1、基于开放式架构测试平台的机器人力控制策略评估

基于开放式架构测试平台的机器人力控制策略评估

1. 引言

工业机器人目前广泛应用于众多领域，具备多种配置、驱动系统、物理尺寸和有效载荷。然而，全球范围内工业机器人的实际使用数量远低于二十多年前的预测。尽管计算和电子相关领域取得了重大技术进步，且有快速、可靠、低成本的微处理器和存储器，但这一现状主要是由历史和经济因素导致，而非技术问题。

传统上，大多数工业机器人旨在实现末端执行器工具位置和速度的精确、可重复控制。如今，这些系统也常需执行复杂任务，要求具备强大稳定的力控制策略。有时，任务约束还要求在某些自由度上进行位置或速度控制，在其他自由度上进行力控制。因此，实现稳定、精确的力控制是机器人研究的重要领域。但由于当前控制器的技术限制，以及机器人在不可预测或无序环境中运行时对先进控制方案的高要求，实际实现这一目标往往颇具挑战。

为解决部分问题，研究人员开展了一个项目，旨在研究用于实现稳定机器人力控制的算法和控制器架构。

2. 机器人力控制

典型的传统力控制方案中，参考力为 (f_r)，测量（处理后）的力为 (f_m)，力反馈误差为 (f_e)，实际施加的力为 (f_a)。“位置控制机器人”模块包含机器人及其主机（专有）控制器，力传感器和相关控制元件通常与主机控制器作为物理上独立的系统实现。力控制器生成控制信号 (u)，并作为参考位置向量传递给主机控制器进行跟踪。末端执行器通过与当前接触动力学相互作用产生力和扭矩。

接触动力学由末端执行器/任务界面在施加力方向上的组合刚度 (K_e) 表示。该动力学通常存在很短的滞后，但常被忽略。环境刚度增益 (K_e) 通常在最小值（由机器人接触的环境物体决定）和最大值（受手臂和扭矩传感器