机器人控制方式:位置,速度,扭矩和阻力
机器人手臂控制模式的明确解释 它们是什么,它们如何工作,以及何时用于操纵和远程操作.
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选择正确的控制模式与选择正确的算法一样重要.不匹配导致严重的崩
控制方式为什么重要
机器人手臂最终通过指定电流或电压来控制.但你几乎从来没有在这个水平上交互. 相反,机器人控制器提供了 控制模式
选择的控制模式决定:
- 机器人对接触的反应. 一个硬地控制位置的手臂碰到一个硬停车站将产生巨大的力量.一个符合阻力控制的手臂将轻轻地降低.
- **您的政策输出是什么. ** 位置模式 → 合角目标.速度模式 → 合速.每个需要不同的政策设计.
- 安全性配置. 位置控制在开放空间中是安全的,但在接触附近是危险的.扭矩控制使得接触轻松,安全,但需要精确的动态模型.
位置控制
控制位置是大多数工业和合作武器的默认模式.
命令:** 目标关节角
控制器: PID (比例整体衍生) 循环计算了驱动动力扭矩,使实际的关节角向
控制器将使用大量的力量达到指挥位置. 具有高重复性 (±0.05mm).可预测,快速.
最适合: 没有意外接触的结构化选择和位置任务;快速,重复的工业运动;初始数据收集.
**注意:**当机器人可能与物体或人碰撞时,不要使用位置控制.在接触阶段,用碰撞检测器包装或使用符合条件的模式.
速度控制
速度控制接受所需的联合 (或卡特西亚) 速度,并驱动机器人维持该速度.
命令:** 联合速度
**控制器:**将速度与位置目标结合,速度限制;位置循环在下面运行.
最适合: 滑动的远程操作
注意: 如果放下速度命令 (例如网络时间停止),机器人将继续在最后的命令速度上,并且可以超越. 执行一个监视犬,以零速度控制命令损失.
扭矩/力控制
控制扭矩在最低水平上运行:你直接控制每个关节所需的扭矩.
命令:** 想要的关节扭矩
控制器: 机动驾驶员使用指令电流 (与扭矩相对).机器人在应对外部力的情况下自由移动
**要求:**精确的动态模型 (惰性矩阵M,科里奥利斯/离心术语C,重力向量g):
最适合: 安全至关重要的地方的人类机器人互动 (HRI);需要非常低的接触力;对合规操纵的研究.
注意: 扭矩控制没有重力补偿会导致臂部陷入重力下.纯扭矩控制很少使用独立
阻力控制
阻力控制是接触丰富的操纵最实用的模式.它在卡特西亚空间中实现了虚拟弹
控制法:
- **高硬度 (K = 2000 N/m):**机器人几乎像定位控制一样的行为
强烈抵御移动. 使用在接触时进行精确定位. - **低
度 (K = 100 N/m):**机器人应对接触力 安全于与可变形物体或人类交互.用于表面追踪和微妙的组装. - 无性质
性: 设置高性沿着任务方向和低 性垂直. 插的典型例子:插入方向的 性高,侧面合规性低.
最适合: 插入
控制模式比较
| Mode | Stiffness | Compliant at Contact? | Command Type | Hardware Support | Best Use Case |
|---|---|---|---|---|---|
| Position | Very high | No | Joint angles / Cartesian pose | Universal | Pick-place, fast repetitive tasks |
| Velocity | High | No (stops when velocity=0) | Joint/Cartesian velocity | Most cobots | 遥操作 (joystick/servo) |
| Torque | Near zero | Yes (fully back-drivable) | Joint torques | Torque-controlled arms only | HRI safety, inner loop for impedance |
| Impedance | Tunable | Yes (spring-like) | Desired pose + K/B gains | Most cobots (Cartesian impedance) | Contact-rich assembly, peg insertion |
在实践中,大多数操纵策略在自由空间运动阶段运行位置控制模式,并转向接触阶段阻力控制.这种混合方法在需要时提供了精度和对物体接触时的合规性.
为了实验现实硬件上的控制模式,请参阅[OpenArm教程系列]