"基于指尖力传感器的HIT机器人灵巧手笛卡尔阻抗控制技术"
本文探讨了利用5维指尖力力矩传感器实现HIT(哈尔滨工业大学)机器人灵巧手的笛卡尔阻抗控制方法。在机器人技术中,灵巧手是模仿人类手指功能的关键部件,而笛卡尔阻抗控制则是一种让机器人手部与环境交互时能够适应不同情况的控制策略。
当HIT机器人灵巧手的手指与物体接触时,它表现出第二阶机械阻抗特性。这种特性使得手指能够根据接触到的阻力自动调整其运动状态,类似于人手的柔韧性和适应性。第二阶机械阻抗意味着手指的运动不仅受到力的影响,还考虑了力的变化率,这样可以更精确地控制接触时的力反馈。
传统的阻抗控制算法通常需要计算手指的实际加速度,但这种方法可能会因为加速度测量的误差导致控制性能下降。本文提出的方法巧妙地避开了直接计算加速度的步骤,从而减少了由大加速度误差引起的控制问题。该算法结合了期望的轨迹、实际的位置和速度信息,生成一个参考轨迹,手指只需跟踪这个轨迹就能自然地展现期望的阻抗特性。
轨迹跟踪是机器人控制中的一个重要方面,确保手指能够准确地沿着预设路径移动。在笛卡尔坐标系下进行阻抗控制,意味着控制是相对于机器人手腕的笛卡尔空间进行的,而不是相对于关节角度。这种方法使得控制更为直观,并且有助于在复杂的任务中保持手部动作的稳定性和精度。
此外,该文还强调了指尖力传感器的作用,这种传感器可以实时监测手指与物体之间的接触力和力矩,为阻抗控制提供了关键的反馈信息。通过这种方式,机器人可以感知并适应不同的接触条件,如抓握物体的力度或在精细操作中避免损坏物体。
关键词:机器人灵巧手,轨迹跟踪,笛卡尔阻抗控制。这些标签突出了本文研究的核心技术领域,包括机器人的手部操作能力、路径规划以及在交互过程中的动态响应控制。
这项研究为机器人灵巧手的控制提供了一种创新方法,提高了其在现实世界中的交互能力和适应性,特别是在需要精细操作和力量控制的场合。通过使用指尖力传感器和改进的阻抗控制算法,HIT机器人灵巧手能够更有效地执行任务,同时减少由于外部干扰和测量误差导致的控制问题。这一成果对于未来机器人技术的发展,尤其是在工业自动化、医疗手术机器人以及服务机器人等领域具有重要的理论和应用价值。