基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制.pdf

2011年4月 电工技术学报 V01．26N0．4 CHINAELECTROTECHNICALSOCIETY 2011 第26卷第4期 TRANSACTl0NSOF Apr． 基于神经网络视觉伺服的机器人 模糊自适应阻抗控制 李二超1，2 李战明1，2 李 炜1，2 (1．兰州理工大学电气与信息工程学院兰州 730050 2．甘肃省工业过程先进控制重点实验室 兰州 730050) 摘要提出一种未知环境下基于神经网络视觉伺服的机器人模糊自适应阻抗控制策略。首先 使用BP神经网络来学习曲线图像特征变化率与机器人关节角速度的映射关系，其次由机器人力 伺服控制得到离散阻抗控制模型，并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节，减少了受 限运动中力干扰的影响。最后通过末端固定安装单摄像机和力传感器的6自由度机器人跟踪曲线 实验，结果表明该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力。 关键词：机器人 视觉 阻抗控制 模糊控制 神经网络 中图分类号：TP273 Robotic Control AdaptiveImpedance Fuzzy BasedonNeuralNetworkVisual Servoing LiErcha01，2Li LiWeil，2 Zhanmin91，2 (1．Lanzhou Lanzhou730050China UniversityofTechnology for ofGansuAdvancedControlIndustrialProcessesLanzhou730050 Laboratory China) 2．Key Abstract control is basedonneuralnetworkvisual Fuzzyadaptiveimpedances仃ategyproposed the inunknown one-to-one relationsbetween servoing environment．Firstly,themapping image featuresvariationrateofthe lineandthe oftherobotarederived． curved jointangularvelocity controlmodelisobtainedtocontroltheforce ofthe the Secondly,animpedance servoingrobot，an