基于力信息的機器人接觸作業(yè)技能獲取研究.pdf

1、本文從理論和實驗兩個方面進行論述,取得了機器人接觸狀態(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上提出接觸狀態(tài)定性描述的元素接觸形式,并給出嚴格定義.進行深入的理論分析得到點元素接觸形式對應的傳感器力和力矩分布均為錐形,錐形形狀與具體接觸點的位置和接觸姿態(tài)有關.可以把各種元素接觸形式看成某等效力作用點的點接觸,有著和點接觸相類似的結論.指出對于大多數(shù)的接觸作業(yè)可根據(jù)腕力信息進行定性的元素接觸形式辨識.2、為使機器人

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層次:接觸狀態(tài)的辨識,接觸狀態(tài)序列的獲取和狀態(tài)變遷的實現(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(SVM)這一統(tǒng)計學習方法和改進的FCM聚類算法對不同的元素接觸形式進行辨識,并比較了兩類狀態(tài)辨識器,支持向量機辨識器由于可得到現(xiàn)有小樣本下的最優(yōu)結果,從而辨識正確率很高;而聚類算法可在沒有先驗知識的情況下

3、自動辨識,辨識效率更高,本文結合了兩種辨識器的優(yōu)點得到優(yōu)化后的辨識器.4、在人示教操作時,運用力極限觸發(fā)機制使得機器人對當前作業(yè)狀態(tài)進行辨識,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,從而使得機器人獲得人在接觸狀態(tài)下的作業(yè)技能.為了對多次示教的作業(yè)技能進行融合,通過最少的示教得到盡可能多的技能,用Petri網(wǎng)進行建模,從而實現(xiàn)技能的融合:技能合并、技能簡化和技能提取,并基于Petri網(wǎng)提出了實現(xiàn)狀態(tài)動態(tài)