基于模仿学习的变刚度人机协作搬运控制

摘要：

针对人-机器人协作搬运,现有的控制策略难以同时保证搬运过程的柔顺性和搬运终点位置的精确性,而且对不同搬运任务适应性不够.基于模仿学习提出变刚度协作搬运控制策略.使用任务参数化的高斯混合模型(TP-GMM)对多次搬运示教数据进行编码,学习不同搬运工况下的搬运轨迹概率模型;结合导纳控制建立机械臂末端变刚度交互模型,实现柔性搬运操作,并基于交互力阈值实现不同搬运任务的切换;搭建协作搬运平台进行实验验证.实验结果表明,提出的策略在实现柔性协作搬运的同时将特定搬运任务的终点位置精度提高到1.9 mm,且保证了特定搬运任务中机械臂末端在期望区域内运动以及搬运任务的切换.

关键词：人机协作搬运;模仿学习;变刚度;导纳控制;柔性交互

所属期刊栏目：55

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：人因工程国防科技重点实验室开放基金资助项目;空间智能控制技术国防科技重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2021-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2091-2099