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公开(公告)号：CN106113034A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610421404.7
申请日：2016-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1664 , G05B2219/40519
Abstract: 本发明属于机械臂考虑力约束的轨迹规划领域，具体涉及一种六自由度机械臂考虑力约束的轨迹规划方法。本发明包括：(1)将力约束转化为接触形变和接触运动速度的约束；(2)优化动态接触冲击的机械臂运动速度；(3)基于力约束进行轨迹规划。本发明将机械臂力约束转化为接触形变和接触运动速度的约束，再根据接触运动学，研究考虑动态接触冲击的机械臂运动速度优化方法和考虑接触形变的基于不同接触边缘的连续轨迹规划方法，此方法为考虑力约束的机械臂轨迹规划提供了新方法。此方法避免了机械臂末端与外界环境的接触碰撞过程在极短时间内完成，产生极大瞬间冲击，导致接触力超出安全范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106041926A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610416348.8
申请日：2016-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1633
Abstract: 本发明属于机械臂控制领域，涉及一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法。本发明包括：在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置等。本发明能在线实时估计环境刚度，并有效抑制力传感器中的干扰，增加了柔顺控制的稳定性，可使通用的工业机械臂具有柔顺能力，完成如轮廓跟踪、研磨、去毛刺及装配等多种复杂任务。
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公开(公告)号：CN108153153B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201711393308.7
申请日：2017-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种学习变阻抗控制系统及控制方法。主要包括变阻抗控制器、系统的高斯过程模型、变阻抗控制策略和策略学习算法四部分。不需要环境的任何先验知识，根据交互数据构建系统的高斯过程模型，以贝叶斯的方式对系统进行长期推理与规划。能在有限的观测数据中提取更多的有用信息，以最少的交互时间学习完成复杂的力控制任务。通过在成本函数中加入能量损失项，实现误差和能量的权衡，使机器人具有良好的柔顺能力。最后，得到的变阻抗控制策略可在任务的不同阶段根据系统状态同时调整目标刚度与阻尼参数。本发明可广泛应用于双机械臂装配、多机械臂协作与机器人步态控制等柔顺控制任务中，保证交互操作的安全性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106041926B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610416348.8
申请日：2016-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机械臂控制领域，涉及一种基于卡尔曼滤波器的工业机械臂力/位置混合控制方法。本发明包括：在通用工业机械臂的腕部安装六维力/力矩传感器；根据传感器与机械臂末端工具参数，建立实际接触力的数学模型；根据力传感器的测量值，使用卡尔曼滤波器计算实际接触力；根据机械臂六个关节的位置信息，使用正运动学计算机械臂末端的当前位置等。本发明能在线实时估计环境刚度，并有效抑制力传感器中的干扰，增加了柔顺控制的稳定性，可使通用的工业机械臂具有柔顺能力，完成如轮廓跟踪、研磨、去毛刺及装配等多种复杂任务。
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公开(公告)号：CN108153153A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711393308.7
申请日：2017-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042 , G05B13/048
Abstract: 本发明提供的是一种学习变阻抗控制系统及控制方法。主要包括变阻抗控制器、系统的高斯过程模型、变阻抗控制策略和策略学习算法四部分。不需要环境的任何先验知识，根据交互数据构建系统的高斯过程模型，以贝叶斯的方式对系统进行长期推理与规划。能在有限的观测数据中提取更多的有用信息，以最少的交互时间学习完成复杂的力控制任务。通过在成本函数中加入能量损失项，实现误差和能量的权衡，使机器人具有良好的柔顺能力。最后，得到的变阻抗控制策略可在任务的不同阶段根据系统状态同时调整目标刚度与阻尼参数。本发明可广泛应用于双机械臂装配、多机械臂协作与机器人步态控制等柔顺控制任务中，保证交互操作的安全性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106113034B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610421404.7
申请日：2016-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机械臂考虑力约束的轨迹规划领域，具体涉及一种六自由度机械臂考虑力约束的轨迹规划方法。本发明包括：(1)将力约束转化为接触形变和接触运动速度的约束；(2)优化动态接触冲击的机械臂运动速度；(3)基于力约束进行轨迹规划。本发明将机械臂力约束转化为接触形变和接触运动速度的约束，再根据接触运动学，研究考虑动态接触冲击的机械臂运动速度优化方法和考虑接触形变的基于不同接触边缘的连续轨迹规划方法，此方法为考虑力约束的机械臂轨迹规划提供了新方法。此方法避免了机械臂末端与外界环境的接触碰撞过程在极短时间内完成，产生极大瞬间冲击，导致接触力超出安全范围。
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