在接触任务中监测互动动态的仪表化工具

摘要

一种用于工件的表面修整的仪表化工具，所述仪表化工具包括：工具，配置为可旋转并在旋转时与所述工件接触；主轴，配置为提供旋转扭矩以使所述工具旋转；挠性联接器，设置在所述主轴与所述工具之间以仅将所述主轴的旋转扭矩传递至所述工具；刚性连接件，设置在所述主轴与所述工具之间且平行于所述挠性联接器；以及多轴力/扭矩/应力/压力感测器，至少附接到所述刚性连接件；其中所述刚性连接件和所述多轴力/扭矩感测器从所述主轴和所述工具的旋转中解耦，并且所述多轴力/扭矩感测器配置为测量所述工具和所述工件之间的接触力和扭矩中的至少一个。

说明书

技术领域

本发明涉及一种仪表化工具，尤其涉及一种用于经制造工件的表面修整的仪表化工具。

背景技术

目前的制造业主要是高混合、低产量的产品。此外，诸如3D打印等的新型制造方法现在可用于各种材料(包括金属)，这些新型制造方法正在革新制造工艺，让设计师在为物品设计3D模型时享受前所未有的自由度。因此，诸如抛光、磨削等经制造工件的表面修整正成为制造环节的瓶颈。一方面，可能需要雇佣高技能的工人来完成复杂表面的修整操作(图1)，导致整个过程冗长，成本昂贵且高度依赖于操作员技能。另一方面，即使机器人自动化成为可能，编程机器人工作仍然非常耗时，特别是高混合、小批量产品的制造中，大大削弱了自动修整的益处。

理想情况下，机器人被用于执行各种任务，如材料处理、焊接和喷漆，这些工序中，操纵者和环境之间无需相互作用或相互作用很弱。用于操作这种工业机器人的常规方法是通过位置控制。然而，大多数工业任务，诸如表面修整，需要与环境的高度实体交互，并不能简单地依赖位置信息来执行任务。因此，尽管人力成本高、存在危害健康和质量控制问题，通常仍需要专业操作员执行此类任务。

自动化劳动密集型表面修整任务需要机器人能够最佳地适应与其动态工作空间的不稳定交互。这些相互作用产生的接触力应该被有效地测量和控制以实现期望的最终结果。熟练的操作员可以根据3D力/扭矩感知这些与工件之间的动态交互作用，并执行适当的运动和/或力控制。这可以通过在完成期望的任务中调整阻抗水平来实现。操作人员通过多年的经验和培训学习这些技能，并轻松适应任务中的不确定性。对于机器人来说，处理类似于人类的修整任务通常需要对每个单独的微运动/动作进行详细的编程和高度细节化的长期反复测试。因此，从手动过渡到自动化表面加工过程的第一步就是更好地理解操作人员在与工件施加的力/扭矩的相互作用以及运动方面的认知。然而，鉴别熟练的操作人员灵活地操纵工具和控制相互作用力的电机控制机制极具挑战性，因为在技能最娴熟的时候，往往不自觉地运用技巧。当使用手持式工具时，这个问题变得更加明显，因为所涉及的运动和力不限于任何尺寸或旋转轴线。

发明内容

本发明公开了一种用于在抛光/研磨轮与工件相互作用期间捕获力和接触点两者的仪表化工具。介绍了仪表化修整工具的概念以及从6轴测力传感器的读数中导出力和接触点的等式，并通过可以施加受控力的外部机器人进行了实验验证。所公开的仪表化工具能够精确地监测旋转研磨/抛光轮和工件之间产生的力和接触点。

出于各种原因，为了监测在线互动动态，需要使用仪器修整工具：

●由于能够监控人类完成的修整操作，因此可以捕获专业的技能以稍后转移到机器人自动化或评估新手工人的表现，以用于培训目的，

●在混合场景中，在修整操作中人类专家远程操作机器人可以减少操作人员长时间暴露在振动工具中的危险。

在一个实例中，研磨/抛光动力工具可以被配置为包括以下部件：

●挠性轴杆，其设置在主轴和旋转工具(例如轮或盘)之间，以便除了仅仅从主轴到旋转工具的旋转扭矩之外，最小化其他扭矩的传递，

●刚性总成，其由两个支架和一个测力传感器以及可能的其他感测器(例如用于运动跟踪)组成，其与所述挠性轴杆平行机械地放置以维持旋转工具。

以这种方式，任何反作用力和扭矩(非旋转扭矩)都通过测力传感器传递并感测到，而不是传递至所述旋转工具。

在所公开的方法中：

●所述测力传感器尽可能靠近发生相互作用的地方。具体而言，所述测力传感器不必承受主轴的重量，因此其动态范围可以大大降低，因此分辨率更高，适用于精细的修整任务。

●所述的仪表化工具测量3D力和3D扭矩，并且能够估计发生相互作用的接触点，

●提供校准方法来克服挠性轴总成的不理想之处。

所公开的仪表化工具能够捕捉交互3D动态(就接触点和相互作用扭矩而言)。此外，还可以准确估计力的施加点，通常(在手动操作中)使用触觉信息来导出所述力的施加点。在操作员进行修整的过程中，任务动态可以利用所设计的仪表化工具进行捕捉。所提出的仪表化工具因此能够测量三维上的力/扭矩以及施加点，实现手动复杂表面修整过程的自动化的第一步。

根据第一方面，提供了一种用于工件的表面修整的仪表化工具，所述仪表化工具包括：工具，其配置为可旋转并在旋转时与所述工件接触；主轴，其配置为提供旋转扭矩以使所述工具旋转；挠性联接器，其设置在所述主轴与所述工具之间以仅将所述主轴的旋转扭矩传递至所述工具；刚性连接件，其设置在所述主轴与所述工具之间且平行于所述挠性联接器；以及多轴力/扭矩/应力/压力感测器，其至少附接到所述刚性连接件；其中所述刚性连接件和所述多轴力/扭矩感测器从所述主轴和所述工具的旋转中解耦，并且所述多轴力/扭矩感测器配置为测量所述工具与所述工件之间的接触力和扭矩中的至少一个。

所述刚性连接件可包括附接到所述主轴的壳体的第一刚性支架和附接到所述工具的保持器的第二刚性支架。

所述第一刚性支架可以是L形并且所述第二刚性支架可以是L形的。

所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器可以将所述第一刚性支架连接到所述第二刚性支架。

所述保持器可以通过一组轴承连接到所述工具，所述一组轴承使所述保持器从所述工具的旋转中解耦。

或者，所述刚性连接件可包括圆柱形结构，所述圆柱形结构的第一端通过轴承连接到所述主轴的轴杆，所述圆柱形结构的第二端通过轴承连接到所述工具的轴杆。

所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器可包括中空感测器，所述中空感测器设置在所述主轴和所述刚性连接件之间并附接到所述主轴和所述刚性连接件，所述主轴的轴杆穿过所述中空感测器。

所述中空感测器可包括中空测力传感器。

所述仪表化工具还可包括感测从所述主轴传递到所述工具的旋转扭矩的装置。所述装置可包括两个编码器，所述编码器分别设置在所述挠性联接器的两个相对端部处，以测量通过所述挠性联接器传递的扭矩。或者，所述装置可包括电流感测器，所述电流感测器配置为感测所述主轴的电动机中电流并推断扭矩。

所述仪表化工具还可包括编码器，其设置在主轴的电动机处以测量所述工具的角位置和角速度中的至少一个。

根据第二方面，提供了一种确定工件与第一方面的所述仪表化工具的工具之间的力F₀和扭矩T₀的方法，所述方法包括以下步骤：

(a)所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器感测由所述工具施加到所述工件上的力F_LC和扭矩T_LC；和

(b)使用以下等式求出F₀和T₀：

其中矢量和矩阵^TSKR_LC分别表示所述工具的坐标系相对于所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器的坐标系的原点位移和坐标轴旋转，

且

以及

Δx是所述工具的中心在平行于所述工具的旋转轴线的方向上相对于所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器的中心的位移，并且

Δz是所述工具的中心在垂直于所述工具的旋转轴线的方向上相对于所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器的中心的位移。

根据第三方面，提供了一种估计工件在第一方面的仪表化工具的工具上的接触位置的方法，所述方法包括以下步骤：

(a)所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器感测所述工具经受的由于与所述工件接触而引起的扭矩T₀；

(b)所述多轴力/扭矩/应力/压力感测器感测所述工具经受的由于与所述工件接触而引起的力F₀；以及

(c)使用以下等式求解r_x和r_y：

其中r_x为所述接触位置的第一切向坐标，并且r_y为所述接触位置的第二切向坐标，r_x正交于r_y，r_x和r_y均正交于所述工具的旋转轴线；且

F_0z为力F₀的平行于所述工具的所述旋转轴线的分量，T_0y为扭矩T₀的对应于r_y的切向方向的分量，并且T_0x为扭矩T₀的对应于r_x的切向方向的分量。

附图说明

为了能够充分理解本发明并且轻易地将其付诸实践，现在将通过非限制性实例仅描述本发明的示例性实施例，描述参照所附的说明性附图。

图1是用手持工具手动抛光的图示。

图2(a)是仪表化工具的第一示例性实施例的立体图。

图2(b)是仪表化工具的第二示例性实施例的立体图。

图3(a)是图2(a)的仪表化工具的示意图。

图3(b)是图2(b)的仪表化工具的示意图。

图4是解释图2(a)的仪表化工具的联接器刚性(K_Coupler)和支架总成(K_Bracket)的寄生刚性对力读数的影响的示意模型。

图5是用于图2(b)的仪表化工具的实验验证的实验布置的照片。

图6是比较由仪表化工具测得的力和由图5的实验布置的机器人布置施加的力的图。

图7是在一定的施力范围内由仪表化工具测量的力(F_TSK)与由图5的实验布置的机器人布置施加的力(F_Futek)之间的力估计误差图。

图8是在主轴转速为2000rpm时挠性联接器对由仪表化工具测量的力的影响的示意图。

图9是当主轴转速为2000rpm时，由仪表化工具测量的力(F_TSK)与图5的实验布置的机器人布置施加的力(F_Futek)之间在z方向上的比较图。

图10是当主轴转速为2000rpm时，由仪表化工具测量的扭矩(T_TSK)与图5的实验布置的机器人布置施加的扭矩(T_Futek)之间在z方向上的比较图。

图11是在一定施力范围内、在不使用挠性联接器的情况下的接触点估计误差图。

图12示出测量的离散的施力点的精确度。

图15是针对在校准后主轴转速为2000rpm且在一定施力范围内，由仪表化工具测量的力(F_TSK)与由图5的实验布置的机器人布置施加的力(F_Futek)之间的力估计误差图。

具体实施方式

下文将参考图2(a)至15描述仪表化工具100的示例性实施例。在所有附图中使用相同的附图标记来表示各个实施例中的相同或相似的部分。

通常，仪表化工具100包括主轴10，主轴被配置为向工具20提供扭矩，工具被配置为可旋转并与工件200接触以便在工件200上产生修整。工具20可以是任何已知的类型，例如砂轮或抛光盘等。用于测量所施加的力并得出仪表化工具100与工件200之间的接触点的本方法原则上是通过在主轴10和工具20之间放置一个多轴力/扭矩感测器或测力传感器90来实现的，力/扭矩感测器或测力传感器机械地放置并且平行于主轴10的旋转轴30，如图2(a)至3(b)所示。这样，当工具20旋转时，感测器或测力传感器90因此不旋转。挠性联接器80，诸如波纹管联接器80，用于仅将旋转移动从主轴10传送至工具20，而任何其他反作用力或扭矩经由分别固定至主轴10和旋转工具20的刚性连接件93通过多轴力/扭矩感测器90传递并且由多轴力/扭矩感测器90感测。一组轴承40将旋转工具20与刚性连接件93解耦，从而允许工具20旋转而刚性连接件93保持静止。力/扭矩感测器或测力传感器90设置在刚性连接件93处。该配置，尤其是工具20和刚性连接件93之间的轴承40，允许测力传感器90在工具20旋转时保持静止。

由于解耦使得测力传感器90感测不到任何旋转扭矩，可提供替代方法来感测主轴10的输出扭矩。这可通过主轴扭矩的动态估计(例如，通过使用电流感测器(未示出)读取主轴10的电动机13的电流读数，或者通过直接感测经由挠性轴或联接器80传递的扭矩)而实现。对于直接感测，可以布置两个编码器71，72，分别位于挠性轴或联接器80的两个端部处。或者，可以使用动态估计和直接检测两者的组合(感测器融合)。挠性联接器或联接器80的顺应性使得由于工具20与工件200(例如，下文描述的示例性实施例1的工具保持器25和轴壳体15之间)接触产生的所有反应力/扭矩通过多轴力/扭矩感测器或测力传感器90而传递，如图3(a)中所示。图2(a)和2(b)将工具20描绘为刚性轮，尽管可以替换为更普通的工具和其他工具(例如顺从轮)。

示例性实施例1

在图2(a)和3(a)所示的仪表化工具100的第一示例性实施例中，刚性连接件93包括分别固定到主轴10的壳体15和旋转工具20的保持器25上的一对刚性L形支架91和92。一组轴承40将工具轴50连接到工具保持器25并将旋转工具20与工具保持器25解耦，从而允许工具20在保持器25保持静止的同时旋转。两个支架91，92然后经由设置在两个支架91，92中间或之间的力/扭矩感测器或测力传感器90彼此连接。

配备有编码器71(每转500个脉冲)的Faulhaber 3863-024CR DC电动机13被用作主轴10。ATI mini 40(范围F_X,Y：±80N、F_Z：±240N、T_X,Y,Z：±4Nm)测力传感器90被选择用于测量工具20和工件200之间的相互作用力/扭矩。ATI测力传感器90非常刚硬，硬度大约为10⁷N/m，但是这些值可通过支架-测力传感器附件中的寄生柔性大大降低。两个支架91，92由AL6061铝合金制成，用于在主轴壳体15和工具保持器25之间建立刚性连接件93。

轴承40分别固定在支架91，92内，用于分别将支架91，92连接到主轴轴杆30和旋转轮20的轴杆50。主轴轴杆30和工具的轴杆50通过挠性联接器80连接。在本实施例中，挠性联接器80包括来自米思米(MISUMI)的波纹管联接件CPBSC 25-10-10。额外的编码器(HEDL5400#A12)附接到电动机13上以测量工具20的角位置/角速度。两个编码器71，72还可以感测挠性联接器80的角扭矩，从而直接测量传递的扭矩。

示例性实施例2

在如图2(b)和3(b)所示的仪表化工具100的第二示例性实施例中，提供具有中空测力传感器90的圆柱形结构94。圆柱形结构94可以由AL6061铝合金制成，并且用于在测力传感器90和旋转轮20之间建立刚性连接件93。圆柱形结构94的第一端94-1经由轴承40连接到主轴10的轴杆30，而圆柱形结构的第二端94-2经由轴承40连接到工具20的轴杆50。

中空测力传感器90(例如Sunrise 35XX系列-6轴力/扭矩感测器)附接到主轴10和圆柱形结构94的第一端94-1，以测量工具20与工件200之间的相互作用力/扭矩。主轴10的轴杆30穿过中空测力传感器90。轴承40(其可以与以上描述的示例性实施例1中使用的轴承相同)设置在圆柱形结构94的内部，以分别将圆柱形结构94的第一端94-1连接至主轴轴杆30以及将圆柱形结构94的第二端94-2连接至工具20的旋转轴杆50。本实施例的主要优点在于，圆柱形结构94具有关于其纵向轴线的对称轴或旋转对称，因此测量更容易并且操作者也可更方便地使用该工具。

与工件相互作用力和接触点的估计

不失一般性，如图2(a)和3(a)所示的示例性实施例1用于下文的所有估计和等式。我们假设刚性轮20形式的旋转工具20在非常局部的区域与工件200相互作用，从而其可以被描述为相对于旋转工具20的中心(z轴)，作用在某个点r*上的合力F₀＝[F₀x>0y>0z]，如图3(a)和3(b)所示。图3(a)和3(b)所示的可选光学标记61和惯性/加速计62用于运动学数据监测。

关于位于旋转工具20的中心的坐标系{TSK}，产生力旋量(即，力分量和扭矩分量的组合)，其可以写为：

其中T₀＝[T₀x>0y>0z]＝r×F₀是由于偏心(r*)施加的力F₀而引起的相对于工具20的中心的扭矩。相同的物理力旋量可以用不同的坐标系表示，例如相对于任务(工具)空间W^TSK和测力传感器空间W^LC。这两种表示可以使用以下变换相互关联(参见图3(a))：

其中

并且矢量和矩阵^TSKR_LC分别表示相对于{LC}坐标系，{TSK}坐标系的轴的原点位移和坐标轴旋转(见图3(a))，并且其中

以及

应注意，力旋量W^LC包括与由ATI测力传感器所测量的完全相同的力分量F_LC和扭矩分量T_LC，即：

组合等式(1)和(2)，可从测力传感器的扭矩读数T_LC和力读数F_LC获得T₀和F₀。

为了确定施加点r，求解T₀＝r×F₀。然而，这个等式有多个解。具体而言，如果r^*是一个解，则r^*+λF₀也为一个解，其中λ可具有任何标量值。

当我们考虑刚性工具20(例如，研磨轮)时，我们应使接触点保持在轮上，即，r_z＝0。因此，通过代入r^rsk＝[r_x>y>T并组合等式(1)至(3)，得出：

根据上面的等式(4)，我们可以使用垂直于轮20的表面施加的力分量(F_0z)和产生的相应的扭矩(T_0x和T_0y)来估计刚性轮上的接触点。F₀和T₀是矢量，其中F_0x，F_0y，F_0z和T_0x，T_0y和T_0z是矢量的分量。

波纹管联接器的效果

如上给出的先前的等式基于如下假设：波纹管联接器80仅传递旋转扭矩(T_0z)，且就反作用力(F_0x，F_0y，F_0z)和剩余反作用扭矩(T_0x，T_0y)分量(相对于{TSK}空间)而言，波纹管联接器80可视为不存在。实际上，所述波纹管联接器80将具有不可忽略的刚性，这也可能影响反作用力和扭矩。

例如，考虑到纯粹的轴向载荷，总轴向力F_0z将部分地由测力传感器抵消，部分地由联接器抵消(并且同时传递给操作人员)，即：

F_z＝F_LC+F_Coupler(5)

其将与两个分量的刚性成比例，即：

其中K_Coupler是联接器的轴向刚性，并且是测力传感器-支架总成93在轴向上的有效刚性(见图4)。其结果是感测到的力(FLC)低于预期的力F_z，其倍数因子如下：

其中α_f是所感测的轴向力的衰减因子。

实验有效性

该章节给出了所提出的仪表化工具100的实验测试，以确定在工具20被固定时测量的接触力/扭矩的精度以及与工件200相互作用期间估计的接触点的精度。

A.测量接触力/扭矩

实验中使用的布置在图5中示出。在该布置中，使用了刚性轮20，刚性轮为采用等式(11)估计接触点提供了一个特殊解r_z＝0。如果轮20不是刚性的，则等式将不再有效，并且等式T＝r×F将给出与所有位于施力线上的接触点r的多个坐标对应的多个解(参考图3(a)和3(b))。

为了在工具100上施加受控的力作为标准，我们使用了具有一个自由度的电缆驱动的机器人210，该电缆驱动的机器人具有附接在其末端执行器上的指示器装置220并由电流控制的直流电动机[15]213驱动。机器人210和仪表化工具100被手动地设置成一个在另一个前面并且接地到桌子。机器人210能够产生高达7N的力，详细的描述可参考[15]。机器人布置210被编程为以0.3N的步进增力在轮20上施加力。轮20上的力通过嵌入仪表化工具100中的6轴ATI测力传感器90(见图4)和安装在机器人布置210的指示器220上的1轴测力传感器290(Futek)(见图7)测量，采样率为1kHz。通过仪表化工具100测量的接触力的精确度(存在和不存在波纹管联接器80的影响)通过比较在不同的施力水平下由两个测力传感器(工具100的测力传感器和机器人210的测力传感器290)捕获的数据来确定。

1)不考虑波纹管联接器的力/扭矩估计(静态轮20)：

这个实验是为了测试在不考虑波纹管联接器的影响(图中未示出)时的变换等式(1)-(3)的精确度，(主轴10和工具20仅通过刚性连接件93的支架91，92而连接)。结果，刚性轮20不旋转(因为旋转扭矩仅通过联接器80传递)。机器人指示器220被设定为在距离轮20的中心50mm的径向距离处与刚性轮20接触，并且被编程为施加逐步增大的力。图6示出了在从ATI测力传感器空间转换到任务空间之后，由指示器装置220在z方向上施加的步进力F_Futek和由仪表化工具100测量的力F_TSK。在图7的箱形图中示出了在z方向上的估计力的准确度。其示出了在刚性盘20的静态情况下的仪表化工具100可以针对施加的不同水平的力/扭矩可靠地感测施加的接触力/扭矩，并且误差的大致范围在10^-3N的范围内。

2)考虑波纹管联接器的力/扭矩估计(轮20以2000rpm的速度旋转)

仪表化工具100的主轴10被控制为以2000rpm的速度旋转，以便比较在仪表化工具的ATI测力传感器(图中未示出)上测量的力的精确度和由指示器装置220的测力传感器290施加的力的精确度。机器人指示器220被设置在与先前实验相同的位置(步长0.5N)。

实际上，很难将联接器80与主轴10的轴杆准确对准。而未对准将会对测力传感器90测得的力/扭矩产生表现为角位置θ(从0-2π弧度)的正弦函数的影响，如图8所示。为了测量在x方向、y方向和z方向上的波纹管联接器影响，我们将主轴10的速度控制在2000rpm，并在任务空间记录力。然后，用主轴10的角位置θ表示F₀。图8中的三条曲线示出了联接器对任务空间的影响的F₀的平均分量值。在高速情况下，波纹管联接器影响非常低，如图8所示。为了消除联接器影响，我们用图8中所示的平均力(用θ表示)减去在运行期间记录的力。值得注意的是，联接器的刚性在z方向最低，因此约等于零。

图9示出了主轴在2000rpm速度下，仪表化工具100上测量的力(F_TSK)和机器人装置210所施加的力F_Futek。测量的不同力可以用等式(7)来解释。此时，α_f＝0.77是常数值并且通过以下等式与仪表化工具100相关：

图10示出了ATI测力传感器90上捕获的扭矩与使用等式(4)所计算出的估计扭矩T_x之间的比较。

在此实验中，指示器装置220设置于轮20的y轴上径向距离50mm处，因此，唯一有实质意义的扭矩为T_x。由F_Futek产生的理想扭矩等于：

T_Futek＝r×F_Futek(9)

基于此，设定α_t为理想扭矩T_Futek和任务空间上估计的扭矩T_x^TSk之间的比率。因此使用等式(8)且基于图10中所示的数据，可得出：

B.接触点的估计

通过图5所示的布置使用了来自前两个实验的相同数据，其中机器人210的指示器220被设定为距轮20大约50mm的径向距离并且被编程为逐步施加渐增力。在不考虑联接器影响的实验中，等式(4)给出了具有图11所示准确度的接触点。

图12示出了在不考虑波纹管联接器80的情况下在极坐标中测量的离散的力的施加点的精确度。置信度椭圆界定了包含95％可以从下文的高斯分布中推导的所有样本的区域。

在波纹管联接器影响下，从等式(1)，(4)，(8)，(9)和(10)中，我们得到作用点：

图13和14中示出估计接触点的精确度。用于估计接触点的施加力大于3N。使用截止频率为1Hz的低通滤波器(二阶巴特沃斯滤波器)对离散捕获的数据进行滤波，以去除噪声。估计的作用点从等式(11)中获得。实验结果如图13所示，其示出了当轮以2000rpm速度旋转时极坐标中的测量的离散的力的施加点的精确度，并且接触点的精度由误差椭圆表示。置信度椭圆界定了包含95％可从下文的高斯分布中推导的所有样本的区域。在图15的箱形图中示出了测量的力的精确度，该图是针对在校准后2000rpm且在一定施力范围内，由仪表化工具100测量的力与由机器人布置210施加的力之间的力估计误差图：误差＝F_Futek-(F_TSk/a_f)。这些实验结果表明在力检测中具有很高的精确度，力误差在±0.1N范围内。图15还表明，在较低水平的施加力下，接触点近似具有较高程度的变化。然而，随着我们增加接触力，接触点估计的精确度增加，差异性降低。

上述仪表化工具100提供了一种用于监测熟练操作人员表现的手持式抛光/研磨工具的新方法，这可以在将来的工作中转化为用于机器人编程和控制的规划策略。更具体地说，仪表化工具100被设计为监测与工件200的相互作用力以及产生这些相互作用力的接触点。关键元件是挠性联接器80，理想地，联接器仅传递旋转扭矩以使抛光/研磨轮或其他旋转工具20旋转，而所有剩余的扭矩和力分量通过平行设置的固定结构94传递并且通过6轴感测器90感测。除了力之外，感测扭矩还允许根据等式(4)估计接触点。这个概念通过外部的具有一个自由度的机器人210进行实验测试，其中，该机器人能够在不同强度下施加受控力。在静态条件下测试装置，即不考虑联接器，因此使用静态抛光轮20；在动态条件下，联接器80诱发高达2000rpm的旋转。实验结果表明该方法具有较高的测力精度，测力误差在±0.1N范围内(图15)。

在动态情况下，即当联接器80诱发抛光轮20发生2000rpm旋转速度时，进行类似的实验。联接器80的存在的不理想情况是会明显降低对传递等式(8)的力和等式(10)的扭矩的敏感度。尽管如此，一旦将这些数值考虑在内，就可以可靠地检测到力和接触点，如图13和14所示。这些结果表明图5所示的设计布置具有很高的潜力，能够精确地捕获施加的力并估计静态情况下的接触位置。

虽然在上文的说明书中已经描述了本发明的示例性实施例，但是本领域技术人员将会理解，可以在不背离目前的情况下做出设计、构造和/或操作细节上的许多变化和组合。例如，尽管上文描述了多轴力/扭矩感测器，但是感测器可以是多轴力/扭矩/应力/压力感测器。尽管刚性连接件可包括上文描述的两个刚性L形支架或圆柱形结构，但是也可以设想刚性连接件的其它实施例，诸如具有通过轴承连接到主轴的第一端和通过轴承连接到工具轴杆的第二端的U形刚性框架，或具有除L形之外的其他形状的两个刚性支架。在使用两个刚性支架的替代实施例中，两个支架可以彼此固定连接，而多轴力/扭矩感测器可以是如示例性实施例2中描述的中空测力传感器，其中测力传感器设置在主轴和第一刚性支架之间，主轴穿过中空测力传感器。

参考文献：

[1]J.N.Pires，A.Loureiro，T.Godinho，P.Ferreira，B.Fernando和J.Morgado，“焊接机器人(Welding robots)”，《机器人与自动化杂志(Robotics&AutomationMagazine)》，美国电气和电子工程师协会，第10卷，第2章，第45-55页，2003。

[2]T.Sugar和V.Kumar，“在操纵和材料处理任务中多个移动机器人的控制和协调(Control and coordination of multiple mobile robots in manipulation andmaterial handling tasks)”，《实验机器人(Experimental Robotics)》VI，第15-24页，Springer，2000。

[3]A.Gasparetto，R.Vidoni，D.Pillan和E.Saccavini，“机器人喷漆的自动路径和轨迹规划(Automatic path and trajectory planning for robotic spraypainting)”，《机器人学(Robotics)》；机器人2012会议记录(Proceedings of ROBOTIK2012)；第七届德国会议，第1-6页，德国电气工程师协会，2012。

[4]R.Letz，M.G.Cherniack，F.Gerr，D.Hershman和P.Pace，“船舶工人暴露于手臂振动的横断面流行病学调查(Across sectional epidemiological survey of shipyardworkers exposed to handarm vibration)”，《英国工业医学杂志(British journal ofindustrial medicine)》，第49卷，第1章，第53-62页，1992。

[5]M.Bovenzi，A.Fiorito和C.Volpe，“磨削和研磨操作员的上肢的骨和关节功能障碍(Bone and joint disorders in the upper extremities of chipping andgrinding operators)”，《职业和环境健康的国际档案(International archives ofoccupational and environmental health)》，第59卷，第2章，第189-198页，1987。

[6]G.Byrne和G.ODonnell，“用于钻井作业过程监控的综合力感测器解决方案(Anintegrated force sensor solution for process monitoring of drillingoperations)”，国际生产工程科学院(CIRP)年报，《生产技术(ManufacturingTechnology)》，第56卷，第1章，第89-92页，2007。

[7]MB Jun，OB Ozdoganlar，RE DeVor，SG Kapoor，A.Kirchheim和G.Schaffner，“用于加工操作监测和故障诊断中基于主轴的力感测器的评估(Evaluation of aspindle-based force sensor for monitoring and fault diagnosis of machiningoperations)”，《国际机床与制造杂志(International Journal of Machine Tools andManufacture)》，第42卷，第6章，第741-1751页，2002。

[8]H.Ohzeki，A.Mashine，H.Aoyama和I.Inasaki，“用于铣削过程监控的磁致伸缩扭矩感测器的开发(Development of a magnetostrictive torque sensor for millingprocess monitoring)”，《制造科学与工程杂志(Journal of manufacturing science andengineering)》，第121卷，第4章，第615-622页，1999。

[9]A.A.Sarhan，A.Matsubara，S.Ibaraki和Y.Kakino，“使用主轴位移感测器监测切削力(Monitoring of cutting force using spindle displacement sensor)”，2004年日本-美国挠性自动化研讨会纪要，丹佛，2004。

[10]A.A.D.Sarhan，A.Matsubara，M.Sugihara，H.Saraie，S.Ibaraki和Y.Kakino，“使用附加主轴感测器监测切削力的方法(Monitoring method of cutting force byusing additional spindle sensors)”，日本机械工程师学会(JSME)国际期刊系列C，第49卷，第2章，第307-315页，2006。

[11]Y.Altintas，“根据进料驱动电流测量值预计铣削中的切削力和工具破损(Prediction of cutting forces and tool breakage in milling from feed drivecurrent measurements)”，《工业工程杂志(Journal of Engineering for Industry)》，第114卷，第4章，第386-392页，1992。

[12]J.Lee，D.Choi，J.Kim和C.Chu，“数控铣削过程的实时工具破损监测(Real-time tool breakage monitoring for nc milling process)”，国际生产工程科学院年报-《制造科技(Manufacturing Technology)》，第44卷，第1章，第59-62页，1995。

[13]C.Ng，K.Chan，W.Teo，I.Chen等人。“用于编程机器人的演示捕捉表面修整技能中的隐含知识的方法(A method for capturing the tacit knowledge in thesurface finishing skill by demonstration for programming a robot)”，《机器人和自动化(Robotics and Automation)》(ICRA)，2014年美国电气和电子工程师协会国际会议论文集，第1374-1379页，美国电气和电子工程师协会，2014。

[14]H.-y.Tam和H.Cheng，“工具路径对抛光中材料去除的影响的调查(Aninvestigation of the effects of the tool path on the removal of material inpolishing)”，《材料处理科技期刊(Journal of Materials Processing Technology)》，第210卷，第5章，第807-818页，2010。

[15]GP Hoang，P.Tommasino，M.Azhar，K.Welihena Gamage，A.Hussain和D.Campolo，“用电缆驱动的激动剂-拮抗剂触觉装置的阻抗渲染的特征(Characterization ofimpedance rendering with a cable-driven agonist-antagonist haptic device)”，控制、自动化、机器人和愿景国际会议，美国电气和电子工程师协会，2014(印刷中)。