关键词： 机器人   轴孔装配   视觉测量   力柔顺控制  

摘要： 本课题研发了一套基于视觉测量与力柔顺控制的轴孔装配系统，并在机器人上进行了算法开发与实验验证。该系统研究对推动机器人轴孔装配技术的智能化进程具有重要意义。　　论文研究了视觉成像理论与圆孔位姿测量理论，根据视觉测量系统的使用工况，在Halcon平台上设计了基于圆弧特征的圆孔位姿测量算法。针对工件反光和阴影的现象，进行了相应的处理。　　在力柔顺控制系统的开发中，对比了阻抗控制与力/位混合控制，并根据力/位混合控制模型在Visual Studio平台上设计了主动力柔顺控制算法。为了解决采集信号的噪音问题，对采集信号进行了加权递推平均滤波;为了解决传感器自身重力对力信号的影响，对力信号进行了重力补偿。为了解决运动不平稳的问题，提出了采用多任务功能的方法。　　将视觉测量与力柔顺控制结合到一起，设计了机器人轴孔装配的混合引导算法，研发了机器人轴孔装配系统，并进行实验验证。轴孔装配系统的硬件设备通过以太网通讯，软件采用多线程架构，目的是解决力信号采集和机器人控制的同步性问题。混合引导算法通过对位姿测量、接触力和位置的反馈，判别出轴孔所处的接触状态，再采用相应的位姿调整策略使机器人完成轴孔装配任务。在轴孔装配实验验证了算法的正确性和系统的实用性。

关键词： 轮廓误差估计   轮廓控制   特征深度估计   视觉伺服   阻抗力控制  

摘要： 机器人柔顺操作是当前研究和应用领域的热点问题。由于操作过程中接触力可能随位置变化,因此机器人需要具备指定位置处的指定力(即“定点定力”)控制能力。显然,“定点定力”的实现依赖机器人力/位姿精度的精准控制。然而,机器人力位控制存在如下问题:(1)采用轮廓误差定量评价机器人位姿精度时,轮廓误差的控制效果受其估计精度和控制器性能影响;(2)电机位置反馈形式的轮廓控制难以克服关节连杆变形对位姿精度的影响,需要进行末端位姿全闭环控制;(3)阻抗力控制中环境参数未知,阻抗参数选择困难,且较少考虑位置跟踪残差对力跟踪精度的影响,力控制性能有限。针对以上问题,本文在力形双环的机器人控制框架下,遵循“半闭内环轮廓控制→全闭内环视觉伺服→外环阻抗力控制”的研究思路,首先提出基于高精度轮廓误差估计的轮廓控制以及融合特征深度估计和图像误差度量的视觉伺服策略,以此改善机器人位姿精度,然后在环境参数在线估计和阻抗参数自适应变化基础上,通过位置跟踪残差修正的阻抗策略实现高精度接触力控制。论文的主要研究工作如下:(1)基于高精度轮廓误差估计的双滑模轮廓控制。定义六轴机器人轮廓误差,提出一种基于二阶泰勒展开和线性比的高精度轮廓误差估计方法。在此基础上,提出一种双滑模轮廓控制器。开放式六轴机器人实验表明,所提估计方法与当前最优方法相比,位置和方向轮廓误差分别可降低约39%和73%,计算量可降低约65%;所提控制器可有效降低控制信号抖动,与传统滑模轮廓控制器相比,位置和方向轮廓误差分别可降低约25%和27%。(2)基于插值的轮廓误差估计和基于分量的轮廓控制。提出一种基于二次多项式插值的位置轮廓误差估计方法,并利用位置估计结果和线性插值估计方向轮廓误差。通过在任务空间中对跟踪误差和轮廓误差分量加权求和,并对新构造的误差向量指定二阶动力学特性,提出一种基于分量的轮廓控制器。开放式六轴机器人实验表明,所提估计方法无需除参考位姿外的其余任何曲线信息,与(1)中方法相比,估计精度类似,但计算量可降低约37%;所提控制器有效避免现有轮廓控制器中局部轨迹区域轮廓误差不降反增的问题。(3)融合特征深度估计和K-L散度图像误差度量的视觉伺服。分析经典相机透视模型,获得透视系统动力学方程。提出一种对数降阶特征深度观测器结构。提出一种基于K-L散度图像误差度量的视觉伺服方法。MATLAB/Simulink仿真表明,所提观测器与现有典型观测器相比具有全局渐进收敛性、比指数结构更快的收敛速率、较少限制的可观性条件以及较强的噪声鲁棒性等综合优势;两轴运动实验表明,所提观测器与Kinect V2传感器相比最大估计误差不超过0.05188 m。Vi SP仿真表明,所提伺服方法无需特征提取、跟踪与匹配过程,与基于直方图的方法相比,收敛速率可提高40%以上。(4)考虑位置跟踪残差的自适应阻抗力控制。分析传统基于位置的阻抗控制框架下影响力跟踪精度的相关因素,进而考虑机器人位置跟踪残差修正该阻抗策略。采用现有自适应方法估计环境刚度和位置参数。在此基础上,根据模型参考自适应理论实现阻抗刚度和阻尼参数的实时调整。MATLAB/Simulink仿真表明,所提自适应阻抗控制方法可有效降低接触力突变时产生的力振荡;六轴机器人接触实验表明,与未考虑位置跟踪残差情况相比,考虑位置跟踪残差可降低80%以上的力跟踪误差。叶片机器人磨抛应用进一步验证了所提力控制方法在实际工况下的有效性。

关键词： 人机交互   全臂接触力   神经网络   参数辨识   阻抗控制  

摘要： 接触型人机交互技术在工业、军事、医疗护理等领域都有广泛的应用前景。机器人需要通过力感知的方式与人进行交互,为了在保障人安全的同时实现机器人自然、平滑、柔顺的运动,这就要求机器人对接触力的检测由末端扩展到任意位置。然而,目前的皮肤传感器不成熟、在机器人关节处集成力传感器复杂,这些问题极大的限制了人机交互的灵活性。为此,本文提出了基于电机驱动电流和机器人先验动力学知识的动力学参数辨识及对应的全臂接触力感知方法,之后采用基于位置控制的阻抗控制方法,实现了无需额外安装力/触传感器的机械臂全臂的柔顺控制。首先,本文以三自由度机械臂平台为主要研究对象,分析了其机械机构、驱动和控制系统,运用DH表示法对机械臂的运动学建模,建立了机械臂末端在空间的位姿与关节变量之间的关系,并用解析法求出了反解,分析了其工作空间,从而为运动控制提供理论基础。其次,通过分析神经网络的训练过程,建立了基于机械臂动力学先验知识的神经网络,以机械臂运动过程中关节变量与关节力矩之间的关系作为训练目标,对机械臂动力学模型进行离线训练,实现外界作用力在关节空间映射的实时估计。在训练过程中采用了一种由末端关节到初始关节参数辨识的方法,该方法的优势在于克服了传统方法中由于训练过程中鞍点所造成的辨识结果对初值的依赖性。实验表明该方法不仅降低了训练所需样本的数量,同时神经网络可以有效的泛化到未观测空间,减少了优化过程中的鞍点数量,实现神经网络对理想动力学参数的精准辨识。再次,在得到精确动力学模型及接触力在关节空间映射的基础上,采用了基于位置控制的阻抗控制方法进行机械臂柔顺控制。对于阻抗外环,提出一种将S型生长曲线函数作为权重的改进阻抗模型,提高了机械臂对接触力变化的敏感度;内环采用了基于RBF神经网络的自适应滑模控制器以实现良好的轨迹跟随,从而保证人机协作系统的安全与高效的运行。最后,通过LABVIEW编写了三自由度机械臂的整体控制程序,并进行了人机协调运动实验,实现了机械臂和人自然友好的握手。实验结果证明,本文提出的基于电机驱动电流和机械臂动力学的力感知方法是有效的,并且可以精确的检测机械臂全臂接触力信息,并在此基础上通过关节阻抗控制实现人机协调动作。

关键词： 机械臂   柔顺控制   阻抗控制   速度调制  

摘要： 随着当今科学技术的快速发展,高新技术已成为世界各国争夺的焦点,机器人技术作为高新技术的重要分支受到了各国的重视。随着机器人技术的不断发展,工业机器人作为机器人家族中重要一员,其相关技术也随之不断创新。在层出不穷的各种技术中,工业机器人在装配、柔性放置等力觉触控任务上的应用和发展也得到了人们的广泛关注。传统的工业机器人仅具有位置控制功能,只能执行一些简单的接触任务,例如焊接和喷漆。但是,有许多不同的任务需要与环境接触,并且对接触力有一定的要求。这对于当前的工业机器人来说是一个巨大的挑战。如何保证机器人作业中的接触力恒定并且能对外界环境做出反应是热门的研究内容。阻抗控制是一种把运动的位置轨迹和力控制结合起来同时进行的控制方法。位置控制和力控制同时在一个框架中进行,整个系统的稳定性较高,能够较好的应对环境的变化。动态系统可以调节速度大小,在接触时有一个较小的接触速度,从而减少振动力,实现较好的恒力跟踪。因此,将两种算法结合起来,可以较好的完成一些接触作业。本文主要提出了一种基于动态系统和柔顺控制的力控制策略,用于解决在加工过程中工具与工件之间的不稳定接触问题,并且通过实验证明了算法相比于传统方法在实际应用中的价值。本文主要研究内容如下:(1)介绍了阻抗控制算法的两种不同方法,分析了阻抗控制的力跟踪方法,对阻抗控制的稳定性进行判断。(2)进行接触力的测试,对比阻抗控制和示教模式下接触力的情况。通过改变不同的阻抗控制参数,研究这些参数对于控制过程的影响。(3)介绍动态系统的三种调制方法,了解动态系统的调节机制。提出了一种基于动态系统和柔顺控制的力控制策略,用于解决在加工过程中工具与工件之间的不稳定接触问题。(4)根据提出的方法进行单自由度的阻抗控制实验和打磨实验。实验表明,基于动态系统和柔顺控制的力控制策略能够有效的平衡振动力,并且对外界环境做出反应,在打磨作业中具有较好的应用价值。

关键词： Stewart平台   主动柔顺   阻抗控制   联合仿真   模糊自适应控制  

摘要： 本文来源于工程项目,该项目需要远程全自动操作实现各种电连接器、信号连接器、气路连接器的全自动对接和各路信号的全过程监控。保证连接器的成功对接,是模型实验装置在各个实验段实现安全、可靠完成转运的必要保障。在连接器对接过程中,需要保证对接过程的柔顺性,根据该任务要求,设计了一套连接器主动柔顺对接系统,该系统采用六自由度并联机构作为驱动,使用模糊自适应阻抗控制策略进行控制。本文的主要研究内容如下:通过对连接器对接系统功能需求分析及被动柔顺样机的实验分析,确定了采用主动柔顺的对接方法,对连接器进行了选型及插拔力分析,并且对连接器主动柔顺对接系统的结构总体方案进行了设计,对系统的对接流程进行了分析,确定了对接的关键步骤,最后,对主动柔顺机构进行了运动学正解、运动逆解,雅克比矩阵求解。总结了基于位置的阻抗控制和基于力的阻抗控制的基本原理,确定了采用基于位置的阻抗控制作为本文研究对象的控制策略,通过仿真研究了不同阻抗参数和环境刚度对阻抗控制器的性能影响,针对连接器主动柔顺对接系统,提出了基于单向力传感器的对接力解算方法及期望力解算方法,为了提高实际应用中系统响应的灵敏度和运行的稳定性,对各个自由度的进行了力的控制律设计。在不影响整体分析的情况下对控制策略进行一定的简化,设计了联合仿真的阻抗控制策略,建立了联合仿真平台,设计了基于力外环的阻抗控制器和基于位置内环的PID控制器。在对位置内环的PID控制器的参数进行整定后,通过改变虚拟样机模型的初始对接偏差条件,进行了不同偏差、不同速度工况下的仿真分析,将仿真分析的结果与几何理论推导的结果进行对比,验证了阻抗控制器调整结果的正确性。针对不同速度对接及变环境刚度情况下的控制性能差异,提出了阻抗控制器参数在线实时整定方法,设计了模糊自适应阻抗控制器,并且进行仿真验证,证明了模糊自适应控制器相对于之前人工整定的结果,能够使对接过程更为平稳,且超调更小,并且在不同对接速度情况下能够有较好的鲁棒性和适应性。

关键词： 迟滞建模   气动肌肉   自适应阻抗控制   柔顺控制器   层级柔顺  

摘要： 由于老龄化加剧、运动受伤以及各种疾病等原因,我国肢体受损的人数逐年增加,而专业护理人员不足,医疗康复资源紧缺,康复机器人通过机器人辅助改善患者的运动能力,可解决此问题。在康复训练的中后期,患者具有一定的运动能力,然而传统的被动康复训练往往忽略了患者的主动运动能力,所以设计一种能充分激发患者主动运动能力的主动康复训练策略具有重要的研究意义。现有的康复机器人的驱动器大多是刚性的,存在柔顺性和安全性较低的问题,容易造成患者在康复过程的二次损伤,而气动肌肉作为一种新型的柔性驱动器,具有输出力/自重比大、柔顺性好、价格低等优势,适宜用于安全性和柔顺性要求极高的康复领域。但是气动肌肉具有非对称的迟滞特性和时变性等特性,这导致对其驱动的机器人的精确控制十分困难。针对上述问题,本文以气动肌肉驱动的三自由度脚踝康复机器人为研究对象,结合气动肌肉驱动器的迟滞模型,设计一种关节柔顺控制器,充分利用气动肌肉自身的柔顺性实现机器人关节空间的柔顺控制。同时,根据轨迹跟踪误差等信息,研究自适应阻抗控制。将以上两种控制方法相结合,研究一种层级柔顺控制策略。本文的主要研究内容如下:(1)考虑气动肌肉的强非线性、非对称迟滞特性对轨迹控制的影响,采用Hammerstein模型对其迟滞特性进行建模。为解决BP(Back Propagation,BP)神经网络单值映射的局限性,利用Modified Prandtl-Ishlinskii(MPI)模型建立迟滞系统输入输出之间的映射关系,将迟滞系统的多值映射转变为单值映射,将神经网络成功应用于迟滞系统建模的研究中,并采用Levenberg-Marquardt(L-M)方法对模型中的参数进行识别。(2)在位置控制的基础上研究一种自适应阻抗控制方法,充分考虑患者的康复程度,实现个性化的轨迹规划。针对康复过程中无法迅速消除突加痉挛力的现象,提出一种基于高斯函数权值调整的自适应阻抗控制方法,统筹解决柔顺性以及位置跟踪问题。根据轨迹跟踪误差实时调整阻抗控制参数,得到符合患者康复状态的期望轨迹,并通过权值调整削弱突加痉挛力的作用。(3)针对康复训练中柔顺性和安全性低的问题,建立气动肌肉驱动器的三元素模型,同时考虑非对称迟滞特性对位置跟踪的影响,设计基于迟滞补偿的气动肌肉关节柔顺控制器。在此基础上,结合任务空间的自适应阻抗控制,设计一种层级柔顺控制策略,充分利用气动肌肉的柔顺性,保证机器人关节空间的柔顺性,并通过实时调整阻抗参数,在任务空间保证位置的高精度控制的同时确保康复训练的柔顺性与安全性。

关键词： 机器人   柔顺   阻抗控制   非结构化动态   接触超调  

摘要： 工业机器人出现的半个多世纪以来,机器人技术已经从最初的自动化萌芽发展到现在的增强智能阶段,在制造业、服务业、国防以及航空航天等领域扮演着越来越重要的角色,代表了一个国家的核心竞争力。为了让机器人成为人类有效的合作者,机器人必须能够在为人类设计的非结构化动态环境中可靠地执行复杂的交互任务。然而,到目前为止,即使是最先进的机器人在执行此类受约束的操作任务时,比人类更慢,甚至十分不可靠,这一科学问题引起了大批国内外研究机构的关注。若能从根本上解决机器人在非结构化动态环境中接触交互柔顺控制问题,将会打破智能机器人、机器设备以及人之间的物理约束,让机器人成为人类有效的合作者,实现“共融共生”。本文旨在解决机器人自适应柔顺控制策略在非结构化动态环境中的接触交互性能问题,重点开展以下研究工作:(1)研究机器人接触交互柔顺控制框架。构建机器人动力学模型、接触动力学模型是研究柔顺控制的基础,同时也是研究机器人与物理环境交互系统中许多关键性问题的前提。在此模型基础上,研究经典的柔顺控制原理与实施方法,以机器人柔顺接触交互数学模型、物理模型和控制原理构建机器人柔顺控制框架。(2)研究基于动态更新速率的自适应阻抗控制原理。针对自适应混合阻抗控制方案在机器人接触力控制任务中不能同时兼顾接触超调抑制和精确跟踪的两难问题,设计基于动态更新速率的自适应混合阻抗控制策略。分析阻抗控制器瞬态系统响应行为和稳态跟踪性能,并以此设计更新速率动态调整方法;分析阻抗控制器的稳定性和边界条件,阐明保证系统稳定性的必要条件,通过仿真验证控制策略的控制效果。(3)研究基于PID和分数阶复合增强的自适应阻抗控制原理。为进一步提升自适应阻抗控制的性能,采用基于前置PID和分数阶的两种及其组合优化控制工具来改进阻抗控制策略。通过引入前置PID控制器改变系统的固有频率,使得阻抗控制器拥有更快的响应能力;分析由前置PID引起的更新速率边界扩大带来的动态调整问题,应用模糊逻辑控制对更新速率进行在线推断。通过引入分数阶计算工具提高阻抗控制器的稳定性和鲁棒性,使得控制器能够更有效地抑制接触超调和振动行为;对于分数阶阻抗控制所带来的复杂计算问题,设计百分比系数简化计算,实现从分数阶次到整数阶次的转换而不影响控制效果,仿真验证控制策略的控制效果。(4)研究基于传感-执行模式的动态自适应切换阻抗控制原理。分析机器人阻抗控制策略对环境适应的动态物理特性,汲取自然界蚂蚁与环境共融的灵感,仿生其功能和行为特点,设计基于传感-执行模式的自适应切换混合控制策略来实现机器人在非结构化动态环境的柔顺交互控制。首先,设计类似蚂蚁触角功能的集成传感-执行操作为一体的无需力、位移等传感器的环境自传感探测装置,通过自传感电路和估计算法对环境特征参数进行在线识别;设计自适应信号分离算法弥补电路电桥测量方式所带来的测量精度不足的问题。其次,通过比较基于动力学和基于位置的阻抗控制对不同特性环境的适应性所产生的跟踪性能差异,设计混合阻抗控制策略;分析混合控制器在开关切换过程的稳定性,由此设计参数切换准则。最后,针对非结构化动态环境中刚度等参数非线性突变造成的接触超调问题,通过建立接触过程的能量耗散和转化模型,设计弹性缓和控制器在突变位置切换期望刚度以抑制这种极具破坏的接触超调行为,优化分析控制参数动态切换方式,保证参数切换时系统的稳定性。(5)实验研究机器人柔顺接触交互控制策略。构建基于现场工业总线和CODESYS运行时的具有可扩展功能模块和全开放特点的机器人运动控制系统,开展机器人与非结构化动态环境进行接触交互相关的实验研究。构建非结构化动态支撑环境,实验验证本文所提出的柔顺策略的有效性。

关键词： 四足机器人   解耦运动控制   阻抗控制   运动控制  

摘要： 腿足式机器人对于非结构化环境具有良好适应性,相较于轮式及履带式机器人而言,仅需要独立的支撑点,通过优化落足点和运动轨迹,可以到达任意位置。此外,通过解耦躯干和足端的运动,尽管是在大负载和崎岖地形的情况下,也可以平稳灵活的运动。其中,四足机器人以其良好的负载能力及运动平稳性,日益成为国内外研究的热点问题。四足机器人在运动过程中,柔顺触地运动是一项非常重要的指标,目前,机器人的研究很多是基于位置控制的,即与环境进行刚性接触,然而,这往往会导致较大的冲击力,这对于四足机器人的稳定运动而言是极为不利的。而通过加入柔性元件的被动柔顺控制方式,虽然可以减小冲击,但也增加了系统的不可控性。通过控制的方式,实现柔顺的效果,即主动柔顺控制,在保证可控性的同时,增加了四足机器人与环境接触的柔顺性。因此,主动柔顺控制的方式逐渐成为四足机器人领域的热点。本文从足端运动空间出发设计优化腿部结构参数,从提高四足机器人的可承载能力出发,设计躯干平台,得出四足机器人总体结构。根据设计的四足机器人结构建立D-H坐标系,推导正运动学与逆运动学方程。对单腿机器人的足端运动轨迹进行规划,分析基于位置的阻抗控制下柔顺接触的动态过程。分析解耦运动控制方法,提高运动的快速性,减小运动学的大量解算角度,实现单腿机器人的快速平面连续跳跃。对基于小跑步态的四足机器人的阻抗控制进行分析,分别对摆动相与支撑相进行轨迹规划,分析阻抗控制下的足端跟随效果及运动的平稳性。虚拟仿真实验采取Adams与Simulink联合仿真的方式,在Adams中分别建立单腿和四足机器人虚拟模型,定义接触参数等,在Simulink根据控制算法搭建控制系统框图,通过输入输出变量实现二者的信息传输,进行虚拟仿真实验。验证所设计的算法的有效性。

关键词： 机器人装配   主动柔顺控制   改进人工势场法   自适应阻抗控制   力传感器重力补偿  

摘要： 装配是工业生产中不可或缺的环节,也是最耗费人力的环节。但是现有的装配机器人都存在适应性差、效率低等缺点。提升装配机器人的智能化程度对我国实现“中国制造2025”具有重要的意义。本文以装有力/力矩(F/T)传感器的IRB1200机器人为实验平台,对装配机器人的路径规划、主动柔顺控制以及传感器的重力补偿等方面展开研究。在机器人路径规划方面,本文提出了一种基于改进人工势场法和快速扩展随机树融合的路径规划算法。首先,通过在机器人的模型中添加浮动控制点和固定控制点,修正引力势场函数;在斥力势场函数中增加与目标点的相对距离,并引入调节因子实现势场调控,使机器人能够在避障的同时朝目标点方向运动。其次,针对势场法容易陷入局部极小的问题,在随机树的扩展阶段中引入引力思想,使机器人向目标方向移动,跳出局部极小值。最后使用MATLAB进行了仿真实验,证明了该算法能够满足机器人在工作空间中进行路径规划的要求。机器人力柔顺控制算法的研究。本文建立轴孔接触的阻抗数学模型,将传感器的测量值转换为实际的接触力,进行了基于末端力反馈的阻抗控制。并且采用Simulink搭建了机器人阻抗仿真控制系统,通过控制变量法进行参数辨识实验,得到了合适的阻抗参数。针对不确定的环境,我们设计了自适应阻抗控制器,并进行了仿真实验。结果表明:加入自适应阻抗控制器后系统在应对位置变化、环境刚度变化、平面变斜面、以及平面变曲面等环境时具有更好的动态性能和稳态性能。在装配过程中机器人末端位姿的不断发生变化,会导致力传感器的零位值发生变化。同时传感器的测量值会受自身以及工具的重力影响而发生改变,会对后续的控制算法产生很大的影响。针对这个问题,本文设计了重力补偿系统。该系统通过对传感器姿态变化时的基准值进行修正,确保不同位姿下力的测量结果是一致的。并且进行了力跟随实验,验证重力补偿系统是有效的。最后,进行了机器人轴孔装配实验。将轴孔装配的流程划分为了三个阶段,针对每个阶段进行了力学分析,并提出对应的位姿调整控制算法。

关键词： 轴孔装配   主动柔顺控制   模型构建   工业机器人  

摘要： 近年来,随着“中国制造2025”这一重大战略规划的实施,我国的工业自动化技术迅猛发展。抛光、打磨、轴孔装配等与环境接触力有着极高控制要求的任务迫切需要实现自动化作业。然而,在轴孔自动化装配作业过程中经常会出现装配零件“卡阻”甚至“楔紧”等装配失败现象,它不仅损坏装配零件和机器人本体,对生产安全造成影响,而且制约着自动化装配技术的发展。针对轴孔自动化装配作业中出现的“卡阻”这一装配失败现象,本文对其相关理论展开深入研究,利用UR5六自由度工业机器人建立一套基于力/位混合控制的柔顺自动化装配方案,能够有效消除装配过程中出现的“卡阻”现象,使工业机器人能够可靠完成轴孔自动化装配作业。论文首先对轴孔装配相关理论进行深入研究,建立轴孔装配模型,并用轴孔装配模型进行运动分析,对轴孔装配中出现的倒角接触阶段、一点接触阶段、两点接触阶段进行力学研究,得到相应阶段的判定条件、装配轴/孔倾角,对“卡阻”进行研究得到去除“卡阻”的条件,设计出装配策略。接着,根据装配需求选择出装配机器人型号、六维力传感器型号,并对机器人进行正、逆运动学、动力学计算,为机器人的力/位控制奠定基础。为了提高轴孔装配的精度,对工业机器人的安装倾角、装配手爪所受重力进行补偿,对六维力传感器进行零点标定。之后,对阻抗控制、力/位混合控制相关理论进行研究,分析各控制算法的控制效果,对比其优缺点、适应场合等并以力/位混合控制作为轴孔装配的控制算法,设计出力/位混合控制器。最后,创建柔顺装配系统仿真实验平台,开展柔顺装配实验验证工作。实验过程中,UR5六自由度工业机器人能够通过六维力传感器信息进行轴/孔位姿偏差调整,能够顺利完成轴孔装配,整个装配过程平稳、连续、无“卡阻”、“楔紧”等装配失败现象。通过轴孔装配实验,有效验证了所提出轴孔装配策略和柔顺控制算法的有效性。