【摘 要】
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阻抗控制是机械臂力/位置跟踪控制的关键技术之一。然而,传统的阻抗控制过分依赖精确地环境模型,难以适应参数不能准确测量的工作环境;此外,建模误差是难以避免的,这导致基于参数已知的控制方法难以取得高精度的轨迹跟踪效果,进而影响机械臂末端力/位置跟踪性能。如何减小机械臂不确定性和环境未知性对机械臂力/位置跟踪的影响一直是控制领域的研究热点。本文以阻抗控制为研究基础,并考虑机械臂动力学参数不确定性问题作为
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阻抗控制是机械臂力/位置跟踪控制的关键技术之一。然而,传统的阻抗控制过分依赖精确地环境模型,难以适应参数不能准确测量的工作环境;此外,建模误差是难以避免的,这导致基于参数已知的控制方法难以取得高精度的轨迹跟踪效果,进而影响机械臂末端力/位置跟踪性能。如何减小机械臂不确定性和环境未知性对机械臂力/位置跟踪的影响一直是控制领域的研究热点。本文以阻抗控制为研究基础,并考虑机械臂动力学参数不确定性问题作为主要研究内容,同时对复杂场景下机械臂的避障运动规划进行研究。（1）针对环境中障碍物对机械臂作业安全性的影响,以人工势场法为基础进行避障路径规划。通过改进人工势场斥力势场函数解决目标点非最优点的缺陷;引入了可变步长机制,通过淘汰碰撞路径点避免重新规划新路径,提高了人工势场法的效率;对离散路径点进行轨迹规划,提高了路径点的平滑性。（2）针对环境先验知识不足而导致规划的阻抗函数中参考轨迹不理想,进而影响机械臂末端力/位置跟踪性能的问题,设计基于自适应阻抗控制的力跟踪方案,根据力跟踪误差对参考轨迹进行实时在线更新,达到解决环境建模误差影响的目的,间接提高了机械臂力跟踪性能。面对非结构性环境,该控制方案更具有灵活性和适用性,提高了控制系统的通用性。（3）针对机械臂系统动力学不确定性导致力/位置跟踪性能下降的问题,同时考虑不可避免的外界扰动和关节执行器摩擦力因素,设计了基于自适应神经网络的位置控制器,该控制系统采用单参数神经网络拟合笛卡尔空间动力学,解决了运动学参数不确定性的问题,并对神经网络理想权值矩阵最大奇异值的平方进行在线估计,从而只需更新单个学习参数,进而减少计算压力并提高控制系统的实时性。最后,结合Lyapunov稳定性定理分析,严格证明了系统的稳定性。（4）为提高力/位置跟踪控制系统的工程应用价值,将该算法应用于高自由度Sawyer机械臂的控制系统中,高度验证了该控制系统的有效性及实用性,很大程度上加快了智能控制器的实际应用速度,这对于智能控制器的工程应用有着很大的意义。
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