協(xié)作機器人-感知、交互、操作與控制技術(shù) 課件 -5-阻抗控制

協(xié)作機器人阻抗控制目錄CONtants標title題010203標title題標title題阻抗控制阻抗控制不單獨考慮運動和力問題，而是采用控制器來調(diào)節(jié)機器人運動與環(huán)境力之間的動態(tài)行為。在阻抗控制中，控制設(shè)計指定了機械手的運動與施加在環(huán)境上的力之間的期望動態(tài)行為。由于目標阻抗與運動力之間有歐姆定律，因此所需的動態(tài)行為被稱為目標阻抗。利用將力與電壓、速度與電流等同的機械/電氣類比，力與速度之比（類似扭矩與角速度）稱為機械阻抗。在頻域中，這表示為：其中，是環(huán)境力，是速度，是阻抗。就位置而言，我們可以寫為（歐姆定律）阻抗控制對于線性情況，環(huán)境的期望阻抗可規(guī)定如下：其中，常數(shù)M、B和K分別表示機械臂慣性、阻尼和剛度。把以上兩個方程結(jié)合起來就得到了在時域中方程（5.2）規(guī)定了機械手實現(xiàn)目標環(huán)境阻抗所需的響應(yīng)。阻抗控制器的任務(wù)是產(chǎn)生由（5.2）表示的實際機械臂響應(yīng)。(5.2)阻抗控制阻抗控制策略可以使用機械臂動力學(xué)的任務(wù)空間公式來實現(xiàn)?？紤]在任務(wù)空間（約束空間）中建立的機器人動力學(xué)方程式中，和是關(guān)節(jié)空間公式中和矩陣的任務(wù)空間等價，并且是關(guān)節(jié)空間輸入力矩的任務(wù)空間公式。使用分區(qū)控制律公式，我們可以選擇控制器的以下模型基礎(chǔ)部分，其中伺服（誤差驅(qū)動）部分由（5.2）中給出的期望阻抗公式導(dǎo)出，如下所示：對于工作空間接觸力，在關(guān)節(jié)空間所需的扭矩輸入如右所示：阻抗控制孔軸裝配機器人(林君健,2013)；人機協(xié)作機器人(Z.Li,2017)；康復(fù)訓(xùn)練機器人(XiangLi,2018)；……輪廓跟蹤(AntonioLopes,2008)；機器人直接示教(J.Ko,2016)；人體外骨骼(A.Taherifar,2017)；……基于位置控制實現(xiàn)基于力控制實現(xiàn)需要精確的機器人動力學(xué)模型，包括摩擦力模型等，并且對不確定性和時變參數(shù)非常敏感。不需要精確的機器人動力學(xué)模型，內(nèi)環(huán)軌跡跟蹤可以使用自適應(yīng)/魯棒控制方法來實現(xiàn)。阻抗控制實驗結(jié)果共享阻抗控制實驗結(jié)果被動阻抗控制實驗結(jié)果實驗視頻實驗視頻阻抗控制實驗結(jié)果共享阻抗控制實驗結(jié)果實驗視頻機器人-環(huán)境交互場景阻抗控制框圖阻抗控制用于調(diào)節(jié)機器人-環(huán)境之間的接觸力以及相對運動之間的動態(tài)關(guān)系，目前的研究存在以下問題：很多研究僅考慮機器人阻抗控制特性，未將環(huán)境動力學(xué)參數(shù)和位置參數(shù)考慮在內(nèi)；自適應(yīng)阻抗控制方法僅實現(xiàn)了高效的機器人-環(huán)境交互控制，但是并非最優(yōu)結(jié)果；目前研究多是針對單接觸點單交互任務(wù)的情況，對于多接觸點多協(xié)作任務(wù)的研究很少；阻抗控制模型比較單一，無法適用于很多交互控制問題。阻抗控制注意阻抗控制代表了各種力控制策略的統(tǒng)一。剛度控制策略可以看作是阻抗控制的一種特例，只考慮穩(wěn)態(tài)力/位移關(guān)系。請注意，在自由空間中移動的末端執(zhí)行器在給定速度下對環(huán)境施加零力，因此具有零阻抗。而剛性附著在墻上的機械手在任何外力作用下都是靜止的，因此具有無限的阻抗。純位置控制可以看作是無限阻抗阻抗控制，純力控制可以看作是零阻抗控制被認為是具有零阻抗的阻抗控制。實際實施考慮：阻抗控制是一個笛卡爾公式，因此是相當復(fù)雜的計算。此外，還可能出現(xiàn)奇異性問題（J矩陣奇異性）。機器人力控制器的大部分，仍然只存在于研究實驗室。目前很少有工業(yè)機器人真正實現(xiàn)任何形式的力控制策略。一些工業(yè)機器人具有相當原始的力控制能力，例如在刀架中使用簡單的位置補償來調(diào)整接觸力，對于重載應(yīng)用還有很多工作要做。阻抗控制許多制造業(yè)選擇更簡單的被動方案來實現(xiàn)力調(diào)節(jié)，或使用其他手段，如刀具電流測量（雅馬哈機器人）。機器人阻抗控制器沒有得到普遍應(yīng)用的原因有：阻抗控制器的復(fù)雜性；昂貴的力傳感器；機器人動力學(xué)模型不準確；性能差；在任務(wù)空間中制定和明確位置/力控制策略的困難。阻抗控制隨著人們對服務(wù)、醫(yī)療保健、娛樂等應(yīng)用領(lǐng)域的研究興趣不斷增強，機器人有望在未知環(huán)境中工作。大多數(shù)傳統(tǒng)的機器人控制器設(shè)計假定外部環(huán)境是固定的不適用。需要研究什么？機器人和未知環(huán)境之間的交互。阻抗控制人-機器人交互的一些例子跟隨擦桌子握手……阻抗控制將人的感知能力與機器人的負載分擔(dān)能力結(jié)合起來使機器人能夠理解人類伙伴的運動意圖human-robotcooperation如果機器人扮演跟隨者的角色，它將增加人類伙伴的負載。因此機器人應(yīng)根據(jù)人的意圖調(diào)整阻抗參數(shù)，進而調(diào)節(jié)運動軌跡。阻抗控制人類在接球時會調(diào)整肢體阻抗。將阻抗學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于機器人控制是可能的。中樞神經(jīng)系統(tǒng)：運動技能阻抗控制新的門/球是未知的環(huán)境。人類學(xué)會在開門/接球時反復(fù)調(diào)整肢體阻抗。將阻抗學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于機器人控制是可能的。總結(jié)1.阻抗控制調(diào)節(jié)機械手運動和施加在環(huán)境上的力之間的動態(tài)行為。2.阻抗控制是各種力