请注明本论文从合作作品中摘录的章节/部分/页码,并提供摘录中的出版或提交详细信息:Ch:4,5 Cao, F., Docherty, P.D. & Chen, X. Contact force perception for serial manipulator based on weighted moving average with variable span and standard Kalman filter with automatic tuning. Int J Adv Manuf Technol (2021). [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-021-08036-9(在工程制造领域排名第 21 /50,在机械工程领域排名第 92 /596)Ch:4,6 Cao F, Docherty P D, Ni S, et al. Contact force and torque perception for serial manipulator based on an adapted Kalman filter with variable time period.机器人与计算机集成制造,2021,72:102210。[在线]。可用:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584521000934(机器人学排名第 3 / 29 位,数学排名第 3 / 378 位)
本调查为移动机械手性能测量领域的研究提供了基础,与其他移动机械手研究领域相比,该领域的研究文章相对较少。调查提供了移动机械手研究的文献综述,并提供了实验应用示例。调查还提供了一份详尽的规划和控制参考文献清单,因为这是移动机械手的主要研究重点,也是系统性能测量的因素。然后,调查回顾了移动机器人、机械臂和移动机械手的性能指标以及测量其性能的系统,包括通过动态运动跟踪系统的机床测量系统。最后,调查包括一个关于机器人、移动机器人和移动机械手性能测量研究的部分,从校准、标准和移动机械手工件开始,这些工件正在考虑用于评估移动机械手的性能。
摘要:在施工机械制造领域,机器人臂(RA)的开发非常迅速且广泛使用。许多智能工程RA可以改善工业生产过程,并在物联网传感器的作用下提高生产效率。本文基于无线通信网络和事物技术的组合构建了工程操纵器控制系统,该系统用于控制机械手的操作,调整机械手的握紧姿势,并在工业生产过程中推动操纵器的旋转和操作。但是,传统的态度感应方法效率低下。因此,本文基于欧几里得距离矩阵(EDM)算法构建了工程操纵器的态度传感方法的模型。机器人臂态度感知(AP)的准确性更高。
由于很难获得柔性动力学,因此提出了对未知扰动具有鲁棒性的控制器 [6]。在机械手操纵过程中实现姿态控制仍然是一项具有挑战性的任务,因为除了外部扭矩/力之外,机械手运动和附加物振动也可能导致不良的底座旋转。已经研究了通过工作空间调整策略 [7] 或同时控制全局质心和航天器姿态 [8] 来有效使用推进器来补偿机械手运动。同样,当仅控制机械手时,已经开发了反应零空间控制以减少机械手和航天器底座之间的相互作用 [9]。由于振动部分是由于机械手运动引起的,因此基于机械手刚体动力学和附加物柔性动力学之间的耦合因素,已经提出了一种控制策略来抑制振动 [10] 或优化机械手轨迹以最大限度地减少底座扰动 [11]。此外,未来的任务预计会有更长的寿命。除了飞行空间机械手的高效推进剂消耗策略外,一个有意义的延长寿命的方法是使用带电气的动能矩交换装置,这种装置被称为旋转自由浮动航天器机械手[12]。利用动能矩交换装置的优点来控制机械手引起了人们对处理相对较大质量和惯性的操纵的兴趣,比如在捕获或部署场景中。通过运动学指标,在控制机械手的同时控制航天器姿态可以提高其可操纵性[13]。已经研究了结合反作用轮和控制力矩陀螺仪来在机械手运动期间保持卫星平台固定[14]。本文旨在开发在轨部署应用中在结构扰动下航天器底座和机械手的通用控制。在考虑不同机械手配置的系统动量分布时,开发通用控制的兴趣凸显出来 [13]。本文的贡献在于将柔性动力学与刚性动力学相结合,从而可以开发扩展状态观测器来改善控制性能,而不是刚性系统的未知扰动观测器 [6]。然后使用 NDI 对系统进行解耦和线性化,包括对振动扰动和航天器漂移的估计。此外,还针对实际的大尺寸系统开发了控制律和观测器的综合。
图1:o rbit -Surgical Simulation基准测试任务。(1) Reach : dVRK Patient Side Manipulator (PSM) to reach a desired position (red sphere), (2) Reach with Obstacles : reach to a desired position (red sphere) with randomly placed obstacle in the scene (blue sphere object; object shape and size are customizable), (3) Suture Needle Lift : lift a suture needle to a desired position, (4) Peg Block Lift : lift a peg block to a desired position, (5) Pick and Place : pick and place a ring on a peg tower, (6) Dual-arm Reach : dual-arm reach to specific desired positions shown with red sphere, (7) Dual-arm Reach with Obstacles : dual-arm reach to specific desired positions (red sphere) with randomly placed obstacles in the scene, (8) Pick and Transfer : pick and transfer a peg block, (9) Needle Handover : handover and regrasp a suture needle, (10) Threaded Needle Pass Ring : handover a threaded suture needle through a ring pole, (11) Gauze Cloth Pick : retrieve gauze and lift it to a desired location, (12) Shunt Insertion : insert a shunt (yellow tube) into larger blood vessel phantom (clear tube), (13) Multi-arm dVRK : needle handover task with camera input from the dVRK Endoscopic Camera Manipulator (ECM),(14)星际范围:星臂达到所需位置。最佳观看的颜色。请参阅orbit-surgical.github.io
在现代操纵器交互任务中,由于环境的复杂性和不确定性,准确的对象表面建模通常很难实现。因此,改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务,本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此,基于Mujoco(带有触点的多关节动力学)物理引擎,我们为操纵器构建了交互式仿真环境,并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习(DRL)中的近端策略优化(PPO)算法,有效地集成了视觉信息和力量信息,并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验,将允许控制与视觉感知相结合,并将力控制的整体性能提高了68.75%。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。 实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。在精确组装,医疗援助和服务操纵器的领域中,它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性,从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
大多数为飞机控制开发的触觉界面都提供触觉支持作为控制机械手上的附加力。本研究重新审视了主动机械手,这是一种不同于现有触觉界面但与之互补的设计理念。该控制装置将飞行员施加在其上的力传送到飞机,同时通过偏转角反馈飞机的旋转速度。研究发现,与传统的被动机械手相比,主动机械手在补偿跟踪任务中大大促进了目标跟踪和干扰抑制。此外,任务性能的更大改进与更高的强制函数带宽相关。这些发现是由于主动机械手将有效受控元件动力学转变为类似积分器的动力学,同时将干扰抑制集成到神经肌肉系统中。然而,在飞机状态反馈中作用于飞机的高频干扰会对主动机械手的操作效率产生不利影响。根据实验结果和被动性理论的结果,设计和评估了一个超前 - 滞后滤波器,它可以减轻这种影响而不影响任务性能。
摘要:缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点,在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景,但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系,难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑,减小加速度冲击,保证缆驱动机械手的稳定运动。再次,通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度,进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后,开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机,利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线,进行了缆驱动机械手的速度控制实验,结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度,从而使运动更加平滑,减小振动。此外,刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究,因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态,已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样,当仅控制机械手时,Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制,以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说,轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响,至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹,最大限度地减少机械手对卫星的干扰,同样在捕获接近阶段,Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划,以最大限度地减少姿态干扰,Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划,同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
本文提出了一种基于并联和串联机器人平台的虚拟水下浮动操作系统 (VSFOS)。其开发的主要目的在于以更简单、更安全的方式进行模拟水下操作实验。该 VSFOS 由一个六自由度 (6-DOF) 并联平台、一个 ABB 串联机械手、一个惯性传感器和一个实时工业计算机组成。6-DOF 平台用于模拟水下航行器的运动,其姿态由惯性传感器测量。由实时工业计算机控制的 ABB 机械手作为操作工具执行水下操作任务。在控制系统架构中,开发了软件来接收惯性传感器收集的数据、进行通信和发送指令。此外,该软件还显示机械手的实时状态。为了验证所提出的系统,进行了两项实验来测试其性能。第一个实验主要测试VSFOS的通信功能,第二个实验主要测试机械臂跟随并联平台运动,在空间中执行模拟操作任务,两个实验的结果证明了VSFOS的有效性和性能。