基于示教学习和自适应力控制的机器人装配研究*

作者：陈鹏飞,赵鑫,赵欢 日期：2020-08-06/span> 浏览：2083 查看PDF文档

基于示教学习和自适应力控制的机器人装配研究*

陈鹏飞,赵鑫,赵欢

（华中科技大学 数字制造装备与技术国家重点实验室，湖北 武汉 430074）

摘要：针对柔性自动化领域的机器人装配问题，对示教学习和自适应力控制等方面进行了研究，对初始位置变化时示教搜孔、插孔时降低接触力矩波动速度和误差的策略进行了归纳，提出了利用示教学习对搜孔轨迹泛化和模糊自适应阻抗控制插孔的方法。首先根据是否与孔产生接触力将示教任务分为两段；接着利用了任务参数化的高斯混合模型(TPGMM)训练并泛化第一段轨迹；最终和原示教的第二段轨迹组合为新的搜孔轨迹；采用了六自由度阻抗控制使得机器人具有柔顺性，再利用了模糊自适应策略调节阻抗控制中Z轴期望接触力,利用UR机器人对方形孔进行了装配试验验证。研究结果表明:所提出的策略在新的初始位置，仍能绕过障碍物并生成新的搜孔轨迹,无需再次示教；调节期望接触力相比其不变时，绕X轴方向力矩波动速度低，且波动误差减小了30%。

关键词：机器人装配；示教学习；模糊自适应阻抗控制；任务参数化高斯混合模型；力矩误差

中图分类号：TH161.7；TP242.2           文献标识码：A         文章编号：1001-4551(2020)05-0559-07

本文引用格式：

陈鹏飞,赵鑫,赵欢.基于示教学习和自适应力控制的机器人装配研究［J］.机电工程，2020，37(5)：559-564,571.

CHEN Peng-fei, ZHAO Xin, ZHAO Huan. Robotic assembly based on learning from demonstration and adaptive force control［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2020,37(5):559-564,571.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn