作者:张铁,肖蒙,邹焱飚,肖佳栋 单位:浙江大学 出版:《浙江大学学报(工学版)》2019年第10期 页数:10页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZDZC2019100030 DOC编号:DOCZDZC2019100039 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于模糊迭代算法的曲面恒力跟踪》PDF+DOC2020年第04期 张铁,肖蒙,邹焱飚,肖佳栋 《基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪》PDF+DOC2019年第04期 李琳,肖佳栋,张铁,肖蒙 《机器人力控制》PDF+DOC1991年第05期 黄亚楼,张朝池,卢桂章 《压力传感器的温度补偿研究及其应用》PDF+DOC2016年第18期 李扬,刘明光,钱学成,陈佳,王昕 《力控制技术在飞机数字化装配中的应用》PDF+DOC2016年第05期 岳烜德,安鲁陵 《主动柔顺抛磨力在协作机器人的控制方法》PDF+DOC2020年第05期 布挺,张刚,焦文潭,王波 《机器人力控末端执行器综述》PDF+DOC2018年第06期 张国龙,张杰,蒋亚南,杨桂林,张驰 《磨削机械手约束运动的力/位置混合控制》PDF+DOC1999年第03期 邱宗明,李林,董立新,赵怀军 《采用力外环的机器人运动和力控制》PDF+DOC1995年第03期 袁军 《基于力控制的机器人装配作业实验研究》PDF+DOC1995年第04期 袁军
  • 针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利用基于概率动力学模型的强化学习(PILCO)算法对模型输出参数与接触状态的关系进行学习,对部分接触状态进行预测,强化学习根据预测的状态优化机器人位移输入参数,得到期望跟踪力信号.实验中,将强化学习的输入状态改为一段时间内的状态平均值以减少接触状态下信号的干扰.实验结果表明,利用PILCO算法在迭代8次后能够得到较稳定的力,相比于模糊迭代算法收敛速度较快,力误差绝对值的平均值减少了29%。

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