关键词： 刚柔双臂   空间机器人   柔顺控制   遥操作   避障规划  

摘要： 随着航天技术的发展,空间机器人在卫星维修、空间站建设、轨道垃圾清理等方面发挥着越来越重要的作用。传统空间机器人由离散关节型机械臂组成,受体积和自由度的限制,在非结构复杂狭窄环境下作业困境日益凸显。而新型连续型柔性机械臂,具有体型细长、柔顺性好、超冗余自由度的特点,有更强的环境适应性。因此,面对日趋繁重复杂的在轨任务需求,结合两种不同类型机械臂的优势提出一种新型的刚柔混合双臂空间机器人,并开展目标精细、灵巧操作技术研究,以提高执行在轨服务任务的精确度和安全性,对国家航天技术的发展具有重要的理论意义和工程价值。本文面向国家工程型号任务需求,以刚柔双臂空间机器人为研究对象,以解决非合作目标卫星抓捕、狭小空间作业等问题为研究目标,重点针对刚性机械臂非合作目标抓捕、绳驱超冗余柔性机械臂遥操作交互、机器人避障规划、地面实验验证等关键技术进行深入研究,部分技术成功完成了在轨应用。本论文的主要工作如下:(1)刚柔双臂空间机器人系统及操作对象分析。针对故障卫星在轨维修任务,提出了一种新型的刚柔混合双臂空间机器人,完成目标操作任务设计及关键技术分析。针对帆板典型故障的非合作卫星,从捕获方式、容差、连接刚度、灵活性、夹持力和时间,测量手段和距离等多方面分析其作为捕获目标的可操作性,确定星箭对接环作为捕获对象。冗余机械臂的运动学求解问题是规划控制的基础,引入臂型角参数化方法,建立了七自由度刚性机械臂运动学模型;利用关节段内联动等角度的关系,建立了绳驱5大段40小节80自由度超冗余柔性机械臂运动学模型。(2)刚性机械臂非合作目标抓捕方法研究。针对星箭对接环这一卫星典型特征,分析测量难度,引入主动光源,提出一种基于双线结构光的目标测量方案,仿真结果证明该方法可实现对接环的高精度测量。为模拟空间工作环境,研究六维力传感器地面重力补偿方法,并实验分析了补偿效果。针对空间机械臂捕获目标时的接触操作问题,提出了一种基于速度的阻抗控制方法,建立机器人速度、加速度与末端接触力的柔顺控制模型,实验验证了柔顺控制方法性能,提高了机器人快速稳定地服从外力的能力。(3)绳驱超冗余空间柔性机械臂遥操作交互方法研究。针对绳驱超冗余空间柔性机械臂的运动特点和大范围快速转移、灵巧避障及狭小空间作业和接触状态下的精细调节等在轨遥操作任务需求,设计并研制了适应多种工况的基于手控器和虚拟现实(VR)手柄组合的遥操作人机交互系统。对狭小空间作业和避障等工况进行分析,提出了基于自由度动态组合和末端—臂形同步规划的遥操作方法。最后,通过实验证明了遥操作交互方法对柔性机械臂精确灵巧安全控制的有效性。(4)基于深度强化学习的空间机器人避障规划方法研究。针对空间机械臂在非结构化复杂环境中的避障问题,提出了一种基于深度强化学习的机器人主动避障规划方法。避障系统中,引入虚拟训练环境来解决采样难、数据量不足和训练效率低下的问题;采用自动域随机化算法自动调整虚拟环境中的环境参数,解决数据多样性不足、泛化能力不强的问题;利用基于归一化优势函数强化学习方法,实时预测碰撞和给出下一步策略,提高碰撞预测的有效性。实验结果验证了所提避障方法的有效性和实用性。(5)刚柔双臂空间机器人目标操作地面实验研究。基于空间机器人地面微重力实验验证原理,设计搭建了可全面验证故障卫星抓捕维修操作关键技术的刚柔双臂空间机器人地面微重力实验系统。设计典型实验方案,开展了非合作目标抓捕、狭小空间目标接近实验,验证了所提相关理论方法的正确性和工程应用的可行性。

关键词： 机械臂   示教学习   柔顺控制   自适应   人机交互  

摘要： 由于工作压力、运动损伤、意外伤害、人口老龄化等原因引起的上肢运动功能障碍或肢体偏瘫的患者数量逐年增加,需要科学且有效的康复训练重塑其上肢运动功能,然而康复医师在单位时间内所能带领患者顺利完成的康复训练次数,以及康复医师的体力和精力都会受到限制。因此通过向康复机器人提供专家示教信息,使之学习并还原出康复训练动作,可以大大提高患者康复训练的效率。但是目前康复机器人的示教训练多以示教控制策略为主,未融合视觉进行感知,操控方式复杂繁琐,并且现有康复机器人的示教策略大多只能实现特定患者的康复训练任务,较少考虑患者运动能力的差异性。针对上述问题,提出一种基于机器视觉的示教学习方法,研究机械臂自适应柔顺控制及其人机交互策略。主要研究内容如下:(1)基于Kinect传感器的示教学习方法研究。根据人体上肢生理结构和特性建立运动姿态模型,为描述示教动作奠定基础。通过Kinect传感器识别人体上肢在进行示教动作时的骨骼点,基于获取到的一系列骨骼点信息计算关节角度,用于描述示教动作的变化。提出一种基于模糊高斯混合回归的动态运动原语示教学习方法,在实现对多组示教动作数据进行学习的同时进一步提高示教学习能力。(2)示教机械臂自适应柔顺控制策略研究。针对现有康复机器人示教策略对患者运动能力差异性研究不足的问题,为保证不同患者在进行同样的示教康复训练时更加安全、舒适,对柔顺控制方法展开研究。利用不同患者在康复训练过程中机械臂末端反馈的力矩信息,提出一种基于神经网络的自适应导纳控制方法,确保康复训练的安全性和柔顺性。(3)示教机械臂人机交互策略研究。机械臂在学习到康复医师的示教动作并利用牵引患者上肢进行康复训练时,患者与机械臂之间的人机交互力能够直观体现患者的运动感受。通过对人机交互力矩进行在线监测,并对机械臂进行建模,设计基于力反馈的人机交互策略,完成康复医师的示教动作到机械臂的映射,实现个性化示教轨迹调整,验证本文提出的示教学习方法和自适应柔顺控制策略的有效性。

关键词： 工业机器人   力控   柔顺控制   碰撞检测   自动化上下料   参数辨识  

摘要： 在加工过程普遍实现了数控化的当下,操作工仍然需要进行手工上下料,采用机器人取代人工上下料是大势所趋。但在应用单纯基于位置控制的机器人为机床上下料过程中,由于毛胚尺寸公差、铁屑、人工示教偏差、机器人制造及标定精度不足等不可避免的因素影响,普遍存在着的碰撞跑位、上下料动作鲁棒性不强的问题,制约其大规模推广。本文针对机器人在机床上下料工作中面临的典型问题展开了力控技术的应用研究,进行了动力学模型辨识、高灵敏碰撞检测、柔顺上下料等理论与实验研究。第二章建立了机器人的动力学模型。为便于采用最小二乘法对模型的参数进行辨识,将其动力学参数进行分离并通过既有的化简规则得出其最小参数集。模拟机床上下料应用场景搭建了实验台。第三章针对机器人动力学参数辨识方法开展研究。为提高参数辨识的精度,对激励轨迹的选取及参数辨识的步骤进行了优化。在此基础上,对实验台所用六关节机器人进行了动力学参数辨识,并通过动力学模型对不同运动轨迹下的关节扭矩进行预测,验证了模型的可用性,为后续柔顺控制研究奠定了基础。第四章针对上下料应用场景中机器人与周边环境碰撞后并定位精度劣化的问题进行了研究。通过试验对比了碰撞前后机器人的重复定位精度和绝对定位精度的变化,结果表明碰撞后机器人的重复定位精度并未发生明显劣化,但绝对定位精度产生了较大的偏差。为解决碰撞跑位问题,基于机器人动力学模型实现了对碰撞的在线检测,并采用了两种碰撞后处理策略有效限制了其绝对定位精度的劣化。为了进一步提高碰撞检测精度,本文提出采用神经网络对重复工作轨迹下的动力学模型预测误差进行补偿,通过试验表明该方法可以有效提高碰撞检测的灵敏度、降低碰撞误报率。第五章针对存在点位误差条件下如何提高机器人上下料动作的鲁棒性问题进行了研究。论文提出在上下料动作中引入导纳控制及力矩前馈实现柔顺性作为解决方案。该算法的关键是精确的接触力估计,但是基于伺服电机的电流反馈实现六维接触力估计存在较大的偏差,通过对实际工况的分析可知位置偏差是影响上下料动作的主要因素,因此本论文研究了基于四个关节伺服电机的电流反馈实现高精度三维力估计的算法并通过试验进行了验证。在此基础上分别针对上下料过程的四个主要动作(取毛胚、放毛胚、取成品、放成品)研究了其柔顺控制策略,并通过实验验证了其有效性。

关键词： 多机协作   柔顺控制   点云处理   路径规划  

摘要： 打磨是使用磨削工具对工件表面进行小去除量的加工,通常是金属零件加工的最后一道工序。目前的打磨操作多是由人工完成,打磨过程中产生的噪声、粉尘对于工人的健康有较大损害;而且近些年用工成本上升导致劳动密集型企业面临一些困难,因此使用工业机器人进行打磨具有广阔的应用前景。机器人打磨面临两个比较关键的问题:打磨路径规划和接触力控制。本文围绕这两个问题开展了一系列研究,涵盖3D视觉、点云处理、路径规划、柔顺控制、多臂协同等技术,提供了一套较为完善的机器人自动打磨方案。针对打磨要求进给速度稳定和接触力稳定的要求,本文开展了基于点云的打磨路径规划、机械臂柔顺控制的研究。针对有多个表面需要打磨的工件在打磨不同表面需要反复装夹的问题,本文开展了多机器人协同规划与控制方面的研究,使用机器人代替工装夹具,省去多次装夹的时间。针对打磨路径规划问题,本文使用了深度相机拍摄工件获取点云、在点云数据基础上进行路径规划的方法,相比于使用工件CAD模型进行规划的方法,该方法适用范围更加广泛。为了使机械臂利用视觉信息,进行了眼在手上和眼在手外两种安装方式的手眼标定,本文的手眼标定仅使用了点云信息,没有采用传统的RGB相机标定方法。在工业机器人打磨过程中,工件与打磨工具之间细微的位置误差会产生巨大的接触力,可能对工件或机器人造成损伤。此问题无法仅靠提升机器人的定位精度解决,而是需要使用柔顺控制对机械臂进行力控制。本文结合阻抗控制方法,提出了一种使用规划路径补偿到阻抗控制器当中作为环境信息前馈的阻抗控制器,并通过仿真和实验验证了该方法的有效性。传统打磨过程中,有多个待打磨表面的工件往往需要多次装夹。针对需要反复调整工件姿态的问题,本文使用两台机械臂装夹工件,无需卸装便可调整工件姿态,提高生产效率。针对双机械臂共同夹持刚性物体的紧耦合系统,建立了双臂紧耦合系统的闭链运动学约束,根据双臂对等运动规划策略,对共同操作体的轨迹进行规划,然后根据运动学约束规划出双臂的轨迹,实现了双臂协同搬运物体,并通过仿真和实验验证了规划的正确性。为了将双臂紧耦合系统的内力控制在合适范围内,分别基于主从式力协调策略和对等式力协调策略开展了双臂紧耦合的力协调实验。最后本文开展了单臂柔顺打磨实验和三臂协同打磨实验。结合基于点云的路径规划方法和环境信息前馈的阻抗控制方法,使用UR机械臂对一个半球形工件进行了单臂柔顺打磨实验。此外,还在项目合作单位的工厂中搭建了三台工业机械臂的多臂协作系统,并进行了双臂夹持工件、第三臂打磨的三臂协同打磨实验。

关键词： 多关节假肢臂   阻抗控制   模型参考自适应   滑模控制   强跟踪卡尔曼滤波  

摘要： 多关节假肢臂在操作过程中需要与变化的环境接触,具备良好柔顺性是假肢臂安全稳定操作的前提,因此,假肢臂的柔顺控制是十分必要的,特别在无力测量传感器的情况下,如何对假肢臂进行柔顺控制,是一个很大的挑战。本文主要从多关节假肢臂的接触力估计以及柔顺控制两方面开展研究。首先,根据假肢臂的结构特点,利用DH坐标法建立了多关节假肢臂的正运动学和逆运动学模型,利用拉格朗日动力学方程建立了假肢臂的动力学模型,并进行了仿真分析,对假肢臂的运动学和动力学模型进行了验证。然后,针对无接触力测量的假肢臂,采用卡尔曼滤波对接触力进行估计,分析了强跟踪卡尔曼滤波算法的优缺点,提出了一种模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波接触力估计算法,仿真验证了所提接触力估计算法的实时性和估计精度。其次,根据多关节假肢臂位置跟踪和期望力跟踪的要求,提出了一种基于模型参考自适应的滑模阻抗控制策略,并对闭环控制系统进行了稳定性分析。通过在控制算法中引入模型参考自适应使得假肢臂能够快速跟踪期望力,加入滑模控制提高控制系统的鲁棒性,结合接触力估计算法,将估计的接触力反馈到自适应阻抗控制器中,实现了在无接触力测量情况下假肢臂的柔顺控制,仿真分析验证了所提控制算法的合理性。最后,在多关节假肢臂实验平台上开展了接触力估计和柔顺控制实验,结果表明:所提接触力估计方法具有快速高精度的接触力估计能力;所提滑模阻抗控制策略具有较好的力跟踪和轨迹跟踪能力,满足假肢臂操作过程的柔顺性要求。图46幅,表12个,参考文献61篇

关键词： 空间灵巧手   阻抗控制   抓取规划   冗余自由度  

摘要： 随着我国自主建设的空间站的发展,空间在轨作业将具有更广阔的应用场景。灵巧手因其超高自由度和类人灵巧性等优势将逐步取代传统的末端夹持工具,进而在空间在轨作业中发挥重要作用。然而灵巧手因其并联机构、高冗余特性对协同规划和控制带来了挑战,因此本文将针对灵巧手稳定抓取目标的规划控制方法展开重点研究。首先本文从仿生学角度参照人类手部结构设计了一款五指灵巧手机构,共20个自由度,每个指头均可进行灵活的侧摆和伸展运动。利用DH参数法进行灵巧手的正运动学分析,同时求解了灵巧手逆向运动学的封闭解。然后通过蒙特卡洛方法对灵巧手的五个指尖活动范围进行模拟,最终得到了灵巧手的整个工作空间。灵巧手的重点任务是在接触目标后实现对目标的稳定抓取和操作,本文首先将接触问题转为数学语言进行描述,通过有摩擦的点接触模型对抓取问题进行分析,并求解了抓取操作时需要用到的抓取矩阵和完整的灵巧手雅可比矩阵。另一方面,针对灵巧手和被抓取目标分别进行了动力学分析。同时为了衡量抓取效果,本文提出了五种抓取稳定性度量指标。由于空间星体或太空舱内环境中都有长方体特征,本文针对长方体目标提出了一种抓取位置规划方法。其可以针对不同尺寸长方体目标进行快速规划,并求出抓取配置。另一方面,为了在抓取目标时,使其处于“力闭合”状态,需要提前规划好抓取内力。本文通过遗传算法来求解满足摩擦锥约束和手部输出力约束的最优抓取力,只需已知抓取位置和目标受外力情况,就可以快速计算出灵巧手指尖输出的最优抓取力。灵巧手的控制系统需要保证五指协同接触目标、精确控制末端力以及稳定性和安全性等要求,因此本文提出了一种阻抗控制和力控制相结合的控制策略,并通过MBDYN软件进行抓取长方体目标的仿真模拟,验证了控制系统的正确性。通过仿真结果证明该控制策略既能使灵巧手既能“柔顺”地接触目标,又可以在抓取环节中精确跟踪期望内力,以实现对目标的“力闭合”,从而实现稳定抓取。

关键词： 上肢外骨骼机器人   导纳控制   人机协同控制   柔顺控制   助力控制策略  

摘要： 随着机器人技术及生物医学的蓬勃发展和紧密结合,外骨骼机器人作为一种新型的生物机电系统引发大量学者和科研机构投入研究。现阶段,外骨骼技术已经具备相当的成熟性和一定的应用性,特别是在康复医疗、助老助残领域。然而,面向工业或是工程作业领域的外骨骼应用较少但潜力巨大。因此,本文针对面向人机协同作业的上肢外骨骼,对其控制策略展开深入研究,将作业类型分为刚性作业和柔性作业两种类型,分别对人机交互以及两种作业类型提出了对应的控制策略。具体工作内容可总结为如下: 基于对人体上肢解剖学和运动特性的分析,设计搭建了一套面向人机协同作业地上肢外骨骼机器人系统,包括外骨骼机器人本体结构、多功能末端执行器、驱动装置、传感检测模块和基于Matlab Simulink RTW/XPC的实时控制平台。 针对上肢外骨骼的人机交互部分,本文提出了模糊变导纳控制外环。通过外骨骼末端的六维力传感器采集人机交互力识别操作者意图,并与机器人实际运动信息作为模糊控制器的输入,对导纳模型中的阻尼参数进行调整,以提高的人机交互舒适性。此外,操作者还可以根据作业和非作业时段下不同的柔顺性和稳定性等要求,通过调整虚拟质量系数来实现控制器不同的性能。最后,基于上肢外骨骼机器人系统设计并开展了跟描任务实验,根据不同实验预设条件下的实验结果,从跟描误差、任务耗时、消耗能量这几个指标上验证了本模糊变导纳控制外环的广泛适用性和良好的人机交互性。 针对刚性作业类型,本文设计了基于屏障Lyapunov函数的神经网络自适应内环控制算法。屏障Lyapunov函数的引入可以约束住机器人的位置输出,保障其在安全范围内工作。RBF(Radial Basis Function)神经网络逼近器可以在线估计人机耦合系统的动力学模型项以及作业时部分可建模的抗力和干扰,提高控制器跟踪精度和鲁棒性。然后进行了控制律和自适应律的推导以及闭环稳定性的证明。接着进行轨迹跟踪对比实验,验证此内环控制算法的优越性。最后结合模糊变导纳外环,在切割作业上检验控制策略实用性和有效性。 针对柔性作业类型,提出了基于s EMG(surface Electromyography)主动变刚度柔顺控制策略。基于软伺服的控制思想,降低反馈增益来换取与环境交互时的柔性,并在导纳外环中引入误差的虚拟刚度项来实现机器人对操作者的助力效果。然后提出基于人体手臂s EMG信号主动变刚度方法,通过手臂s EMG信号得到人体准刚度并向控制器刚度映射,使外骨骼机器人如同人一般具备主动调整自身刚度的能力。接着进行了助力效果的静态实验和主动变刚度的抗外扰动态实验。最后以打磨作业实验检验此控制策略实用性和有效性。

关键词： 轮式移动作业机器人   虚拟分解   车-臂协同   柔顺控制   遥操作  

摘要： 由于火灾、地震等灾害的频繁发生,在结构化环境中执行救灾任务对救灾作业机器人系统提出了更高的性能要求。轮式移动作业机器人(Wheeled Mobile Manipulator,WMM)由于兼具优越的移动性能和良好的作业能力而在救灾工况下起着越来越不可替代的作用。机器人在未知环境下执行开门、旋拧阀门等救灾任务时存在诸多共性问题,包括系统运动和目标定位精度低、关节力矩约束、机器人末端-环境几何/力耦合约束以及避障约束等。因此,救灾作业的实施面临提高系统运动精度、增强末端力输出性能、克服救灾环境多物理约束和躲避障碍物等实际困难,对WMM运动控制算法设计提出了挑战。车-臂协同可通过冗余分解优化WMM的位形,在不影响主任务的前提下完成多种次级作业指标;柔顺控制具有较强的约束空间作业适应性,可以通过补偿系统运动和目标定位误差来提高WMM的作业性能;遥操作集成了遥视、遥信和虚拟现实等技术,可使操作者能够远距离操控机器人系统,进而融合人类决策能力减小/消除作业误差和环境障碍物的影响。本文在建立融合移动平台约束的WMM系统模型基础上,寻求能够有效提高作业系统性能和抑制环境干扰的方法,基于车-臂协同位形优化、柔顺控制和遥操作解决救灾任务难题。为实现对WMM系统的运动控制,建立其精确的运动学和动力学模型至关重要。融合安全作业需求,以柔顺作业为目标设计了基于三虎克铰并联结构的柔顺末端执行器,并结合容差分析构建其运动学模型。考虑完整约束和非完整约束移动平台的基本特点,建立了WMM系统运动学模型。基于虚拟分解控制(Virtual Decomposition Control,VDC)提出了考虑末端约束的WMM动力学建模方法。该方法通过将复杂的WMM系统虚拟分解为若干个子系统,建立各子系统动力学模型并以迭代方式获得整机动力学模型,由此避免了直接构建WMM动力学模型遇到的系统耦合问题。为提高WMM系统的作业性能,结合其冗余特性开展了车-臂协同位形优化研究,包括WMM冗余分解策略和多目标优化车-臂协同方案设计。机械臂的运动精度一般高于移动平台,以移动平台运动最小化为目标,提出了考虑移动平台运动约束的末端轨迹跟踪精度优化方法。面向WMM执行高负载救灾作业的难题,提出了考虑机械臂关节力矩约束的力/位双目标优化方法,确保WMM可在维持高运动精度前提下以最优位形执行高负载任务。通过与外部运动捕捉系统得到的位姿数据进行实验对比,验证了所提出方法的可靠性和有效性。基于搭建的WMM模型,通过VDC理论设计了WMM关节空间和笛卡尔空间自适应控制器,同时证明了该控制系统的稳定性。并在此基础上提出了面向救灾作业的WMM主被动柔顺控制方案。针对开门任务力约束问题,基于非线性扰动观测器设计了WMM末端力/力矩估计方法,并结合四元数姿态规划设计了考虑救灾环境车-臂双轨迹跟踪的主动柔顺控制方法。考虑旋拧阀门任务几何/力双约束问题,为减小由WMM末端-对象间位姿误差引起的非必要末端输出力,在分析WMM末端与作业对象接触类型的前提下融合主动柔顺和被动柔顺末端执行器提出了主被动协调柔顺策略。基于搭建的模拟救灾开门和旋拧阀门任务场景,分别以四轮完整约束WMM系统和双轮非完整约束WMM系统验证了所提出方案的可行性。针对未知救灾环境中的WMM遥操作问题,分别设计了融合主被动柔顺的单主端切换双边遥操作和基于任务优先级框架的双主端三边遥操作方案。为尽可能减小操作者远程操控WMM的难度,通过划分主端机器人作业空间实现了单主端切换控制从端机械臂和移动平台的目标,并结合主被动柔顺实现了单主端遥操作WMM执行救灾任务。为满足实时避障需求,基于任务优先级框架提出了双主端同时控制从端WMM末端和移动平台的三边遥操作策略,保证了主从端系统间良好的位置跟踪性能和力透明性。并对所提出的三边遥操作方法分别进行了无/变时延工况下的稳定性分析。最后基于搭建的模拟救灾任务环境,对所提出的双边遥操作旋拧阀门和三边遥操作开门方案进行了实验验证。

关键词： 两自由度并联机器人   柔顺控制   阻抗控制   自适应阻抗模型  

摘要： 作为代替人类体力乃至脑力劳动的高度自动化装置,机器人一经问世就被广泛地关注和研究。目前在各个行业都能找到机器人的身影,在特定运用场景中确定合适的控制方法控制机器人,完成作业任务就变得尤为重要。目前大多数工业生产中使用的机器人通常采用速度和位置控制,这些控制方法在一些简单的任务当中能够胜任,例如控制机器人来完成一些搬运、喷涂和切割等工作。但是随着工业生产和科学实验等实践活动的需要,人们对机器人的工作性能要求越来越高,尤其是在与环境交互作用时,期望机器人能够主动地调节自身的位姿和接触力,进而更加合理、智能地完成相应的任务。本文针对两自由度并联机器人平台开展了运动学和动力学研究,采用阻抗控制的思想,提出了并联机器人平台在与环境作用时的主动柔顺控制方法,并在此基础上对经典的阻抗控制方法进行了改进,使并联机器人平台在更多不同的环境下能够更好的产生主动柔顺性的效果,并且搭建了样机开展了基本的主动柔顺控制实验和分析。论文的主要研究内容如下:首先对两自由度并联机器人的主要结构进行了分析和设计,进而确定了各零部件和整体模型尺寸参数,建立了其运动学和动力学模型。在对并联平台进行了运动学的逆解和正解分析的基础上,采用凯恩方程法推导了完整的动力学方程。对平台进行了典型轨迹规划,同时也对平台进行了动力学分析,为力柔顺控制奠定了基础。然后,分析了一些常用的机器人主动柔顺控制方法,结合研究对象的特点,确定了基于位置的阻抗控制方法,在平台单自由度方向进行了建模和分析。设计了目标阻抗控制器,根据不同情况推导了稳态力的误差方程,并对影响力误差的原因进行了分析。之后对阻抗控制中的参数进行了仿真分析,初步确定了参数的设定原则。同时也归纳了经典阻抗控制在实际应用的一些优点和缺点。其次,确定了整体力环包容位置环的控制方法,并搭建了完整的控制系统。对经典阻抗控制在作业中的不足之处,结合Lyapunov定理设计了自适应控制率,能够在原参数的基础上进行补偿进而间接地调整阻抗控制参数,提高了整体控制系统对环境的适应能力,也展示了自适应阻抗控制方法的优越性。最后,搭建了并联机器人主动柔顺控制试验平台,针对本文中提出的理论和方案进行了相应的仿真和实验,实现了平台在碰撞时所展现的安全性能和阻抗控制的力柔顺效果,实验结果表明了所提出的方法和策略的有效性。