关键词：受约束可重构机械臂;自适应神经网络;鲁棒控制;降阶模型;力/位置控制
摘 要：可重构机械臂因其模块化的特点,能够很方便地被装配成不同的构形以适应不同环境下任务的需求,具有鲁棒性强、容错性好、灵活性强、成本低等诸多优点,近年来其应用领域日趋广泛。对于可重构机械臂而言,现有的研究大多是针对无外界环境或任务约束的自由空间开展的,机械臂在执行任务过程中不与外界环境之间发生接触或产生力的作用。然而,随着人们对机械臂灵活性、智能化的需求越来越高,越来越多的场合需要机械臂去执行一些在约束环境下的复杂、精细操作。在这种情况下,通常要求在对机械臂进行轨迹跟踪控制的同时需要控制机械臂与环境之间的接触力。因此,研究约束环境下的可重构机械臂的力位置协同控制策略成为可重构机械臂研究工作的必由之路...
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