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提出无传感器pHRI混合位姿力控制框架

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AI 综述

Nuo Chen、Ya-Jun Pan、Onur Toker 提出并实验验证了一种用于物理人机交互(pHRI)的框架,将鲁棒力旋量观测器与混合位姿力控制器结合,在不使用力/力矩传感器的情况下实现机械臂末端执行器的位姿与力跟踪。实验结果显示该框架在保持位姿与力跟踪的同时实现了鲁棒且精确的力旋量估计。 为提升观测器性能,作者用神经网络补偿系统摩擦与未建模动力学,并采用任务零空间分解分离关节速度,以降低人体扰动对观测器的影响。作者称该方法可应用于多种无力/力矩传感器的机械臂平台。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月22日
  1. arXiv cs.RO
    无传感器力/力矩观测器与混合位姿力控制框架用于物理人机交互

    该框架将神经网络增强的鲁棒力旋量观测器与混合位姿力控制器结合,用于物理人机交互(pHRI),无需力/力矩传感器即可实现末端执行器的位姿与力跟踪。神经网络用于补偿系统摩擦与未建模动力学以提升观测器性能,任务零空间分解用于分离关节速度、降低人体扰动对观测器的影响。实验结果表明该框架在保持可靠位姿与力跟踪的同时实现了鲁棒且精确的力旋量估计,可应用于多种无力/力矩传感器的机械臂平台。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。