CN111319036A - 基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 - Google Patents
基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111319036A CN111319036A CN201811536088.3A CN201811536088A CN111319036A CN 111319036 A CN111319036 A CN 111319036A CN 201811536088 A CN201811536088 A CN 201811536088A CN 111319036 A CN111319036 A CN 111319036A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- mechanical arm
- impedance
- algorithm
- follows
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 18
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 6
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 2
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- QEIQEORTEYHSJH-UHFFFAOYSA-N Armin Natural products C1=CC(=O)OC2=C(O)C(OCC(CCO)C)=CC=C21 QEIQEORTEYHSJH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 239000012636 effector Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J13/00—Controls for manipulators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
- B25J9/1607—Calculation of inertia, jacobian matrixes and inverses
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法,该方法依据性能函数利用梯度下降法及改进过程方法,设计参数自适应估计算法来实时调节目标阻抗参数,使目标阻抗模型能够适应外界环境。然后设计了关节空间的阻抗控制器,利用改进线性扩张状态观测器对***的扰动进行估计并在阻抗控制器中进行补偿。仿真实验表明,该方法能够在外界环境不确定的情况下实现位置/力的准确控制。
Description
技术领域
本发明属于一种移动机械臂的位置/力控制领域,尤其涉及一种基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法。
背景技术
移动机械臂是将机械臂固定在移动平台上而构成的一类移动机器人***。它是一类典型的强耦合、非线性的多输入多输出***。在实际的工程应用中,一些复杂任务的执行要求移动机械臂末端执行器与外界进行交互。当与外界环境进行交互时,通常采用阻抗控制策略对移动机械臂的位置/力进行控制。但是在移动机械臂末端与环境的接触作用过程中,环境的变化会使得目标阻抗的参数发生变化;即使在同一环境下,移动机械臂与环境间的接触力不同或移动机械臂末端处于不同姿态时其等效阻尼、刚度、惯性矩阵也不同,因此,为了实现位置和力的精确跟踪,阻抗控制在实际应用中需要实时调整阻抗模型参数以适应外界环境的变化。目前,目标阻抗模型的参数调节问题是环境不确定情况下力控制研究中的难点问题。
针对移动机械臂与外界交互对象模型参数不确定性问题,很多学者进行了研究。国外方面, Blauer等依据力的测量值,采用最优估计算法来估计加工表面的参数及状态,并考虑了执行器末端与加工表面之间的摩擦力。(期刊:IEEE Transactions on AutomaticControl;著者: Blauer.M. and P. Belanger;出版年月:1987;文章题目:State andparameter estimation for robotic manipulators using force measurements, 页码:1055-1066)。Natale等采用了基于无源性理论的自适应控制算法来进行机械臂的位置/力控制,并利用基于操作力误差的自适应算法估计交互对象模型中的未知参数,进行了实验验证。(会议:The 37th IEEE Conference on Decision and Control;著者: Natale C,Villani L;出版年月:1998;文章题目:Passivity-based design and experimentalvalidation of adaptive force/position controllers for robot manipulators, 页码:427-432)。Jung等人基于阻抗控制,设计了阻抗参数自适应调节控制算法,使得目标阻抗能够根据外界的变化来调节阻抗参数以解决上述问题。(期刊:IEEE Transactions onControl Systems Technology;著者: Jung, Seul, eta;出版年月:2004;文章题目:Forcetracking impedance control of robot manipulators under unknown envi-ronment,页码:474-483)。Capisani等人依据力传感器测量值来估计外界交互对象的参数,并采用二阶滑模控制算法实现位置/力的控制。(期刊:I IEEE Transactions on IndustrialElectronics;著者: Capisani, Luca Massimiliano and A.Ferrara;出版年月:2012;文章题目:Trajectory planning and second-order sliding mode motion/interactioncontrol for robot manipulators in unknown environments, 页码:3189-3198)。Yanan等人利用迭代学习的方法调节目标阻抗的参数以适应外界环境的变化,并根据阻抗关系来确定移动机械臂末端的期望位置,之后设计了位置控制算法对末端的位置进行了控制,通过实验验证了该算法的有效性。(期刊:IEEE Transactions on Control SystemsTechnology;著者: Li Y, Ge SS;出版年月:2014;文章题目:Impedance learning forrobots interacting with unknown environments, 页码:1422-1432)。国内方面,国防科技大学的祝晓才等针对外部交互环境接触面为不确定曲面的问题,设计了鲁棒镇定控制律,在设计过程中使用参数有界但未知的二次曲面来近似不确定曲面,并进行了仿真验证。(期刊:动力学与控制学报;著者:祝晓才,董国华,蔡自兴等;出版年月:2006;文章题目:不确定曲面上非完整移动机器人的鲁棒镇定, 页码:299-307)。华南理工大学的李智军等[35]针对交互环境表面可变形条件下的力控制问题,设计了基于两个解耦子空间并行的模糊控制器进行位置/力的混合控制。(期刊:Neural Computing & Applications;著者: LiZhijun, et al.;出版年月:2006;文章题目:Intelligent compliant force/motioncontrol of nonholonomic mobile manipula-tor working on the nonrigid surface,页码:204)。华中科技大学的李正义等针对外界环境刚度系数未知的情况,提出了利用神经网络近似估计外界环境的刚度系数方法。还有一些其它学者针对上述问题设计了一系列目标阻抗参数的自适应调节算法,以达到适应外界环境的目的。(学位论文:华中科技大学;著者: 李正义;出版年月:2011;文章题目:机器人与环境间力/位置控制技术研究与应用, 页码:28-50)。
上述解决方案大多数是基于神经网络、迭代学习、模糊理论来估计环境模型参数或调整阻抗模型参数。但是在实际应用中外界环境是实时变化的,这些算法难以依据外界环境的变化进行实时调整。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法,首先通过定义控制***的性能函数并利用梯度下降法及改进过程方法设计阻抗参数自适应估计算法,该自适应估计算法根据目标阻抗模型中阻抗参数与位置、末端力传感器的测量值之间的关系调节目标阻抗参数,以使目标阻抗模型能够适应外界环境的变化;然后利用力的测量值得到末端参考位置并依据阻抗模型设计移动机械臂在关节空间下的阻抗控制器,同时在控制器中对改进的扩张状态观测器所估计的扰动进行补偿,从而提高移动机械臂末端的轨迹追踪性能,实现接触力的精确控制。本方法能够根据反应外界环境变化的性能函数实时调整阻抗参数,从而保证当外界环境发生变化时,目标阻抗模型仍然可以适应外界环境,最终实现移动机械臂的位置/力的精确控制。
基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法,步骤如下:
步骤一:建立动力学模型
定义惯性坐标系{W},基于拉格朗日方程建立全方位移动机械臂一体化动力学模型,得到全方位移动机械臂的动力学模型:
式中,表示移动机械臂在惯性坐标系下的广义坐标,表示矩阵的转置,表示集合间的“属于”关系,表示移动机械臂的自由度,下同;表示惯性矩阵,表示行列的实数向量,下同;表示离心力矩和哥氏力矩;表示重力力矩;表示控制输入;表示几何约束雅克比矩阵,表示几何约束的维度,表示与外界接触所产生的约束力矩;
步骤二:设计阻抗参数自适应算法
取移动机械臂末端目标阻抗模型为:
阻抗控制是一种通过位置控制达到力控制目标的间接控制算法,基于阻抗模型式(2),接下来设计阻抗参数自适应算法;
首先,定义一个描述控制***性能的函数,将***的位置、接触力控制误差函数作为描述控制***性能的函数,如下所示:
由阻抗模型可以得到自适应算法为:
定义如下表达式:
利用PD类型的过程改进算法,可以得到:
由此得到参数更新算法为:
步骤三:设计位置/力控制算法
控制算法包括改进扩张状态观测器和阻抗控制器:
1、改进扩张状态观测器
利用改进的线性扩张状态观测器,得到***扰动的估计值为:
2、阻抗控制器
首先,计算移动机械臂末端期望轨迹,将外界环境动力学模型简化为弹性模型,则移动机械臂末端与环境之间的接触力为:
其次,利用逆运动学关系将其转换到关节空间,从而实现对各个关节的控制;
移动机械臂末端加速度与关节空间加速度之间的关系为:
根据式(20)可将操作空间的控制量转换到关节空间:
最终,根据全方位移动机械臂动力学模型与目标阻抗模型,得到***控制器为:
其中,
证明:解方程(26)可得:
在已知改进扩张状态观测器估计误差有界的基础上,可得:
由此可知,下式成立:
由式(35)可知,本方案中的控制***是有界输入有界输出稳定。
基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法,该方法依据性能函数利用梯度下降法及改进过程方法,设计参数自适应估计算法来实时调节目标阻抗参数,使目标阻抗模型能够适应外界环境。然后设计了关节空间的阻抗控制器,利用改进线性扩张状态观测器对***的扰动进行估计并在阻抗控制器中进行补偿。仿真实验表明,该方法能够在外界环境不确定的情况下实现位置/力的准确控制。
附图说明
图1是本发明中移动机械臂的工作示意图;
图2是本发明所设计的控制***的结构框图;
图3a是全方位移动机械臂位置/力控制的第一组仿真末端接触力控制曲线;
图3b是全方位移动机械臂位置/力控制的第一组仿真阻尼、刚度参数实时变化曲线;
图3c是全方位移动机械臂位置/力控制的第一组仿真末端运动轨迹曲线;
图3d是全方位移动机械臂位置/力控制的第一组仿真末端运动轨迹误差曲线;
图3e 是全方位移动机械臂位置/力控制的第一组仿真移动机械臂的各个关节的运动轨迹曲线;
图4a 是全方位移动机械臂位置/力控制的第二组仿真末端接触力控制曲线;
图4b是全方位移动机械臂位置/力控制的第二组仿真阻尼、刚度参数实时变化曲线;
图4c是全方位移动机械臂位置/力控制的第二组仿真末端运动轨迹曲线;
图4d是全方位移动机械臂位置/力控制的第二组仿真末端运动轨迹误差曲线。
具体实施方式
本发明所设计的控制***的结构框图如图2所示。为验证本发明所设计的控制算法的有效性,以MATLAB作为仿真平台,以具有5自由度的两连杆全方位移动机械臂(图1所示)为控制对象进行了移动机械臂位置/力的控制仿真实验的验证。下面结合仿真实验和附图对本发明针对在外界环境不确定的条件下,移动机械臂位置/力的控制方法作出详细说明。
本发明针对在外界环境不确定的条件下,全方位移动机械臂位置/力的控制问题,利用梯度下降法和过程改进方法设计了阻抗参数自适应算法,然后设计了基于阻抗参数自适应算法的自抗扰控制方法,最终实现了移动机械臂控制***在外界环境不确定情况下的稳定控制。
设定两组对比仿真,两组仿真分别设定不同的环境变化形式,其它设定值均相同。通过对比仿真来验证所设计的自适应算法适用于不同形式的环境变化。
如图1所示,仿真中移动机械臂的任务为按照给定接触力与平面接触并按照给定轨迹在平面上运动。仿真中动力学模型中各参数:平台质量,连杆1质量,连杆2质量,连杆1长度,连杆2长度,平台转动惯量,连杆1转动惯量,连杆2转动惯量。自适应算法中常系数的取值为:。阻抗参数的初始值为:
在第一组仿真中,仿真中环境刚度如下所示:
即在前第10s(‘s’为秒,下同)、20s、30s分别改变环境的刚度系数。
设定期望接触力为:
移动机械臂末端按照以下轨迹运动:
***仿真时间为80 s,采样时间为0.01 s。全方位移动机械臂的初始位置、接触力的初始值分别设定为:,。仿真结果分别如图3(a)、3(b)、3(c)、3(d)、3(e)所示。图3(a)表示采用固定阻抗参数(IMC)的控制***与采用阻抗参数自适应算法(AIMC)的控制***的控制效果。阻抗参数采用固定值时,当外界环境发生变化时会使得实际接触力无法跟踪期望接触力,两者之间存在较大误差;而采用阻抗参数自适应算法时,外界环境发生变化后实际接触力能够迅速调整并跟踪上期望接触力;图3(b)表示力控制方向的 两个参数的变化曲线,当外界环境发生变化时,两个参数快速调整使得目标阻抗模型能够适应外界环境的变化;图3(c) 表示移动机械臂末端的运动轨迹,由仿真曲线可以看出末端实际运动轨迹能够精确的追踪期望运动轨迹;图3(d)表示移动机械臂末端轨迹三个方向的误差,当外界环境发生变化时力控制方向的轨迹追踪误差突然增大,之后快速收敛到零而其它两个方向的轨迹追踪误差并没有明显的变化,是因为在阻抗控制模型中力控制方向与位置控制方向是完全解耦的;图3(e)表示移动机械臂各关节运行轨迹, 每个关节运动轨迹都是光滑且连续的没有出现奇异值。
第二组仿真中设定外界环境的刚度为:
第二组仿真中移动机械臂末端的位置及接触力的初始值、末端期望轨迹、控制器参数均与第一组仿真相同。仿真结果分别如图4(a)、4(b)、4(c)、4(d)所示。图4(a)表示接触力控制曲线,当移动机械臂末端在接触外界环境的时刻,末端接触力出现了相对较大的误差,但之后末端接触力能够比较精确的追踪其期望值;图4(b)表示表示力控制方向的两个参数的变化曲线;图4(c)表示移动机械臂末端位置方向运动轨迹;图4(d)表示末端三个方向的位置控制误差,控制误差在合理范围内。对比两组仿真结果可以得出以下结论:对于不同形式的外界环境变化,本方案中的参数自适应算法都能够使得实际接触力快速追踪期望接触力,证明所设计的阻抗参数自适应算法对外界环境的变化形式具有很强的适应能力。
经过上述分析,证明了本发明算法的有效性。
Claims (1)
1.基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法,其特征在于:步骤如下:
步骤一:建立动力学模型
定义惯性坐标系{W},基于拉格朗日方程建立全方位移动机械臂一体化动力学模型,得到全方位移动机械臂的动力学模型:
式中,表示移动机械臂在惯性坐标系下的广义坐标,表示矩阵的转置,表示集合间的“属于”关系,表示移动机械臂的自由度,下同;表示惯性矩阵,表示行列的实数向量,下同;表示离心力矩和哥氏力矩;表示重力力矩;表示控制输入;表示几何约束雅克比矩阵,表示几何约束的维度,表示与外界接触所产生的约束力矩;
步骤二:设计阻抗参数自适应算法
取移动机械臂末端目标阻抗模型为:
阻抗控制是一种通过位置控制达到力控制目标的间接控制算法,基于阻抗模型式(2),接下来设计阻抗参数自适应算法;
首先,定义一个描述控制***性能的函数,将***的位置、接触力控制误差函数作为描述控制***性能的函数,如下所示:
由阻抗模型可以得到自适应算法为:
定义如下表达式:
利用PD类型的过程改进算法,可以得到:
由此得到参数更新算法为:
步骤三:设计位置/力控制算法
控制算法包括改进扩张状态观测器和阻抗控制器:
1、改进扩张状态观测器
利用改进的线性扩张状态观测器,得到***扰动的估计值为:
2、阻抗控制器
首先,计算移动机械臂末端期望轨迹,将外界环境动力学模型简化为弹性模型,则移动机械臂末端与环境之间的接触力为:
其次,利用逆运动学关系将其转换到关节空间,从而实现对各个关节的控制;
移动机械臂末端加速度与关节空间加速度之间的关系为:
根据式(20)可将操作空间的控制量转换到关节空间:
最终,根据全方位移动机械臂动力学模型与目标阻抗模型,得到***控制器为:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811536088.3A CN111319036B (zh) | 2018-12-15 | 2018-12-15 | 基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811536088.3A CN111319036B (zh) | 2018-12-15 | 2018-12-15 | 基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111319036A true CN111319036A (zh) | 2020-06-23 |
CN111319036B CN111319036B (zh) | 2023-03-14 |
Family
ID=71165066
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811536088.3A Active CN111319036B (zh) | 2018-12-15 | 2018-12-15 | 基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111319036B (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111702767A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-09-25 | 重庆邮电大学 | 一种基于反演模糊自适应的机械手阻抗控制方法 |
CN111730599A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-02 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 阻抗控制方法、装置、阻抗控制器和机器人 |
CN112068434A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-11 | 北京航空航天大学 | 基于扩展状态观测器的康复机械装置迭代学习控制方法 |
CN112936291A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种基于阻抗控制的力控末端执行器振动抑制方法 |
CN113325716A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-31 | 浙江大学 | 基于扩张观测器的水下液压机械臂非线性鲁棒控制方法 |
CN113400313A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-17 | 西北工业大学 | 基于Zener模型的机器人-环境柔顺接触过程的阻抗控制方法 |
CN113664830A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-19 | 华中科技大学 | 基于模型预测阻抗控制的双机器人同步加工方法及*** |
CN113910232A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-11 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 一种自适应姿态跟踪方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN114516052A (zh) * | 2022-03-23 | 2022-05-20 | 杭州湖西云百生科技有限公司 | 并行实时高性能多轴机械臂的动力学控制方法及*** |
CN114619450A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-14 | 华中科技大学 | 一种面向机械臂的分数阶阻抗控制器及其设计方法 |
CN114770500A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-22 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 基于阻抗模式修正机械臂控制器参数的方法、***及应用 |
CN114789432A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-26 | 西安交通大学 | 一种面向建筑板材安装的双臂机器人力位混合控制方法 |
US11858141B2 (en) | 2020-07-08 | 2024-01-02 | Ubtech Robotics Corp Ltd | Impedance control method, and controller and robot using the same |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180029228A1 (en) * | 2015-02-24 | 2018-02-01 | Kastanienbaum GmbH | Device and Method for Performing Open-Loop and Closed-Loop to Control of a Robot Manipulator |
CN108406779A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-08-17 | 昆明理工大学 | 一种基于未知输入观测器的机械臂运动控制方法 |
CN108555913A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-09-21 | 天津大学 | 基于无源性的移动机械臂位置/力的自抗扰控制方法 |
CN108621163A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-09 | 同济大学 | 一种面向汇榫工艺的冗余双臂机器人协作控制方法 |
CN108628172A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-10-09 | 南京理工大学 | 一种基于扩张状态观测器的机械臂高精度运动控制方法 |
CN108710302A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-26 | 天津大学 | 无源性全方位移动机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
-
2018
- 2018-12-15 CN CN201811536088.3A patent/CN111319036B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180029228A1 (en) * | 2015-02-24 | 2018-02-01 | Kastanienbaum GmbH | Device and Method for Performing Open-Loop and Closed-Loop to Control of a Robot Manipulator |
CN108621163A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-09 | 同济大学 | 一种面向汇榫工艺的冗余双臂机器人协作控制方法 |
CN108406779A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-08-17 | 昆明理工大学 | 一种基于未知输入观测器的机械臂运动控制方法 |
CN108555913A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-09-21 | 天津大学 | 基于无源性的移动机械臂位置/力的自抗扰控制方法 |
CN108710302A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-26 | 天津大学 | 无源性全方位移动机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
CN108628172A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-10-09 | 南京理工大学 | 一种基于扩张状态观测器的机械臂高精度运动控制方法 |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111730599A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-02 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 阻抗控制方法、装置、阻抗控制器和机器人 |
CN111730599B (zh) * | 2020-07-08 | 2021-09-07 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 阻抗控制方法、装置、阻抗控制器和机器人 |
US11858141B2 (en) | 2020-07-08 | 2024-01-02 | Ubtech Robotics Corp Ltd | Impedance control method, and controller and robot using the same |
CN111702767A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-09-25 | 重庆邮电大学 | 一种基于反演模糊自适应的机械手阻抗控制方法 |
CN112068434A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-11 | 北京航空航天大学 | 基于扩展状态观测器的康复机械装置迭代学习控制方法 |
CN112936291A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 | 一种基于阻抗控制的力控末端执行器振动抑制方法 |
CN113325716A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-31 | 浙江大学 | 基于扩张观测器的水下液压机械臂非线性鲁棒控制方法 |
CN113400313B (zh) * | 2021-07-02 | 2022-07-26 | 西北工业大学 | 基于Zener模型的机器人-环境柔顺接触过程的阻抗控制方法 |
CN113400313A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-17 | 西北工业大学 | 基于Zener模型的机器人-环境柔顺接触过程的阻抗控制方法 |
CN113664830A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-19 | 华中科技大学 | 基于模型预测阻抗控制的双机器人同步加工方法及*** |
CN113664830B (zh) * | 2021-08-24 | 2022-08-02 | 华中科技大学 | 基于模型预测阻抗控制的双机器人同步加工方法及*** |
CN113910232B (zh) * | 2021-10-27 | 2022-12-20 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 一种自适应姿态跟踪方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN113910232A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-11 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 一种自适应姿态跟踪方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN114516052A (zh) * | 2022-03-23 | 2022-05-20 | 杭州湖西云百生科技有限公司 | 并行实时高性能多轴机械臂的动力学控制方法及*** |
CN114516052B (zh) * | 2022-03-23 | 2023-12-22 | 杭州湖西云百生科技有限公司 | 并行实时高性能多轴机械臂的动力学控制方法及*** |
CN114619450A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-14 | 华中科技大学 | 一种面向机械臂的分数阶阻抗控制器及其设计方法 |
CN114619450B (zh) * | 2022-03-24 | 2023-07-04 | 华中科技大学 | 一种面向机械臂的分数阶阻抗控制器及其设计方法 |
CN114789432A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-26 | 西安交通大学 | 一种面向建筑板材安装的双臂机器人力位混合控制方法 |
CN114789432B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-08-29 | 西安交通大学 | 一种面向建筑板材安装的双臂机器人力位混合控制方法 |
CN114770500A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-22 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 基于阻抗模式修正机械臂控制器参数的方法、***及应用 |
CN114770500B (zh) * | 2022-04-02 | 2024-06-04 | 苏州艾利特机器人有限公司 | 基于阻抗模式修正机械臂控制器参数的方法、***及应用 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111319036B (zh) | 2023-03-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111319036A (zh) | 基于自适应算法的移动机械臂位置/力自抗扰控制方法 | |
Peng et al. | Force sensorless admittance control with neural learning for robots with actuator saturation | |
Zhou et al. | Adaptive neural network tracking control for robotic manipulators with dead zone | |
CN110275436B (zh) | 一种多单臂机械手的rbf神经网络自适应控制方法 | |
Yüksel et al. | A nonlinear force observer for quadrotors and application to physical interactive tasks | |
Peng et al. | Neural-learning-based force sensorless admittance control for robots with input deadzone | |
CN108445768B (zh) | 空间机器人操作空间轨迹跟踪的增广自适应模糊控制方法 | |
Tian et al. | Constrained motion control of flexible robot manipulators based on recurrent neural networks | |
Cao et al. | ESO-based robust and high-precision tracking control for aerial manipulation | |
Hu et al. | Impedance sliding mode control with adaptive fuzzy compensation for robot-environment interacting | |
Hamedani et al. | Adaptive impedance control of uncertain robot manipulators with saturation effect based on dynamic surface technique and self-recurrent wavelet neural networks | |
Jun-Pei et al. | Neural network control of space manipulator based on dynamic model and disturbance observer | |
Tan et al. | New varying-parameter recursive neural networks for model-free kinematic control of redundant manipulators with limited measurements | |
Hao et al. | Uncalibrated visual servoing for a planar two link rigid-flexible manipulator without joint-space-velocity measurement | |
Wang et al. | A multi-target trajectory planning of a 6-dof free-floating space robot via reinforcement learning | |
Ma et al. | Active manipulation of elastic rods using optimization-based shape perception and sensorimotor model approximation | |
Mustafa et al. | Adaptive backstepping sliding mode control based on nonlinear disturbance observer for trajectory tracking of robotic manipulator | |
Jandaghi et al. | Motion dynamics modeling and fault detection of a soft trunk robot | |
Xia et al. | Hybrid force/position control of industrial robotic manipulator based on Kalman filter | |
Zhang et al. | Adaptive control of discrete-time nonlinear systems using ITF-ORVFL | |
Cui et al. | Experiment on impedance adaptation of under-actuated gripper using tactile array under unknown environment | |
Bai et al. | Fuzzy backstepping control for dual-arm cooperative robot grasp | |
Ferguene et al. | Dynamic external force feedback loop control of a robot manipulator using a neural compensator—Application to the trajectory following in an unknown environment | |
Lu et al. | Active task design in adaptive control of redundant robotic systems | |
Shen et al. | Adaptive neural network control of space flexible robot based on calculated torque for non-cooperative targets |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |