高速作业机器人用多维力传感器关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:U1713210
- 项目类别:联合基金项目
- 资助金额:318.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0303.系统建模理论与仿真技术
- 结题年份:2021
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:徐宝国; 王勇; 刘正士; 陆益民; 林慧; 柳冠伊; 朱利丰;
- 关键词:
项目摘要
Multi-axis force sensor is one of the most important sensor in robot force control. It is the current research front and hotspot in the field of robot sensor. The multi-axis force sensor's property to ensure the dynamic quality and force control precision performance of the high-speed operation robot system plays an important role. This project performs the basic theory and key technology research of multi-axis force sensor for the high-speed operation robot, including: (1)the structure design and the decoupling research of multi-axis force sensor.(2) the dynamic performance measurement and analysis of multi-axis force sensor . (3) dynamic calibration and decoupling multi-axis force sensors.(4) the dynamic performance compensation of multi-axis force sensor.(5) the dynamic force measurement and error correction.(6) the high-speed operation robot demonstration system based on multi-axis force sensor.The project will improve the ability of robot to obtain effective information from the external environment, lay the solid foundation for a wider range of applications of high-speed operation robot, and realize the goal of robot fore control in high speed operation.This study not only has important scientific significance, but also has more important social and economic significance.
多维力传感器是机器人力控制中最重要的传感器,是当前机器人传感领域的研究前沿和热点。多维力传感器的性能对于保证整个高速作业机器人系统的动态品质和力控制精度具有十分重要的作用。本项目面向高速作业机器人用多维力传感器开展基础理论与关键技术研究。包括:(1)多维力传感器的结构设计与解耦研究。(2)多维力传感器动态性能的测定与分析(3)多维力传感器动态标定与解耦。(4)多维力传感器动态性能补偿。(5)动态力测量与误差修正。(6)基于多维力传感器的高速作业机器人实验演示系统。该项目的研究将有力提高机器人获取外界环境中有效信息的能力,实现机器人在高速作业过程中的力控制,为高速作业机器人更广泛的应用奠定坚实的基础。本项目的研究不但具有重要的科学意义,更具有重要的社会和经济意义。
结项摘要
多维力传感器以其能够感知多维度的力和力矩而成为最重要同时也是技术难度最大、最具挑战性的一类机器人传感器,它可以广泛应用于人机交互、智能机器人、生物力学、医疗器械、康复工程、汽车、航空航天等领域。.本项目围绕高速作业机器人用多维力传感器的基础理论和关键技术,对结构与解耦、动态性能测定与分析、动态标定与解耦、动态性能补偿、动态力修正等问题开展了深入研究,取得了重要的进展和成果:1.建立了多维力传感器的力学模型并进行解析与优化,改进了多维力传感器结构及静态标定系统,提出了基于耦合误差建模的静态解耦算法和基于遗传算法优化BP神经网络的静态解耦算法;2.针对高速作业机器人的应用需求,研制了电容式三维力传感器、基于PEEK材料弹性体的六维力传感器、基于PDMS光栅的柔性力传感器等新型传感器;3.提出了一种基于差分进化算法的动态模型辨识方法,采用一种基于模型的方法对多维力传感器的负载特性进行了研究,设计了多维力传感器脉冲动态测试和阶跃静/动态测试试验平台,对多维力传感器的动态性能进行了测定与分析;4.提出了一种多维力传感器的动态性能补偿方法,有效提高了力传感器的响应时间与工作带宽,同时实现了多维力传感器的动态解耦;5.针对工业机器人打磨、抛光等应用场景,建立了机器人腕力传感器的动态补偿模型,对系统误差、负载重力以及惯性力进行补偿,从而精确获取末端装置与外界环境的接触力,设计了基于多维力传感器的恒力末端执行器,实现并验证了恒力控制效果。本项目的研究促进了机器人多维力传感器理论与关键技术的发展,为机器人多维力传感器的动态性能分析、动态解耦与补偿、动态力控制提供了理论与实验基础。.本项目共计发表论文47篇,其中SCI收录30篇,SCI总他引107次。申请美国专利3件,申请中国专利23件,其中授权7件。申请软件著作权3项。相关成果获中国人工智能学会科技进步一等奖、日内瓦国际发明展银奖、江苏省科技进步三等奖。
项目成果
期刊论文数量(46)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(1)
专利数量(29)
Predictor-Based Motion Tracking Control for Cloud Robotic Systems with Delayed Measurements
用于具有延迟测量的云机器人系统的基于预测器的运动跟踪控制
- DOI:10.3390/electronics8040398
- 发表时间:2019
- 期刊:ELECTRONICS
- 影响因子:--
- 作者:Shen Shaobo;Song Aiguo;Li Tao
- 通讯作者:Li Tao
Proportional myoelectric and compensating control of a cable-conduit mechanism-driven upper limb exoskeleton
电缆导管机构驱动上肢外骨骼的比例肌电和补偿控制
- DOI:10.1016/j.isatra.2018.12.028
- 发表时间:2019
- 期刊:ISA Transactions
- 影响因子:7.3
- 作者:Xiao Feiyun
- 通讯作者:Xiao Feiyun
电容式触觉传感器检测电路设计
- DOI:--
- 发表时间:2020
- 期刊:仪表技术与传感器
- 影响因子:--
- 作者:易艺;宋爱国
- 通讯作者:宋爱国
Design of a Novel Six-Axis Wrist Force Sensor
一种新型六轴手腕力传感器的设计
- DOI:10.3390/s18093120
- 发表时间:2018-09-16
- 期刊:Sensors (Switzerland)
- 影响因子:--
- 作者:Hu S;Wang H;Wang Y;Liu Z
- 通讯作者:Liu Z
Underwater multilateral tele-operation control with constant time delays
恒定时滞的水下多边遥操作控制
- DOI:10.1016/j.compeleceng.2021.107473
- 发表时间:2021
- 期刊:Computers and Electrical Engineering
- 影响因子:4.3
- 作者:Mo Yiting;Song Aiguo;Wang Ting
- 通讯作者:Wang Ting
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其他文献
一种新型手臂力触觉反馈装置的设计与实现
- DOI:10.19708/j.ckjs.2019.11.219
- 发表时间:2019
- 期刊:测控技术
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- 通讯作者:宋爱国
基于触觉反馈和表面肌电信号的随机时延夹持器遥操作方法
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- 发表时间:2018
- 期刊:机器人
- 影响因子:--
- 作者:章华涛;吴常铖;熊鹏文;宋爱国
- 通讯作者:宋爱国
一种基于EEG和sEMG的假手控制策略
- DOI:10.16383/j.aas.2017.c160218
- 发表时间:2018
- 期刊:自动化学报
- 影响因子:--
- 作者:吴常铖;熊鹏文;曾洪;徐宝国;宋爱国
- 通讯作者:宋爱国
Real-time haptic model for soft tissue deformation in surgery simulation
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- 发表时间:2013
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- 影响因子:--
- 作者:张小瑞;Zhao Xinping;牛建伟;宋爱国
- 通讯作者:宋爱国
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- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:计算机工程
- 影响因子:--
- 作者:宋光明;丁飞;张西良;宋爱国;李建清
- 通讯作者:李建清
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