为了提高机械臂与环境交互时的接触力控制精度,提出基于期望轨迹修正的无传感器主动柔顺控制方法。针对传统参数辨识方法损失面函数鞍点多、易陷入局部最优、计算量大等问题,基于牛顿-欧拉法得到机械臂由外向内递归的参数辨识方法,该方法可实现参数的分步分批辨识;针对机械臂与环境交互时的主动柔顺控制问题,使用位置阻抗控制原理对期望轨迹进行修正,设计了参数不确定条件下的非奇异终端滑模控制;最后,基于Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。经实验验证,基于传统辨识方法的反算力矩累计绝对误差为9.35 N·m,递归辨识方法的反算力矩累计绝对误差为1.05 N·m,说明参数递归辨识精度远高于传统辨识方法;在位置阻抗控制作用下,接触力在2.8 s达到设定值,误差波动范围为±0.4 N。实验结果验证了所提主动柔顺控制方法的优越性。

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题。实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度。针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划机器人的参考轨迹;控制策略在李亚普诺夫稳定性理论的支撑下,采用连续非奇异终端滑模面来补偿与抑制系统的不确定性与外界扰动,引入快速终端滑模趋近律来加快系统的响应速度,并结合Anti-Windup技术来补偿系统中死区等其他非线性因素。通过李亚普诺夫稳定性理论,证明机器人系统的轨迹跟踪误差全局稳定。最后,通过轨迹跟踪试验验证了此方法的有效性。

针对机械臂外部干扰、执行器故障等不确定因素对末端轮廓跟踪精度的影响,提出一种基于交叉耦合的自适应非奇异终端滑模控制方法。基于机械臂动力学模型,采用Lyapunov函数设计系统的非奇异终端滑模控制律;为解决滑模控制器设计过程依赖于不确定性上界这一局限性,引入自适应技术估计系统集总不确定性,有效抑制滑模控制的高频抖振现象;根据有限时间稳定性理论证明闭环控制系统的有限时间稳定。结合交叉耦合控制技术与抛物线过渡轨迹规划技术,设计交叉耦合轮廓补偿与参考位置预补偿相互协调的统一框架;提高机械臂各关节间的协调性,以更好地削弱系统不确定性对末端轮廓跟踪精度的影响。结果表明:所设计的控制器能够在机械臂系统存在不确定性因素下实现末端轮廓精确跟踪,并能有效抑制系统抖振现象。