【摘 要】
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在愈加强调人机共融技术的社会背景下,工业机器人应用已经逐渐从简单的重复性劳动向智能化——交互协作的方向发展,碰撞检测是实现机器人与机器人,或者人与机器人之间安全交互控制的重要前提,对工业机器人智能碰撞检测技术进行研究具有重大意义。相比于精确数学模型的碰撞检测方法,基于BP神经网络的碰撞检测方法,可利用其数据样本处理的优势,不依赖外部作用力与关节信息的复杂非线性关系,以及准确的机器人动力学模型,避免
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:《通过粘弹性包覆层形变力反馈主动提高机器人安全性》（编号:51175084）； 国家自然科学基金面上项目“兼有接触位置和压力检测功能的柔性面电场触觉传感器”（编号:51575111）；
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在愈加强调人机共融技术的社会背景下,工业机器人应用已经逐渐从简单的重复性劳动向智能化——交互协作的方向发展,碰撞检测是实现机器人与机器人,或者人与机器人之间安全交互控制的重要前提,对工业机器人智能碰撞检测技术进行研究具有重大意义。相比于精确数学模型的碰撞检测方法,基于BP神经网络的碰撞检测方法,可利用其数据样本处理的优势,不依赖外部作用力与关节信息的复杂非线性关系,以及准确的机器人动力学模型,避免因不精确模型而无法准确估计外力导致的碰撞检测精度低的问题,并提高对不同碰撞情况的适用性。本文围绕工业机器人碰撞检测数据采集系统和基于BP神经网络的碰撞检测方法开展研究工作,具体包括:（1）针对训练BP神经网络模型所需大量样本数据的问题,设计了机器人控制及数据采集系统,使用元创兴Rebot-V-6R-650工业机器人本体为实验平台,以加拿大Quanser公司的的Q8-USB卡作为系统控制及数据采集设备,基于Matlab/Simulink和QUARC组件化开发环境,开发机器人控制及数据采集软件,实现了机器人开环运动控制,以及机器人末端外部力和关节电机转动速度、工作电流等信息的采集。（2）提出一种基于改进BP神经网络的工业机器人碰撞检测方法。使用机器人末端六维力传感器信息为期望输出特征,以机器人关节电机工作电流、转动速度、电机当前时刻滞留脉冲以及前10个时刻关节电机滞留脉冲为输入特征,BP神经网络碰撞检测模型训练包括机器人无碰撞和有碰撞两种情况,采用多个不同的隐含层数和神经元个数的组合,训练获得最佳的BP神经网络机器人碰撞外力预测模型,并定义了碰撞阈值。（3）实验验证提出的基于BP神经网络的碰撞检测方法的有效性。将训练集样本输入训练所得BP神经网络模型获得估计外力输出,并与实际的外部碰撞力信息对比以评估模型;使用无碰撞情况下的训练数据输入模型,获得的估计输出与实际值的最大误差作为碰撞阈值;最后重新采集不同恒定速度下的关节信息,在速度剖面角度分析了模型的有效性和泛化性能。
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