機(jī)械臂力控制研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.1柔順控制研究現(xiàn)狀過去幾十年，關(guān)于機(jī)器人的柔順控制一直是機(jī)器人界的一個(gè)熱門研究方向。機(jī)器人的柔順控制分為主動(dòng)柔順和被動(dòng)柔順：被動(dòng)柔順控制利用彈簧、阻尼器等一些能夠在機(jī)器人與環(huán)境作用時(shí)吸收或儲(chǔ)存能量的機(jī)械部件實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的被動(dòng)柔順性。常用于裝配任務(wù)的RCC裝置是由6只彈簧構(gòu)成的柔順機(jī)構(gòu)，具有一個(gè)柔順中心點(diǎn)，在進(jìn)行機(jī)器人裝配作業(yè)時(shí)，利用該柔順中心點(diǎn)能夠進(jìn)行順應(yīng)性運(yùn)動(dòng)，使執(zhí)行機(jī)構(gòu)能夠沿著力的方向發(fā)生側(cè)移。隨著機(jī)器人在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，在高精度的零件加工與裝配等生產(chǎn)制造過程中對(duì)力的控制要求越來越高，被動(dòng)柔順機(jī)構(gòu)無法滿足控制精度的要求，主動(dòng)柔順控制成為機(jī)器人控制的一個(gè)主要研究方向。主動(dòng)柔順控制是利用反饋力控制機(jī)器人與環(huán)境之間的接觸力REF_Ref71316982\r\h[1]，主要有力／位混合控制REF_Ref71317071\r\h[2]和阻抗控制REF_Ref71317121\r\h[3]兩種。近年來，隨著傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展與控制科學(xué)的日趨成熟，機(jī)器人領(lǐng)域的專家學(xué)者對(duì)機(jī)器人控制的研究越來越深入，提出的方法也越來越先進(jìn)。同時(shí)由于機(jī)器人自身的非線性與強(qiáng)耦合性，傳統(tǒng)的主動(dòng)柔順控制由于自身的局限性，在許多場(chǎng)景下已經(jīng)無法滿足對(duì)控制的要求，于是出現(xiàn)了許多基于力／位混合控制和阻抗控制的先進(jìn)控制方法。1.力/位混合控制圖1-1力/位混合控制當(dāng)機(jī)器人執(zhí)行轉(zhuǎn)動(dòng)曲柄、擰螺釘?shù)忍囟▓?chǎng)景下的任務(wù)時(shí)，會(huì)在其末端發(fā)生位置控制和力控制的融合，出現(xiàn)位置和力混合控制問題REF_Ref71317145\r\h[4]。力/位置混合控制的概念最早由MasonREF_Ref71317167\r\h[5]在上世紀(jì)八十年代初期提出，用一個(gè)單位對(duì)角矩陣將整個(gè)機(jī)器人控制空間分為兩個(gè)互補(bǔ)且正交的獨(dú)立位置控制空間和力控制空間，分別采取不同的控制策略。圖1-1為力/位混合控制結(jié)構(gòu)框圖。一般機(jī)器人控制器具有位置控制內(nèi)環(huán)，可以在關(guān)節(jié)力矩層面上考慮力控制REF_Ref71317199\r\h[6]。Raibert和CraigREF_Ref71317219\r\h[7]等人改進(jìn)了力/位混合控制策略，利用雅克比矩陣對(duì)各個(gè)方向的力和位置進(jìn)行分配，這種方法雖然運(yùn)算量較大，但解決了機(jī)器人的強(qiáng)耦合導(dǎo)致關(guān)節(jié)力矩控制適應(yīng)性差的問題。H.ZhangREF_Ref71317240\r\h[8]等人對(duì)力/位混合控制算法進(jìn)一步改良，采用等效的關(guān)節(jié)位置控制環(huán)替代機(jī)器人操作空間的位置控制環(huán)，根據(jù)任務(wù)的需要使用矩陣來決定力控制和位置控制的方向。力/位混合控制在一定程度滿足了機(jī)器人對(duì)力和位置同時(shí)控制的需求，最早應(yīng)用在軸孔裝配操作，并在沙曼機(jī)械臂上驗(yàn)證其有效性REF_Ref71317255\r\h[9]。K.RabenorosoaREF_Ref71317272\r\h[10]等利用指端傳感器獲得裝配操作時(shí)的橫向接觸力，結(jié)合力/位混合控制進(jìn)行裝配，解決了系統(tǒng)不穩(wěn)定引起零件損壞問題，實(shí)現(xiàn)了零件的穩(wěn)定裝配。K.ZhengREF_Ref71317314\r\h[11]等將力/位混合控制策略應(yīng)用在六自由度并聯(lián)機(jī)器人上，并對(duì)其穩(wěn)定性分析進(jìn)行了討論，通過實(shí)驗(yàn)證明了相較于傳統(tǒng)的PID控制，力/位混合控制具有更好的控制效果。DehghanREF_Ref71317328\r\h[12]等研究了一種自適應(yīng)控制策略與力/位混合控制相結(jié)合的控制算法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在環(huán)境與機(jī)器人參數(shù)未知且無力傳感器情況下能夠?qū)崿F(xiàn)很好的位置與力混合控制。2.阻抗控制阻抗控制是機(jī)器人柔順控制中一種重要的控制策略，從上世紀(jì)80年代Hogan首次提出到現(xiàn)在，無論在理論研究還是技術(shù)實(shí)現(xiàn)上都存在許多難點(diǎn)需要克服，導(dǎo)致其在機(jī)器人力控制中仍然無法成熟的應(yīng)用。機(jī)器人的阻抗控制分為基于位置的阻抗控制和基于力的阻抗控制。圖1-2基于位置的阻抗控制基于位置的阻抗控制由位置控制內(nèi)環(huán)與阻抗控制外環(huán)組成，如圖1-2所示。阻抗控制外環(huán)將期望力與實(shí)際接觸力的偏差作為輸入，通過不斷調(diào)節(jié)阻抗參數(shù)，得到機(jī)器人位置的修正量。在位置控制內(nèi)環(huán)處理期望位置、修正位置與實(shí)際位置的關(guān)系，使機(jī)器人的實(shí)際位置能夠跟蹤期望位置，通過機(jī)器人的位置控制內(nèi)環(huán)與阻抗控制外環(huán)相互配合實(shí)現(xiàn)力的控制。基于力的阻抗控制通過力檢測(cè)元件得到機(jī)器人末端與環(huán)境接觸力，根據(jù)期望位置與實(shí)際位置的偏差結(jié)合阻抗控制模型得到期望接觸力，利用期望力與實(shí)際接觸力的偏差，不斷修正機(jī)器人關(guān)節(jié)空間的控制力矩，跟隨機(jī)器人的期望軌跡運(yùn)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)力的控制，如圖1-3所示?；诹Φ淖杩箍刂仆ǔＰ枰獪?zhǔn)確的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型，但實(shí)際中機(jī)器人準(zhǔn)確的動(dòng)力學(xué)模型難以建立，這也使得基于力的阻抗控制在機(jī)器人柔順控制中的實(shí)際應(yīng)用較少。圖1-3基于力的阻抗控制Hogan最初提出阻抗控制結(jié)構(gòu)存在未考慮接觸力的跟蹤及力控制精度不足等缺陷，一些專家學(xué)者在傳統(tǒng)阻抗結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上結(jié)合許多其它控制策略進(jìn)行了改進(jìn)與深入研究，實(shí)現(xiàn)了較好的力跟蹤控制效果。Lasky和Hsia等REF_Ref71317362\r\h[13]提出了基于內(nèi)外環(huán)參考力跟蹤的方法，其內(nèi)環(huán)為阻抗控制器，外環(huán)為位置修正器，實(shí)現(xiàn)了在未知環(huán)境下較好的位置與力跟蹤控制。NagataREF_Ref71317384\r\h[14]利用位置控制閉環(huán)修正力控制閉環(huán)設(shè)計(jì)了一種阻抗控制器，通過力跟蹤控制實(shí)驗(yàn)表明該控制器具有很好的力跟蹤控制效果。蔣再男等REF_Ref71317398\r\h[15]將阻抗控制作為內(nèi)環(huán)，改變了傳統(tǒng)的阻抗控制結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了可靠的力的跟蹤，并在空間機(jī)器人平臺(tái)上對(duì)該控制策略進(jìn)行了驗(yàn)證。HeREF_Ref71317415\r\h[16]等人提出了一種雙變量剛度對(duì)偶阻抗的控制方法，在雙阻抗閉環(huán)控制中引入了PD控制來靠近剛度，能夠很好地實(shí)現(xiàn)力與位置的跟蹤，但該方法主要針對(duì)雙臂協(xié)同機(jī)器人抓取力的跟蹤，并未得到很好的推廣。XuDong等人設(shè)計(jì)了一種機(jī)器人關(guān)節(jié)空間的模型參考力矩觀測(cè)器，與傳統(tǒng)的阻抗控制相結(jié)合，消除了力傳感器帶來的誤差與噪聲等影響，可以更加精確的進(jìn)行力控制REF_Ref71317435\r\h[17]；YangMo等人通過分析發(fā)現(xiàn)空間機(jī)械臂精度較低，大多不能滿足如空間對(duì)接等需要精確控制的場(chǎng)景，針對(duì)這一問題研究了一種帶有力補(bǔ)償?shù)淖杩箍刂品椒?，可以?shí)現(xiàn)空間機(jī)械臂末端的柔順控制，輔助完成空間設(shè)備的交會(huì)對(duì)接任務(wù)REF_Ref71317452\r\h[18]。對(duì)阻抗控制的研究與改進(jìn)不僅在理論層面，在其實(shí)際應(yīng)用上許多學(xué)者也開展了諸多研究。Tomasz和Konrad等REF_Ref71317489\r\h[19]在機(jī)械臂末端安裝一個(gè)機(jī)械臂手，基于阻抗控制進(jìn)行控制物體運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)的自動(dòng)估計(jì)，避免關(guān)節(jié)產(chǎn)生的限制，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂開啟艙門的操作。Francesco等REF_Ref71317511\r\h[20]人針對(duì)由垂直起降航空器與機(jī)械臂組成的特殊空間機(jī)械臂，結(jié)合阻抗控制方法對(duì)機(jī)械臂進(jìn)行建模，使機(jī)械臂能夠在空降時(shí)完成期望操作。MingheJin等人將同步控制與阻抗控制相結(jié)合，形成同步阻抗控制方法，能夠?qū)崿F(xiàn)位置控制與力控制的同步控制，并將其應(yīng)用在七自由度雙臂機(jī)器人上進(jìn)行物體抓取，實(shí)現(xiàn)了很好的抓取效果REF_Ref71317536\r\h[21]。FannyFicuciello等研究了一種可直接應(yīng)用于人機(jī)交互冗余機(jī)械臂的變阻抗控制方法，該方法不僅提高了控制的精確性，而且增強(qiáng)了人機(jī)交互中人的舒適度REF_Ref71317558\r\h[22]。3.智能阻抗控制上世紀(jì)八九十年代，經(jīng)典的阻抗控制方法一直是阻抗控制研究的主流，但由于機(jī)器人自身是一個(gè)強(qiáng)耦合、非線性的系統(tǒng)，其與外界接觸的環(huán)境模型也無法精確構(gòu)建，且反饋的接觸力難以準(zhǔn)確測(cè)量、阻抗控制自身存在缺陷等，導(dǎo)致經(jīng)典的阻抗控制策略無法繼續(xù)滿足各種實(shí)際工程應(yīng)用的控制需求。上世紀(jì)九十年代以后，控制領(lǐng)域的專家學(xué)者開始將智能控制方法與傳統(tǒng)的阻抗控制方法相結(jié)合，研究針對(duì)不同工作環(huán)境及任務(wù)需求的智能阻抗控制，但該階段對(duì)智能阻抗控制的研究主要集中在仿真驗(yàn)證的層面。直到二十一世紀(jì)以后，隨著工業(yè)、軍工以及航空航天等制造領(lǐng)域?qū)C(jī)器人力控制的依賴程度越來越高，使得柔順控制在實(shí)際中的應(yīng)用越來越廣泛，智能阻抗控制也隨之得到了快速發(fā)展。自適應(yīng)阻抗控制克服了對(duì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型以及環(huán)境參數(shù)的依賴，在機(jī)器人跟蹤環(huán)境作業(yè)時(shí)，通過主動(dòng)調(diào)節(jié)自適應(yīng)的增益來減小力的跟蹤誤差，使機(jī)器人能夠很好的跟蹤期望力，實(shí)現(xiàn)力的柔順控制。Doulgeri等REF_Ref71317586\r\h[23]提針對(duì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)與環(huán)境模型不確定的情況，將自適應(yīng)策略與阻抗控制相結(jié)合，提出了一種自適應(yīng)阻抗控制器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)剛體較好的力跟蹤效果。SeulJung等REF_Ref71317604\r\h[24]提出一種自適應(yīng)阻抗控制策略，解決了未知環(huán)境下隨時(shí)間變化環(huán)境誤差的補(bǔ)償問題，并對(duì)其進(jìn)行了穩(wěn)定性與收斂性分析，分別從理論與實(shí)驗(yàn)層面證明了該方法具有很好的力控制效果。Erickson等REF_Ref71317622\r\h[25]采用模型參考的自適應(yīng)方法，并將其與遞歸最小二乘方法結(jié)合，研究一種間接自適應(yīng)控制器，以確定機(jī)器人在受限空間環(huán)境的剛度與阻尼，實(shí)現(xiàn)力的控制，但該方法對(duì)阻抗參數(shù)的辨識(shí)精度較低，不適用對(duì)控制精度要求較高的場(chǎng)景。蘆俊等REF_Ref71317638\r\h[26]提出一種基于末端腕力傳感器的自適應(yīng)阻抗控制方法，對(duì)機(jī)器人末端的位置修正朝著力減少的方向進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，成功實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的軸孔裝配操作。YiRen等REF_Ref71317654\r\h[27]設(shè)計(jì)了一種具有全局穩(wěn)定性的自適應(yīng)阻抗控制控制器，并在雙臂仿人機(jī)器人上進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證，結(jié)果表明控制器具有較好的力控制效果。對(duì)于非線性機(jī)器人系統(tǒng)，其模型難以精確建立，而且傳統(tǒng)的阻抗控制其阻抗參數(shù)一旦選取便固定了，無法適應(yīng)不同控制階段的要求，因此難以精確控制。為了解決這個(gè)問題，一些學(xué)者結(jié)合模糊控制策略，利用專家經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)建立的模糊控制規(guī)則調(diào)整阻抗參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)很好的機(jī)器人力控制效果。WangREF_Ref71317679\r\h[28]等人為了降低機(jī)器人在進(jìn)行受限運(yùn)動(dòng)時(shí)對(duì)環(huán)境參數(shù)的依賴，提出結(jié)合阻抗控制、模糊控制與實(shí)時(shí)控制的控制策略，實(shí)現(xiàn)環(huán)境信息未知情況下精確的力控制。Baptista等REF_Ref71317694\r\h[29]將阻抗控制與模糊預(yù)測(cè)算法相結(jié)合，生成一種包含未知非線性環(huán)境模型的模糊阻抗控制器，實(shí)現(xiàn)較好的力跟蹤控制。Chen等REF_Ref71317715\r\h[30]提出一種模糊阻抗控制方法，該方法基于高精度模糊控制器，具有自調(diào)整量化因子的能力，通過自調(diào)整量化因子在線調(diào)整阻抗參數(shù)，提高了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性。Pires等REF_Ref71317731\r\h[31]結(jié)合模糊控制與PD控制，改進(jìn)了阻抗結(jié)構(gòu)，使其能夠通過實(shí)際接觸力與期望力的偏差實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的位置修正，實(shí)現(xiàn)力的跟蹤控制。Xu等REF_Ref71317748\r\h[32]將模糊自適應(yīng)算法與參數(shù)在線辨識(shí)方法相結(jié)合，利用期望力與期望阻抗等控制參數(shù)，設(shè)計(jì)了一種基于位置阻抗控制的模糊自適應(yīng)阻抗控制方法，實(shí)現(xiàn)力的跟蹤控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的非線性擬合工具，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以補(bǔ)償機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型不確定、阻抗參數(shù)不確定、接觸作業(yè)環(huán)境未知等諸多不確定因素，提高機(jī)器人的控制精度與效率。XuWenkang等REF_Ref71317766\r\h[33]人對(duì)基于位置的阻抗控制進(jìn)行了改進(jìn)，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一種內(nèi)外環(huán)控制的魯棒控制器，其具有不需要對(duì)機(jī)器人建模，減小建模誤差以及對(duì)系統(tǒng)的非確定性因素進(jìn)行補(bǔ)償?shù)葍?yōu)點(diǎn)，提高了在未知環(huán)境下力的跟蹤控制性能。WeiHe等REF_Ref71317782\r\h[34]人提出一種自適應(yīng)的神經(jīng)阻抗控制方法，該方法基于訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以根據(jù)狀態(tài)與輸出的反饋處理機(jī)器人的輸入飽和影響，實(shí)現(xiàn)期望阻抗模型跟蹤，達(dá)到良好的控制效果。Hsia等REF_Ref71317798\r\h[35]人提出一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償不確定性的智能力控制算法，并取得較好的力跟蹤控制效果。Li等REF_Ref71317817\r\h[36]基于機(jī)器人-環(huán)境的相互作用，研究了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)阻抗控制方法，該方法既不需要機(jī)器人的結(jié)構(gòu)也不需要機(jī)器人物理參數(shù)，很好的解決了機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模引起的誤差問題。隨著近年來對(duì)機(jī)器人阻抗控制在不同作業(yè)環(huán)境、不同工作任務(wù)的應(yīng)用越來越廣泛與深入，將智能控制算法與基本的阻抗控制方法相結(jié)合，以提高控制系統(tǒng)的精度和魯棒性已經(jīng)成為機(jī)器人領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究工作。1.2機(jī)械臂末端接觸力感知研究現(xiàn)狀隨著傳感器技術(shù)和力控制技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)機(jī)械臂逐漸應(yīng)用于精密裝配、磨削、拋光、去毛刺等需要機(jī)器人與環(huán)境接觸的任務(wù)。機(jī)械臂為了適應(yīng)周圍環(huán)境的變化，對(duì)復(fù)雜的工件表面進(jìn)行實(shí)時(shí)連續(xù)跟蹤與精確的柔順控制，需要精確感知末端工具與外界環(huán)境接觸力的變化，進(jìn)行接觸狀態(tài)的調(diào)整以及姿態(tài)的改變。但實(shí)際中由于各種外界因素的影響，使得末端力傳感器的測(cè)量值包含傳感器自身零點(diǎn)偏差、負(fù)載重力等，導(dǎo)致力傳感器難以準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地測(cè)量末端執(zhí)行器與環(huán)境之間的真實(shí)接觸力，從而影響接觸力的控制性能，最終影響執(zhí)行任務(wù)的質(zhì)量。因此，提高機(jī)械臂與環(huán)境接觸力的感知精度是實(shí)現(xiàn)智能化操作、柔順控制與主動(dòng)安全的基礎(chǔ)。VougioukasREF_Ref71317836\r\h[37]與LinREF_Ref71317884\r\h[38]等人利用機(jī)械臂在某些特定姿態(tài)下的重力具有對(duì)力傳感器某一測(cè)量分量相互抵消的作用，消除末端重力的影響，求得力傳感器的零點(diǎn)偏差數(shù)據(jù)。Massa等REF_Ref71317956\r\h[39]將負(fù)載質(zhì)量及負(fù)載質(zhì)心在傳感器坐標(biāo)系的位置作為已知量，根據(jù)機(jī)械臂的實(shí)時(shí)姿態(tài)計(jì)算負(fù)載重力，消除掉負(fù)載重力對(duì)機(jī)械臂末端接觸感知力與力矩的影響。但多數(shù)情況下末端負(fù)載的質(zhì)量、重心位置并不能提前獲得，也需要通過實(shí)際測(cè)量得到。YangLinREF_Ref71317974\r\h[40-REF_Ref71317976\r\h41]與ShengREF_Ref71317977\r\h[42]等將重力在機(jī)械臂基座標(biāo)系中方向與基坐標(biāo)系Z軸與相反，通過控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，直接測(cè)量得到負(fù)載重力大小。WuBinglong等REF_Ref71318295\r\h[43]根據(jù)末端力傳感器坐標(biāo)系下力與力矩的關(guān)系，利用機(jī)械臂多個(gè)姿態(tài)下得到的力傳感器數(shù)據(jù)辨識(shí)負(fù)載重力、重心位置等參數(shù)，消除末端負(fù)載重力/力矩、傳感器零點(diǎn)偏差及傳感器偏置角度的影響。上述方法均基于機(jī)械臂處于靜止或低速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，可以忽略末端負(fù)載的慣性力/力矩。當(dāng)機(jī)械臂處于高速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，不能忽略其末端負(fù)載的慣性力/力矩，單一的末端腕力傳感器可能無法滿足準(zhǔn)確的接觸力/力矩測(cè)量需求，可以通過設(shè)計(jì)觀測(cè)器、融合多傳感器信息來獲取末端的動(dòng)態(tài)接觸力。GarciaJG等REF_Ref71318316\r\h[44-REF_Ref71318319\r\h45]人采用多傳感器融合的方法，將末端腕力傳感器、慣性傳感器和關(guān)節(jié)傳感器信息融合，提出了一種可估計(jì)機(jī)械臂與作業(yè)環(huán)境接觸力的觀測(cè)器，該觀測(cè)器具有自我校準(zhǔn)的特性，在未知環(huán)境下能夠利用多個(gè)傳感器的測(cè)量值得到動(dòng)態(tài)接觸力。機(jī)械臂末端接觸力的精確感知是目前力控制領(lǐng)域研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)之一，只有獲得精確的接觸力數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的力控制。本文第三章以七自由度冗余液壓重載機(jī)械臂為例，基于末端六維力傳感器研究重載機(jī)械臂在靜態(tài)/準(zhǔn)靜態(tài)操作狀態(tài)下消除負(fù)載重力與傳感器零點(diǎn)偏差的影響，得到末端接觸力。1.3機(jī)械臂末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)研究現(xiàn)狀機(jī)械臂朝著高速度、高精度的方向發(fā)展，更加突出了構(gòu)建準(zhǔn)確的動(dòng)力學(xué)模型的重要性。在實(shí)際作業(yè)過程中，當(dāng)機(jī)械臂末端負(fù)載的變化使得機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)模型發(fā)生變化，而控制系統(tǒng)不能及時(shí)對(duì)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行調(diào)整，可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)械臂控制精度下降、運(yùn)動(dòng)性能降低，更嚴(yán)重可能會(huì)發(fā)生振蕩，因此快速、準(zhǔn)確得到機(jī)械臂末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)是構(gòu)建準(zhǔn)確的動(dòng)力學(xué)模型、實(shí)現(xiàn)高精度控制的關(guān)鍵。目前，獲取機(jī)械臂末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)的方法主要有三種：實(shí)驗(yàn)測(cè)量法、CAD法和理論辨識(shí)法。實(shí)驗(yàn)測(cè)量方法利用實(shí)驗(yàn)或測(cè)量裝置來辨識(shí)末端負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，該方法較為繁瑣，辨識(shí)的參數(shù)與實(shí)際參數(shù)誤差較大。CAD法是利用計(jì)算機(jī)軟件計(jì)算求解末端負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，但由于實(shí)際機(jī)械加工誤差的存在以及在軟件中無法完全模擬真實(shí)負(fù)載，導(dǎo)致辨識(shí)的參數(shù)與真實(shí)參數(shù)存在誤差較大。理論辨識(shí)方法主要是從機(jī)械臂連桿動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的方法發(fā)展而來，此類方法往往得到末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)的組合值而非獨(dú)立的參數(shù)值。AtkesonREF_Ref71318356\r\h[46]與KozlowskiREF_Ref71318370\r\h[47]等提出一種使用末端力/力矩傳感器與牛頓-歐拉方程對(duì)末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的方法，并在兩種不同的機(jī)械臂上對(duì)末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)分別進(jìn)行辨識(shí)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提方法的辨識(shí)效果較好。Craig等REF_Ref71318383\r\h[48]直接利用實(shí)驗(yàn)辨識(shí)末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)，但該實(shí)驗(yàn)方法需要提前獲得機(jī)械臂連桿的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，其辨識(shí)精度也依賴于機(jī)械臂連桿動(dòng)力學(xué)參數(shù)的準(zhǔn)確度。張鐵等REF_Ref71318399\r\h[49]在加權(quán)最小二乘法的基礎(chǔ)上對(duì)比研究了參數(shù)差值法、力矩求解法、全局參數(shù)辨識(shí)法三種機(jī)械臂末端負(fù)載辨識(shí)方法，但由于機(jī)械臂的強(qiáng)耦合性及末端負(fù)載參數(shù)較少，對(duì)所有關(guān)節(jié)激勵(lì)導(dǎo)致負(fù)載參數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確度較低。陳柏等REF_Ref71318420\r\h[50]將機(jī)械臂自由度簡化，使用加權(quán)最小二乘法辨識(shí)負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)，但這種方法辨識(shí)的參數(shù)并非相對(duì)于負(fù)載質(zhì)心坐標(biāo)系，需要轉(zhuǎn)換后才能用于機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型的力矩計(jì)算，計(jì)算過程較為繁瑣。陳友東等REF_Ref71318434\r\h[51]提出了一種基于機(jī)械臂線性動(dòng)力學(xué)模型的負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法，設(shè)計(jì)最優(yōu)激勵(lì)軌跡充分激勵(lì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)并采集六維力傳感器數(shù)據(jù)，利用加權(quán)最小二乘法辨識(shí)機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)參數(shù)，最終得到末端負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)的組合值?？焖?、準(zhǔn)確識(shí)別負(fù)載動(dòng)力學(xué)參數(shù)，構(gòu)建準(zhǔn)確的動(dòng)力學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂高精度控制的關(guān)鍵。本文第四章以七自由度冗余液壓重載機(jī)械臂為例，利用末端六維力傳感器研究了機(jī)械臂末端負(fù)載的動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法，為實(shí)現(xiàn)液壓重載機(jī)械臂的精準(zhǔn)控制奠定基礎(chǔ)。參考文獻(xiàn)Khatib.AUnifiedApproachforMotionandForceControlofRobotManipulators[J].TheOperationalSpaceFormulation.IEEE.OfroboticsandAutomatRA,1987.3(10):43-53.RaibertMH,CraigJJ.Hybridposition/forcecontrolofmanipulators[J].JournalofDynamicSystems,Measurement,andControl,1981,103(2):126-133.HoganN.Impedancecontrolanapproachtomanipulators:PartsIandII[J].ASMEJournalofDynamicsSystems,MeasurementandControl,1985,107.魏立新,李二超.自適應(yīng)模糊與CMAC并行的機(jī)器人力/位置控制[J].控制工程,2006,13(1):91-93.MasonMT.Complianceandforcecontrolforcomputercontrolledmanipulators[J].Systems,ManandCybernetics,IEEETransactionson.1981,11(6):418-432.FicucielloF,RomanoA,VillaniL,SicilianoB.CartesianImpedanceControlofRedundantManipulatorsforHuman-RobotCo-Manipulation[C].IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems.2014:2120-2125.RabenorosoaK,etal.HybridForce/PositionControlappliedtoAutomatedGuidingTasksattheMicroscale[C].IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems,2010:4366-4371.RaibertMH,CraigJJ.HybridPosition/ForceControlofManipulatorsTransactionoftheASME,JournalofDynamicSystems,Measurement,andControl.1981,102(6)：126-133.ZhangH,PaulRP.Hybridcontrolofrobotmanipulators.In:ProcoftheIEEEIntConfonRoboticsandAutomation,1985.DégoulangeE,DauchezP.ExternalForceControlofanIndustrialPUMA560Robot[J].JournalofRoboticSystems.1994,11(6):523-540.ZhengKJ,WangC.Force/PositionHybridControlof6PUS-UPURedundantDrivenParallelManipulatorBasedon2-DOFInternalModelControl[J].JournalofControlScienceandEngineering.2014:1-6.DehghanSAM,DaneshM,SheikholeslamF.AdaptiveHybridForce/PositionControlofRobotManipulatorsUsinganAdaptiveForceEstimatorinthePresenceofParametricUncertainty[J].AdvancedRobotics.2015,29(4):209-223.T.A.Lasky,T.C.Hsia.Onforce-trackingimpedancecontrolofrobotmanipulators[A].ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceon