关键词： 步行机器人   6-UPUR并联机构   柔顺控制   姿态控制   自适应阻抗控制  

摘要： 随着技术的发展与进步,机器人在现代化社会的各个领域中的应用日益广泛。并联腿式步行机器人作为当前机器人领域的一个研究热点,在面对复杂环境时有着各种天然优势。为了增强并联腿式步行机器人对环境的适应能力,本文以并联腿式六足步行机器人为研究对象,结合其结构特点,对其进行了柔顺控制相关的研究。首先,对并联腿式六足步行机器人的结构进行了设计,对机器人腿部6-UPUR并联机构进行了分析;对机器人进行了逆运动学位置分析;设计了一种步态,使用Simulink/Simscape软件对机器人及仿真环境进行了建模。其次,介绍了阻抗控制原理,详述了基于位置的阻抗控制方法,分析了目标阻抗参数变化对控制性能的影响;针对并联腿式六足步行机器人的结构特点构建了基于位置的阻抗控制系统,并进行了仿真验证。再次,对基于位置的阻抗控制算法在面对复杂且未知的环境时的不足进行了分析,得到了两个影响控制效果的最大因素,即无法提前获得实际的环境位置相对于期望的环境位置的变化量,以及无法提前获得实际的环境刚度。针对环境位置未知的问题,结合本文并联腿式六足步行机器人的结构特点,设计了一种姿态控制器,用来减小环境位置变化对机器人姿态造成的影响;针对环境刚度未知的问题,在基于位置的阻抗控制的基础上提出了一种基于变刚度的自适应阻抗控制算法。并通过仿真,验证了由姿态控制器和自适应阻抗控制器构成的柔顺控制系统在面对不同环境位置和不同环境刚度时的有效性及自适应性。最后,以STM32微处理器作为核心,在机器人上加装了多种传感器,搭建本文所设计的自适应柔顺系统。设计了机器人面对不同障碍物的试验,试验结果表明,本文设计的自适应柔顺控制算法在面对高度和刚度不同的障碍物时具有柔顺性和自适应性。

关键词： 助餐机械手   高速开关阀   阻抗控制   口腔摩擦模型   力控制  

摘要： 由于社会发展加速,国家和政府对于人民生活的关注也在逐年增大,在这样的背景下,社会上残障人士的生活质量也逐渐成为影响人民幸福感的重要因素。对于身体活动不便的、由于年龄增大导致身体疾病的弱势人群的护理,会需要大量相关专业人员,不仅导致劳动力资源被大量占用,对于资金等投入需求也相对增大。助餐机器人的出现可以在一定程度上解决这一问题,对于弱势人群日常最需要护理一项活动,助餐机械的出现不仅减少了护理人员的工作量,更提升了人们对生活自理的成就感。本文基于气动系统进行助餐机械手研究,将位置控制和力控制结合起来,在保证机械手运动时位置精度的前提下,提高机械手与人交互的安全性。 本文以统计数据为依据,依照正常成年人手臂为标准,进行机械手尺寸和关节运动范围设计。确定机械手驱动方式,进行运动学分析完成机械手轨迹设计,设计机械手气缸运动原理图,建立气缸工作数学模型,按照方程设定相关参数进行仿真研究气缸运行稳态位置精度和运行速度,通过对性能研究确认气缸运行能否达到设计目的。 按照设计原理图规划安装实验台,选择PWM调制技术对开关阀进行开闭控制,对气缸运行位置进行实验研究,分析机械手在运动时稳态位置定位精度、负载运行位置精度、气缸速度等特性。与仿真实验结果对比,验证气缸运行性能满足工作要求。 对机械手阻抗控制进行研究,建立阻抗控制方程,研究阻抗参数:期望刚度、期望阻尼、期望质量对控制效果的影响。对于机械手工作环境进行负载模型创建,对于口腔内软组织进行生物组织模型模拟,通过实验获得口腔摩擦模型,将摩擦副材料、润滑液粘度综合考虑,获得口腔摩擦参数。 根据机械手气缸运行实验以及控制策略研究结果,按照设计方案安装负载模型进行实验。研究机械手在碰触用户牙齿时、口腔内壁、特殊人群咬合用力时的复位、停止、阻抗等动作的实现情况,以及在阻抗控制下,末端接触力控制在人能承受安全范围内。通过机械手关节协同运动,确实能实现准确的位置控制,并在阻抗环节的作用下保证用户的安全和舒适。

关键词： 工业机器人打磨   主动柔顺   恒力控制   自适应变阻抗   力控末端执行器  

摘要： 随着工业机器人技术的发展,机器人逐渐被广泛应用于自动化打磨加工中小型形状工件。然而,这种应用面临着机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足以及打磨非线性系统力波动影响打磨期望力跟踪效果等局限性。针对以上问题,本文对机器人主动柔顺恒力打磨控制方面开展研究。本文主要研究内容如下:设计了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的机器人力控末端执行器,用于构建机器人闭环恒力控制系统。并针对所设计末端执行器的结构,采用有限元仿真平台进行静力学分析、动力学分析和模态分析,验证了其结构有效性。同时,通过分析空间中的齐次变换矩阵在不同坐标系之间的相对位姿关系,完成了机器人正向和逆向运动学分析。该部分研究为机器人打磨控制系统建立和轨迹规划提供了结构基础和运动学理论依据。建立了打磨作业的材料去除函数模型,用于分析机器人打磨作业时影响工件材料去除率一致性和控制系统响应速度的影响因素,以及用于恒力打磨时对应的工件材料去除深度参数取值。同时,对多项式插值轨迹方法存在的缺陷和机器人打磨作业中材料去除特点进行分析,设计完成了跨段打磨轨迹前瞻插补轨迹规划。该部分研究为柔顺恒力控制方法的提出奠定了材料去除理论模型基础和轨迹规划理论基础。建立了基于位置的阻抗控制模型和基于二阶非线性系统的自抗扰控制器,并采用Lyapunov稳定性理论分析证明了自抗扰控制器收敛性和闭环稳定性。基于此,针对不同打磨作业环境和需求,提出了一种机器人自抗扰模糊变阻抗控制方法,解决打磨非线性系统力波动影响打磨期望力跟踪效果、打磨力动态变化对控制精度影响较大等问题。与此同时,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,解决机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题。搭建了机器人打磨系统虚拟样机联合仿真平台,进行静态与动态期望打磨力跟踪实验和不同打磨工况环境下打磨力跟踪实验,验证了所提出方法的有效性。搭建了机器人打磨实验平台,开展所提出两种柔顺恒力控制方法对比实验、静态与动态期望打磨力跟踪实验和稳定打磨阶段的末端执行器打磨工具位移量对比实验。通过实验验证了所提出方法的有效性。本文为机器人打磨作业柔顺恒力控制提供了有益探索。

关键词： 协作机械臂   动力学建模   最优轨迹规划   轨迹跟踪控制   阻抗控制  

摘要： 随着“工业4.0”与“中国制造2025”等概念的不断升温,我国制造业转型升级已是大势所趋。现如今,机器人领域成为了中国制造的主攻方向,然而传统的工业机器人由于本身结构和功能的限制,难以满足自动化制造的需求。“工业4.0”将人机协作作为最优的自动化策略,协作机械臂正是在这一需求下得到了迅速发展。人机协作的出现,打破了人与机器的边界,人与机器和谐共存将是未来智能工厂的一个重要体现。本课题面向人机协作高效性与安全性的需求,从协作机械臂的轨迹规划、轨迹跟踪和柔顺控制等关键技术方面开展研究。本论文的主要工作如下:首先,阐述课题的研究背景和意义,结合研究进展,总结整理国内外在该领域的研究现状,介绍协作机械臂在运动控制和柔顺交互方面面临的一些共性关键问题,提出本课题的研究内容。然后,利用改进D-H法建立起六轴协作机械臂的运动学模型,推导出正向运动学方程;机械臂的工作空间范围结合Monte Carlo方法进行了描述;机械臂关节角度动力学模型的推导是利用Lagrange方法计算得到的,并且根据雅可比矩阵的性质,推导出了笛卡尔动力学模型。其次,利用多项式在关节空间中完成了轨迹规划,针对多路径点的情况,改进了经典三次样条曲线的规划方法,避免了机械臂的启停冲击;在笛卡尔空间中完成了直线和圆弧等基本运动曲线单元的规划,对空间插值点密化和关节曲线插值的二次规划进行了研究;基于三次样条插值,推导了五次样条插值表达式,并利用NSGA-Ⅱ算法完成了时间-能量-冲击的多目标最优轨迹求解。再次,对于协作机械臂在存在外界环境扰动、参数不确定等情况下完成精确、稳定的运动控制问题,基于自适应径向基神经网络,设计了一种终端滑模控制方法;完成了控制律的推导和系统在控制律作用下的有限时间稳定证明;在Simulink中搭建了仿真模型,与已有研究方法进行了对比分析,并从关节角度跟踪的响应时间、最大稳态误差和平均稳态误差等方面进行评估,验证算法的有效性。最后,研究阻抗控制在机械臂关节空间中的表达,完成了笛卡尔空间两种不同形式的阻抗控制律的建模仿真;探究了协作机械臂柔顺性受二阶阻抗模型的各系数矩阵影响的情况;在搭建了环境动力学模型的基础上,本文提出了一种参数自适应的柔顺控制方法,以提高机械臂末端执行器与环境碰撞时的柔顺性和快速恢复原轨迹的能力,该算法基于导纳控制框架实现。

关键词： 上肢外骨骼康复机器人   可控阻尼   自适应   主动康复训练   阻抗控制  

摘要： 颅内脑神经受损的脑卒中患者无法建立大脑中枢神经系统与患肢运动神经的传导功能,难以进行自主控制,进而阻碍患肢的运动康复。现代医学研究表明,基于神经可塑性的物理运动训练可以恢复肌力,修复受损神经细胞,重建中枢神经对患肢的运动控制。近年来,外骨骼机器人已被证明是治疗由神经系统疾病引发的运动功能障碍最有效的工具。本文基于现代康复医学原理和上肢骨骼肌肉模型,对人体上肢关节的运动机理进行深入研究,开发了一款适合穿戴、多模态切换的新型上肢外骨骼康复机器人,并以此为研究对象,提出了一种融入可控阻尼的自适应阻抗训练方法,同步实现康复机器人的关节位置不超限和自适应变强度交互训练。主要工作内容如下:(1)利用人体上肢的骨骼肌肉模型对上肢的运动结构、关节活动特性和基本尺寸进行分析,结合人体工学原理,选取上肢肩、肘和腕3个部位的6个运动关节作为外骨骼机器人整体构型的运动单元。基于该运动构型,将驱动电机的正向链路和磁流变阻尼器的反向链路进行耦合设计,并在3D建模软件中分别对机器人的肩、肘和腕3个部位的双模驱动模组结构进行设计和装配,完成外骨骼的整体机械结构设计和优化。(2)对机器人的运动学和动力学模型进行分析,使用改进的D-H法建立基座坐标系以及各个关节坐标系,并确定连杆关节的D-H参数表,结合坐标变换公式获得康复机器人的正运动学方程、雅可比矩阵和运动学逆解,通过MATLAB Robotic Toolbox和ADAMS中构建的6DOF上肢康复机器人运动学模型对比,验证了所建运动学模型的正确性;从能量解析的角度,利用拉格朗日函数建立机器人的动力学模型,并对比分析ADAMS和MATLAB环境下各关节的数值仿真响应,验证了动力学模型的可靠性。(3)针对外骨骼康复机器人的人机交互柔顺控制,提出一种融入可控阻尼的内外环嵌套式自适应阻抗控制方法,同步实现关节轨迹的超调量抑制和变强度训练。首先,通过磁流变阻尼器与关节电动机并联输出的结构模式,将电磁阻尼力矩引入康复机器人的动力学方程,进而设计关节轨迹跟踪器作为内环控制器,该控制器以关节角速度和角加速度作为输入,实时计算调整阻尼力矩的励磁电流值和关节力矩增益系数,实现超调量抑制。其次,利用Lyapunov函数设计自适应轨迹生成器作为外环控制器,该控制器以交互力、关节角速度及角加速度作为输入,实时计算并修正期望轨迹,通过调节对抗模型的刚度参数,实现对人机交互力的自适应和变强度训练。(4)在ADAMS和Simulink中建立6-DOF上肢康复机器人的机械系统模型和控制系统模型,搭建基于Simulink和ADAMS联合仿真平台,在完成系统参数实验整定的基础上,进行自适应交互控制方法仿真实验验证,通过实验结果的比对分析,验证了所提方法的可行性与有效性。

关键词： 焊缝磨抛   工业机器人   阻抗控制   柔顺控制   智能控制算法  

摘要： 随着制造业智能化转型的加速,工业机器人已广泛应用于轮船、高铁、飞机等平面及曲面的焊接成型领域,逐步替代人工完成一些高度重复性工作。但大型构件焊接后的焊缝处理时由于焊缝表面具有复杂性,在顺利去除焊接多余材料的同时,还要减小焊接处应力,对磨抛精度要求较高,目前仍然主要依靠人工磨抛加工的方式去除焊接后的金属材料。但人工磨抛劳动强度大、效率低、工作环境恶劣、难以保证加工质量一致性等因素影响,急需工业机器人代替人工完成磨抛工作。本文以焊缝磨抛机器人为研究对象,从力控制方法出发,为保证工业机器人磨抛加工精度,提出一种基于智能控制理论算法的柔顺控制策略,以期保证磨抛过程中力跟踪稳定性,进而提高焊缝磨抛质量及精度。论文主要研究内容如下:1、以焊缝磨抛机器人为研究对象,通过坐标转换关系建立机器人末端执行器与基坐标系之间的关系,根据D-H参数建立机器人模型,对其进行正逆运动学分析,针对逆运动学多解问题提出一种优化方法,使用MATLAB Robotics Toolbox对机器人模型正确性进行验证,并对其工作空间进行分析,为控制机器人进行磨抛工作提供理论基础。2、对磨抛机器人加工过程中的磨抛力控制方法进行研究,选用鲁棒性较好的基于位置的阻抗控制来实现磨抛工作时的柔顺控制。通过Simulink建立基于位置的阻抗控制系统模型,通过改变阻抗控制参数:惯性系数M、阻尼系数B、刚度系数K,研究对控制系统性能的影响,为利用智能控制算法与传统阻抗控制方法相结合来适应动态环境变化提供依据。3、研究了基于智能控制算法的阻抗控制参数优化策略。基于MATLAB的Simulink平台,对PSO算法及DE算法进行改进,采用并行的方式将算法进行混合得到PSO-DE混合控制算法对阻抗参数进行迭代寻优,综合考虑控制系统的超调量、稳态时间及稳态误差等因素设计适应度函数,通过智能算法进行迭代,寻找目标函数最优解,通过对比验证柔顺控制策略的有效性。4、基于新松SR50B工业机器人及六维力传感器搭建焊缝磨抛力跟踪实验平台,在有无柔顺控制策略时对工业中不同类型的焊缝进行磨抛加工,记录磨抛过程中接触力数据,将控制系统力跟踪效果进行对比,验证基于智能优化算法优化的变阻抗参数控制系统对焊缝磨抛过程中柔顺控制的稳定性与准确性。

关键词： 软体管道机器人   力学分析   运动控制   致动器优化  

摘要： 管道作为气液储运的主要媒介,长期受管内介质腐蚀作用、高压流体交变冲击等影响,极易在潜在缺陷部位产生微细裂纹进而引发泄漏安全事故,因而定期开展管道泄漏检修已成为保障管网安全运营的重要举措。然而,现有定点检测系统受限于固定节点配置通常存在检测盲区,而传统人工巡检模式则因作业气候时段影响难以实现及时高效检修作业。因此,研发管道机器人以开展检测作业已成为管网安全运维的迫切需求。目前,国内外研发的多款典型管道机器人已实现了特定管道内的稳定运动,但仍普遍存在管道适应性不足、运动稳定性欠佳、运动柔顺性能亟待提升等突出问题。为此,本文聚焦软体管道机器人仿生结构设计、力学状态分析、柔顺运动控制,提出了基于模块化气动柔性致动器的仿尺蠖管道机器人,通过探究基于归一化力学状态模型的致动器充/放气量精准计算方法,建立了基于分布致动器协同调控的多变管道内壁柔顺运动控制方法,旨在实现机器人多变管道内稳定柔顺运动,以推动软体管道机器人发展与应用。 本文主要研究工作与成果如下: (1)借鉴尺蠖柔软肢体结构与高效运动模式,基于尺蠖行为特征分析与构型映射匹配,提出了基于模块化柔性致动器的机器人仿生结构设计方案,通过系统开展致动器力学特性分析与关键参数优化,研发了一款具备管径、曲率自适应性能的仿尺蠖软体管道机器人,从仿生结构设计维度解决机器人管道适应与稳定运动难题。 (2)融合基于运动状态系统聚类的重力作用等效分析,提出了基于运动方向矢量描述的重力负载量化表征方法,通过探究基于致动器工作状态的单周期运动划分策略,构建了面向全运动过程的归一化力学状态模型,建立了理想气体假设下致动器充/放气量精准计算方法,从力学状态分析维度攻克致动器充/放气量精准计算难题。 (3)综合考虑不同运动状态下致动器差异化工作状态,提出了计及流量驱动特性的致动器充/放气时间计算方法,基于集成气电分布式总线的硬件控制系统搭建,开发了基于分层式网络架构的控制系统软件,建立了基于分布致动器协同调控的多变管道内壁柔顺运动控制方法,从柔顺运动控制维度突破机器人稳定柔顺运动瓶颈。 (4)搭建了机器人运动实验平台,系统开展了机器人多变管道内运动性能测试实验,实验结果表明研发的仿尺蠖软体管道机器人应用提出的柔顺运动控制方法,能够有效适应管径和曲率变化,可实现垂直、倾斜、变径及弯曲管道内稳定柔顺运动。

关键词： 蛇形机器人   蜿蜒运动   滚动运动   柔顺控制   协同对接  

摘要： 蛇形机器人凭借其多自由度,体积小和便于维护等优势受到许多高校和科研院所的关注。相较于足式、轮式及履带式等地面移动机器人,蛇形机器人仿生物蛇的运动形式也使其可以在狭窄复杂环境中执行各种任务。但是蛇形机器人的仿生运动步态简单,使得在真实复杂环境中的移动能力不足。因此本文研发了具有对接功能的蛇形机器人并对蛇形机器人的运动控制策略进行研究与分析。 (1)为了更好的解决蛇形机器人在极端工况下的运动受限问题,本文设计和组装了具有对接功能的蛇形机器人,并且搭建了相应的控制系统,为蛇形机器人的相关应用实验建立了实验平台。 (2)为了使蛇形机器人在实验场景下灵活的移动,本文研究了蛇形机器人基于仿生的运动策略。首先,调整二维蜿蜒运动函数,利用正交关节排列优势实现了三维蜿蜒运动和侧向蜿蜒运动。其次,通过利用Bellows模型生成了侧向滚动运动,并继续调整相位差参数,实现了蛇形机器人的螺旋爬树运动。然后基于现有的离散蠕动运动分析模型,使用阶跃函数和门函数归纳出了蠕动运动函数。最后,分别在实验室和野外环境下进行上述运动的实验。 (3)蛇形机器人在移动时与周围环境的不可预测性使控制变得困难,为了提高蛇形机器人自主适应性。提出了一种自适应的基于力矩的蛇形机器人滚动控制策略,可以帮助蛇形机器人在复杂环境下柔顺地移动。该算法利用侧向滚动运动函数生成关节力矩,然后通过关节舵机在不同环境下反馈的位置、电流和速度信息去调整各个舵机的力矩输入从而提高蛇形机器人在不同环境下的鲁棒性和机动性。并且使用基于力矩的滚动控制策略在三种普适的实验场景下进行了柔顺的滚动实验。 (4)针对创新的蛇形机器人对接结构,提出了一种可以实现双蛇对接的运动策略和基于视觉反馈的蛇形机械臂运动算法。使用该运动控制算法可以帮助蛇形机器人相互连接,临时性的组装成双倍长度、双倍自由度的蛇形机器人。并在视觉伺服条件下,控制两条蛇形机器人完成了对接运动。 综上所述,本文提出的运动控制算法经过实验验证,能有效的在各种环境中移动和完成力控与对接实验。

关键词： 打磨工业机器人   复杂噪声   未知接触环境   双卡尔曼滤波   柔顺阻抗控制  

摘要： 在制造业、航天航空等领域的打磨工业机器人接触类作业中,若接触力得不到有效控制,可能损坏工业机器人和工件,作业将无法顺利完成。随着研究的深入,在接触环境信息已知的场景,阻抗控制、力/位混合控制等经典的力控制策略已被广泛应用。但在未知环境的接触作业中,环境刚度和位置难以精确获得,实现有效的柔顺控制是接触类作业过程中急需解决的问题,开展其研究具有重要理论和工程应用的意义。另外,为实现精确的柔顺控制,一般需在机器人末端安装力传感器以获取接触力数据信息,而该信息往往包含高斯白噪声、振动及有色噪声等叠加组成特有的复杂噪声,需要特殊滤波处理。因此,本课题针对未知环境接触下的机器人力感知滤波和柔顺控制问题展开研究。(1)复杂噪声的双卡尔曼滤波算法研究针对打磨工况中存在高斯白噪声、振动及有色噪声等复杂噪声难以采用常规的滤波方法有效滤除的问题,提出具有串联结构的双卡尔曼滤波算法。详细分析了打磨过程中力测量信号的频谱特征,并针对高斯白噪声和有色噪声特征特点分别进行处理:1)采用经典卡尔曼滤波算法(KF)主要处理高斯白噪声和高频振动谱峰群;2)对于有色噪声滤波,分析有色噪声特性,引入单参数近似构建有色噪声的方差,描述该噪声特征,并针对有色噪声设计了改进的卡尔曼滤波算法;3)将两个滤波器以串联方式构成双卡尔曼滤波(DKF)算法,有效地剔除接触类作业工况下的复杂噪声,提取力测量信号的有用信息。(2)前馈补偿与变阻尼模型相融合的柔顺阻抗控制策略研究针对机器人与环境接触作业中存在环境位置和刚度未知或变化,基于位置的阻抗控制算法难以有效地实现柔顺控制,系统的静动态性能有待进一步提高的问题,提出前馈补偿与变阻尼模型相融合的柔顺阻抗控制策略。基于位置的阻抗控制策略,从考虑稳态误差和动态性能两个方面分别进行研究:1)改进非线性积分PI作为前馈控制,设计以力误差为自变量的非线性函数,动态调整积分速度,有效地补偿参考位置,降低力控制的稳态误差;2)设计描述力误差和阻尼系数关系的激活函数,并增加卷积层提取数据的有用信息,从而构建深度神经网络变阻尼模型,实时调整阻尼系数以抑制系统超调,提高系统的动态性能。该算法经仿真验证表明,在不同接触环境下,不论是恒力柔顺控制还是动态力柔顺控制,都能适应未知的环境,达到有效柔顺控制目的。基于安川工业机器人MOTOMAN-GP7,搭建柔顺控制系统平台。针对力测量信号的复杂噪声问题,实验结果表明,DKF算法比KF算法更加有效地滤除力测量信号噪声,并具有计算复杂度低、实用性强特点。针对未知环境接触下的柔顺控制问题,实验结果表明,所提出的前馈补偿与变阻尼模型相融合的柔顺阻抗控制策略,具有更优的力跟踪性能,有效降低力控制的超调量。