【摘 要】
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基于对常规机械手操作空间力／位置混合控制算法的简单回顾，及对该算法所遇到困难的分析，提出了一种基于迭代学习的机械手操作空间力／位置混合控制算法，来改善机械手同高刚度环境接
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基于对常规机械手操作空间力／位置混合控制算法的简单回顾，及对该算法所遇到困难的分析，提出了一种基于迭代学习的机械手操作空间力／位置混合控制算法，来改善机械手同高刚度环境接触时，机械手力／位置混合控制的动态控制性能．给出了学习算法的收敛条件及其证明．实验表明该算法具有快速的收敛性，能达到很高的力／位置动态控制精度．
Based on the simple review of hybrid force / position control algorithms for manipulator space in conventional manipulator and the analysis of the difficulties encountered in this algorithm, a hybrid force / position control algorithm based on iterative learning is proposed to improve the manipulator’s height Dynamic Control Performance of Hybrid Manipulator / Position Control in Stiff Environment. The convergence condition of learning algorithm and its proof are given. Experiments show that the algorithm has fast convergence and can achieve high dynamic / dynamic control accuracy.
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