工业机器人末端执行器力觉传感与控制技术研究

一、引言

随着制造业的不断升级，工业机器人的应用愈发广泛。在诸多复杂任务中，如精密装配、打磨抛光等，仅依靠传统的位置控制已无法满足高精度、高质量的作业要求。力觉作为重要的感知维度，能够使工业机器人实时感知与外界环境的交互作用力，进而实现更加智能、精准的操作。力觉传感与控制技术赋予工业机器人 “ 触觉” ，使其能够根据力的反馈信息调整动作，避免因用力不当导致的产品损坏或装配误差，提升生产效率与产品质量。对工业机器人末端执行器力觉传感与控制技术的研究，不仅有助于拓展工业机器人的应用领域，更是推动制造业向智能化、柔性化转型的关键技术支撑。

二、力觉传感原理及类型

2.1 力觉传感原理

力觉传感的核心是将力信号转换为可测量的电信号。其基本原理基于材料的物理特性在力作用下发生的变化，通过检测这些变化来间接测量力的大小和方向。例如，当外力作用于某些材料时，会引起材料的电阻、电容、压电等特性改变，利用相应的测量电路将这些特性变化转换为电信号输出，经过信号调理与处理，即可得到与外力相关的力值信息。

2.2 常见力觉传感器类型

2.2.1 应变片式力传感器

应变片式力传感器应用广泛。它利用金属或半导体应变片在受力时产生应变，导致电阻值发生变化的特性。将应变片粘贴在弹性元件上，当弹性元件受力变形时，应变片随之变形，电阻值改变。通过惠斯通电桥等电路将电阻变化转换为电压输出，经过校准即可得到所受力的大小。应变片式力传感器具有结构简单、成本较低、测量精度较高等优点，但其对温度较为敏感，温度变化可能导致测量误差。

2.2.2 压电式力传感器

压电式力传感器基于压电材料的压电效应，即某些压电材料在受到外力作用时，其表面会产生电荷量与外力成正比的电荷。常见的压电材料有石英晶体、压电陶瓷等。当外力作用于压电元件时，产生的电荷经电荷放大器转换为电压信号输出，从而实现力的测量。压电式力传感器响应速度快、灵敏度高，适用于动态力测量，但存在压电材料的迟滞、蠕变等问题，会影响测量精度。

2.2.3 电容式力传感器

电容式力传感器通过检测电容变化来测量力。其基本结构由两个平行板电极组成电容，当外力作用使两电极间的距离、面积或介质发生变化时，电容值相应改变。通过电容检测电路将电容变化转换为电信号，进而得到力的信息。电容式力传感器具有精度高、动态响应好、抗干扰能力强等优点，但对加工工艺要求较高，微小的结构变化可能影响测量准确性。

三、力觉控制技术

3.1 力位混合控制

力位混合控制是在工业机器人运动过程中，对位置和力进行协同控制。在某些任务中，机器人末端执行器需要在保证位置精度的同时，精确控制力的大小。例如在精密装配中，既要确保零件准确到达指定位置，又要控制插入力避免损坏零件。力位混合控制将作业空间划分为力控制子空间和位置控制子空间，根据任务需求在不同子空间内分别对力和位置进行闭环控制。通过合理分配力和位置控制的权重，使机器人能够在复杂任务中实现力与位置的精准协调。

3.2 阻抗控制

阻抗控制的目标是使机器人末端执行器表现出期望的阻抗特性，即力与位移之间的特定关系。通过调整机器人的控制参数，使其在与外界环境接触时，根据接触力的变化产生相应的位移变化，模拟出具有一定刚度、阻尼和惯性的机械系统行为。在打磨作业中，希望机器人末端执行器具有合适的刚度，当遇到不同硬度的材料时，能够根据力的反馈自动调整位移，保证打磨力的稳定，从而实现高质量的打磨效果。阻抗控制能够增强机器人对环境变化的适应性，提高作业的柔顺性。

3.3 自适应控制

自适应控制技术能够使机器人根据作业过程中的实时信息自动调整控制参数，以适应不同的工作条件和任务要求。在力觉控制中，自适应控制可根据力传感器反馈的力信号，实时识别作业环境的变化，如工件材料特性、接触状态等，并相应地调整控制算法的参数，使机器人始终保持最佳的力控制性能。在装配不同材质的零件时，机器人能通过自适应控制自动调整装配力，确保装配质量，提高生产效率。

四、技术挑战及应对策略

4.1 传感器精度提升

力觉传感器的精度直接影响工业机器人的力控制性能。当前，尽管各类力觉传感器已取得一定精度水平，但在高精度要求的任务中仍显不足。应变片式力传感器受温度漂移影响，压电式力传感器存在迟滞、蠕变问题，电容式力传感器对加工工艺要求苛刻，微小的结构变化易导致精度下降。为提升传感器精度，可采用先进的材料和制造工艺，如选用稳定性更高的应变片材料、优化压电材料配方及制造工艺以减小迟滞和蠕变，改进电容式传感器的结构设计与加工精度。

4.2 多源信息融合

在复杂作业环境中，仅依靠力觉传感信息往往不足以使工业机器人做出准确决策。视觉、触觉、位置等多源信息融合成为提升机器人智能化水平的关键。然而，不同类型传感器的数据具有不同的特征和时间尺度，如何有效融合这些信息是一大挑战。可采用数据层融合、特征层融合和决策层融合等方法。在数据层融合中，直接对来自不同传感器的原始数据进行融合处理；特征层融合则先从各传感器数据中提取特征，再进行融合；决策层融合是根据各传感器独立做出的决策结果进行综合判断。通过多源信息融合，使工业机器人能够更全面、准确地感知作业环境，做出更合理的决策。

4.3 复杂环境适应性

工业生产环境复杂多样，存在温度、湿度、电磁干扰等多种干扰因素，对力觉传感与控制技术的稳定性和可靠性提出了严峻挑战。高温环境可能导致传感器性能漂移，电磁干扰可能影响信号传输的准确性，从而使机器人的力控制出现偏差。为提高复杂环境适应性，一方面要加强传感器的硬件防护，采用耐高温、抗电磁干扰的材料和封装技术，提高传感器的环境耐受性。另一方面，在软件算法上，利用滤波算法去除环境噪声干扰，采用鲁棒控制算法增强控制系统对环境变化的适应性，确保在复杂环境下工业机器人仍能稳定、准确地进行力觉传感与控制。

五、结束语

当前该技术仍面临传感器精度提升、多源信息融合及复杂环境适应性等挑战，通过采用先进材料与工艺、优化算法等应对策略，有望进一步突破技术瓶颈。未来，随着相关技术的不断发展与创新，工业机器人末端执行器力觉传感与控制技术将不断完善，为制造业的高质量发展提供更强大的技术支撑，助力智能制造迈向新的高度。

参考文献

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