<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>机器人装配 | 个人主页</title><link>https://lxk-221.github.io/zh/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E8%A3%85%E9%85%8D/</link><atom:link href="https://lxk-221.github.io/zh/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E8%A3%85%E9%85%8D/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>机器人装配</description><generator>Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Sun, 01 Sep 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://lxk-221.github.io/media/icon_hu68170e94a17a2a43d6dcb45cf0e8e589_3079_512x512_fill_lanczos_center_3.png</url><title>机器人装配</title><link>https://lxk-221.github.io/zh/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E8%A3%85%E9%85%8D/</link></image><item><title>装配机器人</title><link>https://lxk-221.github.io/zh/project/010.assembly-robot/</link><pubDate>Sun, 01 Sep 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://lxk-221.github.io/zh/project/010.assembly-robot/</guid><description>&lt;h2 id="摘要">摘要&lt;/h2>
&lt;p>运动基元（Movement Primitives, MP）是一种有前景的方法，可以从人类示范中建模机器人运动。使用学习的参数和通常缩放到$\boldsymbol{[0,1]}$的相位变量，MP可以在相位从0过渡到1时生成轨迹。
然而，在需要高精度和在线调整的装配任务中，典型的MP方法效果不佳，特别是当轨迹以有限的控制器增益执行，或者当任务受到某些障碍物阻碍时。
因此，我们提出了相位识别运动基元（Phase-Recognizing Movement Primitive, PMP），它可以在线稳定地估计任务相位，在装配任务受到外部干扰时进行适当调整，并最终在使用低增益顺应控制器的情况下实现精确装配。
具体来说，给定机器人状态，我们假设相位是一个具有高斯分布的随机变量。因此，可以计算相位速度，使我们能够确定任务是否受阻，并在任务卡住时重试。
我们在仿真中测试了我们的方法用于插孔装配任务，并在真实UR5上测试了滑入槽装配任务。实验结果表明，PMP可以稳定地估计相位，从而对受阻的装配任务进行调整以完成任务。&lt;/p>
&lt;h2 id="实验">实验&lt;/h2>
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