基于力信息的機(jī)器人接觸作業(yè)技能獲取研究.pdf

1、本文從理論和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面進(jìn)行論述,取得了機(jī)器人接觸狀態(tài)智能作業(yè)的階段性成果.主要內(nèi)容如下:1、首先在元幾何接觸副的基礎(chǔ)上提出接觸狀態(tài)定性描述的元素接觸形式,并給出嚴(yán)格定義.進(jìn)行深入的理論分析得到點(diǎn)元素接觸形式對(duì)應(yīng)的傳感器力和力矩分布均為錐形,錐形形狀與具體接觸點(diǎn)的位置和接觸姿態(tài)有關(guān).可以把各種元素接觸形式看成某等效力作用點(diǎn)的點(diǎn)接觸,有著和點(diǎn)接觸相類似的結(jié)論.指出對(duì)于大多數(shù)的接觸作業(yè)可根據(jù)腕力信息進(jìn)行定性的元素接觸形式辨識(shí).2、為使機(jī)器人

2、獲得人基于力信息的作業(yè)技能,文中將人操作的技能描述為一系列離散接觸狀態(tài)的序列,并給出了控制技能模型,指出技能主要有三個(gè)層次:接觸狀態(tài)的辨識(shí),接觸狀態(tài)序列的獲取和狀態(tài)變遷的實(shí)現(xiàn).3、根據(jù)不同的接觸形式有著不同的接觸力分布,利用支持向量機(jī)(SVM)這一統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法和改進(jìn)的FCM聚類算法對(duì)不同的元素接觸形式進(jìn)行辨識(shí),并比較了兩類狀態(tài)辨識(shí)器,支持向量機(jī)辨識(shí)器由于可得到現(xiàn)有小樣本下的最優(yōu)結(jié)果,從而辨識(shí)正確率很高;而聚類算法可在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下

3、自動(dòng)辨識(shí),辨識(shí)效率更高,本文結(jié)合了兩種辨識(shí)器的優(yōu)點(diǎn)得到優(yōu)化后的辨識(shí)器.4、在人示教操作時(shí),運(yùn)用力極限觸發(fā)機(jī)制使得機(jī)器人對(duì)當(dāng)前作業(yè)狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí),從而得到接觸狀態(tài)序列.根據(jù)示教信息利用線性化方法求得狀態(tài)變遷必須的速度方向,從而使得機(jī)器人獲得人在接觸狀態(tài)下的作業(yè)技能.為了對(duì)多次示教的作業(yè)技能進(jìn)行融合,通過(guò)最少的示教得到盡可能多的技能,用Petri網(wǎng)進(jìn)行建模,從而實(shí)現(xiàn)技能的融合:技能合并、技能簡(jiǎn)化和技能提取,并基于Petri網(wǎng)提出了實(shí)現(xiàn)狀態(tài)動(dòng)態(tài)