通過(guò)力對機器人進(jìn)行運功控制是人機交互一個(gè)重要組成部分。將六維力傳感器感知機理與機器人控制技術(shù)融合,以力信息作為人機交互系統的控制輸入,制定了響應迅速,運行穩定的隨動(dòng)控制策略,搭建了集成六維力感知、上位機控制、機器人系統的人機交互及測試平臺,實(shí)現了機器人對于施力者的隨動(dòng)運動(dòng)控制?；诖似脚_制定了軸孔裝配控制策略,進(jìn)行了軸孔裝配測試,為補償機器人末端運動(dòng)偏轉過(guò)程中所受耦合力干擾,對六維力傳感器進(jìn)行了運行過(guò)程中的標定,將實(shí)際補償模型與理論模型進(jìn)行了對比分析,并對機器人末端執行器進(jìn)行受力補償,結果表明,人機交互隨動(dòng)系統測試結果良好,為工業(yè)機器人裝配任務(wù)中的初始定位不明確問(wèn)題及軌跡規劃示教提供了參考。 

       多維力傳感器的維間耦合問(wèn)題嚴重影響了檢測精度的提高。通過(guò)設計新型RF-GA(基于遺傳算法的改進(jìn)隨機森林算法)解耦方法解決多維力信息的解耦問(wèn)題,實(shí)現提高力傳感器檢測精度的目標。針對隨機森林算法中含有大量子樹(shù),但每個(gè)子樹(shù)的預測準度無(wú)法保證的問(wèn)題,利用遺傳算法對隨機森林的子樹(shù)進(jìn)行篩選,保留優(yōu)質(zhì)子樹(shù),從而提高預測精度。以基于應變檢測的六維力傳感器為實(shí)驗對象,將RF-GA算法運用到實(shí)際力信息解耦中,并通過(guò)解耦實(shí)驗對RF-GA算法進(jìn)行驗證。與現有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),實(shí)驗結果表明該算法能有效提高多維力傳感器的解耦精度。 

       為滿(mǎn)足空間在軌組裝望遠鏡地面裝配試驗的相關(guān)需求,綜合考慮六維力傳感器的量程、剛度和靈敏度等因素,設計了一種高靈敏度大量程六維力傳感器。首先對經(jīng)典十字梁六維力傳感器進(jìn)行數學(xué)建模,通過(guò)對比各通道單獨作用時(shí),應變梁表面應變和彈性體變形剛度的數學(xué)表達式,提出一套提高傳感器靈敏度的改進(jìn)方案;然后對傳感器結構進(jìn)行詳細設計,并通過(guò)傳感器的有限元仿真驗證結構方案可行性;最后,對六維力傳感器進(jìn)行加工與標定,得到傳感器線(xiàn)重復性誤差小于0. 33%FS,力通道測量靈敏度大于0. 83 m V/V,力矩通道測量靈敏度大于2. 6 m V/V。該六維力傳感器各項性能優(yōu)良,目前已應用于在軌組裝望遠鏡地面實(shí)驗當中。