柔性物体自动操作在多种领域都有重要应用,如工业零配件操作、食品加工、医疗手术机器人、服务机器人等,其中对柔性物体的切割是基础操作和关键步骤。柔性物体复杂的物理特性如非线性、刚度等使切割过程中物体与刀具相互作用引起的高维形变和时变拓扑难以计算,操作受限于变形的实时感知、建模、预测和控制,相关课题研究有较大挑战。随着计算机科学、机器人技术、多种传感器等的发展,这些技术可以辅助完成自动切割。本文围绕柔性物体自动切割中物体形变预测和切割控制两个关键部分,提出了一种基于视觉和力反馈的切割控制方法,使切割刀具能够在柔性物体发生形变的情况下沿着预先设定的轨迹自动切割。柔性物体的形变预测,采用优化的有限元物理建模方法,通过离线建模中切割区域和非切割区域划分和非切割区域凝聚处理,降低模型平衡方程的实时求解阶数,加快在线模型更新频率。同时,考虑物体模型难以精确获取且不同个体材料特性差异较大,引入单目固定相机,选取物体表面离散分布的特征点作为图像特征,基于视觉反馈在线估计模型材料参数杨氏模量和泊松比,提高系统对建模误差的鲁棒性。切割控制方面,基于力反馈,实时监测切割过程中力变化,通过不同切割策略比较,采用较优的压切法,调整纵轴切割速度,减小刀具受到的阻力,从而实现较小力切割。基于视觉反馈,实时监测图像特征点和机械臂运动,推导其映射关系,将切割任务转化为基于图像的视觉伺服控制,设计视觉跟踪控制器并证明其稳定性。最终,通过有限元模型的实时形变预测,基于视觉和力反馈的切割轨迹在线规划,刀具位姿控制和多点视觉跟踪实现自动切割控制。搭建基于Kuka iiwa机器人的柔性物体切割实验平台,分别对不同材料特性的海绵和猪肝进行切割实验,验证所提模型预测和切割控制算法的有效性。