【摘 要】
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针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际
【基金项目】
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国家科技重大专项(2015ZX04005006);广东省重大科技专项(2014B090921004,2014B090920002);中山市重大科技专项(2016F2FC0006)~~
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针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。
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