机器人柔顺性控制研究：阻抗控制与神经网络逆系统应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于阻抗控制的机器人柔顺性控制方法，研究者杨振在导师孟正大的指导下，针对863高技术项目中的仿人机器人柔顺性控制技术进行深入研究。论文的核心目标是设计能够在手臂模型未知和动态环境下工作的柔顺控制算法，以实现对仿人机器人手臂的在线控制，确保在不同任务中的柔顺性能。" 本文首先回顾了传统的阻抗控制算法，这是一种常用的方法，它基于位置控制并具备一定的鲁棒性，能应对不确定性和干扰。然而，阻抗控制的精度受限于参考位置的调整，可能会导致与环境交互时的冲击力过大。作者通过仿真对比了传统阻抗控制和自适应阻抗控制，分析了不同环境条件下阻抗参数的调整规则，强调了合理设定阻抗参数对于减小接触冲击力的重要性。 接着，论文提出将阻抗控制与神经网络逆系统方法相结合的创新思路。神经网络逆系统能够实现机械手的解耦，使其线性化，从而更便于使用阻抗控制算法进行控制。这种结合不仅增强了控制效果，还有助于提高控制的精度和稳定性。通过仿真研究，这种方法展现出较好的性能。 最后，研究者在实验室的PA-10机器人上实施了神经网络逆系统的方法，验证了其在实际解耦控制和轨迹跟踪任务中的效果。实验结果证实了所提出的控制算法能够有效地应用于机器人操作。 关键词: 机器人, 阻抗控制, 神经网络, 逆系统, 柔顺性控制 这篇论文的贡献在于提供了一种结合传统控制理论与现代神经网络技术的柔顺控制策略，对于提升机器人在复杂环境下的交互性能具有重要意义，尤其是在面对未知模型和动态环境时。其研究成果不仅丰富了机器人控制理论，也为实际应用提供了有价值的参考。