投稿网址:www.stae.com.cn2023年第23卷第24期2023,23(24):10410-09科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringISSN1671—1815CN11—4688/T收稿日期:2023-01-15修订日期:2023-06-07基金项目:国家重点研发计划(2016YFE128700)第一作者:王旭升(1968—),男,汉族,上海人,博士,教授。研究方向:机器人运动控制。E-mail:1050252510@qq.com。∗通信作者:郭士杰(1963—),男,汉族,天津人,博士,教授。研究方向:智能护理机器人、机器人智能与感知技术。E-mail:guoshijie@hebut.edu.cn。引用格式:王旭升,王荣博,李洋,等.基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制[J].科学技术与工程,2023,23(24):10410-10418.WangXusheng,WangRongbo,LiYang,etal.Position-basedimpedancecontrolofamulti-DOFarmbyusingnonlinearproportional-differen-tialoperation[J].ScienceTechnologyandEngineering,2023,23(24):10410-10418.基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制王旭升1,王荣博2,李洋2,朱德良2,郭士杰1,2∗,甘中学1(1.复旦大学工程与应用技术研究院,上海200082;2.河北工业大学机械工程学院,天津300132)摘要机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。所提策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用径向基函数(radialbasisfunc-tion,RBF)神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。关键词柔顺控制;改进阻抗控制;接触力超调;径向基函数(RBF)神经网络中图法分类号TP242;文献标志码APosition-basedImpedanceControlofaMulti-DOFArmbyUsingNonlinearProportional-differentialOperationWANGXu-sheng1,WANGRong-bo2,LIYang2,ZHUDe-liang2,GUOShi-jie1,2∗,GANZhong-xue1(1.AcademyforEngineering&Technology,FudanUniversity,Shanghai200082,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,HebeiUnive...
