免力矩传感器的机器人直接示教技术研究

发布时间：2017-05-21 14:00

  本文关键词：免力矩传感器的机器人直接示教技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：工业机器人朝轻型化发展,人机协作能力不断提高,对机器人的示教技术也提出了新的要求。直接示教(Direct Teaching)技术与传统的示教盒示教技术相比具有效率高、操作友好简单、对操作者要求低等优点,因此成为了示教技术发展的重点方向。免力矩传感器的直接示教技术因可以省去昂贵的力矩传感器而具有明显优势,但同时相比带力矩传感器的直接示教需要解决很多技术问题。所以本文着重研究免力矩传感器的直接示教技术,采用基于力矩补偿的方案,尤其是动力学力矩补偿,来实现对机器人的免力矩传感器直接示教。本文基于对机器人动力学方程中各项的分析,根据不同机器人自身的特点,提出了两种力矩补偿方案:其一,对自重轻、惯量小的机器人采用基于部分动力学力矩补偿的方案,即补偿示教过程中的重力矩及摩擦力矩。对符合此特点的并联机器人,采用基于名义模型的方法,用机器人已有动力学方程和测量参数建立动力学模型的名义模型并得到重力项,对机器人作直接力矩控制实时补偿重力矩实现直接示教。将该方案首先用在并联Delta机器人的直接示教上,实验结果表明该方案可获得较好的补偿效果,操作者拖动机械臂在整个工作空间大范围移动示教时只需5~10N的力,最大力不超过20N。对同样符合此特点的串联SCARA机器人,采用基于模型辨识的方法,讨论了重力项与摩擦力项的模型并设计辨识实验对其进行了辨识,通过重力与摩擦力补偿实现了对SCARA机器人的直接示教。考虑串联6R轻型机器人带负载情况下的直接示教需求,提出了机器人质量参数自辨识方案来辨识机器人重力项,设计并进行了实验,实验结果表明对1、2、3关节的辨识效果较好,4、5、6关节辨识效果稍差,初步验证了方案原理正确性和可行性。其二,对自重较大的串联6R机器人,采用基于完整动力学力矩补偿的方案,对机器人动力学参数辨识进行了研究,通过建立动力学模型、推导线性形式方程、优化辨识实验所用的激励轨迹、辨识、验证等步骤,得到了机器人较准确的动力学模型,然后在搭建的开放式6R机器人平台上基于完整动力学力矩补偿实现了直接示教,实验结果表明该方案具有很好的补偿效果以及用户体验。最后,完善了直接示教系统软件部分的初步功能。
【关键词】：直接示教 免力矩传感器 动力学辨识 力矩补偿
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242.2
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 基于阻抗控制的免力矩传感器的机器人直接示教10
• 1.2.2 基于forcefree control的免力矩传感器的机器人直接示教10-12
• 1.2.3 基于力矩平衡的免力矩传感器的机器人直接示教12-13
• 1.3 本文的主要研究内容13-14
• 1.4 本文的章节安排14-16
• 第2章 基于名义模型的免力矩传感器机器人直接示教16-24
• 2.1 DELTA机器人模型16-18
• 2.1.1 Delta机器人运动学模型16-17
• 2.1.2 Delta机器人动力学模型17-18
• 2.2 基于名义模型的直接示教18-23
• 2.2.1 Delta机器人运动控制系统几种典型的控制方式19-20
• 2.2.2 Delta机器人直接示教实验20-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 基于模型辨识的免力矩传感器机器人直接示教24-42
• 3.1 模型辨识的基本原理24-25
• 3.1.1 机器人模型辨识简介24-25
• 3.1.2 机器人模型辨识方法及辨识算法25
• 3.2 重力项及摩擦力项模型及辨识25-26
• 3.2.1 重力项模型及辨识25-26
• 3.2.2 摩擦力项模型及辨识26
• 3.3 在串联SCARA平台上辨识实验及直接示教实验26-31
• 3.3.1 辨识实验26-30
• 3.3.2 直接示教实验30-31
• 3.4 机器人质量参数自辨识方案及实验验证31-40
• 3.4.1 机器人质量参数自辨识概述31-32
• 3.4.2 机器人质量参数自辨识方案32-36
• 3.4.3 在串联六自由度机器人UR5上的自辨识实验36-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 机器人动力学辨识42-57
• 4.1 动力学辨识的基本原理42-45
• 4.1.1 动力学建模与辨识简述42-43
• 4.1.2 开放式串联六自由度机器人平台43-45
• 4.2 动力学建模与辨识45-48
• 4.2.1 动力学方程45
• 4.2.2 辨识模型的参数45-47
• 4.2.3 激励轨迹设计与优化47-48
• 4.3 动力学参数辨识实验及结果分析48-56
• 4.3.1 动力学参数辨识实验48-54
• 4.3.2 动力学参数辨识结果验证54-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 基于完整动力学力矩补偿的免力矩传感器机器人直接示教57-64
• 5.1 直接示教系统软件开发57-60
• 5.1.1 直接示教系统软件开发环境57-58
• 5.1.2 直接示教系统软件架构及流程图设计58-60
• 5.2 基于完整动力学力矩补偿的直接示教实验60-63
• 5.2.1 点位模式下的直接示教及示教再现实验60-61
• 5.2.2 连续轨迹模式下的直接示教及示教再现实验61-63
• 5.3 本章小结63-64
• 结论64-66
• 参考文献66-70
• 附录70-78
• 致谢78

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1 黎意枫;免力矩传感器的机器人直接示教技术研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

  本文关键词：免力矩传感器的机器人直接示教技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：383831