基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法

本申请涉及智能控制，尤其涉及一种基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法。

背景技术：

1、在汽车终端总装及分装工位中，工业机器人执行零部件精密装配任务时需要同时处理工件尺寸公差、输送线振动、零件表面摩擦力突变以及机器人自身关节柔性等多源耦合扰动。现有技术中，基于力-视觉融合的机器人装配控制方法通常采用阻抗控制或混合力/位置控制策略，结合视觉系统进行工件粗定位、力传感器进行接触力反馈，并引入扰动观测器对未知扰动进行估计补偿，部分方案进一步采用神经网络替代传统线性扰动观测器以逼近非线性扰动。

2、传统线性扰动观测器基于单一线性模型假设，对汽车终端装配中多源耦合呈现强非线性特征的扰动信号存在严重的模型失配，导致扰动估计精度不足；虽然引入神经网络扰动观测器能够改善非线性扰动的逼近能力，但神经网络自身因节点数有限和权值在线更新滞后，其输出与真实扰动之间必然存在逼近残差，现有技术在处理该逼近残差时一律采用固定增益进行补偿，未区分装配过程不同物理阶段中残差的差异。

3、然而，在汽车终端装配的实际过程中，装配工件从自由空间趋近目标、到刚接触目标面的碰撞瞬间、再到稳态插入的不同物理阶段，神经网络逼近残差的幅值特征存在显著的阶段性差异——自由趋近阶段残差较小且平稳，初始接触瞬间由于摩擦力突变和碰撞冲击激发未建模动态导致残差出现数倍于稳态值的瞬态尖峰，稳态插装阶段残差回落至中等水平，而固定增益补偿无法同时兼顾这3个阶段的不同需求：若增益按初始接触瞬间的残差尖峰设定则在自由趋近和稳态插装阶段补偿过度导致控制信号抖振和末端执行器高频振荡，若增益按稳态阶段的残差均值设定则在初始接触瞬间补偿不足导致瞬态碰撞力超过零件安全阈值造成表面损伤，因此现有技术缺少一种能够根据装配接触物理阶段自动调节残差补偿力度的机制，也缺少一种将力觉信号与视觉信号在控制增益层面进行深度融合以在线识别装配接触相位的方法。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，解决了神经网络逼近残差补偿增益无法随装配接触相位自适应调节导致固定增益在不同装配阶段顾此失彼的问题，通过力-视觉融合感知的接触相位驱动自适应残差补偿机制，将装配过程中初始接触瞬间的瞬态碰撞力峰值控制在零件安全阈值以内，同时消除了自由趋近和稳态插装阶段因过度补偿引起的控制抖振。

2、本申请提供了一种基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，所述基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法包括：

3、步骤s1、根据装配工件的法向接触力、法向接触力变化率以及视觉目标剩余距离，将装配过程在线划分为自由趋近相位、初始接触相位和稳态插装相位，生成连续相位指示值；

4、步骤s2、根据所述连续相位指示值，按照所述初始接触相位对应最大值、所述自由趋近相位对应最小值、所述稳态插装相位对应中间值的映射关系，生成相位感知补偿增益；

5、步骤s3、将装配工件的关节状态量与所述法向接触力输入神经网络扰动观测器，输出装配扰动估计量，所述装配扰动估计量与实际扰动之间的偏差为逼近残差；

6、步骤s4、以所述装配扰动估计量为第一层前馈补偿量、以所述相位感知补偿增益调节所述逼近残差的补偿力度为第二层补偿量，将两层补偿量叠加生成装配抗干扰控制力矩。

7、本申请提供的技术方案中，通过将装配工件的法向接触力、法向接触力变化率以及视觉目标剩余距离三个异构传感信号进行融合，将装配过程在线划分为自由趋近相位、初始接触相位和稳态插装相位并生成连续相位指示值，该技术特征的有益效果在于克服了现有技术中仅依赖单一传感模态无法准确判断装配所处物理阶段的缺陷，法向接触力反映工件与目标之间是否已建立物理接触及接触力的大小，法向接触力变化率反映接触过程是处于碰撞冲击的剧烈变化状态还是已趋于稳定，视觉目标剩余距离反映工件距目标装配面的空间距离，三者缺一不可才能唯一确定装配所处的物理相位，而连续相位指示值采用平滑连续过渡的方式替代传统的离散硬切换判断，避免了相位判断结果在阈值附近反复跳变对后续控制环节产生的扰动，该力-视觉融合的相位感知机制首次在控制增益层面而非仅在位姿估计层面实现了力觉信息与视觉信息的深度融合，为后续的自适应补偿增益调节提供了具有明确物理因果关系的驱动信号。根据连续相位指示值按照初始接触相位对应最大值、自由趋近相位对应最小值、稳态插装相位对应中间值的映射关系生成相位感知补偿增益，该技术特征的有益效果在于使补偿力度与每个装配阶段下逼近残差的实际统计特征定量匹配，初始接触相位下残差尖峰最大故补偿增益取最大值以快速抑制碰撞冲击，自由趋近相位下残差最小故补偿增益取最小值以避免过度响应传感器噪声，稳态插装相位下残差居中故补偿增益取中间值以兼顾补偿效果与控制平稳性，该相位感知的增益调节机制区别于现有技术中固定增益或纯数学驱动的自适应增益方案，其增益变化由装配接触物理过程的阶段性特征驱动而非由抽象的数学变量驱动，具有明确的工程可解释性。

8、将装配工件的关节状态量与法向接触力输入神经网络扰动观测器输出装配扰动估计量，该技术特征的有益效果在于采用神经网络的非线性逼近能力替代传统线性扰动观测器的线性假设，对汽车终端装配中工件公差、输送线振动、摩擦力突变和关节柔性等多源耦合的非线性扰动进行在线逼近，将法向接触力作为神经网络的输入分量之一使网络能够感知装配接触状态的变化从而对接触引发的扰动做出更准确的逼近响应。以装配扰动估计量为第一层前馈补偿量、以相位感知补偿增益调节逼近残差的补偿力度为第二层补偿量、将两层补偿量叠加生成装配抗干扰控制力矩，该技术特征的有益效果在于形成了分工明确的双层抗干扰架构，第一层前馈补偿量承担对集总扰动主体部分的粗补偿任务，第二层补偿量专门针对第一层无法消除的逼近残差按相位匹配的力度进行精补偿，两层叠加使总控制力矩既不会因仅有神经网络补偿而在残差尖峰时失去对碰撞冲击的抑制能力，也不会因仅有固定增益切换补偿而在残差平稳时产生不必要的控制抖振，该双层架构在汽车终端装配这一对节拍和零件保护要求严苛的应用场景中，使装配抗干扰控制力矩能够在全装配周期内自动适配不同接触阶段的扰动特征，无需工程师针对每个车型或工件手动调整补偿参数，具备面向多品种混线生产的柔性化适用能力。

1.一种基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s1中根据装配工件的法向接触力、法向接触力变化率以及视觉目标剩余距离，将装配过程在线划分为自由趋近相位、初始接触相位和稳态插装相位，生成连续相位指示值，包括：

3.根据权利要求2所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s1中将装配过程在线划分为自由趋近相位、初始接触相位和稳态插装相位，包括：

4.根据权利要求3所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s1中生成连续相位指示值，包括：

5.根据权利要求1所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s2中根据所述连续相位指示值，按照所述初始接触相位对应最大值、所述自由趋近相位对应最小值、所述稳态插装相位对应中间值的映射关系，生成相位感知补偿增益，包括：

6.根据权利要求1所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s3中将装配工件的关节状态量与所述法向接触力输入神经网络扰动观测器，输出装配扰动估计量，包括：

7.根据权利要求1所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤s4中以所述装配扰动估计量为第一层前馈补偿量、以所述相位感知补偿增益调节所述逼近残差的补偿力度为第二层补偿量，将两层补偿量叠加生成装配抗干扰控制力矩，包括：

8.根据权利要求7所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述基于关节跟踪误差、关节跟踪误差的导数以及关节跟踪误差的时间积分三项线性组合，构建积分滑模面，包括：

9.根据权利要求8所述的基于力-视觉的汽车终端机器人装配智能抗干扰控制方法，其特征在于，所述将所述相位感知补偿增益乘以基于所述积分滑模面的饱和切换项，得到所述第二层补偿量，包括：