1、 南京理工大学硕士学位论文基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究姓名：谢飞申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：韩军20080526硕上论文 ， ， 疭 瑃 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：；啦尘学位论文使用授权声明本课题研究的背景和意义尤其在制造行业的精细装配作业中，它直接关系到装配零件的精度和效率。装配工艺可以由以下三种不同的方法获得：人工装配
2、、机械的自动化装配以及机器人装配。单位装配的成本也取决于产品的年产量和采用的装配方式：人工装配的单位装配成本保持为常数，自动化装配则随产量的增加而线性降低，而机器人装配则表现为双曲线函数关系。硕上论文国外轴孔装配研究的进展，这种具辅助实现装配操作的柔顺性。】对机器柔性夹具进行了改进，将多手指央硕士论文为了轴孔装配能够正常完成，就要对装配时产生的误差进行控制。年，策机制，设计了一种离散事件系统控制器，该控制器包含了一个定性的匹配过程来实时监控在线的装配状态。然而，这种方法需要所有可能的装配接触状态来建立装配过程的汀捎谧芭浼募负涡巫锤丛樱越腜网模型复杂，反应时间长，而且需要计算装配过程中优化状态变
3、迁轨迹和连续插入轨迹。所以，该方法的计算效率低，难以满足实时控制需要。克狙兄频淖跋浠魅四芄灰悦糠种 个以上的速度抓取传送带硕士论文从研究成果来看， 国内的柔顺控制仍处于起步阶段，和欧美、日本等国家相比硕士论文一机器人关于位姿的运动学正解反解的计算：机器人在空间的位置和姿态统称为机器人的位姿，其描述的方法较多，如奇次变换法、矢量法、旋量法和四元数法等。论文采用奇次变换法，其优点在于它将运动、变换和映射与矩阵运算联系在一起。此外，奇次变换法在研究空间机构动力学、机器人控制算法、计算机图形学和视觉信息处理等方面也都得到了广泛的应用。亿，颐浅埔籔为位置矢量，见图。詌基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研
4、究 位置矢量彳。 煳 邢蛄浚娲伪浠痪卣蟆凼连杆坐标系的设定猆型机器人是以关节坐标直接编制程序的。可以把机器人看做是一系列由关节连接起来的连杆构成的。机械手的每一个连杆被建立坐标系，并用奇次变换来描述这些坐标系间的相对位置和姿态。描述一个连杆与下一个连杆间相对关系的奇次变换被叫做卣蟆桓鯝矩阵就是一个描述连杆坐标系间相对平移和旋转的奇次变换。硕上论文猽型机器人具有六个自由度，每个连杆含有一个自由度。其器人的位置和姿态。硕士论文基坐标系与基座固接，固定不动。基坐标系原则上可以任意 规定，为了简单的规定与基坐标系相似。对于旋转关节沟玫连杆变换甀角：豖轴移动苲嶙唱唱峨。，喑耍茫琓莆猆机器人的姿态变换矩阵
5、。硕上论文机器人力觉智能是指基于力力矩传感的机器人信息融合、知识获取和主动学习的能力。获取知识和运用知识解决问题是机器人智能化的最高表现，机器人在与外界的主动物理接触中，通过力觉可以获得丰富的环境知识来加深对自身的了解，并能通过向环境施加力和力矩来改造外部世界。当机器人面临复杂、未知的环境时，通过基于力觉的主动学习能够获得未知环境模型以指导其行为。在过去的几十年中，学者们在机器人力觉智能领域进行了大量极富创造性的研究工作，至今该领域的研究工作仍然十分活跃。其核心内容是研究机器人受外部环境约束时，运动控制和力力矩的主动或被动调节策略，即机器人柔顺运动控制或约束运动控制问题。有人认为机器人力觉智能
6、的研究还应当包括机器人主动力觉，即机器人通过主动与外部世界发生接触并施加适当的力和力矩，然后根据力和力矩反馈来理解其所处的环境和自身。机器人力觉灵巧技能即基于力觉的机器人灵巧操作实际上是一个十分复杂的问题，牵涉到对习以为常的人体动作机能的分析和理解以及机器模拟问题。基于力觉的机器人学习不但可以使机器人获得环境的三维几何信息，还可望可以获得操作对象的机械特性，这是包括视觉机器人在内的其它机器人感知形式所无法比拟的。被动柔顺机构 怯蒑 实验室设计的，它用于机器人装配诓迦肱浜霞湎段鉴于被动柔顺方法的不足之处本实验研究在选择被动柔顺机构进行轴孔装配作业的同时，将柔顺控制的重点放在主动柔顺控制方面，并且
7、今时今日主动柔顺控制仍为机器人专家们研究的一个主要方向。腕力传感器是目前大多数工业机器人力控制研究中所常用的力反馈工具，其原方便等优点。硕上论文力的目的。利用阻抗控制来控制机器人轴孔装配过程，是一种常用和有效的消除轴器和智能机器力控制研究带来了极大的困难删。硕士论文 基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究该元素代表的方向为力控方向。此时把笛卡尔空间的期望力和实际作用力的位黄控控制方法，进行了约束运动控制尝试，在逆动力学求解、收敛性及抗干扰方面获得研究：等将多层前向神经网络用于力位混合控制，根据检测到的力和位置由神经网络计算选择矩阵和人力约束，并进行了插孔实验；日本的福田敏男等用四层前馈神经网络
8、构造了神经伺服控制器，进行了细针刺纸实验，能将力控制到不穿破纸的极小范围。此后不久，又将之用于碰撞试验，取得了一定的成果，但机构简单，针对性强，尚缺少普遍性；硕士论文基于力位混合控制的主动装配策略的研究作为装配机器人最典型作业的轴孔装配作业，除了精确示教的方式为机器人进行销孔对中定位外，用其他的定位手段缡泳醯，不可避免的会产生一些定位误差。装配副接触后，必须经过某些搜索动作，才能保证轴孔对准。轴孔装配是由多个力控制下的依从运动子任务构成的过程。完成这一过程除了要分段进行任务描述和分段实施控制策略外，还要根据各种逻辑关系去决断各子任务的自动切换等。有关问题分别进行分析。，这里为任务坐标位控和力控方向的速度，厶是期望被控制的法向力，投瞬恐葱衅魉止咦晗祘之间的关系。对于环境几何参数未知的情况，
