【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，具体涉及一种五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法。
技术介绍
1、目前，五杆并联机器人以其刚度高、结构紧凑、承载能力大、动态响应好等特点而闻名，在服务机器人中得到了广泛的应用。安全性是物理人机交互(phri)的首要关注点，可以通过机器人阻抗调节的机器人顺应性控制来提高。阻抗控制是应用最广泛的柔顺性力控制方法，可以通过交互力与期望轨迹跟踪误差之间的期望弹簧阻尼动力学关系来提供机器人阻抗调节。为了实现phri的阻抗控制，有两个重大问题需要解决。一个是阻抗控制的稳定性，另一个是人体阻抗的学习。目前，众学者基于最小二乘法、递归最小二乘法、动态原语等构建了多种人体阻抗学习方法，并将估计的阻抗参数应用于阻抗控制。但是，时变的阻抗参数可能会破坏期望变阻抗动态的稳定性，进而影响人机交互的稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法。
2、本专利技术提供了一种五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制...
【技术保护点】
1.一种五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求1或3所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的五杆并联机器人的空间域阻抗学习控制方法，其特征在于：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：杨建涛，孙太任，李斯绮，汪泽锴，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：
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