关键词： 机器人曲面跟踪   接触力控制   先验轮廓信息   被动柔顺装置  

摘要： 机器人与曲面轮廓间的接触力柔顺控制,一直被认为是改善机器人曲面磨抛质量的重要手段之一。然而,目前现有的柔顺控制算法主要依靠过去的力反馈信息实现,在曲面跟踪过程中难以及时补偿轮廓变化,从而导致力突变和力的波动幅度较大。针对上述问题,论文提出一种基于曲面先验轮廓信息的主动柔顺控制方法并进行了实验验证。结果表明,该方法能有效避免凸面/凹面区域下的接触力突变,力方差减小50%以上。同时,论文设计了一种被动柔顺装置用于辅助主动柔顺控制。实验中,基于主、被动联合的柔顺控制方法,能有效降低接触瞬间和跟踪过程中的力波动,力的波动幅值降低了40%以上。论文的主要研究内容和创新点如下。(1)提出了一种基于阻抗控制的位置型工业机器人柔顺控制方法。该方法基于阻抗方程建立了柔顺接触模型,通过求解阻抗方程,建立了法向控制速度与法向接触力间的映射模型。同时,设计了一种在线位姿生成器,对切向进给速度进行计算。最后,利用雅可比矩阵将法向控制速度和切向进给速度转化成关节角增量,从而实现位置型工业机器人曲面跟踪柔顺控制。(2)基于曲面先验轮廓信息,对法向控制速度进行修正,并基于这种修正速度对阻抗控制方法进行改进。首先基于曲面上有限个轮廓信息点的位置坐标,定义先验轮廓倾角。接着通过先验轮廓倾角和切向进给速度计算法向先验速度。最后利用这种法向先验速度,基于权重分配的方法对法向控制速度进行修正,从而实现曲面先验轮廓信息与柔顺控制算法的融合。(3)为辅助主动柔顺控制,进一步降低接触力的波动幅度,设计了一种基于远中心柔顺和斜楔滑块机构的被动柔顺装置。主、被动柔顺联合控制的实验结果表明,接触力的波动幅度与末端工具和力传感器间的整体弹性系数成正相关,在曲面较为平缓的区域,主、被动柔顺联合控制的优势更加明显。

关键词： 机械臂   模仿学习   微分同胚映射   动态系统   运动规划   柔顺控制  

摘要： 机器人广泛应用于人们的生产生活中,将人们从单调重复性的工作中解放出来,大大提高了生产效率和质量。然而,现阶段的机器人灵巧操作水平和智能决策能力仍远低于人类,仅能应用于结构化环境下重复性的任务操作。针对动态非结构化环境下机器人的操作,难以设计具有高适应性和稳定性的运动规划算法。针对复杂接触环境下的任务操作,其位置和力的规划与控制仍需针对特定的任务进行调试,难以推广应用于不同场景。因此,本文提出基于模仿学习的机械臂运动规划与柔顺控制方法,用以提高机器人的易用性和智能性,实现复杂场景下机器人自主拟人化操作。为提高机器人的易用性和对环境的适应性,可采用基于动态系统的机械臂运动规划方法,但传统的动态系统模型设计过程较为复杂。本文提出了基于微分同胚映射的动态系统设计方法,可以实现单步快速训练。从动态系统的约束条件出发,分析微分同胚映射的约束,并提出了统一的融合位置和姿态的微分同胚映射框架。在此框架基础上提出了两种映射算法:基于径向基函数的迭代算法,和基于可逆神经网络的映射算法。随后在仿真和实验中进行了对比和分析,验证该映射算法框架的有效性。其次,现有的时不变动态系统仅考虑位置的规划,姿态的规划仍采用时域插值,无法实现全过程位置和姿态同步性,本文提出了融合位置和姿态的动态系统设计方法。该方法通过建立示教数据空间和隐空间之间的微分同胚映射,并在隐空间中构建一个全局渐近稳定的动态系统,从而得到示教空间中全局渐进稳定且能精确表征示教数据的动态系统,并设计了Lyapunov函数证明了其稳定性。采用二维空间仿真和三维空间中机器人实验进行验证,结果表明该方法构造的运动规划算法对时间和空间扰动的适应性好,在动态变化的环境中可以在线规划运动轨迹,证明了算法的有效性。最后,考虑接触式的任务操作,需要对接触力进行规划并基于力和位置反馈进行柔顺控制器设计,本文提出了接触式任务操作的技能表达模型。通过采集人执行接触式任务操作过程中的数据,构建接触式任务中位置、速度、交互力和交互刚度之间的关系,将其用于指导机器人自主执行时的运动规划和柔顺控制器设计。并提出了基于模仿学习的接触式任务柔顺操作技能学习框架,针对典型的接触式任务设计了基于系统状态的自适应力/位混合控制器和阻抗控制器。为验证该框架,设计了三类机器人实验:机械臂打磨实验,轴孔装配实验,变刚度交互实验。实验中均能实现机械臂的拟人化柔顺操作,并成功的完成了任务,验证了该柔顺操作技能学习框架的有效性。本文系统地研究了机械臂的运动规划与柔顺控制方法,并提出了基于模仿学习的规划和控制算法,可以快速适应不同的操作场景,并能适应动态变化的环境和未知干扰,对机器人的运动规划和柔顺控制研究和快速应用具有一定的价值和意义。

关键词： 参数辨识   碰撞检测   柔顺控制   自干扰对消   扰动观测器  

摘要： 当今社会劳动力成本越来越高,而现阶段机器人无法完全代替人力进行生产,在一些精细化操作中人工生产模式仍占主导地位,为了降低劳动强度、提高生产效率,人机协作的生产模式应运而生,而如何确保人与机器人的近距离安全共存是此模式下亟待解决的问题,也是近年来机器人领域的研究热点。因此,本文以自研的七自由度机器人为研究对象,对碰撞检测和柔顺控制等关键技术展开研究。机器人动力学模型是碰撞检测及柔顺控制算法的理论基础,其建模精度将直接影响机器人的控制效果,因此本文首先围绕机器人动力学建模和参数辨识展开了研究。采用牛顿欧拉法建立了连杆动力学,并对影响模型精度的因素进行了分析;为了降低激励轨迹的求解难度,提出一种改进的五阶有限傅里叶级数轨迹,使得轨迹参数由11n减少为8n,并利用本文提出的基于经验进化的珊瑚礁优化算法对其进行求解,使用最小二乘法实现了动力学参数的辨识。其次,通过动量观测器和扩张状态观测器构建了碰撞检测算法,并基于电流反馈对其进行了改进;针对现有的碰撞检测算法在模型不精确条件下易失效的问题,借鉴通信领域的“干扰对消”概念,提出了一种基于自干扰对消扩张状态观测器的碰撞检测算法。通过动力学建立了碰撞发生时控制器输出力矩与机器人实际驱动力矩的联系,利用系统的延时响应特性消除了建模误差对外力观测结果的影响,经理论推导得到了不受负载大小影响的精准外力估计公式,并通过实验验证了算法的有效性和适用条件。结果表明算法适合负载小于额定负载时模型不精确条件下的碰撞检测。然后,采用对观测结果进行高通滤波的方式实现了碰撞类型的识别,并对碰撞反应策略进行分析;提出基于位置控制的阻抗控制算法和基于扰动观测器的外力柔顺跟踪算法,解决了伺服控制模式切换不方便的问题。阻抗控制算法工作在机器人发生意外碰撞后,使机器人关节具备一定的柔性,从而避免碰撞力的损害;外力柔顺跟踪算法工作在人为产生的有意碰撞时,将扰动观测器的观测结果通过阻尼映射算子映射成轨迹,使机器人能够顺应操作者意图进行运动。最后,针对本文所提的算法设计了验证实验,通过自研的七自由度机器人实验平台得到实验数据,并对实验结果进行了分析和讨论,实验表明本文所提碰撞检测算法与传统算法相比检测灵敏度提高了2.5倍以上,提出的碰撞类型识别算法以及以及基于位置控制的柔顺控制算法具备有效性。

关键词： 人机共融   柔性关节机器人   柔顺性控制   串联弹性驱动器   笛卡尔阻抗滑模变结构控制  

摘要： 随着人工智能、智能传感与大数据等科技不断发展,机器人逐渐被赋予与外界交互、模拟人类甚至自主学习等新能力。然而目前机器人面临的工作任务愈加复杂,其柔顺性能力尚显不足。柔性执行器由于具有抗冲击与安全人机交互等优点,正逐渐成为机器人研究的一种趋势。因此,本文基于串联弹性驱动器(Series elastic actuator,SEA)作为机器人被动柔顺关节执行机构,能实现机器人关节被动柔顺控制,有效地提升人机共融的安全性。但由于机器人关节引入柔性单元,使得整体控制系统复杂度提升,为此本文针对柔性关节机器人动力学与柔顺控制策略进行研究,设计稳定可靠的柔顺控制算法,主要研究内容如下:(1)SEA系统数学建模及其特性分析。建立SEA系统柔性单元、控制单元与驱动单元数学模型,根据位置源、速度源与力源控制法建立SEA系统开环与闭环传递函数,通过频率法分析系统稳定性;并根据力源控制系统对主动与被动阻抗特性研究,分析表明SEA系统具有低输出阻抗特性,对SEA的柔性关节机器人动力学模型建立与特性分析提供理论基础。(2)基于拉格朗日方程推导柔性关节机器人动力学模型。根据合理假设得到柔性关节机器人完整动态方程,SEA柔性元件将其完整动态方程解耦为电机端与连杆端动态方程,得到其简化动力学模型;系统分析其动态方程特性,对其关节动力学特性与SEA柔性元件动力学性能进行仿真研究。结果表明:串联弹性驱动关节机器人动力学被动柔顺性能良好,为柔顺性控制策略研究提供重要理论依据。(3)基于笛卡尔阻抗模型的滑模变结构控制策略研究。在关节空间动力学模型的基础上,建立柔性关节机器人笛卡尔空间末端接触动力学方程;对位置内环的笛卡尔阻抗控制仿真分析研究;基于双曲正切滑模切换函数改进滑模变结构控制策略,结合笛卡尔阻抗滤波轨迹,提出一种改进笛卡尔阻抗滑模变结构控制律,采用Matlab/Simulink仿真分析验证主动柔顺控制策略的有效性。结果表明:改进笛卡尔阻抗滑模变结构能够提高串联弹性驱动关节机器人系统轨迹跟踪能力。(4)柔性关节机器人柔顺性控制联合仿真分析。在联合方法仿真平台中,搭建Adams柔性关节机器人机械系统与MATLAB/Simulink控制系统;与传统笛卡尔阻抗PD策略仿真对比分析,笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略可较好缓冲接触力突变,降低动态冲击接触力峰值,使机器人与阻力环境交互接触时具有较强顺应性;通过静态与动态冲击分析可知,主/被动柔顺系统具有较强的稳定性和抗冲击接触柔顺性。综上所述,机器人串联弹性驱动关节融合笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略,取得良好地关节被动柔顺与主动柔顺性能,具有一定的学术研究价值,对人机交互柔顺控制研究具有重要实践意义。

关键词： 快换装置   操作工具   位姿容差   柔顺控制   电机控制  

摘要： 自从工业4.0概念被提出,整个生产制造业开始向智能化的方向逐步演进,工业机器人在生产制造领域起到的作用也就越来越重要。传统的工业机器人功能单一,行动笨重,绝大多数是针对固定的任务而设计的,具有很大的局限性。但是在实际生产中,人们越来越需要具有功能性多样化、体积小巧的机器人来进行具有多道复杂工序的工作,以能够降低企业成本,缩小工作空间以及提高工作效率,所以能够对接多种操作工具的快换装置应运而生。但是目前国内外研制的快换机构多数存在体积大、综合性能差以及适用环境比较单一等问题。基于此,本文研制了一种适用于地面作业,装载在轻型机械臂上的快换装置以及适用于此快换装置的三种操作工具。首先,根据任务要求和性能指标,本文首先设计了快换系统中快换本体的机械结构,将整个装置分为锁紧模块和动力输出模块,分别对两个模块进行了参数计算和零件选型,并对快换装置的工作过程进行了详细的分析,最后对关键的零部件进行分析强度校核,验证结构的合理性。其次,针对任务指标设计了三种操作工具,分别是剪切工具、高速切割工具以及夹持工具。先是确定三种工具的整体结构,再进行计算进行参数选型,最后对关键的零部件进行分析强度校核。另外,设计了快换系统中的标准接口,并对接口的容差性做了理论分析计算,而且通过Matlab和Adams软件进行仿真模拟实验。最后结合库卡机械臂进行实验,验证计算以及软件模拟的正确性。然后,针对整个快换装置中电机的控制做了程序设计,以能够满足任务需求。首先对两种电机进行了整定,确定了电流环的参数以及改进了位置命令,防止电机堵转后速度陡增带来风险。其次,对锁紧电机以及三种操作工具进行了控制程序的设计,在保证三种工具能正常工作的基础上还设计了原点对准功能以及过载保护功能,使其工作的时候更加安全可靠。最后,将对接过程分为三个阶段,明确了机械臂采用的柔顺控制方案并进行建模,通过理论分析总结出各个参数在每个阶段中对机械臂的操作影响。最终用现有的库卡机械臂进行实验,验证了理论计算的正确性,并且通过实际操作,进行了具体的剪切、切割以及夹持的任务,验证了整个快换系统的工作可行性。

关键词： 机器人柔顺操作   变刚度运动   示教学习   强化学习   人机协作控制  

摘要： 近年来,机器人逐渐从隔离作业的环境中走出,加速融入人类的生产和生活。在此过程中,机器人与人和环境之间直接接触的物理交互成为机器人执行任务的重要方式,这对机器人的柔顺操作能力提出了更高的要求。具体而言,机器人柔顺操作一方面需要机器人自身具备变刚度运动的能力,在执行任务时同时考虑机器人的运动信息和刚度信息,从而实现类人化的变刚度操作;另一方面,在与人协作完成任务时,需要机器人能够根据人的物理交互作用在线调整运动策略。为了提高机器人的柔顺作业能力,本论文对机器人变刚度运动技能学习和人机协作控制进行了研究。主要研究工作如下:稳定的人机物理交互能够为机器人传递准确的运动信息和刚度信息,是实现机器人变刚度运动技能学习的前提条件。在人机物理交互中机器人与人手耦合接触,人手刚度的增加会破坏人机之间的期望动态响应,造成不稳定的交互行为,导致传递给机器人的信息不准确。针对此问题开展了实现稳定人机物理交互的变阻抗控制研究,首先基于人体手臂构型和肌电信号估计手臂末端刚度,作为人机物理交互稳定与否的先验判据;然后基于交互力信号设计一种振荡观测器作为后验判据;最后结合二者信息设计变阻抗控制器,通过实时调节阻尼系数保证人机物理交互的稳定性。该部分工作为后续研究提供了稳定的人机物理交互基础。受机器人可编程能力和经验知识的限制,为一个给定的机器人任务找到合适的变刚度运动策略不是一个简单的问题。示教学习能够实现将人的运动技能快速传递给机器人,然而现有机器人示教学习方法大多仅仅关注轨迹跟踪任务,或者直接将示教的轨迹和刚度曲线进行简单的复现,而不具备对于变刚度运动的建模表达和泛化能力。本文开展了机器人变刚度运动技能示教学习方法研究。首先基于人机物理交互构建机器人拖动示教学习系统;然后研究机器人变刚度运动技能建模方法,不仅对运动轨迹建模,还要对刚度特性曲线建模,并通过正则系统保证两个模型输出的相位同步。相比于传统的机器人示教学习,该方法实现了将人示教的运动信息和刚度信息向机器人的多模态信息传递。考虑到上述基于示教编程的机器人技能学习方法依赖于专家示教和专家经验,适用于简单变刚度运动的学习,而对于复杂变刚度运动的学习则存在示教困难或者示教的变刚度运动不是最优等问题,进一步开展了面向复杂变刚度运动学习的强化学习方法研究,实现机器人对变刚度运动技能的自主学习。该方法基于上述的变刚度运动技能模型,利用基于路径积分的策略优化算法通过迭代更新模型参数,使得机器人在重复训练中自主调整运动轨迹和刚度曲线,最终获得完成任务的最优变刚度运动。最后通过仿真和实验验证了机器人对复杂变刚度运动技能的自主学习效果。变刚度运动仅仅实现了机器人对外界扰动的顺应性,而不具备自主调整机器人运动策略以适应环境动态变化的能力。针对此问题,对人机协作控制进行研究,允许机器人在人的接触下在线调整运动。研究包括两个主要内容:(1)将机器人行为解耦成两部分:提供主动行为的动态系统模型,以及提供被动顺应行为的阻抗控制模型;在两种模型之间建立转换机制,使得机器人在没有受到人的引导时,自主执行任务,而在检测到人的引导后,表现出顺应行为。(2)构建人工阻尼场,建立系统状态到阻尼特性的映射,实现机器人阻尼自适应。最后通过设计人机协作实验验证了人机协作控制的有效性。

关键词： 冗余驱动   时变阻抗控制   鲁棒稳定性   柔顺控制  

摘要： 并联机器人是由多条支链组成的闭链机构,闭链约束的结构特点限制了机器人运动工作空间的大小,并且工作空间内运动学可操作性和力可操作性分布特征复杂,往往存在可操作性奇点,给机器人的全局运动规划和控制带来一定挑战。采用冗余驱动技术,不仅可望克服并联机构的力可操作性奇异问题,而且能够消除机构间隙、动态调节机器人操作刚度、实现能耗优化操作等。并联机构中若机构原动件数目多于机构运动学自由度数目则为冗余驱动并联机构,利用这类机构多余的驱动输入,可以实现机构的内力调节,从而实现消除结构间隙、消除机械传动回差、实现机构操作刚度的实时调节、降低复杂操作任务中的系统能耗。因此冗余驱动机构在高速高精度操作机器人系统中有重要应用价值。本文主要对4RRR冗余驱动并联机构进行了运动学分析、动力学分析、优化控制以及柔顺控制策略的研究。基于4RRR冗余驱动并联机器人的几何结构,利用几何法建立了机构的正、逆运动学模型,求解末端执行器的速度、加速度,通过MATLAB仿真分析,验证了运动学模型的正确性。利用拉格朗日函数分别建立了4RRR冗余驱动并联机器人关节空间和工作空间的动力学模型,并分析了内力的产生及应用,建立了内力、驱动力、刚度之间的关系,通过控制机构的内力可调整机构的操作刚度。为了改善4RRR冗余驱动并联机器人驱动力无穷多组解的情况,分别以驱动力、能耗最小为优化目标,对4RRR冗余驱动并联机器人进行优化,利用MATLAB对两种优化方法仿真分析结果表明,以驱动力为目标的优化方法,四个驱动器所受的驱动力比较均衡。将误差与驱动力纳入一个目标系统中,根据LQR原理设计最优控制器,利用MATLAB仿真验证了该控制器的有效性,可应用于机器人高速、高精度的操作任务。为了使4RRR冗余驱动并联机器人完成更加复杂的曲面抛光、装配、打磨的任务,提出了时变阻抗控制,利用MATLAB仿真验证了时变阻抗控制的响应特性,然而时变阻抗控制对外界干扰没有抑制能力,为了进一步提高系统的抗干扰能力,提出了滑模时变阻抗控制,利用Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定条件,建立了控制参数之间的关系,通过MATLAB仿真验证了控制系统的性能。

关键词： 串并混联机构   柔性关节   运动控制   重力补偿   轨迹规划  

摘要： 随着科学技术的快速发展,机器人越来越多的应用在生活服务、医疗辅助等人机交互需求高的领域。现有的协作机器人多采用串联刚性结构,与人的共融性较差,这在一定程度上限制了机器人的应用场景。本文基于人体手臂肌肉驱动的仿生学机理,设计了6自由度串并混联柔顺机械臂SoftArm-6,提出了运动控制算法,并完成了轨迹跟随、物体抓取、人体示教等验证实验。主要研究内容如下:首先,设计并搭建了6自由度串并混联柔顺机械臂SoftArm-6,由臂部3个串联自由度和腕部3个并联自由度组成,采用电机串联SEA构成柔性驱动关节。建立了机械臂的运动学模型,基于机构等效原理实现了串并混联机械臂的位姿解耦,推导了SoftArm-6的运动学正逆解,速度雅可比矩阵,并求解了有效工作空间。其次,研究了SoftArm-6的运动控制方法。提出了串并混联机械臂的工作空间轨迹规划方法,设计了三次多项式和五次多项式变形相结合的关节空间实时插补算法,研究了基于Kinect人体运动捕捉的在线轨迹示教方法。针对驱动关节中SEA柔性环节带来的位置精度降低、易抖动等问题,设计了基于虚位移原理的前馈重力补偿算法,应用Adams软件对串并混联柔顺机械臂进行动力学仿真,证明了该算法可以消除重力对关节位置精度的影响。随后,设计并搭建了SoftArm-6的控制系统。控制系统包括上位机的轨迹规划与状态监控模块,以及下位机的位置伺服模块,完成了控制系统的硬件选型,上位机采用工控机,下位机采用stm32单片机并搭载实时操作系统Free RTOS,完成了系统软件编程和实验平台搭建。最后,设计了点到点定位、直线轨迹跟随、重力补偿、抓取操作等实验,验证了SoftArm-6的位姿控制性能。设计了基于人体运动捕捉的在线示教实验,验证了SoftArm-6对人体运动的跟随性和在线示教方法的有效性。

关键词： 机器人抛光   自由曲面   材料去除   恒力控制   路径规划  

摘要： 随着汽车工业的发展,汽车产品的更新换代逐步加快,从而导致汽车厂商对汽车模具的需求越来越多样化。目前,汽车模具复杂曲面的抛光主要由技术工人完成,难以满足当今工业对模具加工低成本、短周期、高质量的要求。因此,汽车模具的抛光急需由手工加工向自动化生产过渡。近年来,随着机器人技术的飞速发展,工业机器人的加工精度不断提高,使得工业机器人逐渐被应用到打磨、抛光等对加工精度有较高要求的领域。 本文围绕汽车覆盖件模具的机器人自动化抛光,通过推导抛光盘材料去除模型,搭建基于恒力控制的气动柔顺系统,研究机器人自由曲面路径生成的相关技术,并进行相关的实验。本文主要内容分为以下几个方面: 首先,建立抛光盘材料去除模型。以Preston方程为理论基础,研究抛光盘抛光时的材料去除率与接触压力、主轴转速以及进给速度之间的联系,建立材料去除模型,并对材料去除模型进行了仿真,通过仿真结果进一步阐述材料去除深度与各个参数之间的内在关系。 其次,搭建基于恒力控制的气动柔顺系统。通过实验采集不同压力对应的输出电压的数据,使用最小二乘法拟合得到的力与电压之间的关系,实现对气动柔顺控制系统的标定。对阀控缸模型进行参数辨识,求得该模型的传递函数,为了增加系统的动态响应,降低该系统的稳态误差,对PID参数进行整定,并通过仿真验证了该方法的可行性。 然后,研究机器人抛光路径规划算法。针对汽车覆盖件模具抛光路径生成困难的问题,提出一种用于混联机器人的模具路径规划方法。首先通过三维软件模型得到模具表面的离散点,并对离散数据进行拟合。借鉴铣削加工的刀具轨迹生成方法并结合抛光工艺特点,推导出加工行距、步长以及刀轴矢量的计算方法,并根据混联机器人运动学得到用于加工的抛光刀轨文件。 最后,进行混联机器人抛光加工实验。利用已搭建的混联机器人加工装备平台,结合本文所提出的恒力控制方法和抛光路径生成算法对汽车覆盖件模具进行抛光加工,并对工件的表面质量和加工精度进行了分析和评价。看出工件表面粗糙度可以达到0.3-0.5。使用显微镜观察工件表面微结构,可以看到抛光后表面光亮平整,形貌组织紧凑,明显无深划痕。

关键词： 机器人控制   智能制造   自适应控制   轨迹跟踪   执行器死区   阻抗控制   力位混合控制   预设性能变换   非对称障碍Lyapunov函数  

摘要： 磨抛机器人具有加工精度高、工件一致性好、作业效率高等特点,已广泛应用于航空航天、轨道交通、海洋工程、汽车电子等高端装备复杂工件的表面处理中,使工人远离恶劣危险的环境,是“机器换人”最具代表性的应用场景。基于示教的磨抛机器人面临着工件结构形状复杂、规格尺寸多样、工艺工序丰富、加工高速高精带来的挑战。提升机器人磨抛作业水平需要开发兼具精度和柔性的机器人控制系统,其研发面临两大技术难题:(1)模型失配与多模干扰条件下,如何实现兼顾参数设计弱假设依赖与优良抗扰性能的精准执行控制;(2)多接触模型匹配与多参数耦合条件下,如何实现兼顾控制结构切换与优良瞬态性能的主动柔顺控制。本论文围绕该两大关键难题,研究了磨抛机器人动力学建模与高精度轨迹跟踪控制、执行器约束动力学辨识与自适应补偿控制、机器人与环境间接触阻抗关系建模与柔顺控制、接触力建模与鲁棒力位混合控制等关键技术与理论,为研制兼具精准执行与主动柔顺的高性能磨抛机器人控制系统奠定理论基础,并将其推广应用到汽车发动机缸体铸件清理行业,实现良好的经济和社会效益。本论文的主要研究内容与创新点如下:针对磨抛机器人动力学难以准确获取导致基于模型的控制方法在参数失配时控制精度大幅降低的问题,提出一种基于机器学习的鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法,采用径向基神经网络对包括摩擦在内的系统动力学的各个部分分别进行辨识,从而得到磨抛机器人动力学特性的数学描述,对各个部分分别进行辨识,可以减少单个网络的运算量,并通过自适应方法对网络参数进行在线调节,得到最优的网络权值参数组合。对于外部扰动、辨识误差以及无法纳入辨识模型的系统动态,采用非奇异终端滑模对其进行抑制,提高系统的精度和收敛速度,避免控制的奇异问题。针对作业环境非结构化、工件结构复杂且与磨抛末端存在持续接触形成执行器约束,导致磨抛机器人无法得到理想控制输入的问题,设计两个级联径向基神经网络对执行器死区进行估计和补偿,采用滑模控制方法对系统中的建模不确定性、外部干扰和关节摩擦等因素进行抑制,并通过积分滑模对抖振进行削弱。仿真与实验显示该方法能够正确估计死区的非线性特性,消除了执行器死区的影响,从而获得满意的轨迹跟踪性能。此外,该方法不要求死区发生区域和死区非线性函数对称,适用性好。针对磨抛末端在与工件之间持续接触的过程中,微小的位移变化会导致接触力发生波动,进一步地,会导致磨抛末端和工件损坏的问题,在笛卡尔坐标系下,提出一种基于滑模变结构的磨抛机器人阻抗控制方法。首先根据系统的阻抗模型参数,将系统的给定轨迹转化为机器人可执行的阻抗轨迹,然后设计基于非奇异滑模的阻抗控制方法对其进行跟踪,接触力可以被间接地通过位置和速度进行调节。针对滑模的抖振现象,本章采用了指数趋近律,改善滑动模态的运动品质。针对传统力位混合控制结构切换带来的控制不稳定问题,提出了一种基于预设性能约束和非线性辨识的磨抛机器人力/位置/方向混合控制方法。通过设计辅助速度向量,将法向接触力与磨抛末端Z方向位移融为一体,实现了对力和位置的同时控制且避免控制结构的切换。该模型可以描述刚性/柔性末端与刚性/柔性工件之间的接触特性,应用范围广泛。此外,在误差向量的设计中也考虑了旋转方向误差,以保证磨抛装置能够始终垂直于工件表面。采用可预设性能函数和改进的非对称障碍Lyapunov函数对误差进行变换并将其约束到指定的区间上,以提升控制系统的动态响应品质。对于系统未建模动态和不确定性,采用模糊神经网络对其进行辨识与补偿,以消除其对系统性能带来的不利影响。将精准跟踪与柔顺控制的思想和研究成果应用于发动机缸体铸件清理打磨机器人自动化生产线项目的研制中,主要工作为:(1)针对铸件上料过程中存在的偏差导致加工精度降低的问题,设计了位姿误差测量与轨迹校正系统,提高了清理打磨作业的精度;(2)针对测量误差和铸造突瘤所导致的加工废品甚至损坏机器人的问题,设计了柔顺控制与瞬时动作保护系统,使机器人根据铸件的表面情况,自动调节进给速度,严重时可报警停机,减小了异常情况下的电流波动,实现对工件和机器人的保护,产品的各项指标均达到设计需求,实现恶劣作业环境“机器换人”的目标,经济和社会效益良好。