【摘 要】
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工业机械臂在打磨任务中需要与外界力进行动态交互感知,为解决自动打磨过程中因机械臂启停阶段的力波动、传感器数据采集延迟、打磨头振动以及机械臂动力学耦合等因素造成的测量误差,进而导致打磨精度和效率低的问题,提出基于重力补偿与滤波模型的工业机械臂打磨方法。通过采集机械臂在不同姿态下的力/力矩数据,测算机械臂的安装倾角及负载重心位置,确定重力补偿矩阵模型;在限幅滤波与一阶滞后滤波的基础上搭建滤波模型。验证实验根据工件表面CAD/CAM模型规划机械臂运动路径完成打磨任务,打磨之后的工件表面粗糙度为0.120μm,表
【机 构】
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中北大学,中国科学院海西院泉州装备制造研究所
【基金项目】
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泉州市科技计划项目(2019C008R、2019C094R)。
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工业机械臂在打磨任务中需要与外界力进行动态交互感知,为解决自动打磨过程中因机械臂启停阶段的力波动、传感器数据采集延迟、打磨头振动以及机械臂动力学耦合等因素造成的测量误差,进而导致打磨精度和效率低的问题,提出基于重力补偿与滤波模型的工业机械臂打磨方法。通过采集机械臂在不同姿态下的力/力矩数据,测算机械臂的安装倾角及负载重心位置,确定重力补偿矩阵模型;在限幅滤波与一阶滞后滤波的基础上搭建滤波模型。验证实验根据工件表面CAD/CAM模型规划机械臂运动路径完成打磨任务,打磨之后的工件表面粗糙度为0.120μm,表
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