关键词： 远程超声机器人   遥操作   冗余优化   柔顺控制   避关节限位  

摘要： 超声扫查作为一种经济有效的体表检测方式,已在现代医学诊断中得到了广泛的应用。远程超声机器人的研究和发展使得超声医生可以从重复和高强度的体表扫查工作中解脱出来,在最短的时间内完成医生与患者的异地超声诊断或手术,使偏远或资源稀缺地区的患者也能够在最佳时间得到救治,对现代老龄化社会治疗保障条件的提升和中国的医疗发展具有重要意义。文章针对远程超声机器人遥操作系统和柔顺控制的关键问题展开深入研究,具体研究内容如下: 首先,本文搭建远程超声机器人遥操作硬件系统平台,通过主端力反馈和从端图像信息反馈分别建立了超声扫查遥操作的力觉和视觉临场感,设计增量式遥操作主从映射控制方法实现对远程超声机器人的灵活控制。建立远程超声机器人正运动学模型,引入关节限位避免和奇异位置优化准则分别基于加权最小范数和阻尼梯度投影的方法建立了远程超声机器人冗余优化逆运动学模型,并通过Matlab和Ros仿真环境对远程超声机器人冗余解优化方法进行了仿真验证。 其次,针对远程超声机器人扫查柔顺交互过程中难以在保持稳定接触力和柔性交互的同时满足避关节限位和奇异位置约束的问题,分析超声扫查接触交互过程,研究七自由度冗余机器人阻抗控制理论,提出了一种基于加权最小范数的超声机器人避关节限位混合力/阻抗控制方法。该方法通过在扫查接触面切向建立阻抗控制器,进行间接力柔顺控制,使机器人保持柔性,在扫查接触面法向建立接触力控制器,通过直接力控制维持超声探头和人体组织之间稳定接触力,并将加权最小范数和阻尼伪逆思想引入到混合力/阻抗控制中对远程超声机器人零空间运动进行优化。该方法可以在保持柔顺和稳定力控制基础上,避免机器人在扫查过程受到关节限位和奇异位置的约束。 最后,设计了远程超声机器人遥操作人体腹部肝脏超声扫查实验,对本文搭建的远程超声机器人遥操作系统和柔顺控制方法进行了实验验证。实验结果表明设计的远程超声机器人遥操作系统的主从控制精度满足超声扫查遥操作的要求,所提柔顺控制方法可以在保持柔顺特性的同时获得较好的力跟踪性能,同时扫查切向柔顺接触力相比于传统位置控制方式平均减小了 32%,满足超声扫查对于人机交互柔顺性的需求。

关键词： Delta机构   张拉整体结构   对接   绳索驱动   柔顺控制  

摘要： Delta机器人结构简单,移动速度快,运动精度高,但是由于其只具有三个平移自由度无法满足有角度要求、复杂条件下的机器人对接问题。张拉整体结构是由一系列不连续受压单元和连续受拉单元构成,由于其质量轻、运动灵活等特点采用弹性绳索连接独立的刚性元件,能够形成质轻且高刚度的结构。本文结合Delta机构和张拉整体结构设计一种五自由度的对接机器人。 本课题设计的五自由度对接机器人,Delta机构部分采用绳索冗余驱动,六根绳索控制三个关节转动,通过冗余绳驱方式可以研究该机构的刚度特性;张拉整体两自由度机构通过三根被动绳索和三根驱动绳索之间的对抗实现其两个自由度的转动,并且该结构与冗余绳驱的Delta机构独立控制,Delta机构控制平移,末端的张拉结构控制转动。 基于该五自由度对接机器人的结构特点,对其运动特点进行分析,分别对冗余Delta机构部分和末端的张拉机构部分进行运动学的解算,建立驱动空间到任务空间的映射关系,并通过对末端两自由度机构的运动分析,计算二者间的耦合。通过仿真软件对运动学的解算进行验证,并基于运动学的求解绘制机器人整体的工作空间。最后,基于该结构的雅可比矩阵对冗余绳驱Delta机构以及末端张拉机构的刚度矩阵进行推导,研究其变刚度方法。 在该机器人运动学的基础上,分别通过基于绳索内力分配和基于关节角度闭环的方式进行运动控制,并通过仿真软件验证运动控制的效果。基于阻抗控制和结构自身刚度改变两种方式,研究该机器人与目标物体之间的对接问题。通过对阻抗控制器的研究,调整合适的阻抗参数验证主动柔顺控制对接问题的方案;通过分析该结构中冗余绳驱Delta机构和张拉整体结构各自的刚度特点,研究其变刚度的方式,并通过仿真验证基于自身结构变刚度的柔顺对接方法。 本文搭建了该五自由度对接机器人的物理实验样机。对该机器人的运动学、基于绳索实时内力分配的变刚度、基于运动控制的对接等问题进行了实验验证。最后,分析实验数据并讨论了本课题所设计的对接机器人的实际应用的有效性。

关键词： 机械臂   动力学模型   参数辨识   碰撞检测   柔顺控制  

摘要： 人机互助机械臂得益于其良好的安全、共存和协作能力,被广泛应用于需要与操作者协同完成的复杂工作场景。人机协同作业下物理接触安全成为人机共享工作空间、协作完成作业的首要前提,动力学模型为非完备传感条件下的物理人机安全交互提供了一条可靠技术路线。然而,受限于测量噪声、装配间隙及多任务载荷下的时变负载等多因素耦合影响,难以构建稳定且精确的动力学模型。针对非完备传感条件下强时变模型无法满足物理人机安全交互控制需求的问题,依托动力学在线辨识与补偿方法,提出了一种基于混合动力学模型的碰撞检测优化算法,重点研究内容及创新如下: 1)研究了机械臂动力学建模与鲁棒参数辨识方法。基于牛顿-欧拉法和平行轴定理,建立了机械臂动力学线性化回归重组模型,基于QR分解推导了动力学最小惯性参数集;基于遗传算法迭代优化完成了傅里叶级数激励轨迹的设计;提出了一种基于残差权重策略改进的粒子群算法参数辨识流程,以自研二自由度机械臂为研究对象开展了参数辨识实验,实验结果表明所提改进算法能够获取较为准确地动力学参数来表征机械臂系统的动态特性。 2)研究了面向多元不确定性扰动的动力学在线辨识与补偿方法。提出了基于IIR巴特沃斯低通滤波器和递推最小二乘法的动力学参数在线辨识方法;基于雅可比矩阵力域映射构建了负载动力学模型,建立了涵括连杆刚体动力学、连杆误差补偿动力学及负载动力学在内的机械臂混合动力学模型在线辨识与补偿机制。面向空载和变负载两种不同工况,开展了动力学辨识与补偿实验,实验结果表明,相较于传统动力学模型,所提混合动力学模型具有更高的精准性和更强的鲁棒性。 3)研究了基于精准动力学模型的物理人机安全交互控制方法。设计了基于广义动量的扰动外力观测器,依托机械臂混合动力学模型,提出了涵括基于固定阈值的碰撞检测、动态阈值优化的碰撞检测及高通滤波器处理的碰撞检测优化方法;设计了基于关节空间柔顺控制的全臂碰撞安全反应方法,完善了物理人机安全交互控制系统。 4)进行了机械臂碰撞检测与柔顺控制算法实验验证。研制了二自由度机械臂实验平台,分别进行了空载和负载两种不同工况下的关节外力矩估计及全状态下的碰撞检测实验,完成了基于阻抗控制的碰撞安全反应实验。实验结果显示,面向时变负载等多因素耦合影响下,所提基于混合动力学模型的碰撞检测优化方法能够准确估计关节扰动力矩,且在物理人机安全交互控制系统的建立与应用中更具优越性。

关键词： 轻型低惯量机械臂   类器官芯片装配   运动学   扩展卡尔曼滤波   柔顺控制  

摘要： 器官芯片技术构建功能类器官实验主要是建立肝脏、胰腺或心脏等人体器官芯片的新技术体系,实现功能类器官的体外构建。然而,实现这一目标的关键步骤是类器官芯片的装配,因为它直接决定了器官功能。为了提高实验的准确性和无菌化,用机器人实现器官芯片的装配是器官芯片技术构建功能类器官实验中不可或缺的一步,可以实现复杂器官的体外制造。目前,常见的器官芯片构建通过实验人员进行,耗时耗力,但由于实验人员手部的力量控制不精确,以及在多次试验下实验的无菌性无法满足实验的条件。 首先,完成了轻型低惯量机械臂设计工作。本文通过需要实现类器官芯片操作的技术指标进行分析,完成机器人低惯量关节的设计和高刚度连杆的计算,通过对机器人负载能力的计算,完成了机械臂连杆长度的确认。通过机器人的正运动学与逆运动学分析,实现了机械臂关节角与机械臂末端位姿的对应关系,并完成了相应的仿真验证,基于解析法完成了机械臂的工作空间的分析与计算。 其次,详细阐述了通过视觉信息与力觉信息完成引导矢量的构建。通过Dense Fusion的方法完成了RGB数据信息和点云信息进行整合。通过机械臂末端提供的六维力信息,完成了基于力觉感知的装配过程分析,提出了一种改进型螺旋线策略,完成类器官芯片的装配任务。通过基于扩展卡尔曼滤波的方式,完成了两种引导矢量的构建实验,可以发现经过融合的数据与能完成装配的真实路径的误差始终收敛在1mm之内,满足操作要求,完成了基于视-力信息融合的引导矢量构建任务。 然后,基于引导矢量的类器官芯片装配的柔顺操作任务,完成了基于类器官装配任务中的笛卡尔空间轨迹规划任务,并对于直线规划和圆弧规划进行仿真分析。对于机器人对于微小系统较难操作,采用了基于位置的阻抗控制算法进行仿真实验,研究了在不同的阻抗参数下对于系统稳定性的影响,通过仿真实验分析了阻抗参数对于装配性能的影响。 最后,搭建基于面向类器官芯片装配的硬件系统,通过基于提供了一种具有模块化和高度可定制化的机器人控制系统和机器人的人机交互软件系统将视觉检测系统与类器官芯片进行连接,完成机器人实时通信的任务。经过实验分析,利用引导矢量的在线轨迹生成技术以及基于位置的阻抗控制技术,成功地完成了类器官芯片轴孔的装配,体现了该系统具有高精度、高柔顺的特点。

关键词： 深度强化学习   机械臂   柔顺控制   恒力跟踪  

摘要： 医疗机器人是指具有自主控制和自动执行医疗任务功能的机器人,被广泛地应用于医疗保健领域。随着人工智能技术与机器人技术的不断突破,医疗机器人也在不断发展和完善,可以有效地帮助医生进行一系列的医疗诊断和辅助治疗,缓解当前社会医疗资源短缺的问题。考虑到医疗任务大多存在着复杂多变的情况,对环境难以精确建模,所以具有自主学习的能力就变得至关重要,使机械臂可以根据环境的变化自主调节自身状态并完成任务。深度强化学习作为一种面向决策控制的革命性技术,可以通过不断的试错对策略进行训练,并通过设计的奖励函数引导学习到最优策略,这种方法为机器人的控制提供了新的思路。因此,本文主要基于深度强化学习算法,针对设定的医疗任务,实现机械臂的完整控制过程。基于此,本文主要的研究内容如下:(1)针对控制机械臂完成医疗听诊任务的问题,提出了一种基于深度强化学习的恒力跟踪方法。在医疗听诊中为了清晰地获取到声音信号,需要考虑到由呼吸引起的身体表面上下起伏的情况。所以在听诊过程中,需要控制机械臂不断调整末端执行器的位置跟踪变化的接触位置,并维持恒定的接触力。因此,为了模拟真实听诊场景,专门设计了一个动态听诊仿真环境,且可以通过更改状态变化函数的参数模拟不同的变化情况。同时,为了实现医疗听诊任务中控制策略的高效训练,根据听诊任务的具体要求,对状态函数、奖励函数进行了最优设计,并采用近端策略优化算法对机械臂完成训练。(2)针对控制机械臂完成护理按摩任务的问题,提出了一种基于深度强化学习的恒力跟踪方法。考虑到医疗听诊任务中,机械臂只涉及一维运动,所以为了进一步延伸研究内容,将该方法扩展到二维运动的护理按摩任务中。为此,在听诊仿真环境的基础上构建了护理按摩场景,并实现了训练护理按摩控制策略的目的。在该场景中,静止情况下,机械臂只需在跟踪指定路径的过程中维持恒力跟踪控制,在动态情况下,机械臂需要在克服上下起伏变化的接触位置的同时完成路径的跟踪,最终实现恒力跟踪控制。同时,根据护理按摩任务的特定要求,对状态函数和奖励函数进行了最优设计,实现该任务下控制策略的高效训练。最后,在Pybullet完成了医疗听诊任务和护理按摩任务中恒力跟踪控制策略的训练,并在仿真环境中进行了大量的测试与泛化实验。此外,在真实机械臂上进行了算法验证,实验结果表明,算法可以实现良好的恒力跟踪效果。

关键词： 六足机器人   柔顺控制   位姿优化   阻抗控制   地形感知  

摘要： 随着人类社会的发展,人们的活动范围越来越广泛,在一些复杂环境或者危险环境中,作业的难度也越来越高,仅仅依靠人类自身已经无法满足作业要求。足式机器人对复杂的作业环境具有较强的适应能力,尤其是六足机器人,其在复杂的作业环境中有着不可替代的作用,因此,对六足机器人的研究具有重要意义。为提高六足机器人在复杂环境下的运动稳定性,本文着重对六足机器人腿部柔顺控制和位姿优化进行研究。基于本课题组研发的重载六足机器人仿生构型,建立六足机器人运动学模型,以D-H参数法为基础,建立坐标系,得到六足机器人腿部运动学方程,基于并联机构运动学分析方法,推导出六足机器人躯干的运动学方程。在此基础上,分析了六足机器人的初始位姿对六足机器人躯干工作空间和腿部液压系统驱动力的影响,并采用遗传算法,以躯干工作空间体积最大和腿部液压系统驱动力最小为目标,对六足机器人的初始位姿进行多目标优化,最终根据优化结果得出六足机器人最优的初始位姿。六足机器人行走在复杂环境时,由于对环境的未知,六足机器人的足端容易与地形环境之间产生提前接触或者滞后接触,造成对六足机器人本体的损伤甚至破坏。为解决上述问题,本文采用基于位置的阻抗控制作为基本的控制策略实现对腿部的柔顺控制,为了减小阻抗控制策略各种期望力下的力跟踪稳态误差,在阻抗控制策略的基础上引入自适应补偿算法实现各种足端期望力下的力跟踪。对自适应补偿算法进行了稳定性以及各种期望力信号下的力稳态误差分析,最后,为了提高腿部柔顺控制策略对不同地形环境的适应能力,采用了模糊算法对阻抗控制参数进行调整。六足机器人的位姿直接影响了六足机器人运动性能,因此位姿的选择对六足机器人在复杂环境下的运动具有重要意义。基于上述理由,本文完成了六足机器人的在坡度地形下的位姿优化。首先采用了地形感知策略,即在不借助视觉传感器、激光雷达等外部环境感知设备前提下,基于生物本体感知原理,结合六足机器人的IMU、位移传感器、力传感器与运动学关系,对六足机器人当前所在位置的地形进行估计。然后基于感知的地形,结合躯干安全尺寸约束、驱动液压缸极限位置约束、坡度地形下稳定性约束,求出各个躯干位姿下行走能量消耗的数值解,以能耗最小值下的躯干位姿状态作为当前地形环境下的躯干位姿。为验证上述理论的有效性和正确性,搭建了仿真平台,进行了六足机器人样机实验。在不同“刚度”地形环境下,对六足机器人腿部柔顺控制策略进行仿真和实验,验证了腿部柔顺控制策略的有效性。完成六足机器人在不同坡面环境下、不同躯干位姿下的行走仿真和实验,验证位姿优化的正确性。

关键词： 关节置换手术机器人   机器人标定   导纳控制   运动约束  

摘要： 膝关节在人体运动中承担重要作用,伴随年龄的增长不可避免的产生磨损,严重者可能引发膝关节疾病,随着人口老龄化的到来,膝关节病患数量大幅增加。针对严重膝关节病变,膝关节置换手术是治疗效果最好的手段之一。然而传统人工术式存在着高度依赖医生经验及并发症风险高等问题,机器人以其具有高精度和高稳定性等特点在临床中得到广泛应用,以期提升手术同质性和手术效果。目前机器人辅助关节置换手术时,要求机器人具有较高的绝对定位精度、柔顺的半自主式操控体验以及良好的边界区域位置控制能力,本文针对上述主流发展方向中的关键技术,开展机器人标定、柔顺控制和运动约束方法的研究。 本文首先进行了机器人运动学建模,对机器人正、逆解的准确性进行了检验。推导了雅可比矩阵实现机器人速度控制。以提升绝对定位精度为目标,在运动学模型基础上,建立了机器人位置误差模型,利用迭代最小二乘法辨识几何参数误差并补偿至机器人运动学模型中。其次,采用了基于导纳模型的柔顺控制方法,经过机器人末端工具重力补偿与坐标变换,获取笛卡尔空间下的真实交互力数据作为控制系统输入,实现机器人跟随末端交互力运动的半自主式控制。对导纳模型参数进行分析用以指导控制器的设计以及变导纳策略设计。提出了基于操作者运动意图感知的模糊变导纳控制方法,改善术中机器人的操控体验。然后,基于虚拟夹具技术研究机器人运动约束控制方法,利用人工势场生成的虚拟约束力建立禁止型虚拟夹具,将机器人运动范围约束在规划区域内。设计了基于医学图像的机器人导航定位方案,建立术前图像-术中机器人的空间变换关系,实现将图像规划区域转换为机器人约束区域。最后,搭建机器人实验平台开展了机器人标定与控制方法实验。 机器人标定实验结果显示机器人绝对定位误差平均值提升至0.73 mm。在机器人柔顺控制实验中操作者自由拖动机器人末端,分析交互力和机器人运动状态,验证了机器人跟随力运动功能。变导纳控制实验中,在两定点间拖动机器人往复运动,实验表明本文提出的变导纳控制策略能够提升人机交互体验。以膝关节单髁置换术为背景,进行了机器人运动约束实验,利用光学导航系统将CT影像中规划的手术区域转换至机器人空间下形成运动约束区域,操作者牵引机器人在约束下对胫骨模型径向骨面塑形操作,实验结果表明本文所提出的机器人主动约束控制方法能够安全、准确地进行骨面塑形操作。

关键词： 柔性外骨骼   传力控制   套索传力   织物传力   柔顺控制  

摘要： 柔性下肢外骨骼能够给穿戴者在行走、跑步、负重、搬运等运动时提供力量辅助,来分担髋关节、膝关节的载荷,从而降低运动所产生的代谢消耗,提高人体长时间的运动能力。对于传力形式为柔性套索+织物的柔性下肢助力外骨骼,由于套索和织物传力时的摩擦和弹性变形等问题,会造成驱动系统的输出力/位产生损失和迟滞现象。针对这些问题,本文通过理论建模分析和搭建实验台的方式,围绕柔性套索-织物传力系统实现精准传力控制进行研究。首先,基于人体下肢生物力学分析,通过三维运动捕捉系统和测力跑台系统测试人体正常行走时的运动数据和足底力数据,然后使用Open Sim软件处理下肢运动角度数据和足底力数据,得到被试者下肢关节的运动角度和关节力矩,为下文的关节角度和助力曲线研究提供基础。针对套索系统存在的摩擦力,本文采用“静态+库伦”摩擦模型建立静态拉力传递模型,分析拉力传递特性。为此搭建了实验平台,测试套索的摩擦系数、弯曲半径、弯曲角度以及运动速度对传力特性的影响。通过设计的摩擦补偿和线性自抗扰控制算法后,力跟踪的相对误差最大可由43.5%减小至8.17%,验证了所提出补偿控制算法的有效性。针对织物在与圆柱接触段的摩擦和拉伸现象,采用微元分析法对织物进行力学建模,搭建了传力特性实验平台。然后对包围角和不同材质这两个关键影响因素进行分析,通过实验得到摩擦系数并进行仿真与实验结果对比,并测试了织物的拉伸特性曲线。提出了末端无传感反馈的拉力补偿控制算法,并将力跟踪的相对误差由38.66%减小至7.92%,验证了该补偿控制算法能有效地减小力跟踪误差。为了实现更协调的助力和考虑个人运动学的差异,保证控制有效性验证以及考虑人体测试的安全性和生理特性。对人体膝关节运动和助力曲线进行研究,采用搭建模拟膝关节运动控制的实验平台进行验证。设定直流无刷电机控制膝关节模拟行走步态,加入套索、织物的摩擦补偿,采用基于内环PI位置控制的阻抗控制策略,结合套索-织物传力系统的刚度和个体运动学的变化作为前馈模型,并搭建了Simulink仿真平台进行验证。通过与基于摩擦补偿的LADRC控制进行对比实验,发现该算法能够有效地减小助力曲线的跟踪误差,验证了该控制策略能够显著提升助力的跟踪精度和柔顺性。本文通过对人体下肢运动学和动力学、套索传力和织物传力的研究,探索了套索、织物在传力过程的产生摩擦损失、时间迟滞等现象,以及分析了传力系统的刚度和人体运动学的变化,解决了套索织物-传力系统的精准助力和柔顺性的关键技术,通过实验台验证了所提出的基于内环PI位置控制的阻抗控制算法具有较好的助力跟踪精度和柔顺性。