通過力對機器人進行運功控制是人機交互一個重要組成部分。將六維力傳感器感知機理與機器人控制技術融合,以力信息作為人機交互系統的控制輸入,制定了響應迅速,運行穩定的隨動控制策略,搭建了集成六維力感知、上位機控制、機器人系統的人機交互及測試平臺,實現了機器人對于施力者的隨動運動控制。基于此平臺制定了軸孔裝配控制策略,進行了軸孔裝配測試,為補償機器人末端運動偏轉過程中所受耦合力干擾,對六維力傳感器進行了運行過程中的標定,將實際補償模型與理論模型進行了對比分析,并對機器人末端執行器進行受力補償,結果表明,人機交互隨動系統測試結果良好,為工業機器人裝配任務中的初始定位不明確問題及軌跡規劃示教提供了參考。 

       多維力傳感器的維間耦合問題嚴重影響了檢測精度的提高。通過設計新型RF-GA(基于遺傳算法的改進隨機森林算法)解耦方法解決多維力信息的解耦問題,實現提高力傳感器檢測精度的目標。針對隨機森林算法中含有大量子樹,但每個子樹的預測準度無法保證的問題,利用遺傳算法對隨機森林的子樹進行篩選,保留優質子樹,從而提高預測精度。以基于應變檢測的六維力傳感器為實驗對象,將RF-GA算法運用到實際力信息解耦中,并通過解耦實驗對RF-GA算法進行驗證。與現有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦時間短的優點,實驗結果表明該算法能有效提高多維力傳感器的解耦精度。 

       為滿足空間在軌組裝望遠鏡地面裝配試驗的相關需求,綜合考慮六維力傳感器的量程、剛度和靈敏度等因素,設計了一種高靈敏度大量程六維力傳感器。首先對經典十字梁六維力傳感器進行數學建模,通過對比各通道單獨作用時,應變梁表面應變和彈性體變形剛度的數學表達式,提出一套提高傳感器靈敏度的改進方案;然后對傳感器結構進行詳細設計,并通過傳感器的有限元仿真驗證結構方案可行性;最后,對六維力傳感器進行加工與標定,得到傳感器線重復性誤差小于0. 33%FS,力通道測量靈敏度大于0. 83 m V/V,力矩通道測量靈敏度大于2. 6 m V/V。該六維力傳感器各項性能優良,目前已應用于在軌組裝望遠鏡地面實驗當中。