未知环境中位控机器人的力-位混合控制策略

本文主要探讨了在未知环境中面向位控机器人的力/位混合控制策略。在实际操作中，当机器人在未知环境中执行任务时，其面临的挑战包括环境约束的不确定性、动力学模型的不精确以及对动态交互的精确控制需求。为了克服这些挑战，研究人员提出了一种创新的控制方法。 首先，该策略利用力反馈信息来估计未知环境中的约束条件。力反馈是机器人感知周围环境的重要手段，通过监测和分析接触力，可以推断出环境对机器人运动的限制。这种估计过程帮助确定了力控和位控的方向，确保机器人既能遵循预定位置目标，又能适应力场的动态变化。 其次，基于位控和力控的方向，研究者设计了一种运动轨迹规划算法。这种规划考虑了机器人在位姿控制下实现目标的同时，如何通过阻抗控制规律提供柔顺性，即机器人在遇到阻力时能表现出适当的抵抗和顺应，从而保持良好的动态性能。 在算法中，引入了一个参考比例因子，用于调节参考轨迹，以适应未知环境刚度的变化。通过模糊推理技术，实时地根据反馈的接触力信息调整这个比例因子，使得机器人能够动态调整其运动策略，以应对环境参数的不确定性和变化。 仿真试验的结果显示，这种力/位混合控制策略在保持高精度力控制的同时，还具备出色的表面跟踪能力。它提高了机器人对接触环境参数变化的鲁棒性，能够在各种复杂未知环境中稳定工作，展现出良好的适应性和灵活性。 本文的工作对于提高位控机器人在未知环境中的操作性能和鲁棒性具有重要意义，为机器人在工业自动化、医疗手术等领域的广泛应用提供了理论支持和实践指导。通过结合力反馈、运动规划和模糊控制技术，未来的研究将进一步优化这种控制策略，提升机器人的自主性和智能化水平。