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摘要
本发明公开了一种机器人免力矩传感器的拖动示教方法,包括：结合刚体动力学模型与深度神经网络来共同建立机器人的动力学模型；基于扰动理论建立机器人关节外力矩模型；通过组合机器人的广义动量与关节外力矩为系统状态变量,将机器人的动力学模型与机器人关节外力矩模型组合并转化为状态空间模型；基于卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到机器人关节外力矩的实时观测值；基于自适应阻尼的导纳控制方法将机器人关节外力矩的实时观测值转换为示教运动的期望关节转角,机器人通过自身的位置闭环控制来跟踪期望关节转角,实现机器人拖动示教的控制。本发明采用的自适应阻尼导纳控制能减少机器人启停时所需的示教力矩,有效地改善了示教效果。
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