工业机器人的常用控制方法课件

7.9机器人力控制一、机器人的力与力控制种类1、外力/力矩与广义力的关系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。可以采用腕力传感器进行测量。7.9机器人力控制用

表示机器人末端受到的外力和外力矩向量。设驱动装置对各关节施加的关节力矩是

，广义力可以通过计算这些力所做的虚功来得到。设

为末端虚位移，为关节虚位移，满足：产生的虚功为：在外力F

作用下，广义坐标θ

对应广义力可表示为：1、单自由度刚性控制假设机械手与环境在xE

点接触，若机械手的末端位置x>xE

，则施加于环境的力为：其中为环境的刚度。整个系统满足以下方程：其中

为输入力。若如图所示，采用以下PD控制二、阻尼力控制联合以上方程得：其中依赖于位形的矩阵

称为关节刚性矩阵，

一般不是对角矩阵。当

为降秩矩阵时，说明机械手处于奇异状态，这时在某些方向机械手不能运动，因而在这些方向的刚性不能控制。为了使系统具有理想的动态相应性能，还应提供一定的阻尼。同时考虑对重力矩的补偿，实际的关节控制力矩可取为：其中；；为在工作空间表示的阻尼矩阵。这里所有的量均表示在任务空间，控制律也可以表示为：

其中阻尼力控制其特点是不直接控制机器人与环境的作用力,而是根据机器人端部的位置(或速度)和端部作用力之间的关系,通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制力的目的,此时接触过程的弹性变形尤为重要。这类力控制不外乎基于位置和速度的两种基本形式。当把力反馈信号转换为位置调整量时，这种力控制称为刚度控制；当把力反馈信号转换为速度修正量时，这种力控制称为阻尼控制；当把力反馈信号同时转换为位置和速度的修正量时，即为阻抗控制。左图为阻抗控制结构，其核心为力矩运动转换矩阵K设计，运动修正矩阵

；从力控制角度，希望K阵中元素越大越好，则系统柔一些；从位置控制角度，希望K中元素越小越好，则系统刚一些。7.9机器人力控制被动柔顺被动柔顺装置具有响应快、成本低廉等优点，但它的应用受到一定的限制，缺乏灵活性。主动柔顺主动柔顺是通过控制方法来实现的，因此对于不同的任务，可以通过改变控制算法来获得所需要的柔顺功能。主动柔顺具有更大的灵活性，但由于柔顺性是通过软件实现的，因而响应不如被动柔顺迅速。三、相互力控制7.9机器人力控制对于需要进行柔顺控制的作业任务，在完成任务的整个过程中，往往需要根据任务的不同阶段采用不同的控制策略。以销钉插孔（插轴入孔）的任务为例，下图表示了该任务操作过程的四个阶段。每个阶段包含了不同的约束情况，因而需采用不同的控制策略。7.10机器人行为控制一、机器人行为种类：移动机器人导航自主移动机器人机器人视觉行为基于主动视觉机器人行为控制实现7.10机器人行为控制三、基于行为的控制方法包容式结构自底向上将系统按照行为划分成不同的层次，即感知一行动，相对独立地进行研究。即将复杂的任务分解成很多简单的可以并发执行的单元，每个单元有其自己的感知器和执行器，构成感知动作行为。多个行为相互耦合构成层次模型，它们通过竞争与仲裁产生抑制、禁止和激活信息协调彼此的动作。包容式结构层次模型7.10机器人行为控制RIRA-ROBOT基于行为机器人视觉系统构成7.10机器人行为控制五、基于主动视觉机器人行为控制实现RIRA-ROBOT基于行为机器人系统结构图7.11机器人智能控制一、智能控制的特点以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、(自)学习控制等技术。研究内容之一就是把智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器。7.11机器人智能控制二、特点分析适用于不确定的或难定义的过程控制、复杂的非线性被控对象控制、随时间变化的过程控制等。利用自适应、自组织、(自)学习等方式来提高系统的自动化和智能化控制。能综合交叉各种技术，使智能控制系统和智能控制器设计形式日益多样化和智能控制技术应用范围日益广泛化。7.11机器人智能控制智能控制可以像传统控制理论分析系统的动态性一样，描述系统的稳定性、系统的能控和能观性、系统的最优控制(即嫡函数和能量函数的描述)、系统的复杂性等。与传统控制理论不同的是智能控制对复杂知识系统的有关理论分析的描述目前还缺少统一的标准。7.11机器人智能控制分层递阶智能控制结构对不同用途的智能控制系统，以上各部分的形式和功能可能存在较大的差异。萨里迪斯提出了智能控制系统的分层递阶的组成结构形式对控制来讲，自上而下控制精度愈来愈高；对识别来讲，自下而上信息回馈愈来愈粗略。7.11机器人智能控制智能控制的多学科交叉7.12机器人智能控制控制方法有以下几种：