卡尔曼滤波提升机器人力控精度：实测误差小于10%

本文探讨了卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用，针对机器人与环境之间接触力控制面临的挑战，如动力学参数的时变性、接触环境的不确定性以及力测量信号的干扰噪声。这些问题直接影响了机器人在执行任务时的精确性和稳定性。论文的创新之处在于提出了一种基于卡尔曼状态观测器的解决方案，通过递归最小二乘法实时估计环境刚度矩阵，这是一种关键的系统参数，对于力控制的精度至关重要。 该控制方案的核心是利用卡尔曼滤波算法，它是一种优化的状态估计技术，能够处理非线性系统和观测噪声，对系统模型的不确定性和外部干扰进行有效的补偿。通过将系统状态误差反馈到控制策略中，这种方法提高了力控制系统的鲁棒性和适应性。实验结果显示，在环境刚度未知的情况下，采用这种控制方法能将机器人末端与环境间的接触力误差控制在一个相当低的水平，大约在10%左右，这在实际应用中具有显著的优势。 此外，文章还强调了研究背景和方法论，提到了国家自然科学基金和国家科技重大专项的支持，这些资金支持推动了科研团队在这一领域的深入研究。关键词包括机器人、力控制、卡尔曼滤波、递归最小二乘法和刚度矩阵，这些都是研究者和读者进一步理解论文主题的关键点。 这篇论文不仅提供了机器人力控制问题的解决方案，而且展示了卡尔曼状态观测器在复杂动态环境中的有效应用，对于机器人技术、控制理论和工业自动化等领域具有重要的参考价值。通过深入理解和实践这样的控制策略，可以提升机器人在动态环境中的操作性能，使其在制造业、医疗、服务等多个领域发挥更大的作用。