协作机器人物理交互行为/场景描述及其控制性能 协作机器人是设计用来与人类协同工作的机器人。它们通常具有传感器和智能控制系统,可以感知和响应外部环境以协助人类完成任务。物理交互涉及机器人与物体或人类之间的实际物理接触和合作。这包括共同搬运、装配、传递物体等任务。协作机器人的物理交互行为旨在提高工作效率、安全性和任务完成质量,通常需要高度精确的力控制、位置控制和感知技术。 物理交互行
基于导纳控制的机器人拖动示教原理及其性能实现 基于导纳控制的机器人拖动示教是一种常用的机器人控制策略,它允许人与机器人直接互动,实现自然、直观的控制。在导纳控制中,机器人被建模为一个力控制系统,其动力学特性由一个等效的导纳(Admittance)模型描述。导纳模型类似于弹簧和阻尼器的组合,用来描述机器人对外部力和运动的响应。 1. 原理: 导纳模型: 机器人导纳控制(Admi
协作机器人(力控/力估计)特性与力控算法实现原理 协作机器人对于人机交互的研究是非常重要的,本篇博文旨在介绍协作机器人相关技术领域的知识。首先协作机器人(Collaborative robot)指被设计成可以在协作区域内与人直接进行交互的机器人。与传统机器人不同,协作机器人具有很强的独立性,机器人和人之间可以互换,在生产过程中灵活性非常高。不过其缺点也很明显,在与人协作过程中,为保
机器人力控原理及其性能分析 在机器人的操作任务中,处理机器人和环境之间的物理接触是非常重要的。由于机器人系统的复杂性和不确定性,纯运动控制往往是不够的,因为即使是最精确的模型也无法完全准确地预测所有可能的情况。 当机器人在与环境互动时,接触力是一个关键因素。如果这个接触力过大或过小,都可能导致不良的后果。过大的接触力可能会导致对环境的损害,而过小的接触力则可能导致任
力控机器人原理及力控制实现 力控机器人是一种能够感知力量并具有实时控制能力的机器人系统。它们可以在与人类进行精准协作和合作时,将力传感技术(Force Sensing Technology)和控制算法(Control Algorithm)结合起来,实现高度灵活和精确的操作。 这些机器人通常被用于各种高要求的工作场景中,如精密装配、半导体制造、医疗手术等。通过力控技
机器人参考信号跟踪性能与抗扰动性能测试 机器人能够实现参考信号的轨迹跟踪是非常的重要,并且在外部环境作用下需要进行抗扰动的控制设计。本次博文主要介绍机器人跟踪性能与抗扰动性能。机器人参考信号跟踪性能与抗扰动性能是评估机器人控制系统的重要指标,可以通过不同的输入参考信号来实现机器人控制系统跟踪性能的测试! 参考信号跟踪性能测试: 设定一个理想
力控机器人物理交互中阻抗控制的势与流(effort and flow) 力控机器人是一种能够感知和控制外部力或力矩作用的机器人系统。它具有实时感知和响应外部力的能力,通过传感器和控制算法实现对力的测量和控制,以实现与环境或人类用户的交互和协作。 力控机器人的内涵主要包括以下几个方面: 力感知:力控机器人通过装备力传感器或力/力矩传感器来感知外部施加在其末端执行器或传动装置
力控机器人物理交互(直接力、阻抗、导纳)控制框架与性能分析 力控机器人是一种能够基于外部力量进行控制和交互的机器人系统。与传统的位置控制机器人相比,力控机器人更加灵活和适应性强,能够实现与环境和人类操作者的安全交互。 力控机器人的核心思想是通过传感器测量机器人与环境之间的力和力矩,并将其作为控制输入进行实时调整。它可以感知和响应外部力的大小
机器人速度模式下的外环力控制与其他力控方法实现框架 在机器人速度模式下的外环力矩控制中,通常使用速度环和力矩环两个控制环路来实现。速度环控制机器人的关节速度,而力矩环控制机器人输出的力矩。 以下是实现速度模式下的外环力矩控制的一般步骤: 设定期望速度:根据任务需求或控制要求,设定期望的关节速度。 速度控制器设计:设计一个速度控制器,该控制器接收
力控机器人接触力滤波与估计 力控机器人本身关节具有力传感器,可为什么还需要接触力滤波和估计呢?这是不是有些多余?显然是不是的,本篇博文总结下力控机器人接触力滤波与估计的一些原因: 环境噪声和不确定性:在力控机器人与环境进行物理交互时,存在来自环境的噪声和不确定性,这些因素可能导致力传感器测量值的不稳定性和波动。接触力滤波可以帮助去除这些噪声和不确定性,得到更加准确和可靠的接触力信息。
机器人轨迹生成:类正弦周期参考轨迹的复合变化与MATLAB程序实现 机器人轨迹生成对于运动学分析、运动控制是非常重要的,机器人参考轨迹也就是机器人需要按照这个轨迹命令执行所需的任务,因此,本次博客介绍下常见的控制中需要周期性实现任务的参考复合轨迹生成! 机器人轨迹生成是指通过控制机器人的运动,使其按照预定的轨迹进行移动。生成合适的轨迹对于实现机器人的任务和动作非常重要。下面是一种常见的方法来生
力控机器人(触觉感知)阻抗控制性能 在开启本博文之前呢,首先还是要回答以下几个问题,这样可以帮助我们更好的去理解力控机器人做阻抗控制时需要满足哪些性能指标/规范。 (1)什么是力控机器人? 力控机器人(force-controlled robot)是指一类具有力控制能力的机器人系统,它们能够通过感知和控制机械臂上的末端执行器(如手爪或工具)施加的力或扭矩来完成各种操作任务,而不
机器人不确定系统 Robust Controllers 频域MIMO控制器设计(不确定性建模) 机器人本身就是一个高度非线性的系统,对于非线性系统的控制,可以把非线性因素考虑为系统的不确定性或扰动,因此,这样就可以采用鲁棒控制这个工具来进行机器人控制系统的设计,考虑不确定性的摄动以及外界扰动的变化,其自身建模的不确定性(可能由于用非线性理论来解决非线性问题的建模不准确带来的不确定
机器人线性控制理论:H-infinity 最优控制 在机器人控制理论中,鲁棒控制是一种不错的设计工具,机器人H-infinity最优控制是一种基于H-infinity控制理论的控制方法,旨在通过优化系统的控制器,使机器人系统具有最优的鲁棒稳定性和最小的H无穷范数,以实现高精度、高效、高稳定的运动控制。 在机器人控制中,H-infinity最优控制方
机器人现代控制系统设计——基于bode灵敏度函数、积分设计控制系统 本篇博文主要介绍下机器人控制系统的一些现代控制理论设计方法,运用控制论来解决控制器的设计问题,主要解决机器人系统(最小相位系统)轨迹跟踪控制问题。 一般而言,控制系统的设计可以通过MATLAB中控制系统APP进行设计比较方便。 机器人的现代控制系统设计是一个广泛的领域,其中
机器人交互/接触稳定性分析方法与程序实现 机器人交互动态是非常重要的,那么本篇博文主要是进行稳定性分析。采用的主要工具是经典控制论中的稳定性分析方法。不稳定的交互可能会伤害人或环境。在保持有效的接触性能的同时保持接触稳定性仍然是一个相当大的挑战。当一个动态系统与一个稳定的动态环境耦合时,它的稳定性通常会受到损害。因此,当机器人与交互对象进行耦合时,那么耦合系统未必是稳定的,也就是
机器人接触动力学建模方法描述 接触建模是对许多机器人任务进行仿真的一个重要方面。因此,需要对机器人接触/冲击引起的动力学进行总结和描述。通常情况下,机器人可以与人类、操作环境、地面、其他机器人等进行直接和间接的物理交互,这些不同的交互动态行为就会导致不同的交互动态,而这些复杂的交互动态往往是影响控制性能的主要因素,尤其是基于模型的控制器设计过程中影响较大,除此之外,对于建模的准确
基于模型(动力学模型)的机器人控制(阻抗控制)方法与实现 机器人具有高度非线性,强时变以及强耦合等动力学特性,为了提高机器人控制的性能,研究人员提出了基于模型的控制(Model Based Control)方法。在机器人研究领域,多种常见的高性能机器人控制器如计算力矩控制(Compute Torque Control)和阻抗控制(ImpedanceControl)等均需要使
基于Simscape的机器人速度控制模式下的轨迹控制 速度控制是运动控制中的其中一种,因此,首先讲一下运动控制: 运动控制就是对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理,使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动。 运动控制器:指以中央逻辑控制单元为核心、以传感器为信号敏感元件、以电机或动力装置和执行单元为控制对象的一种控制装置。 那么,控制其实就是
基于Robotics Toolbox与Robotics System Toolbox 机器人正逆运动学解算、雅克比及其轨迹规划 主要区别: robotics toolbox 主要用来建立机器人运动模型,进行空间规划,正逆运动求解的软件。 robotics system toolbox 是关于机器人系统MATLAB/Simulink与ROS的接口,以及常用的机器人算法。 ——————————
UR机器人末端画圆轨迹规划与可控制算法及其程序实现 %UR5机器人D-H参数建模L1 = Link( 'd', 0.089159, 'a', 0, 'alpha', pi/2 ,'standard' );L2 = Link( 'd', 0, 'a', -0.42500, 'alpha', 0 ,'standard' );L3 = Link( '
采用 S-function 编写机器人系统的方法总结: S-functions(系统函数)提供了一种强大的机制来扩展Simulink®环境的功能。s函数是用MATLAB®、C、c++或Fortran编写的Simulink块的计算机语言描述。 S-Function扩展了Simulink®环境的功能。S-Function是用MATLAB®、C、c++或Fortran编写的Simulink模块的
力控机械臂在生活中和工业生产中非常的重要,本周首先整理下力控机器人的动态建模方法及相关Matlab实现! 力控制系统在机器人中的另一个基本应用是装配任务。在这样的过程中,力的控制是特别重要的,因为组装组件之间过高的相互作用力会导致很大的扭曲,并阻止正确的过程运行。 力控关节机械臂的用途有很多: 一个力控制机器人可以通过编程来模仿人类手臂的运动,应用搜索模式来找到组装零件的正确位置。力控制
使用好机器人工具的使用可以提高学习机器人知识的兴趣,并且利用工具掌握方法去解决问题。 本周整理下机器人Matlab工具箱及相关SO(2), SE(2), SO(3), SE(3)描述的数学工具。 使用资料整理,不足之处,后续再进行完善。 机器人工具箱: 为了进行系统的学习,首先分享一下机器人工具箱: 工具箱包含函数和类,以矩阵、四元数、扭转、三重角和矩阵指数的形式表示二维和3D中
机器人关节力矩传感器数据滤波算法实现 在实验中,我们经常遇到噪声或其他因素影响导致力矩传感器读取的数据存在较大的高频数据波动,这些数据是我们所不期望的,因此,我们需要进行机器人关节力矩传感器的数据滤波。 机器人关节 机器人关节 机器人关节 低通滤波器是一种滤波器,它通过频率低于所选截止频率的信号,衰减频率高于截止频率的信号,滤波器的确切频率响应取决于滤波器的设计。 滤波器设
机器人最优控制与逆最优控制理解与程序实现: 机器人在执行期望目标任务时,我们希望机器人能精确地达到人类所预设的目标,那么我们就来理解下什么是最优控制和逆最优控制。 因此,最优控制是期望最小化或者最大化目标。 MATLAB学习最优控制推荐书目: 这本书涵盖MATLAB实现最优控制的一些例子,适合初学者学习。 很显然最优控制和逆最优控制是一种相反的关系: 最优控制理论是数学优化
一、简介 在机器人的先进控制领域中,交互控制应用广泛。交互控制为接触机器人与人类用户提供了身体互动的机会,与人类进行强力交互的机器人在实现性能和稳定性方面面临着特殊挑战。它们需要低且可调节的端点阻抗以及高的力容量,并且需要具有低固有阻抗、表现出高阻抗(相对于人类受试者)的能力以及高力重量比的执行器。力反馈控制可用于提高执行器性能,但会导致众所周知的交互稳定性问题。 环路成形设计方法
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