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Variable admittance control algorithm for robots based on task-space boundary constraints
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AI
DOI：10.1038/s41598-026-49213-8.png)
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摘要
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为解决约束任务空间内机器人直接示教中的合规性和安全性挑战，本文提出了一种基于任务空间边界约束的可变导纳控制算法。首先，采用指数积法求解SCARA机器人的正运动学，并通过蒙特卡洛方法确定其操作工作空间，在此基础上定义示教任务空间。当机器人末端执行器接近任务空间边界时，引入与边界距离相关的虚拟排斥力。该算法的核心在于根据虚拟力与示教力的综合输入，动态调整导纳控制器的虚拟惯性和阻尼参数。具体而言，在边界附近当合外力减小时，增大阻尼以实现平滑减速并避免冲击性停止。通过对比固定参数导纳控制策略的仿真实验验证算法性能，随后在SCARA机器人平台上进行实验验证。仿真结果表明，与常规方法在边界处易导致突然停止不同，所提方法使机器人能够渐进减速并合规停止。稳定性分析与数值仿真（第3.3和3.6节）证实导纳控制系统渐近稳定且无振荡。实验结果进一步验证，机器人能在预定义任务空间内无超调地停止，稳态定位误差在6 mm以内且无停止后振荡，显著提升了直接示教操作的安全性与交互合规性。
Keyword:
Variable admittance control
Task-space boundary constraints
SCARA robot
Compliance control
Safety in robotics
AI总结
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期刊
IF:
3.9
论文数:
27.9W
被引数:
83.5W
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