关键词： 视觉目标检测   点云位姿求取   机器人柔顺控制  

摘要： 随着人口老龄和人体亚健康问题的日益严重,给我国的老年人社会服务行业和医疗保健行业带来了不容小觑的压力。中医按摩能够消除疲劳、放松身心、且对一些慢性疾病起到缓解和康复的作用,是一种有效的治疗手段。现阶段,按摩主要依靠少数按摩医师对患者进行人工按摩,远远无法满足缓解社会人口老龄化和人体亚健康现状的需求。为解决这一问题,本文设计了基于立体视觉成像的机器人按摩柔顺控制系统,并针对系统中的视觉目标检测、点云位姿求取和机器人力位混合的柔顺控制算法进行重点研究。 首先,结合传统中医按摩手法和主要按摩穴位定位需求,选择Intel Real Sense D435i深度相机作为视觉系统选型硬件,搭建立体视觉成像系统,并完成视觉系统标定。其次,引入提出的基于改进YOLOv4算法轻量化目标检测网络的方法和基于改进PCA算法平滑法向量生成的方法,提高视觉系统的精度和检测速度,提升控制系统的智能化程度。然后,为解决阻抗/导纳控制理论中力和位置的矛盾控制难题,引入所提出的压力解算数学模型和软组织模型,计算期望按摩压力,进行力位混合控制的机器人柔顺控制策略,以力和位置的偏差信号作为系统的输入,传输到机器人嵌入式系统端。通过对约束向量不同的赋值操作,将机器人力位混合空间的位姿完全解耦,并根据矩阵参数决定位置控制和力控制的顺序。提升按摩系统的柔顺性和安全性。最后,引导协作机器人执行预期路径规划的按摩动作,复现传统中医按摩手法,完成智能机器人按摩的任务。 为验证系统的有效性和准确性,根据不同实验对象进行数据采集。通过大量实验数据结果表明,视觉系统标定精度的平均绝对误差为0.296mm,达到了±1.0mm的穴位定位目标。法向量估算低于30度的平均误差占比达到93.42%。压力平均跟踪精度误差为1.2726N。与单一的阻抗控制算法相比压力平均精度提升了16.53%。本文的机器人按摩柔顺控制系统针对不同身体参数的实验对象可以自适应计算按摩压力,满足特异化按摩的要求,具备高鲁棒性。

关键词： 意图估计   柔顺控制   自适应阻抗控制   人机协作  

摘要： 随着中国制造业的转型升级与机器人技术的创新发展,机器人的工作环境与工作任务越来越复杂化与多样化,许多复杂任务只靠机器人无法有效完成,需要人的参与完成任务。人机协作能够将机器人高精度与人类伙伴高灵巧性这两方面优点相结合,高效的完成复杂作业任务。在人机协作过程中,人与机器人需要物理接触以完成交互任务,在保证机器人能够高精度的完成任务外,如何实现人机接触时机器人安全柔顺的运动,以及保证系统的稳定性与安全性尤为重要,因此人机协作柔顺控制的研究具有重要的理论意义及实际价值。 本文提出一种基于意图估计与自适应阻抗控制的物理人机交互控制策略,以提升人机协作控制系统的安全性、稳定性与柔顺性,减轻人类合作者的操作消耗。本文以六自由度协作机器人为研究对象,通过搭建人机协同运动平台,对物理人机交互系统及肢体意图进行分析,设计自适应阻抗控制与运动意图估计结合的人机协作控制算法,实现机器人对合作者运动的主动跟随及人机协同运动。 首先,对人机协作间的交互方式进行研究,通过对协作系统中机器人动力学与柔顺控制模型的构建与分析,建立人机协作系统模型框架。考虑人机交互过程中机器人受力运动问题,本文提出了一种基于位姿的阻抗控制的轨迹跟踪控制方法,不仅从末端位置考虑柔顺问题,还考虑姿态变化对柔顺的影响,并从实际实现的角度对离散化的控制系统进行稳定性分析。 其次针对传统人机协作中机器人被动跟随合作者运动的问题,基于径向基神经网络对合作者运动意图进行估计,将合作者的运动信息作为机器人控制的前馈信息,以减小人的驱动力提高人机协作的舒适度与柔顺性,实现人与机器人的协同运动。为提升机器人力控制柔顺效果,将估计出的肢体运动意图作为期望轨迹,设计外环的自适应变阻抗控制器和内环的滑模自适应位置控制器,并对双环的自适应阻抗控制方法进行仿真实验分析。 最后,搭建基于UR5e机器人的人机协作实验平台,对提出的意图估计与自适应阻抗控制相结合的控制方法进行实物实验,通过对比传统阻抗控制策略,实验结果表明所设计的控制方法能够明显降低人机接触力,具有较好的柔顺性与协同性。

关键词： 移动机械臂   自主插电   多传感器融合   柔顺控制   自主导航  

摘要： 伴随着我国电动汽车保有总量持续上升,所体现出的问题为电动汽车配套的相关基础设施存在着欠缺,除了在数量上相比电动汽车总量不足外,相关行业还普遍存在着自动化程度较低的问题。为提高电动车充电技术的自动化程度,本论文针对如何利用移动机械臂实现自主插电技术进行了如下研究: 首先,为了使移动机械臂能够根据待充电电动车的相对位置确定插电任务起始点坐标,本论文提出了一种基于多传感器融合的任务点定位算法:在检测环节,为了确定目标车辆中心点在相机画面中的坐标位置,提出了优化的YOLOv5网络结构;在传感器融合环节,设计了基于相机与雷达融合的目标车辆局部点云提取算法;在定位环节,本论文提出一种改进的点云配准算法,并通过将目标车辆的实测点云与预录制点云相互配准来得到插电任务起始点在移动机械臂基坐标系下的位置与朝向。 其次,在计算得到任务点相对位置后,为了控制移动机械臂达到任务点,本论文提出了一种基于结构化轨迹搜索的全局路径规划算法,并通过在轨迹评价函数中引入子目标点,提出了一种局部跟踪与动态避障算法。针对移动机械臂在导航结束后插电口可能处于机械臂末端工作范围之外的问题,本论文提出一种移动机械臂位姿再调整算法:对于感知环节,设计了基于Ar Uco码的插电口相对位置与朝向提取算法;对于对准控制环节,设计了基于多段式PID控制的移动机械臂姿态调整算法,并且针对不同调整阶段基于机械臂与底盘的相对位置规划了相应的碰撞预警模型,使机械臂在对准插电口的过程中进行避险控制。 然后,当插电口进入机械臂末端的工作范围后,为了控制机械臂将充电插头插入插电口,本论文对移动机械臂的自主插电控制系统进行了设计。针对带有双目相机的机械臂系统,建立了插电口检测与机械臂控制统一的插电系统坐标系。为了实现机械臂工作末端的位置控制与速度控制,建立了Z1机械臂的正逆运动学模型与微分运动学模型。针对机械臂插电的柔顺性问题,本论文基于阻抗控制设计了插电运动不同阶段所对应的控制策略。并建立了Z1机械臂插电的仿真环境模型来探寻阻抗参数选取对系统响应的规律,提出了基于模糊逻辑的变阻抗参数控制方法。最终结合阻抗参数的自适应控制算法,设计了插电系统的整体控制器。 最后,根据自主插电技术需求搭建了移动机械臂的试验平台,并通过试验分别验证了机械臂的导航控制以及自主插电功能。试验证明:移动机械臂能够在几种标准化的泊车场景中自主规划出全局路径,并且能够在局部范围内准确跟踪轨迹线的同时对多个障碍物进行连续避障;导航结束后,机械臂能够准确提取插电口位姿,并通过调整自身位姿对准插电口的同时致使插电口位于机械臂的末端工作范围内;在插电环节,当机械臂位于寻孔阶段,能够控制末端准确对准插电口并插入,当机械臂位于接合阶段,能够根据力传感器反馈数据微调末端位置并最终停止在预设深度。 本文研究成果可以应用于电动汽车自动充电场景,为移动机械臂的自主插电提供技术参考以及解决方案。

关键词： 大型曲面研抛   末端执行器设计   力位混合控制   柔顺控制   机器人轨迹规划  

摘要： 大型曲面零件具有广泛的应用领域,其加工表面质量直接影响零件使用性能。得益于工业机器人技术的发展,传统人工研抛精加工逐渐被取代。当前曲面精加工过程中的恒定法向接触力控制仍是研究重点。而大多数机器人采用位置控制,其力控制精度较低,无法满足使用要求,故需采用末端执行器施加接触力。已有末端执行器在应对曲面研抛加工时存在无法适应表面曲率变化和控制策略鲁棒性较低等限制。针对当前研究存在的不足,本文将研究重点放在曲面柔顺研抛末端执行器结构的创新设计,和以提高系统动态性能为目标的基于参数优化算法的改进控制策略上。各部分的主要研究内容如下:以曲面研抛材料去除模型为基础,设计了结构对称的新型多自由度末端执行器。末端执行器采用气动元件柔顺,可在较大空间范围内活动,能实现自适应曲面曲率的姿态调整。通过静力学分析验证结构强度;通过动力学分析避免机构产生共振造成不必要的损坏,验证了末端执行器的静态动态性能可应用于曲面恒力材料去除加工过程中。对于末端执行器的接触力控制,首先建立气动控制回路数学模型并通过系统辨识得到系统传递函数。为了改进机构在应对复杂非线性系统时的控制性能,提出具有更快收敛速度、更高收敛精度和更强搜索能力的基于金枪鱼与粒子群算法的改进优化算法(ITSO-PSO),并将其应用于模糊PID控制的参数动态自适应优化中。仿真结果表明基于ITSO-PSO算法的模糊PID控制策略可提升系统控制精度和鲁棒性,适用于气动回路恒力控制。对于机器人的位置控制,基于改进Denavit-Hartenberg法建立运动学模型并通过正逆运动学分析得到末端执行器空间位姿与机器人各关节角度关系。通过对比笛卡尔坐标空间与关节角度空间轨迹规划时运动参数变化情况,利用ITSO-PSO算法对机器人动力学仿真的关节控制参数优化,得到平滑可行的机器人空间插补运动轨迹方案。最后借助离线编程技术编码生成可视化加工路线,实现末端执行器的位置控制。完成末端执行器的安装,气动力控制模块和机器人位置控制模块的硬件选型并搭建研抛实验平台。制定实验工艺与实验流程方案,开发上位机软件控制末端执行器接触力,使用机器人控制器控制运动位姿,实现大型曲面零件的柔顺恒力研抛加工。加工后的曲面零件具有较好的表面质量,说明设计的末端执行器结构合理,制定的改进力位混合控制策略有效。

关键词： 液压足式机器人   阀控液压系统   变模糊PID控制器   位置阻抗控制  

摘要： 液压足式机器人在实际运动过程中,既需保证单腿在摆动阶段足端对期望运动轨迹的跟踪精度,也要保证支撑阶段足端与外界环境接触时的柔顺性能。机器人单腿由高集成度的阀控液压执行元件驱动,但液压执行元件存在的强非线性和不确定参数及阀控非对称缸的结构不对称性增加了机器人单腿的对期望轨迹和柔顺性能控制的难度。本文以液压驱动四自由度足式机器人单腿为研究对象,以提高其位置控制精度和柔顺性能为主要目标,开展以下研究工作: (1)液压足式机器人单腿系统建模分析。建立了四自由度机器人单腿的正运动学模型;通过定义髋关节为从动关节,进行逆运动学求解,利用髋关节摆动缸修正足端位置偏差的方式解得该关节角度;结合单腿结构的几何关系和拉格朗日方法,得到摆动阶段阀控非对称缸与连接杆件间的受力关系。 (2)单腿阀控液压执行元件位置控制方法研究。建立了阀控液压摆动缸和阀控非对称缸的非线性模型,并运用MATLAB/Simulink软件搭建仿真模型,验证模型可靠性;针对阀控非对称缸结构不对称性,设计了根据阀控非对称缸运动状态而改变模糊控制器的复合控制策略。通过搭建Adams、AMESim与MATLAB/Simulink联合仿真平台,对比不同控制方法阀控液压执行元件的期望位移控制精度,验证了基于改变模糊控制器的复合控制策略的合理性和有效性。 (3)基于位置自适应控制内环的阻抗控制研究。构建了基于位置的阻抗控制新构型:基于足端力设计了摆动相与支撑相控制策略切换规则;摆动阶段单腿采用变模糊控制器的复合控制策略跟踪期望足端位置,同时针对运动过程中非对称缸受力而引起的位置偏差进行补偿,并利用髋关节摆动缸修正足端位置偏差;支撑阶段,设计了基于自适应-变模糊控制器复合控制策略的位置控制内环来弥补传统阻抗控制的不足。最后利用联合仿真平台对不同控制方法在不同工况下进行的仿真验证,结果表明基于自适应-变模糊控制器复合控制策略的位置阻抗新构型在提高单腿系统支撑阶段柔顺性能的同时保证了其在摆动阶段的期望位置跟踪精度。 (4)实验验证。基于本文推导的液压执行单元位置控制策略和单腿的基于自适应-变模糊控制器复合控制策略的位置阻抗控制方法,搭建液压足式机器人单腿实验平台,开展摆动相期望轨迹跟踪实验和不同地面环境下的足端触地实验,验证了所提控制方法的有效性。

关键词： 机械臂   智能柔顺控制   阻抗控制   深度强化学习  

摘要： 机械臂在现代社会得到广泛应用,许多生产线和生活场景都可见其缩影。随着国家智能制造战略的提出,机械臂的理论研究和行业应用也进入新高潮。目前,机械臂执行接触式任务的情况愈加普遍,例如手术、装配、抛光等,此类任务需要对机械臂进行有效力控制,使其处在柔顺状态,然而环境和复杂任务自身的不确定性因素往往导致柔顺控制难以精准实现,所以提高机械臂自身的适应能力正是实现机械臂柔顺控制重要举措。因此,本文将围绕柔顺控制理论中的阻抗控制技术,结合智能理论研究机械臂在各种接触场景下的智能柔顺控制方案。本课题的所开展的研究工作如下:首先,建立机械臂的动力学模型,并以此为基础研究了基于计算力矩法的PD控制方法,为实现位置控制提供基础。接着对机械臂阻抗控制技术展开分析,对比分析后选择基于位置的阻抗控制作为后续内容的研究基础。其次,研究混合阻抗控制思想,并以此分析阻抗参数对控制系统和接触力跟踪条件的影响;针对传统阻抗控制在动态未知环境下力跟踪效果较差的问题,引入了自适应阻抗律,并深入探讨其稳定性边界和收敛条件。以EFORT机械臂为控制对象,通过仿真和实物实验表明,自适应阻抗控制对于动态未知环境下的力跟踪稳态性能更好,验证该柔顺控制方案的有效性。继而,针对自适应阻抗控制力跟踪动态性能较差的问题,在自适应阻抗控制方案的基础上引入深度强化学习(DRL)方法,依托深度确定性策略梯度(DDPG)算法设计智能动态更新率,并分析了更新率的基本调整规律,提出一种基于智能动态更新率的自适应阻抗控制方法,通过仿真实验表明该智能控制方案有效改善了自适应阻抗控制的力控制性能。最后,对机械臂的力控制过程进行马尔科夫决策过程建模,采用优化阻抗参数的思路提出一种基于DRL的智能阻抗控制方法,通过分层奖励函数的合理引导使该智能柔顺控制器具备良好的力控制性能;针对该力控制器学习过程中可能出现的不安全行为,为其添加了一种安全学习机制;同时为了提高训练过程中的效率,将自适应变阻抗律作为智能阻抗控制器学习初期的专家策略,提出融合专家策略的智能阻抗控制方案,并通过仿真实验进行验证;针对课题研究内容搭建基于Simscape的柔顺控制仿真平台,通过各种含不确定性的接触场景测试表明所提智能柔顺控制方案的有效性。

关键词： 机械臂   接近觉   触觉   安全空间模型   弹性表面模型   柔顺控制  

摘要： 机械臂安全交互策略是人机协作领域中的核心之一,随着机器人技术的发展和应用领域的扩大,接近觉和触觉作为机械臂重要的感知信息,在人机安全交互有着重要的研究意义和使用场景,本文提出一种安全交互策略,将接近觉传感器和触觉传感器与机械臂相结合,在接近觉层面提出安全空间模型和弹性表面模型,触觉层面实现了机器人全身实现了接触点级别柔顺控制,并通过仿真和实验验证了策略的可行性与安全性。 在系统层面,根据安全交互策略的总体方案和需求,搭建接近觉和触觉的下位机采集系统。以FPGA为接近觉层面采集卡,构建自定义IP内核,实现接近觉传感系统高效数据读取,并且通过串口通信的方式和机械臂上位机进行数据同步;选择触觉传感器,,使用AD转换、直接内存读取、串口通信等功能,实现下位机对触觉信号的采集,设计加密解密方法,保证数据包的准确性;通过高精度传感器配合力加载平台,对触觉传感器进行标定与误差分析;对两种传感器进行噪声来源分析,使用卡尔曼/均值混合滤波方法,让传感器信号更加平滑可靠。 在策略实现层面,对机器人进行运动学和静力学建模,分别设计基于接近觉和触觉的安全交互策略。建立机器人运动学模型,采用伪逆法实现7自由度冗余机械臂速度级逆解。对机械臂进行静力学分析,推导出静力-速度二相性,实现速度和力在各个关节坐标系间的转化。在接近觉层面建立基于安全空间模型和弹性表面模型的避碰策略;针对接近觉传感器的局限性,在触觉层面,针对需要全身布置触觉传感器的需求,结合笛卡尔空间柔顺和关节空间柔顺思想,提出全身接触点级别柔顺控制策略,减小碰撞造成伤害。最后,使用Pybullet仿真软件,对上述策略进行仿真验证,保证算法的可行性。 在实验层面,构建以Kinova＿Gen3机械臂为核心的实验平台,分别验证基于接近觉和触觉的安全交互策略。首先,通过给定多种不同速度,验证安全空间模型的最大急停速度;给定弹性表面模型中的刚度值,验证弹性表面避障算法的可行性;给定二阶导纳控制系统参数、、,在第四关节验证全身接触点级别的柔顺控制;最后将弹性表面模型和柔顺控制模型相结合,实现了接近觉-触觉融合安全交互策略。

关键词： 机械臂   区域分割   变阻抗控制   轨迹跟踪   模糊神经网络  

摘要： 随着机器人技术的快速发展，机械臂在复杂产品装配等领域得到了广泛应用。这类任务通常具有结构复杂、空间狭小、型号多样等特点，使得传统的控制模式难以满足有序分拣和柔顺控制需求。基于视觉引导的机械臂柔顺控制利用视觉传感器实现对复杂任务的环境感知与控制，可有效地克服传统控制模式所面临的位姿估计和跟踪控制的挑战。然而，传统的位姿估计算法因无法分类目标物体而难以满足有序分拣要求，同时机械臂跟踪控制存在柔顺性与跟踪精度难以兼顾以及具有多种约束限制等问题。为此，本文从区域分割、变阻抗控制、轨迹跟踪出发，开展基于视觉引导的机械臂柔顺控制方法的研究。主要工作如下：　　1、针对传统位姿估计无法分类的问题，采用并行处理框架，建立包围框与抓取位姿目标点云的相对关系。进而，根据最大得分原则，提出了一种基于Yolov5和6-DOFGraspNet的区域分割方法，给出了目标区域的最佳抓取位姿，克服了机械臂按类别顺序抓取的困难。最后，通过消融实验验证了机械臂在所提方法的作用下完成有序分拣任务的成功率达85.71%且高于分割前的两种方法。　　2、针对机械臂柔顺性与跟踪精度难以兼顾的问题，通过以阻抗参数作为系统的输入，构建具有阻抗参数约束的轨迹跟踪误差模型，将阻抗参数设计转换为一类二次规划问题，提出了一种具有阻抗参数约束的变阻抗控制方法，解决了机械臂柔顺控制中最优阻抗参数的设计问题。最后，在Franka机械臂上通过对比实验验证了所提方法的有效性。　　3、针对动力学参数已知与未知的系统中具有输出约束的关节轨迹跟踪问题，采用反步法和辅助控制器建立关节空间轨迹跟踪误差模型。依次引入tan型障碍李雅普诺夫函数和模糊神经网络，提出了一种具有输出约束的轨迹跟踪控制方法，实现了关节空间的安全控制。最后，通过与传统PD(Proportional-Derivative)控制仿真对比验证了所提方法具有更好的瞬态和稳态性能，并在Franka机械臂上进行实验验证。　　最后，对本文工作进行了总结，指出文中存在的不足，并对下一步研究进行展望。

关键词： 遥操作机器人   主从映射   触觉感知   自适应导纳控制   柔顺交互  

摘要： 机器人技术作为《中国制造2025》提出的重点发展领域之一,近年来得到了飞速发展,已经被广泛应用于国民生产生活中,极大地提高了生产效率。而受限于目前人工智能的技术水平,完全自主式机器人不能很好地应对复杂且危险的非结构化环境的挑战,如医疗手术、太空探索和核废料处理等。针对这个问题,遥操作机器人通过将人类智能与机器人技术相结合,扩展了机器人的能力,成为一种十分有效的解决方案。然而,现有的遥操作机器人存在人机交互能力弱、环境感知能力差和安全性能低等问题,导致其应用受限。因此,如何解决以上问题对遥操作机器人的发展与应用具有重要意义。本文的主要内容如下:首先,搭建了以Omega.7力反馈设备为主手,UR5e机械臂为从手的双边遥操作机器人实验平台。完成了实验平台中各设备的硬件连接。在硬件平台的基础上,采用机器人操作系统(ROS)构建遥操作机器人实验平台的软件体系,并利用Omega.7设备的SDK和UR5e机器人的ROS驱动包编写了主从端设备的数据接口,实现主从设备的数据获取以及之间通讯交互。其次,围绕主从异构遥操作机器人的主从设备的工作空间差异大的问题,对遥操作运动映射算法展开研究。基于D-H参数法建立从机械臂的运动学模型,对主从手的工作空间进行了分析,并改进现有的位置-速度映射和增量式位置映射的两种主从异构遥操作系统的运动映射方法,设计了提升操作感的力反馈。在此基础上,提出了一种混合主从运动映射算法,满足了遥操作机器人快速移动与精确定位的需求。再次,研究了遥操作机器人针对远端环境中障碍物的触觉感知技术,提出了一种面向遥操作机械手避障的可变阻尼触觉反馈方法。基于安全距离设计了可实现触觉感知平滑过渡的开关机制,并利用机械臂的末端运动方向对碰撞进行预测和量化,从而通过力反馈设备向操作者提供更及时更准确的障碍物感知信息,从触觉角度为遥操作机器人的避障提出了一个有效的解决方案。实验结果表明,所提出的阻尼触觉反馈显著降低了操作者的工作负荷并提高了遥操作的安全性和作业效率。最后,对遥操作机器人的柔顺交互技术进行了研究。将导纳控制与增量式位置映射算法相结合,根据从机械臂末端的接触力对主手设备发出的运动指令进行动态修正,以实现从机械臂的柔顺交互。在此基础上,分析了不同导纳参数对遥操作机器人系统的影响,提出了利用接触力的高低频分量自适应调整导纳参数的方法并行实验验证。实验结果表明,所提出方法可以有效降低遥操作机器人的交互接触力并保持接触行为的稳定,提高遥操作机器人在接触过程中的安全性。