通过力对机器人进行运功控制是人机交互一个重要组成部分。将六维力传感器感知机理与机器人控制技术融合,以力信息作为人机交互系统的控制输入,制定了响应迅速,运行稳定的随动控制策略,搭建了集成六维力感知、上位机控制、机器人系统的人机交互及测试平台,实现了机器人对于施力者的随动运动控制。基于此平台制定了轴孔装配控制策略,进行了轴孔装配测试,为补偿机器人末端运动偏转过程中所受耦合力干扰,对六维力传感器进行了运行过程中的标定,将实际补偿模型与理论模型进行了对比分析,并对机器人末端执行器进行受力补偿,结果表明,人机交互随动系统测试结果良好,为工业机器人装配任务中的初始定位不明确问题及轨迹规划示教提供了参考。
多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。
为满足空间在轨组装望远镜地面装配试验的相关需求,综合考虑六维力传感器的量程、刚度和灵敏度等因素,设计了一种高灵敏度大量程六维力传感器。首先对经典十字梁六维力传感器进行数学建模,通过对比各通道单独作用时,应变梁表面应变和弹性体变形刚度的数学表达式,提出一套提高传感器灵敏度的改进方案;然后对传感器结构进行详细设计,并通过传感器的有限元仿真验证结构方案可行性;最后,对六维力传感器进行加工与标定,得到传感器线重复性误差小于0. 33%FS,力通道测量灵敏度大于0. 83 m V/V,力矩通道测量灵敏度大于2. 6 m V/V。该六维力传感器各项性能优良,目前已应用于在轨组装望远镜地面实验当中。
