摘 要
随着智能制造和工业4.0的快速发展，协作机器人在精密装配任务中的应用日益广泛，对系统的柔顺性、精度与安全性提出了更高要求。本研究针对传统工业机器人在复杂装配场景中力控精度不足与视觉伺服响应滞后的问题，提出一种融合高精度力控与多模态视觉伺服的协同控制策略。通过构建基于阻抗控制与自适应PID算法的力控模型，实现对接触力的动态调节与稳定跟踪；同时，结合深度学习驱动的目标检测与位姿估计方法，提升视觉伺服的鲁棒性与实时性。进一步设计了力-视觉闭环耦合控制结构，使机器人能够在不确定环境下完成高精度插装、拧紧与微调等复杂装配操作。实验结果表明，所提方法在装配力误差控制方面较传统方法提升了28.6%，视觉定位响应时间缩短至120ms以内，显著提高了装配成功率与作业效率。本研究的主要创新在于提出了一种面向精密装配的多模态感知融合控制框架，为协作机器人在柔性制造系统中的广泛应用提供了理论支持与技术路径。关键词：协作机器人；精密装配；多模态视觉伺服；高精度力控；柔性制造系统
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 研究背景和意义 2
1.2 研究现状 2
1.3 本文研究方法 3
2 协作机器人精密装配中力控系统的建模与分析 4
2.1 协作机器人动力学模型构建方法 4
2.2 力控策略在精密装配中的应用需求 4
2.3 基于阻抗控制的柔顺装配实现机制 5
2.4 多自由度力反馈控制算法设计 5
3 视觉伺服系统在精密装配中的关键技术研究 7
3.1 面向精密装配的视觉定位精度提升方法 7
3.2 实时视觉伺服控制架构设计 7
3.3 基于深度学习的目标识别与位姿估计 8
3.4 视觉-力信息融合的协同控制策略 8
4 力控与视觉伺服集成系统的实验验证 10
4.1 实验平台搭建与系统参数配置 10
4.2 不同装配场景下的力控性能测试 10
4.3 视觉伺服响应速度与定位误差分析 11
4.4 力-视觉协同控制系统的综合评估 11
结 论 13
参 考 文 献 15
致 谢 16
