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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开了一种基于阻抗学习的关节型工业机器人自适应柔顺控制方法，其包括建立描述关节型工业机器人末端受力与末端位置之间的动态关系的阻抗控制模型，获取末端与环境的实际接触力和末端的实际位置以更新阻抗参数；在更新阻抗参数后，基于末端位置控制关节型工业机器人运动或者基于末端接触力控制关节型工业机器人运动。本发明采用的阻抗参数迭代更新方法，根据末端位置控制误差和接触力大小对阻抗参数进行实时迭代更新，提高了对关节型工业机器人控制的适应性、控制精度、稳定性和鲁棒性。

主权项：1.基于阻抗学习的关节型工业机器人自适应柔顺控制方法，其特征在于：包括以下步骤：1建立描述关节型工业机器人末端受力与末端位置之间的动态关系的阻抗控制模型，所述阻抗控制模型如下： 其中Mdt、Bdt和Kdt分别为期望惯性矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，xdt为t时刻末端的期望位置，为t时刻末端的期望速度，为t时刻末端的期望加速度，xt为t时刻末端的实际位置，是末端速度，是末端加速度，Fdt是t时刻末端与环境的期望接触力，Fet是t时刻末端与环境的实际接触力；2通过设置于关节型工业机器人末端的力传感器测量末端与环境的实际接触力Fet，或者通过关节力矩传感器测量得到关节驱动力矩矢量τ或读取关节电机的电流信号再转换得到关节驱动力矩矢量τ、然后根据公式τ＝JT·Fet转换得到末端接触力Fet，其中J为雅可比矩阵；通过角度传感器测量关节型工业机器人各关节角度得到关节角度矢量q，并根据q进行正运动学求解得到末端的实际位置xt，然后用末端的实际接触力Fet和实际位置xt更新阻抗参数Bdt和Kdt，阻抗参数迭代更新公式如下： 其中：ext＝xt-xdt，k为迭代数，βB和βK为与学习速率相关的常量、α'为与学习速率相关的常向量，分别表示在t时刻第k次迭代得到的阻尼矩阵和刚度矩阵；为t时刻期望控制输出ydt的一阶导数；yt为迭代输出，yt＝Ct·xt，其中Ct＝[m1,m2,m3]为调节阻抗学习目标的常向量，常数m1、m2、m3为可调节的设定值，是第k-1次迭代输出的一阶导数；得到的用于下一代的更新；3在更新阻抗参数后，基于末端位置控制关节型工业机器人运动或者基于末端接触力控制关节型工业机器人运动；所述基于末端位置控制关节型工业机器人运动包括：将当前时刻的期望接触力Fdt与实际接触力Fet之差输入阻抗控制模型，由阻抗控制模型输出末端位置修正量ex，然后根据公式计算xrt＝xdt+ex计算末端位置控制量xrt，根据末端位置控制量xrt进行逆运动学求解得到下一时刻的关节角度控制量qr，通过关节角度控制矢量qr控制关节型工业机器人运动；所述基于末端接触力控制关节型工业机器人运动包括以下步骤：a获取关节型工业机器人在当前时刻的关节角度矢量q和关节角速度矢量b根据关节角度矢量q进行正运动学求解得到末端的实际位置xt；c根据公式计算得到速度根据公式计算得到加速度其中J为雅可比矩阵；d将xt与期望位置之差xdt、与期望速度之差、与加速度之差共同作为阻抗控制模型的输入，由阻抗控制模型输出末端与环境的期望接触力Fdt；e根据公式τ＝JT·Fd转换得到下一时刻的关节驱动力矩矢量τ，通过关节驱动力矩矢量τ控制关节型工业机器人运动。

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百度查询： 重庆大学 基于阻抗学习的关节型工业机器人自适应柔顺控制方法