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摘要：本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
主权项：1.一种人引导下视觉-力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：通过手眼标定获得机械臂末端执行器上搭载的相机与机械臂末端的坐标转换关系，通过几何关系求解出六维力传感器与机械臂末端的坐标关系；S200：根据相机与机械臂末端坐标转换关系，推导出视觉伺服加速度模型，结合人-机械臂交互动态方程以及机械臂末端与六维力传感器坐标转换关系，推导出特征空间中的人-机械臂-环境交互动力学模型；S300：通过基于图像特征的人导-导纳控制器引导机器人完成装配任务，期间记录图像特征位置和速度数据，利用运动动态原语DMP编码及生成图像特征位置与速度曲线，并通过改变DMP参数调整曲线的起始点及终点位置，重新生成图像特征轨迹曲线，实现轨迹泛化；S400：将对人作用力以及环境接触扰动进行建模，对人-机械臂-环境交互系统进行理论上的稳定性分析；S500：结合S200推导的特征空间中的人-机械臂-环境交互动力学模型和S300的泛化的图像特征轨迹曲线，设计基于图像特征的阻抗迭代学习律，通过迭代学习图像特征速度曲线，更新阻抗控制参数，以表征人导阻抗特性，同时利用视觉伺服在线矫正跟踪轨迹，迭代更新到达一定次数后，机械臂可以成功跟踪上人导特征位置曲线并完成装配任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种人引导下视觉-力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法
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