49、平面机器人刚度建模与参数估计的研究进展

平面机器人刚度建模与参数估计的研究进展

在现代机器人技术的发展中，平面机器人的刚度建模和参数估计是至关重要的研究领域。随着机器人在复杂任务和与人协作场景中的应用越来越广泛，对机器人刚度的准确建模和参数估计能够提高机器人的性能和可靠性。本文将深入探讨平面机器人刚度建模的相关技术，包括不同的建模方法、模型的可识别性分析以及参数估计的具体策略。

1. 平面机器人刚度建模的背景与重要性

许多现代类人机器人旨在模仿人类行为，采用了高度柔顺的操作机构。与传统的刚性传动和连杆机器人相比，这类机器人更适合完成复杂任务并与人类协作。然而，其驱动技术更为复杂，控制算法需要同时考虑描述机器人几何形状的传统运动学模型，以及描述机器人对外力和扭矩的柔顺性/刚度的弹性静力学模型。

为了对机器人的弹性进行建模，目前主要有三种技术：有限元分析（FEA）、矩阵结构分析（MSA）和虚拟关节法（VJM）。
- 有限元分析（FEA） ：这是最准确的方法，能够以真实的尺寸和形状对连杆和关节进行建模。但由于计算成本极高，不适合实时控制。
- 矩阵结构分析（MSA） ：可以看作是模型准确性和复杂性之间的折衷。它结合了FEA的主要思想，但处理的是较大的柔顺元件，如梁、弧、电缆等。虽然能减少一定的计算量，但仍不足以用于实时应用。
- 虚拟关节法（VJM） ：通过在传统刚性模型中添加虚拟关节（局部弹簧）来描述连杆、关节和传动装置的弹性变形。该方法提供了相对简单的解析模型，能够快速计算末端执行器的笛卡尔刚度或柔顺矩阵，以各连杆和关节弹性参数的加权和形式表示。由于其结构简单，VJM模型在实际机