为达到高速高精度加工目的,参数曲线插补成为研究重点,而NURBS曲线以其一般性和普遍性而被广泛研究和应用.在分析了速度轨迹规划方法后,提出了一种考虑NURBS曲线所有敏感点的速度轨迹规划插补算法,通过寻找G0连续,G1不连续和G1连续,G2不连续的断点以及大曲率的关键点,将曲线分段,继而根据每一曲线段始末点自适应速度进行速度轨迹规划,但是当前插补相邻敏感点区域和下一插补相邻敏感点区域都可能有速度轨迹规划交叉的情况发生,因此提出了整条NURBS曲线的速度轨迹规划方法.仿真结果表明该算法实现了速度和加速度的平滑且满足机床运动学和动力学限定要求.

为了改善机器人在人机交互过程中力矩柔顺性问题,对机器人关节中的串联弹性驱动器(Series Elastic Actuator,SEA)进行了改进,从而提高了SEA驱动器中弹性体受力与变形的线性特性。在力矩控制器的设计中,采用了基于数据驱动控制的无模型自适应控制算法(MFAC),并利用BP神经网络算法实现控制器参数的在线自整定。该数据驱动控制算法在不需要建立受控系统精确数学模型的情况下,即可实现串联弹性驱动器(SEA)的力矩控制。既简化了控制器设计的难度,避免了机器人关节建模的复杂性和未建模的动态误差,又提高了控制系统对负载扰动的鲁棒性。为了验证控制方法的有效性,对SEA驱动器进行仿真分析。仿真结果验证了所设计的控制方法对SEA力控具有良好的跟随性,能够实现机器人与人、环境之间的安全物理交互。