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机器人力控制是机器人研究的一个热点和难点。在未知环境中为实现精确的接触力控制,需要力控制器能够适应环境的变化。提出一种基于神经网络训练模糊控制规则的自适应模糊控制器应用于机器人的力控制中来适应机器人末端接触环境的变化,首先用递推最小二乘算法根据机器人对未知环境的动态响应来在线估计环境参数,然后选择一个合适的模糊控制规则调整因子对力控向量进行控制。仿真试验研究表明所设计的控制器是可行和有效的。