【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，具体涉及一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法。
技术介绍
1、“技能学习与发育进化技术”是我国机器人核心技术攻关行动中的一项前沿技术，对于夯实机器人产业发展基础具有重要意义。与此同时，“如何实现机器人类人技能作业”被确定为我国目前高端制造领域的前沿科学问题之一，也是人工智能与机器人交叉领域的研究重点。这进一步验证了机器人技能学习技术是实现机器人类人技能作业的重要途径。一般来说，这项技术通常包含三个阶段：“技能演示-技能学习-技能调控”，它可以直接将人类作业技能传递给机器人，使其具备类人的操作能力，进而实现高效编程，甚至可以达到免编程的水平，在智能制造和康复理疗等行业具有广泛的应用前景。其中，基于柔顺控制方法的技能调控对于提升机器人的任务泛化性和环境适应性起着决定性作用。
2、然而，根据前期的研究，发现以下问题：
3、1)现有的机器人柔顺控制方法主要依赖固定的阻抗参数(如刚度和阻尼)，难以平衡运动精度和柔顺性之间的关系。当阻抗参数较小时，机器人柔顺性较好，但运动精度较低；而当阻抗参...
【技术保护点】
1.一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，所述机器人末端的位置与速度、交互力与速度、位置与交互力、交互力与阻抗的四个演示数据集通过如下方式获取：
3.如权利要求2所述的融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，通过滤波器对所述机器人末端位置、速度、加速度、交互力传感信息数据进行降噪和奇异点剔除，并利用动态时间规整算法对多源演示轨迹进行时间对齐，获得有效的演示数据，表示为其中xt,m、分别表示第m次演示轨迹在t时刻的位置量、速度量和...
【技术特征摘要】
1.一种融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，所述机器人末端的位置与速度、交互力与速度、位置与交互力、交互力与阻抗的四个演示数据集通过如下方式获取：
3.如权利要求2所述的融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，通过滤波器对所述机器人末端位置、速度、加速度、交互力传感信息数据进行降噪和奇异点剔除，并利用动态时间规整算法对多源演示轨迹进行时间对齐，获得有效的演示数据，表示为其中xt,m、分别表示第m次演示轨迹在t时刻的位置量、速度量和加速度量；fet,m表示第m次演示轨迹在t时刻的外界交互力；t为第m次演示轨迹的长度；m为演示轨迹的数量。
4.如权利要求3所述的融合多自适应调控机制的机器人柔顺控制方法，其特征在于，假设机器人末端是受到控制力fc和外界交互力fe相互影响的单位质量体im，则其动力学模型简化为其中，表示加速度；将机器人末端的控制力fc设定为由虚拟弹簧阻尼系统描述，以推导出每一时刻的机器人末端动力学模型为：其中kp是刚度矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴鸿敏，周雪峰，吴新宇，翟雪倩，徐智浩，
申请(专利权)人：广东省科学院智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：
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