一种基于传感器在线标定的机械臂自学习柔顺控制方法

本发明属于机械臂控制技术领域，具体的说是一种基于传感器在线标定的机械臂自学习柔顺控制方法。包括：步骤一、利用卡尔曼滤波器对六维力传感器采集到的数据进行去噪；步骤二、利用在线重力补偿获得接触力的实际数据；步骤三、对复杂表面的机器人抛光过程的环境交互模型进行分析；步骤四、由RLS辨识环境初始参数；步骤五、利用获得的数据，提出基于传感器在线标定的机械臂自学习柔顺控制方法，对参考轨迹进行修正，实现零误差的稳态跟踪。本发明能够提高机械臂在复杂未知环境下力跟踪效果，进而较大程度提高机器人打磨精度。