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基于神经网络的机器人关节转矩力控制研究 被引量:21

Research on Robotic Joint Torque Force Control Based on Neural Network
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摘要 针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种无须使用力传感器即可同时控制机器人力和位置的关节转矩控制方案。采用神经网络补偿机器人位置控制时的不确定性,当机器人末端与环境接触时,通过转矩换算得到实际的接触力。该文采用计算力矩位置控制器和模糊力控制器,通过二自由度机器人仿真验证了该方法的有效性。该控制方案为在没有力传感器情况下的力控制操作提供了一种可能的解决方案。 In this paper,a force controller without force sensor based on joint torque is developed for robot systems with parameter uncertainties and external disturbance.The uncertainties of robotic position control is compensated with neural network,when the external force is exerted,through the torque conversion obtain the actual contact force.Computed torque position controller and fuzzy force controller is introduced to verity the effectiveness through the two degrees of freedom robot simulation.It is possible that the strategy is used to dealing the force control without force sensor in an actual robot system.
出处 《电气自动化》 2011年第1期23-25,共3页 Electrical Automation
基金 国家自然科学基金(60964003) 甘肃省工业过程先进控制重点实验室基金(XJK0901)资助
关键词 关节转矩 力估计 力控制 joint torque force estimation force control
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献40

  • 1魏立新,李二超,王洪瑞.基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制[J].电工技术学报,2005,20(5):40-44. 被引量:7
  • 2魏强,张玉林,于欣蕾,郝慧娟,卢文娟.扫描隧道显微镜微位移工作台的神经网络PID控制方法研究[J].光学精密工程,2006,14(3):422-427. 被引量:10
  • 3李二超,李炜.在未知环境下面向位控机器人的力/位混合控制[J].煤炭学报,2007,32(6):657-660. 被引量:22
  • 4陶永华.新型PID控制及其应用[M].北京:机械工业出版社,1999..
  • 5Zuoshi Song. A computed torque controller for uncertain robotic manipulator systems: Fuzzy approach. Fuzzy Sets and Systems,2005,154: 208-226
  • 6Miguel A.Llama. Stable Computed-Torque Control of Robot Manipulators via Fuzzy Self-Tuning. IEEE Transactions On Systems,Man,And Cybernetics- Part B:Cybernetics,Vol. 30,No. 1 ,February,2000
  • 7Namiki A, Komuro T, Ishikawa M. High, speed sensory-motor fusion based on dynamics matching[J]. Proc of the IEEE, 2002, 90(7): 1178-1187.
  • 8Nelson B J, Morrow J D, Khosla P K. Fast stable contact transitions with a stiff manipulator using force and vision feedback [C]. IEEE/RSJ Int Conf on Intelligent Robots and Systems. Pittsburgh, 1995, 2: 90-95.
  • 9Hosoda K, Igarashi K, Asada M. Adaptive hybrid control for visual and force servoing in an unknown environment[J]. Robotics & Automation Magazine, 1998, 5(4): 39-43.
  • 10Farahmand A M, Shademan A, Jagersand M. Global visual-motor estimation for uncalibrated visual servoing [C]. IEEE/RSJ Int Conf on Intelligent Robots and Systems. San Diego, 2007: 1969-1974.

共引文献69

同被引文献222

引证文献21

二级引证文献113

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