绳涛[1]2004年在《仿人机器人力信息反馈控制方法研究》文中指出仿人机器人是智能机器人领域中最活跃的研究热点之一,经过多年研究取得了很多成就。代替人类作业是仿人机器人发展的目标,而提高机器人的环境适应能力是实现这一目标的关键。感知环境是机器人增强环境适应能力的重要环节。对于仿人机器人而言,脚掌与地面之间的相互作用力和力矩(地面力信息)是最重要的外部环境信息。本文主要研究如何利用地面力信息对机器人进行控制,增强机器人姿态稳定性和环境适应能力。 首先,以力/力矩传感器作为力信息检测装置,设计传感器与控制系统之间的通讯接口,建立力信息反馈回路,并通过实验对系统性能进行检验。 其次,以FRI点作为机器人稳定性判据,推导了各种姿态下FRI点位置计算公式和稳定性判定的数学表达方法,并通过实验对算法的有效性进行了验证。 能够保持直立姿态是仿人机器人的基本能力之一。根据实际机器人机构的特点,本文提出了踝关节零力矩控制策略,设计控制器对姿态进行控制,并针对各种环境干扰进行仿真试验,对算法的稳定性和实时性进行了验证。 另外,从力信息反馈的角度出发,本文提出了一种未知地面行走的实时规划与控制算法。通过对踝关节的力矩控制,机器人实现了全脚掌着地;根据姿态信息计算步态参数,采用基于稳定判据的规划方法对步态进行规划;在行走过程中对FRI点位置进行检测,并对姿态进行实时调整,实现稳定控制。最后通过未知地面行走的仿真实验,验证了算法的有效性和可行性。 最后,对仿人机器人跳跃运动的控制策略和跳跃运动控制需要解决的几个问题进行了分析,并提出了后续研究需要解决的主要问题。
朱洪波[2]2017年在《仿人机器人高效步行模式生成与高稳定动态行走控制方法研究》文中指出研究开发仿人机器人的最终目的是让其能够像人类一样在现实环境中活动与工作,而高效的步行模式与高稳定的动态行走控制是仿人机器人在现实环境中活动与工作的最基本要求与前提,且也是仿人机器人研究领域的难点与热点。目前得益于硬件技术的飞速发展,使得各种高效复杂的控制算法以及优化算法得以应用于机器人上,来优化与改进机器人的综合性能,进而让仿人机器人能够更加高效稳定可靠的动态平衡行走。在美国国防部高级计划研究局DARPA举办的世界机器人挑战赛DRC的背景下,且在调研总结国内外仿人机器人研究状况的基础之上,本文着重围绕仿人机器人的步行模式规划以及稳定动态平衡行走控制方面展开深入研究,其主要研究内容与创新点如下:1.提出了基于人类行走特征的高效双足步行模式生成方法。首先,以人类步行运动模式为参照,利用NDI高速光学运动捕捉系统捕获了人类步态数据,分析了人类步态的重要性能特征,提取了与双足步行运动重要性能相关的关键步行参数。构建了一种基于关键步行参数的仿人双足步行运动模式综合算法,来为仿人机器人生成完整的步行模式(启动步,循环步,停止步)。然后,构建了一种仿人步行运动模式参数优化算法来提高双足机器人的能效性,该算法分析与定义了有效稳定区域即有效零力矩点变化区域(AZR),推导出了一种双足机器人步行运动模式可行性与能效性的估算方法。最后,通过仿真与步行实验验证了所提方法的有效性,该方法有效的提高了仿人机器人步行的能效性且一定程度上解决了仿人机器人单质心模型不精确引起的实际步态误差问题。2.提出了基于最优可变零力矩点区域(OAZR)与叁维线性倒立摆模型(3D-LIPM)的双足步行模式生成方法。在综合分析固定零力矩点与自然零力矩点(X轴方向可变即仿人机器人前进方向可变)的基础上,发现了零力矩点沿Y轴方向(即仿人机器人侧摆方向)变化对双足行走能效与稳定的影响特性,进而得出并定义了最优可变零力矩点区域(OAZR)。基于3D-LIPM,充分利用OAZR构建了一种兼顾能效与稳定的在线步行模式生成方法,其由步行模式综合算法与步行模式参数优化算法所组成,来为仿人机器人在不同地形上行走生成相应的综合性能最优的步行模式。最后,通过仿真与步行实验验证了该双足步行模式生成方法的有效性。3.开展了基于力/力矩反馈的动态平衡行走控制方法研究。构建了一种基于仿人机器人踝关节处力与力矩反馈的稳定动态平衡行走控制策略,其主要由四个控制器所组成,分别是阻尼控制器、位姿与零力矩点补偿控制器、着地姿态控制器以及着地位置控制器。其中,阻尼控制器是基于一种简单的带有柔顺关节的倒立摆模型设计的,用于提高系统的阻尼性能。位姿与零力矩点补偿控制器通过期望零力矩点与实际零力矩点间的偏差以及双足相对位姿偏差来计算出合适的各关节角度补偿量,进而实现对期望的零力矩点轨迹与双足运动轨迹的跟踪。着地姿态控制器是基于踝关节处的力矩反馈实现的,用于摆动脚无阻碍平滑快速的着地。着地位置控制器是用于调整修改摆动脚在垂直与水平平面的位置来解决摆动脚非期望触地引起的瞬间冲击力问题,进而提高仿人双足机器人行走的稳定性与可靠性。4.提出了基于扩展时域被动的摆动脚软着陆控制方法。首先,考虑到摆动脚着地时的碰撞冲击力与摆动脚的着地速度有关,为了避免或削弱X轴方向即仿人机器人前进方向上的触碰冲击力,合适的摆动脚轨迹应该预先被规划。然后,考虑到摆动脚着地误差的存在,通过六维力传感器实时检测摆动脚的力/力矩信息,利用具有导纳因果关系的扩展时域被动控制方法实时在线轻微修正摆动脚与质心位置来抑制或抵消摆动脚着地瞬间的冲击力,并通过斜坡路面行走与轻度不平整路面行走实验验证了软着陆控制策略的有效性。
王艺儒[3]2017年在《未确知环境下机器宇航员力位控制技术研究》文中研究说明随着我国航天探索任务的不断深入,空间机器人以其高灵巧性和操作性能发挥着越来越重要的作用,其中机器宇航员由于具有较强的双臂协调操作能力,承担着越来越复杂的空间操作任务。为达到精细操作任务的要求,需要在精确控制操作位置的同时,控制协调操作任务中必要的操作力,即需要在任务中实施力位混合控制。然而,太空工作环境具有复杂、未确知等特点,环境精确参数往往无从得知,而力位混合控制的效果往往取决于对环境的精确建模,这就要求机器宇航员具有在未确知环境下进行力位混合控制的能力。而现有的未确知环境下的力位控制方法多针对单臂机器人,通常不考虑双臂协调操作时对操作物内力的控制,因此,本文围绕未确知环境下机器宇航员协调操作过程中操作物的轨迹跟踪控制、力柔顺控制等问题进行了研究,并通过数值仿真与实物实验验证了相关算法的有效性,研究内容对国家空间机器人技术的发展具有重要的理论意义和工程价值。本文的主要工作如下:首先开展机器人末端与环境接触过渡过程的力位控制方法研究。针对机器人末端与环境从非接触到接触的过渡过程中冲击振荡大、稳定时间长等问题,基于能量分析的方法,提出一种利用加速度反馈为约束空间力控制提供阻尼的方法,该方法可以快速实现接触过程的稳定过渡。考虑到大刚度环境下具有反弹速度大的特性,会导致机械臂末端脱离环境表面,在引入加速度反馈的力控制策略的基础之上,提出了控制模式的切换策略,使得新的控制方法对于不同刚度的环境均具有一定的鲁棒性。其次开展环境刚度未确知情况下机器宇航员力位控制方法研究。针对在约束环境刚度未确知时执行操作任务的需求,开展了机器宇航员协调操作的力控制方法研究。在分析PID力控制方法稳定性的基础上,通过利用BP神经网络对任意非线性函数逼近的能力,提出一种在环境刚度未确知情况下,在单臂机器人力控制回路中采用BP神经网络整定的增量式PID控制的方法。将研究对象从单臂机器人扩展到机器宇航员,基于机器宇航员的动力学模型,综合分析双臂协调操作时的约束关系,分别设计环境刚度确知及未确知时机器宇航员的柔顺控制系统,从而实现在控制操作物内力的同时提高对环境刚度未确知性的自适应能力。然后开展环境几何未确知情况下机器宇航员力位控制方法研究。针对在约束环境形状未确知时执行操作任务的需求,开展了机器宇航员协调操作的力控制方法研究。通过建立一种环境表面跟踪运动模型,综合利用机械臂末端六维力传感器的反馈信息,设计单臂机器人末端姿态调整算法及力控制方向的调整算法。将研究对象从单臂机器人扩展到机器宇航员,根据操作物的运动姿态及与环境的接触力,设计双臂末端的位姿调整算法,从而在控制操作物内力的同时实现对未确知几何形状的环境表面的力位跟踪。最后针对机器宇航员协调操作力控制开展实验研究。为了验证本文中提出的相关控制理论在机器人研究领域的应用价值,针对约束环境下典型的双臂协调操作任务,开展了机器宇航员协调操作柔顺控制的实验研究。实验结果验证了相关控制算法的正确性与有效性。
王斌锐[4]2005年在《异构双腿行走机器人研究与开发》文中研究指明双腿行走机器人是一种可模拟人类双腿行走功能的高级智能机器人,容易适应人类生活环境,具有代替人类在危险环境下进行重复、高强度、高精度工作的潜力。目前研制的双腿行走机器人步态和人还存在明显差异。生物医学康复领域研究用微处理器控制的智能假肢来代偿残疾人残缺的肢体。装配智能下肢假肢的残疾人行走步态同正常人很相似。把高级智能假肢——智能仿生腿引入到双腿行走机器人研究中来,必将促进行走机器人的研究。人类正常行走情况下,双腿对称。但在特殊情况下,如下肢残疾、崴脚等情况下,双腿可在不对称情况下行走。不对称双腿行走也是人类智能的体现。研究不对称双腿行走可增强双腿行走机器人行走功能。 本文将智能仿生腿和双腿行走机器人集成起来研究,提出一种新型机器人研究模式——异构双腿行走机器人(Biped Robot with Heterogeneous Legs, BRHL)。其中一条腿采用普通行走机器人模式,称为人工腿;另一条腿采用智能仿生腿。智能仿生腿的加入从关节机构上增强机器人的仿人特性。异构双腿行走机器人为智能仿生腿研究提供开发平台,同时可用于研究人体与智能肢体之间的协调和不对称双腿的行走等问题。 在详细论述异构双腿行走机器人研究意义、内容和方法基础上,本文首先给出了异构双腿行走机器人总体组成。由智能阻尼器控制的4-bar封闭链仿生膝关节转动中心是变化的。通过对膝关节机构参数的多变量最优化设计,保证仿生腿各关节中心点跟踪给定轨迹,且阻尼器能耗小。 采用分割建模方法,分别建立仿生腿和人工腿的运动学模型。采用多体系统动力学建模方法,分别建立双腿在支撑相和摆动相时,带约束和无约束的拉格朗日动力学模型。并从广义变量、广义力、约束之间的关系,分析了动力学模型的求解方法。建立了针对行走的双腿协调动力学模型,并简单分析了双腿之间的耦合。针对假脚弹性形变,给出了假脚建模方法。 将双手协调控制思想引入异构双腿行走机器人中,为双腿协调控制设计了叁层递阶控制系统总体结构。用主从式双腿协调控制实现机器人稳定行走的关键是步态规划和仿生腿对人工腿步态一定时差的跟随。由于仿生腿膝关节采用阻尼器控制,不能完全跟踪所有的人工腿步态,所以用多变量SUMT优化方法来求解最优跟踪轨迹。研究采用计算力矩加PD反馈控制方法,控制仿生腿跟踪人工腿摆动相时变步态轨迹。基于Lyapunov方程分析了控制方法收敛性,得出在模型存在误差情况下,理论上无法实现无偏跟踪。为此引入一阶P型开闭环迭代学习控制。开闭环学习控制是学习控制研究的前沿。在证明迭代学习控制收敛性基础上,给出学习增益选择方法。针对完整行走步态,讨论了重复控制的应用。为保证双腿运动协调,研究了基于编码器和6维力/力矩传感器信息的步态在线检测和调整方法。 异构双腿行走机器人机构复杂,研究较困难。利用Pro/E,ADAMS和MATLAB Simulink建立联合仿真平台。在Pro/E中建立了异构双腿行走机器人的叁维实体模型。通过Mech/Pro接口将模型导入ADAMS中形成虚拟样机,并在ADAMS中建立虚拟环境。在Simulink中建立各种控制算法的仿真模块。在联合仿真平台上,针对异构双腿行走机器人进行了运动学、动力学仿真。并对计算力矩加PD反馈控制和迭代学习控制进行了控制联合仿真。比较了开闭、环学习控制和单独开或闭环学习控制收敛速度。虚拟样机联合仿真验证,确保控制算法的有
《中国公路学报》编辑部[5]2017年在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中指出为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度(Noise,Vibration,Harshness,NVH)控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统(ADAS)、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
乔尚岭[6]2014年在《无耦合六维力—力矩传感器数据采集系统研究》文中提出六维力-力矩传感器是机器人系统的重要组成部分，对实现机器人的力-位控制起着重要作用。现有的六维力-力矩传感器在结构机检测原理上具有耦合性，需要程序上的解耦算法实现六维力-力矩的检测。本课题组自主研发了用于仿人行走机器人脚部的无耦合六维力-力矩传感器机械本体，从结构上解决六维力-力矩传感器力检测时普遍存在的耦合问题。但是，力传感器的输出信号能够用于机器人控制系统中，还需要有配套的数据采集系统。本文围绕无耦合六维力-力矩传感器力检测原理，设计研发配套的数据采集系统。对数据采集硬件系统进行设计。针对力传感器转换电路输出存在零漂、信号弱、抗干扰能力差等问题，搭建模拟信号的预处理电路，对电桥电路、信号放大器电路、低通滤波器电路、信号补偿电路进行分析。采用TI公司生产的C2000系列DSP芯片，对以DSP为核心的最小硬件电路、A/D转换电路、通信接口电路进行设计。绘制硬件电路原理图，并制作电路板。开发基于DSP数据采集系统软件。硬件电路的功能实现，需要配套的软件程序驱动。通过对DSP底层程序需求分析，在CCS3.3软件开发平台下，开发面向DSP的底层功能程序。设计模数转换程序、平均值法滤波程序、数据类型处理程序、串口通信程序，并组成样机进行了数据采集和串口通讯测试。使用Visual C++软件开发平台，开发上位机应用软件开发。采用MFC编程控制串口，并实现了上位机与底层DSP的串口通信。编写动态链接库函数，并编程动态链接编写的DLL文件。
何磊[7]2010年在《带有力反馈的掰手腕机器人的研究》文中研究说明掰手腕机器人是近年来比较热门的研究领域之一,涉及微电子、传感器控制、人工智能、人-机交互、运动生物力学、人机工程学等多门学科。掰手腕机器人的研究具有良好的实用价值和社会意义:将掰手腕机器人作为医疗康复器械,用于锻炼人的臂力和腕力,能够有效地帮助肌肉萎缩、中风等伤病人士进行康复治疗;也可将掰手腕机器人用于娱乐,让参与者在轻松游戏的同时接受机器人相关知识的普及教育。本项研究分析了真人掰手腕过程中手臂发力特点并据此设计掰手腕机器人。在和机器人进行的掰手腕游戏中,设有胜利、失败和僵持等多种比赛状况,实时的力反馈控制方式令参赛者能在和机器人进行比赛的过程中有和真人掰手腕的临场感,实现掰手腕机器人的高度拟人化。论文的具体内容主要体现在以下几个方面:1、研究人体上肢的肌肉、骨骼和关节的生理结构、运动原理及运动特点,将机械臂简化为两连杆模型并进行受力分析,根据分析结果确定力传感器的最佳贴片位置并在此基础上完成力传感器的设计和标定以及力反馈控制算法的编写,建立基于PCI总线的掰手腕机器人力觉感知系统。2、分析掰手腕机器人的具体工作要求,以实时的力反馈信号作为控制决策参考信息设计掰手腕机器人的闭环控制系统,以提高系统控制的精度和机器人的仿真度。完成掰手腕机器人的硬件连接和控制系统的软件设计,并搭建掰手腕机器人实验平台。3、在实验平台上进行不同情况下的掰手腕比赛实验并对实验过程中采集的力信号、电机转速等数据进行分析,验证掰手腕机器人在比赛中的工作性能以及力反馈控制方法的可行性。
刘明[8]2008年在《基于双互抑驱动神经元的单足力控制研究》文中研究说明六足仿生机器人是特种机器人的一种,作为主动可变的平台具有运动灵活、稳定性好、对环境适应性强的特点,可被应用于各种危险或恶劣环境中执行特殊任务,并代替人类工作,比如引爆、勘探等,因此对其研究逐渐受到重视。六足机器人自主作业的过程中经常会遇到对未知环境适应性的挑战,而对其足力控制进行研究可以增强机器人感知、适应和行动能力,具有重要的现实意义。本文以实验室自行研制的六足机器人为研究对象,针对其步行运动中的足力控制目标,采用仿生学思想,基于多足动物运动神经元控制机理,开展了面向机器人足的双互抑驱动神经元力控制方法研究。首先,根据生物运动神经系统的工作机理以及运动神经元的响应、信息传出原理,建立运动神经元的数学模型,并对其进行近似线性化处理以减小运算量、提高实时性;在此基础上根据双互抑运动神经元的控制机理,建立了双互抑运动神经元的数学模型。其次,在分析了足式机器人力控制特点的基础上,提出了六足机器人足力控制目标;借鉴传统力控制策略,提出了基于双互抑运动神经元数学模型的力控制策略,该控制策略不依赖机器人自身和环境参数模型,对机器人足力控制具有快速性、柔顺性的特点,增强了机器人在未知环境下的自主作业能力。最后,为了对算法的正确性和有效性进行验证,设计了单关节力控制器,将其融入到机器人的单足运动中,分别在结构化和非结构化环境下对机器人的足力控制进行仿真实验,并提出了基于机器人足力控制的避障反射和踏空反射处理策略,提高了机器人对非结构化环境的适应性。
郭崇滨[9]2013年在《并联机器人多目标协同智能控制研究》文中研究表明随着机器人技术的迅速发展,并联机器人的优势日益突现,正逐步广泛应用于航空、航天、深海、危险化工、核工业、医疗手术、精密制造业等高精、尖端领域。因此,人们对并联机器人的定位精度、运行平稳性、设备稳定性、容错能力、自适应性、多机器人协调性等工作性能也提出了更高的要求,其控制问题逐步成为机器人领域中最重要的研究方向之一。同时在现代复杂的信息环境下,以往单目标、少目标的传统控制方法已经无法满足并联机器人多性能指标的控制要求,越来越多的机器人控制系统需要智能化程度更高、实用性更强的多目标智能控制算法。本文从并联机器人工程实践中一些有待解决的实际问题出发,借鉴具有多目标协同调节特性的生物网络机制,对并联机器人的一些多目标协同智能控制问题进行研究。主要研究成果归纳如下：(1)研究了并联机器人运动支链的自适应控制器设计。首先基于内分泌甲状腺激素调节机制设计了一种多级协同调节自适应控制器,能够实现控制器各参数之间的协同自适应调节及各级控制器之间的协同补偿,从而提高机器人控制器的响应速度、控制精度和稳定性。其次基于内分泌调控网络结构提出了一种新颖的速、位协同智能控制器,进一步改进参数自适应调节方法及速、位协同控制能力。(2)研究了并联机器人的位姿、速度、加速度协同智能控制。基于神经内分泌系统的多环反馈机制和多目标协同调节机制,设计了一种多环反馈的多目标协同智能控制系统,并应用于真实的多通道并联机器人设备上。实验结果表明,该系统能够让并联机器人的子通道控制性能和全局控制性能都能得到较大的提高,能够较好地实现位姿、速度、加速度之间的多目标协同智能控制。(3)研究了并联机器人的精准协同容错控制。基于人体生理止血机制的多目标协同调节原理,设计了一种应用于冗余并联机器人的精准容错控制系统,确保冗余并联机器人发生局部故障时,能够继续完成精准的容错任务,实现正常和故障工作状态之间的协同。对比实验结果表明,相对于传统的PID控制器,所提出的容错控制系统对子通道控制和并联机器人整体控制均有更高的控制精度和容错能力。(4)研究了并联机器人的力、位解耦协同智能控制。基于人体体内双边解耦协同调节机制,提出了一种应用于微创手术主-从机器人系统的力、位解耦协同智能控制系统,解决了达芬奇等微创手术机器人无力反馈信号等问题。实验结果表明：提出的控制系统能够在无力传感器情况下,利用运动信号获得较精准的反馈力；基于生物调节启发的解耦、协同机制具有较好的力、位协同控制性能；让操作者准确获得额外的力反馈信号,能够确保机器人平稳地完成力位协同任务。最后,总结了全文的工作内容,指出了目前研究中存在的缺陷与不足,并对今后的研究展望和研究重点进行了讨论。
谢飞[10]2008年在《基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究》文中认为机器人主动柔顺控制是新兴智能制造中的一项关键技术,轴孔装配在企业生产中有着极其广泛的应用。为了便于对机器人的柔顺控制策略和轴孔装配实验进行研究,促进机器人智能控制的应用推广,论文针对MOTOMAN—UP6型垂直6关节机器人建立了一个相对开放的机器人柔顺控制研究平台。对该机器人轴孔装配作业进行了实验研究。利用机器人的示教编程,进行孔的位置初步定位。当机器人末端固定轴碰到孔周围的倒角时,通过程序分析机器人末端六维腕力传感器的反馈数据,进而判断孔的柔顺中心方向。利用运动学反解方程计算机器人下一步执行动作的各关节电机脉冲数,不断调整机器人位姿,使轴可以顺利插入到孔中,并达到和孔内壁零接触。验证了一种轴孔装配的柔顺控制策略一力/位混合控制策略。论文针对带倒角的孔的装配过程进行了受力分析,计算了机器人位姿的运动学反解方程,设计了装配方案并编写了程序。该实验研究将机器人控制柜、腕力传感器和计算机连接,对带倒角的孔进行了轴孔装配实验,实现了在孔台的水平面x轴正负10度和170～190度范围内的柔顺装配。实验得到令人满意的结果。为其它情况下的轴孔装配提供了实验数据以及研究平台。
参考文献：
[1]. 仿人机器人力信息反馈控制方法研究[D]. 绳涛. 国防科学技术大学. 2004
[2]. 仿人机器人高效步行模式生成与高稳定动态行走控制方法研究[D]. 朱洪波. 中国科学技术大学. 2017
[3]. 未确知环境下机器宇航员力位控制技术研究[D]. 王艺儒. 北京邮电大学. 2017
[4]. 异构双腿行走机器人研究与开发[D]. 王斌锐. 东北大学. 2005
[5]. 中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报. 2017
[6]. 无耦合六维力—力矩传感器数据采集系统研究[D]. 乔尚岭. 哈尔滨工业大学. 2014
[7]. 带有力反馈的掰手腕机器人的研究[D]. 何磊. 中国科学技术大学. 2010
[8]. 基于双互抑驱动神经元的单足力控制研究[D]. 刘明. 哈尔滨工业大学. 2008
[9]. 并联机器人多目标协同智能控制研究[D]. 郭崇滨. 东华大学. 2013
[10]. 基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究[D]. 谢飞. 南京理工大学. 2008
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