机器人阻抗控制通俗理解与仿真实践 机器人阻抗控制是一种控制方法,其核心思想是让机器人在与环境交互时能够像具有某种“阻抗”特性的物体一样作出反应。这种阻抗特性是通过模拟物体的力学行为,如质量、阻尼和弹簧等属性来实现的。 通俗地说,阻抗控制就像是给机器人装上了“弹簧和阻尼器”。当机器人与环境(如地面或其他物体)接触时,这些“弹簧和阻尼器”会帮助机器人更柔顺地适应外界的变化。例如,如果机器
基于强化学习(Reinforcement Learning)的机器人阻抗控制策略 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个分支,主要研究智能体如何在与环境的交互中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。它不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称!!! 强化学习的目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。这通
基于学习的机器人物理交互任务实现 智能机器人技术的一个关键挑战是创造出能够直接与周围世界互动以实现目标的机器人。这些任务不仅要求机器人具备高度的感知和决策能力,还需要其具备精确的运动控制能力。在这个过程中需要明确机器人需要完成的物理交互任务是什么。这可能包括抓取物体、推动物体、开门、操作工具等。为了完成这些任务,机器人需要具备多种感知能力,如视觉、触觉和力觉等。视觉感知可以帮助机器
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
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
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。
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
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
解决机器人与人类或/和环境或/和机器人之间的交互动态控制问题,突破建模、规划与控制等方面的关键技术。
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机器人阻抗控制通俗理解与仿真实践
基于强化学习(Reinforcement Learning)的机器人控制策略
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精选力控机器人原理及力控制实现
精选力控机器人物理交互中阻抗控制的势与流(effort and flow)
力控机器人物理交互(直接力、阻抗、导纳)控制框架与性能分析
精选力控机器人接触力滤波与估计算法
精选力控机器人(触觉感知)阻抗控制性能(performance specifications)与MATLAB程序实现
机器人触觉关键:交互/接触稳定性分析方法与程序实现
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基于模型(动力学模型)的机器人控制(阻抗控制)方法与实现
力控机器人动力学建模与Matlab程序实现
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