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An optimal fuzzy-PI force/motion controller to increase industrial robot autonomy

机译:一种增加工业机器人的最优模糊pI力/运动控制器   自治

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摘要

This paper presents a method for robot self-recognition and self-adaptationthrough the analysis of the contact between the robot end effector and itssurrounding environment. Often, in off-line robot programming, the idealizedrobotic environment (the virtual one) does not reflect accurately the real one.In this situation, we are in the presence of a partially unknown environment(PUE). Thus, robotic systems must have some degree of autonomy to overcome thissituation, especially when contact exists. The proposed force/motion controlsystem has an external control loop based on forces and torques exerted on therobot end effector and an internal control loop based on robot motion. Theexternal control loop is tested with an optimal proportional integrative (PI)and a fuzzy-PI controller. The system performance is validated with real-worldexperiments involving contact in PUEs.
机译:通过分析机器人末端执行器与其周围环境的接触,提出了一种机器人自我识别和自适应的方法。通常,在离线机器人编程中,理想化的机器人环境(虚拟环境)无法准确反映真实环境。在这种情况下,我们处于部分未知的环境(PUE)的环境中。因此,机器人系统必须具有一定程度的自主权以克服这种情况,尤其是在存在接触的情况下。所提出的力/运动控制系统具有基于施加在机器人末端执行器上的力和扭矩的外部控制环以及基于机器人运动的内部控制环。外部控制回路通过最佳比例积分(PI)和模糊PI控制器进行测试。系统性能已通过涉及PUE中接触的实际实验验证。

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