ccd攝像機(jī)）與激光測(cè)距儀進(jìn)行預(yù)定的力控制實(shí)驗(yàn)。(4) 在開(kāi)放式機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中，在不同的控制模型(力/位混合控制模型，

47、阻抗控制模型)、不同的預(yù)測(cè)方式、不同的跟蹤速度、不同的期望力，不同的接觸剛度條件下應(yīng)用智能控制算法對(duì)非規(guī)則受限表面進(jìn)行了力跟蹤實(shí)驗(yàn)，分析未知環(huán)境參數(shù)變化對(duì)力控制效果的影響。1.6.3 論文結(jié)構(gòu) 第一章介紹了機(jī)器人力控制的研究現(xiàn)狀、機(jī)器人控制器的體系結(jié)構(gòu)、機(jī)器人力控制中主要的研究問(wèn)題。同時(shí)，介紹了本論文研究的背景和研究?jī)?nèi)容。 第二章在傳統(tǒng)的阻抗控制模型中應(yīng)用模糊控制的方法實(shí)時(shí)調(diào)整參考軌跡，使機(jī)械手在受限運(yùn)動(dòng)中能夠適應(yīng)環(huán)境未知?jiǎng)偠鹊淖兓?，同時(shí)在受限運(yùn)動(dòng)中改變阻抗模型參數(shù)使跟蹤位置誤差和力誤差達(dá)到最小，提高全局的力控制效果。 第三章針對(duì)機(jī)器人在形狀和剛度均未知的接觸環(huán)境表面上進(jìn)行柔順控制的問(wèn)題。視覺(jué)

48、測(cè)量技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究基礎(chǔ)上的一門(mén)新興技術(shù)，研究重點(diǎn)是物體的幾何尺寸及物體在空間的位置、姿態(tài)等的測(cè)量。視覺(jué)測(cè)量的分類(lèi)方法有多種，其一是按所用視覺(jué)傳感器數(shù)量可以分為單目視覺(jué)測(cè)量、雙目視覺(jué)(立體視覺(jué))測(cè)量和三(多)目視覺(jué)測(cè)量等。單目視覺(jué)測(cè)量是指僅利用一臺(tái)數(shù)碼相機(jī)或攝像機(jī)拍攝單張像片來(lái)進(jìn)行測(cè)量工作。因其僅需一臺(tái)視覺(jué)傳感器，所以該方法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、相機(jī)標(biāo)定也簡(jiǎn)單，同時(shí)還避免了立體視覺(jué)中的視場(chǎng)小、立體匹配難的不足，因而近年來(lái)這方面的研究比較活躍。第四章是在應(yīng)用視覺(jué)模型的基礎(chǔ)上，在應(yīng)用激光測(cè)距更加準(zhǔn)確的測(cè)量所要加工物體的形狀，位置以及姿態(tài)等信息。激光測(cè)距是光波測(cè)距中的一種測(cè)距方式，激光測(cè)距分為

49、數(shù)字式與相位式兩種方法，本章主要利用相位式測(cè)量，相位式激光測(cè)距儀一般應(yīng)用在精密測(cè)距中。由于其精度高，一般為毫米級(jí)。 第五章經(jīng)過(guò)第三章與第四章對(duì)視覺(jué)模型與激光測(cè)距原理的簡(jiǎn)單介紹，本章開(kāi)始對(duì)這兩種傳感器在機(jī)器人力控制中的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)的模擬仿真與分析。第六章對(duì)本文的研究進(jìn)行總結(jié)，并展望進(jìn)一步研究的前景。2 阻抗力控制的研究2.1 引言 阻抗控制不直接控制機(jī)械手末端與環(huán)境的作用力，而是通過(guò)調(diào)整反饋位置誤差、速度誤差或剛度使機(jī)械手末端的位置(或速度)及與接觸環(huán)境的作用力之間滿(mǎn)足某種理想的動(dòng)態(tài)關(guān)系，從而使機(jī)械手表現(xiàn)出對(duì)環(huán)境的柔順性，達(dá)到期望的接觸力。在阻抗控制方法中以目標(biāo)阻抗控制模型來(lái)表現(xiàn)機(jī)械手末端與接觸

50、環(huán)境之間作用力理想的動(dòng)態(tài)關(guān)系。雖然阻抗控制方法形式簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，但阻抗模型需要精確預(yù)知接觸環(huán)境的參數(shù)信息，如接觸環(huán)境的剛度和形狀信息等。在實(shí)際的應(yīng)用中，對(duì)環(huán)境的了解往往是不知道或者不完全知道，這導(dǎo)致在許多場(chǎng)合，特別是力控制精度要求較高的場(chǎng)合中，傳統(tǒng)的阻抗控制方法不能應(yīng)用。為了克服這個(gè)缺陷，需要在傳統(tǒng)的阻抗控制算法中加入一些智能控制方法，以便使控制器具有對(duì)未知環(huán)境的適應(yīng)能力。對(duì)于焊接，噴漆，搬運(yùn)等工作，機(jī)器人的末端執(zhí)行器在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不與外界物體直接接觸，機(jī)器人只需位置控制就夠了。而對(duì)于切削，磨光，裝配作業(yè)僅有位置控制很難完成任務(wù)。還必須控制機(jī)器人與操作對(duì)象間的作用力以順應(yīng)接觸約束。機(jī)器人采用力

51、控制可以控制機(jī)器人在具有不確定性環(huán)境下實(shí)現(xiàn)與該環(huán)境想順應(yīng)的運(yùn)動(dòng)，從而可以更好地順應(yīng)更復(fù)雜的操作任務(wù)。對(duì)一些復(fù)雜的作業(yè)，如工作環(huán)境不確定或變化的裝配和高精度的裝配，對(duì)公差要求甚至超過(guò)了機(jī)器人本身能達(dá)到的精度，這時(shí)如試圖通過(guò)位置控制來(lái)提高精度，不僅代價(jià)昂貴，而且可能是徒勞無(wú)益的。而采用了力控制后，可以大大提高機(jī)器人有效作業(yè)精度。hongan提出機(jī)器人的阻抗控制方法后，許多學(xué)者對(duì)阻抗控制進(jìn)行了研究，發(fā)展了多種基于阻抗控制的控制方法。本文試圖對(duì)文獻(xiàn)中的阻抗控制進(jìn)行總結(jié)，總結(jié)了阻抗控制與其它力控制的不同，對(duì)阻抗的方法進(jìn)行了分析與分類(lèi)。2.1.1 阻抗控制的特點(diǎn)在實(shí)現(xiàn)力控制時(shí)，阻抗控制，力位置混合控制、顯

52、示力控方法各有其獨(dú)特的特點(diǎn)。力位置控制方法是基于末端執(zhí)行器的坐標(biāo)空間按其是否被環(huán)境約束而分為位置子空間與力子空間。力位置控制方法通過(guò)控制末端執(zhí)行其在末端執(zhí)行器在位置子空間的位置和力子空間的力來(lái)實(shí)現(xiàn)順應(yīng)控制。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以直接控制末端執(zhí)行器與環(huán)境之間的相互作用力，這在有些場(chǎng)合是很重要的。其缺點(diǎn)是需要很多的任務(wù)規(guī)劃，以及需要在力控制與位置控制之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。阻抗控制是調(diào)節(jié)末端執(zhí)行器與接觸力之間的關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)順應(yīng)控制的，這種方法為了避碰、有約束和無(wú)約束的運(yùn)動(dòng)提供了統(tǒng)一的方法。其優(yōu)點(diǎn)是需要很少的離線(xiàn)任務(wù)規(guī)劃，對(duì)擾動(dòng)和不確定性有很好的魯棒性。能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)由無(wú)約束運(yùn)動(dòng)到有約束運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定轉(zhuǎn)換，因此阻抗控制被

53、認(rèn)為更適合完成裝備工作。其缺點(diǎn)是在實(shí)際工作中很難得到末端執(zhí)行器的參考軌跡和環(huán)境位置、剛度。從而既無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的位置控制又無(wú)法準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)力控制。近年來(lái)提出了基于阻抗控制的力跟蹤算法。2.1.2 阻抗控制的實(shí)現(xiàn)方法在阻抗控制的早期，使用了固定增益的pd控制，這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但在機(jī)器人位形以及速度變化時(shí)無(wú)法保持理想的阻抗，經(jīng)過(guò)學(xué)者們的努力，發(fā)展了多種阻抗方法，總的來(lái)說(shuō)有兩種實(shí)現(xiàn)阻抗的方法，一種是基于動(dòng)力學(xué)的阻抗模型方法，另一類(lèi)是基于位置模型的阻抗控制方法。基于動(dòng)力學(xué)模型的阻抗方法是應(yīng)用最廣泛的方法，這種方法檢測(cè)位置和接觸力，實(shí)用動(dòng)力學(xué)模型作為前饋輸入，所以這種控制策略依賴(lài)于動(dòng)力學(xué)模型的準(zhǔn)確性。同時(shí)基

54、于位置阻抗控制方法相比，這種方法能提供為減小接觸力所需的較小的理想的阻尼和剛度?；谖恢玫淖杩箍刂品椒ㄍǔＶ荒苁谴蟮睦硐胱枘岷蛣偠?，這不利于減小機(jī)器人與約束之間的接觸力。隨著人工智能的發(fā)展，運(yùn)用智能控制的成果，發(fā)展了多種智能控制策略來(lái)提高基于動(dòng)力學(xué)模型的阻抗控制方法的控制性能。是基于動(dòng)力學(xué)模型的控制器在存在動(dòng)力學(xué)模型的不確定性時(shí)也能達(dá)到好的控制效果。給定目標(biāo)阻抗，學(xué)習(xí)控制器能通過(guò)學(xué)習(xí)，使操作機(jī)能通過(guò)操作的重復(fù)進(jìn)行是閉環(huán)響應(yīng)達(dá)到目標(biāo)阻抗。其缺點(diǎn)是假定每次操作取樣的初始位置和速度，且假定無(wú)動(dòng)力學(xué)波動(dòng)和測(cè)量噪聲?；谖恢米杩箍刂品椒ㄔ趯?shí)施時(shí)通過(guò)跟蹤理想阻抗模型的位置來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這種方法需要檢測(cè)位置、速

55、度和接觸力。將檢測(cè)到的接觸力施加到理想阻抗模型。從而可以獲得理想位置矢量。使用內(nèi)部控制環(huán)來(lái)跟蹤這個(gè)位置矢量，這種方法不依賴(lài)于動(dòng)力學(xué)模型，由于位置控制器的大增益會(huì)帶來(lái)關(guān)節(jié)的高剛度，這種方法的缺點(diǎn)是當(dāng)機(jī)器人的實(shí)際位置和模型理想位置矢量不同時(shí)將帶來(lái)大的阻抗誤差。從而將這種方法限制在簡(jiǎn)單的任務(wù)中。當(dāng)使用阻抗控制來(lái)完成任務(wù)時(shí)，選用適當(dāng)?shù)淖杩箍刂茀?shù)是非常重要的。主要有三種方法來(lái)獲得阻抗控制參數(shù)。一種是通過(guò)自適應(yīng)方法來(lái)在線(xiàn)獲得阻抗控制參數(shù)，另一種是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，最后一種是從示教數(shù)據(jù)來(lái)獲得阻抗數(shù)控制參數(shù)。 阻抗控制是一種重要的力控制方法，機(jī)器人的阻抗控制方法同力位置控制方法相比具有魯棒性好，僅需較少

56、的任務(wù)規(guī)劃等明顯優(yōu)點(diǎn)，但在工業(yè)生產(chǎn)中并未得到廣泛應(yīng)用，原因是一方面阻抗控制最常用的實(shí)施方法都是基于機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的，而要以充分的速率對(duì)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算需要相當(dāng)高級(jí)的計(jì)算機(jī)，同時(shí)由于模糊參數(shù)的誤差，使得復(fù)雜計(jì)算得到的效果不理想，另一方面是要獲得理想的阻抗控制參數(shù)較為困難。如前所述，阻抗控制的參數(shù)要用神經(jīng)學(xué)習(xí)或通過(guò)對(duì)示教數(shù)據(jù)進(jìn)行處理才能獲得。這不是輕而易舉的，這些問(wèn)題雖經(jīng)人們的努力，但未得到完全的解決。2.2 阻抗控制方法原理2.2.1 機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)方程推導(dǎo)阻抗控制方法是由hogan(1985) 17明確提出的。阻抗控制不孤立考慮機(jī)械手與接觸環(huán)境，而是充分考慮兩者的耦合關(guān)系。當(dāng)機(jī)械手對(duì)接觸環(huán)境進(jìn)行作業(yè)時(shí)，對(duì)于接觸環(huán)境來(lái)說(shuō)，至少包含慣性或運(yùn)動(dòng)學(xué)限制，接觸環(huán)境接受力輸入來(lái)決定其運(yùn)動(dòng)響應(yīng)，這樣可以把接觸環(huán)境用導(dǎo)納來(lái)描述；對(duì)于機(jī)械手來(lái)說(shuō)，為了保證其與接觸環(huán)境(導(dǎo)納系統(tǒng))