关键词： 两自由度并联机器人   柔顺控制   阻抗控制   自适应阻抗模型  

摘要： 作为代替人类体力乃至脑力劳动的高度自动化装置,机器人一经问世就被广泛地关注和研究。目前在各个行业都能找到机器人的身影,在特定运用场景中确定合适的控制方法控制机器人,完成作业任务就变得尤为重要。目前大多数工业生产中使用的机器人通常采用速度和位置控制,这些控制方法在一些简单的任务当中能够胜任,例如控制机器人来完成一些搬运、喷涂和切割等工作。但是随着工业生产和科学实验等实践活动的需要,人们对机器人的工作性能要求越来越高,尤其是在与环境交互作用时,期望机器人能够主动地调节自身的位姿和接触力,进而更加合理、智能地完成相应的任务。本文针对两自由度并联机器人平台开展了运动学和动力学研究,采用阻抗控制的思想,提出了并联机器人平台在与环境作用时的主动柔顺控制方法,并在此基础上对经典的阻抗控制方法进行了改进,使并联机器人平台在更多不同的环境下能够更好的产生主动柔顺性的效果,并且搭建了样机开展了基本的主动柔顺控制实验和分析。论文的主要研究内容如下:首先对两自由度并联机器人的主要结构进行了分析和设计,进而确定了各零部件和整体模型尺寸参数,建立了其运动学和动力学模型。在对并联平台进行了运动学的逆解和正解分析的基础上,采用凯恩方程法推导了完整的动力学方程。对平台进行了典型轨迹规划,同时也对平台进行了动力学分析,为力柔顺控制奠定了基础。然后,分析了一些常用的机器人主动柔顺控制方法,结合研究对象的特点,确定了基于位置的阻抗控制方法,在平台单自由度方向进行了建模和分析。设计了目标阻抗控制器,根据不同情况推导了稳态力的误差方程,并对影响力误差的原因进行了分析。之后对阻抗控制中的参数进行了仿真分析,初步确定了参数的设定原则。同时也归纳了经典阻抗控制在实际应用的一些优点和缺点。其次,确定了整体力环包容位置环的控制方法,并搭建了完整的控制系统。对经典阻抗控制在作业中的不足之处,结合Lyapunov定理设计了自适应控制率,能够在原参数的基础上进行补偿进而间接地调整阻抗控制参数,提高了整体控制系统对环境的适应能力,也展示了自适应阻抗控制方法的优越性。最后,搭建了并联机器人主动柔顺控制试验平台,针对本文中提出的理论和方案进行了相应的仿真和实验,实现了平台在碰撞时所展现的安全性能和阻抗控制的力柔顺效果,实验结果表明了所提出的方法和策略的有效性。

关键词： 运动学   轨迹规划   强化学习   阻抗控制  

摘要： 随着科学技术发展不断进步,传统的机器人在工业应用领域已经不能满足当前生产需求,如今机器人一般在充满不确定性的复杂环境中作业,如此要求机器人具有一定柔顺性和抗干扰能力,保障机器人在与环境接触交互过程中的稳定性和安全性。本文建立机械臂模型,分析现有的两种重要阻抗控制策略,针对基于位置的阻抗控制,采用强化学习实现机械臂接触交互柔顺控制,主要内容如下:首先,分析六自由度机械臂结构,建立机械臂数学模型,利用改进D-H参数法建立各个关节坐标系进行运动学分析,用解析法求机械臂逆解,结合MATLAB机器人工具箱和Simulink模块分别搭建模型,并对正逆运动学的正确性进行验证,对机械臂的运动空间使用蒙特卡罗法进行分析求解,使用拉格朗日法构建机械臂的动力学模型,分析对比机械臂在不同多项式插值空间轨迹规划的特点。其次,对阻抗控制模型进行分析,探究不同阻抗参数对系统稳定性的影响,对基于位置的阻抗控制方法进行稳态误差分析,验证本文阻抗模型中刚度参数对系统误差的影响,对机械臂采用Matlab/Sim Mechanics工具箱进行可视化建模验证模型的正确性,在此模型上根据稳态误差对传统基于位置的阻抗控制进行仿真分析,验证系统对外力干扰的柔顺性。设置新的自适应参数,对模型加入基于深度确定性算法的强化学习过程进行仿真验证,最终验证了基于深度强化学习算法对机械臂控制的柔顺性。最后,基于上述的研究内容,对基于位置的阻抗方法进行研究分析,提出一种对环境参数未知下机械臂强化学习阻抗控制方法,并利用MATLAB与VREP搭建相应的场景进行联合仿真,验证该方法的有效性。

关键词： 机械臂   导纳控制   ROS   变导纳   自适应  

摘要： 近年来口腔颌面部肿瘤患者在世界范围内日益增多,将机器人技术结合到辅助医师进行外科手术之中,能够大幅度提高手术的稳定性、精确性。为避免创伤性缺损和肿瘤切除后创伤等常见术后副作用给患者带来的不便,减轻手术创伤,通常采用经口微创手术,而颅颌面手术的结构区域复杂、个体特性明显、操作空间及视野局限并有大量的血管与神经,致使手术风险高、操作难度大。将机器人柔顺控制与颌面部外科手术相结合,利用机器人的精度优势和稳定性,以期保证颌面部手术过程的安全性稳定性,本文提出了颌面部手术机器人辅助柔顺控制研究,论文主要工作如下: (1)通过机器人柔顺控制结合辅助手术,提出了一套可行的机器人辅助手术方案。对手术操作进行分解使过程程式化具体化,将手术组织暴露环节分为两个控制阶段,操作者拖动机械臂至目标区域后,由机械臂自主拉开目标组织。根据应用场景特点提出了系统的设计需求并根据需求分析选型了UR5机器人。针对操作中六维力传感器检测到的系统噪声、人手震颤信号等噪声,分析选择了卡尔曼滤波算法保持滤波效果同时提高系统实时性。 (2)针对机器人辅助手术中点到点大范围拖动操作过程中柔顺性需求,提出基于费兹定律的可变导纳控制方法,引入了费兹定律预测拖拽机械臂的操作时间,构建合适的变导纳控制模型,在机械臂的拖动过程中对导纳控制阻尼参数进行自动调整,以提高机器人控制过程中的拖动效果以及操作的安全性。 (3)针对手术目标组织等效刚度的时变性,研究了基于自适应导纳的柔顺力控制。首先分析了导纳控制中各参数对机械臂柔顺控制效果的动态及稳态影响,然后分析了导纳控制中稳态误差的影响因素。通过实验验证手术过程中组织等效刚度具有时变性不确定性,根据实际应用中对控制效果的需求,提出了将自适应算法与导纳控制相结合以提高手术机器人控制中的安全性与柔顺性。 (4)为验证上文提出的人机交互控制方法与柔顺力控制方法的有效性,搭建了手术机器人实验平台,根据手术操作两个阶段的特点,进行了实验设计并选择评价指标,通过实验验证了基于费兹定律变导纳的顺应性控制以及自适应变刚度柔顺力控制的可行性与有效性,表明本文针对颌面部手术的手术辅助机器人系统的相关研究具有一定应用价值。

关键词： 机器人   柔顺装配   变阻抗控制   无传感器力估计  

摘要： 为实现柔顺的机器人装配作业，当前研究中大多采用安装力或力矩传感器的方式，根据传感器的力反馈对装配力或位置进行柔顺控制。但是，安装在机器人末端的六维力传感器不仅价格昂贵，还会额外增加机器人的负载;安装在机器人关节内的扭矩传感器会改变机器人的机械性能，并增加控制系统的复杂度。为降低实现机器人柔顺装配的成本且提高其适用性，本文对基于无传感器力估计的机器人柔顺装配控制方法进行研究。针对机器人动力学模型精度不高、无传感器外力估计易受测量噪声影响以及力估计误差和环境不确定性降低柔顺装配成功率等问题，展开了以下研究：　　分析了机器人关节的摩擦特性，尤其是机器人关节低速运动以及速度换向时的复杂非线性摩擦特性。提出了一种中心对称静摩擦模型，通过对机器人关节低速时的摩擦进行精确建模，提高了机器人动力学模型的精度。在此基础上提出了鲸鱼-遗传优化算法，对包括摩擦参数在内的所有未知机器人动力学参数进行整体辨识，得到了准确的机器人动力学模型。实验结果表明，该动力学模型对机器人关节控制力矩的预测精度达到了93.86%。　　针对机器人柔顺装配中关节低速运动以及换向时的复杂动态摩擦特性，提出了一种混合动态-线性摩擦模型。该模型考虑了机器人关节和驱动电机之间的动态-静摩擦耦合特性，进一步提高了机器人动力学模型的精度。在精确动力学建模的基础上，开发了带有非线性干扰观测器内环的窗函数平方根容积卡尔曼滤波器，以状态观测的方式对机器人装配接触力进行了精确估计。基于所提出的无传感器外力估计方法，机器人关节外力矩和末端六维力的平均估计精度分别达到92.1%和89.0%。　　在上述无传感器力估计的基础上，提出了基于状态观测的变阻抗控制方法。根据状态估计的不确定度和接触力的PD控制率，调整所提出控制方法的质量和阻尼参数，提高了其对外力估计误差和环境不确定性的适应能力。为验证所提出基于力估计的柔顺装配控制方法的性能，以带偏角的轴孔为实验对象，使用UR-5机器人搭建了柔顺插孔实验平台。实验结果表明，本文所提出的无传感器力估计方法能准确感知装配外力;对于各种偏角状态的待装配轴零件，所提出的基于状态观测的变阻抗控制方法都能柔顺地完成插孔以及偏角的准确调整。　　针对机器人柔顺装配中可能出现的装配异常，采用基于位置和力信息判断的装配异常监测方法，并在此基础上提出了基于螺旋搜索和加权最小二乘期望偏角估计的装配异常修复策略。实验结果表明，所提出的装配异常修复策略能够提高柔顺装配的成功率，本文基于无传感器力估计以及装配异常修复的柔顺装配控制方法可以有效地应用于机器人装配。

关键词： 咽拭子采样机器人   柔顺控制   语义分割   全自动咽拭子采样  

摘要： 突如其来的疫情,突显了防疫机器人相关技术的匮乏。大规模咽拭子核酸检测是疫情防控的重要手段,此类繁重且危险的工作,仍然需大量医护人员高强度的辛苦工作。针对口咽拭子采样机器人采样技术研究需求,需要轻柔快速的采样力控制,对小面积不规则采样区域准确的视觉定位,以及面向应用的全自动咽拭子采样机器人相关技术集成。为此,本文研究了基于柔顺操作的咽拭子机器人采样技术,主要研究内容如下:针对核心的采样力柔顺控制技术,本文首先建立了机械臂运动学模型、机器人系统的实时通讯。通过改进原始导纳控制函数,使其具备力跟踪能力,对来自腕部力传感器的数据进行了防脉冲干扰滑动平均滤波,并进行了旋转采样方式的力补偿。实现了咽拭子采样机器人力跟踪导纳控制,完成了相关控制参数优化;经模拟采样实验验证,旋转和平移两种方式的采样力均满足所提力控指标。为了实现机器人自主咽拭子采样,首先对人口腔咽后壁采样区域进行了数据集采集和语义分割标注。根据采集数据集中观察到的特征,合理运用数据增强方法扩增数据。训练语义分割卷积神经网络,实现采样区域的语义分割任务。针对采样特点和卷积神经网络输出的掩码矩阵,提出采用最大内切圆算法来搜索采样点和可采样半径,并设置了最小采样半径;为加快推理速度,便于程序集成,并快速向各类硬件平台部署,将训练好的卷积神经网络模型部署和封装于C++环境下;提出使用示教和拟合直线的方式标定采样棒位姿;对机器人进行了眼在手上的手眼关系标定,结合相机坐标系下的采样点位置,据此计算出一条无障碍的采样路径,并设计试验验证了理论的正确性。最后,面向咽拭子采样应用,完成了系统的集成和优化。本文提出变速接触检测方式,大大提升了采样的速度,变导纳参数柔顺控制提升了采样的安全性。为去除使用额托架等的头部固定方式,基于人脸特征点检测和姿态平均解析算法,实现了机器人对人头部位姿的检测和跟踪,进而给定采样初始位姿,在此基础上,可以很快搜索到各种头部位姿下的咽后壁采样区域。为实现全流程自动化,基于深度学习方法实现了采样试管的自动抓取、拧盖和存放拭子样本。综合集成全部算法,对真人进行了全自动的咽拭子采样试验,结果表明,所设计的机器人系统可以快速、轻柔的完成自主口咽拭子核酸采样任务。

关键词： 下肢康复机器人   机构研究   多体位   柔顺控制   运动学   动力学  

摘要： 人口老龄化、疾病、意外事故等导致的下肢运动功能障碍患者逐年增多,对康复治疗的要求逐渐提高,而现有的下肢康复机器人大部分只能实现单一体位的康复训练,为解决患者在不同体位的康复训练需求,本文提出一种多体位下肢康复机器人的机构构型,并开展柔顺控制策略研究,主要内容包括:充分调研现有下肢康复机器人产品及医疗设备的国家标准等,分析设计需求;并结合项目指标要求和人体尺寸参数等,确定机械系统关键参数;综合考虑人体工程学,提出了多体位下肢康复机器人的机构构型,其包括康复床模块和下肢康复模块,并进行建模和详细的结构阐述。建立康复床模块、下肢康复模块的数学模型,分析其运动学函数关系;利用几何法求解不同体位状态时,下肢康复运动的受限工作空间;在有效工作空间内,进行不同体位康复训练的运动轨迹规划;建立了人-机-弹簧系统动力学模型,采用拉格朗日方程法求解系统动力学方程,通过ADAMS进行仿真验证;并在系统中增加人机交互力,求解基于交互力的动力学方程。进行多体位下肢康复机器人控制方案及柔顺控制策略研究,通过基于PID位置控制的单关节康复训练及基于计算力矩法的多关节运动控制,构建被动控制策略;基于位置阻抗控制,结合多关节的被动运动控制,构建主动控制策略。之后,进行控制系统的仿真验证。建立了机器人的传感检测系统和硬件控制系统方案,并进行相关机械和电气部分的绘图、加工、装配与调试,研制多体位下肢康复机器人的实验样机;最后,对其进行基本参数和功能性实验验证,以及轨迹跟踪运动实验,为康复机器人的进一步优化提供前期基础。

关键词： 人机交互   移动机械臂   双目视觉   运动规划   柔顺控制  

摘要： 随着智能机器人技术的快速发展,移动机械臂在物流运输、人机交互和星球探测等领域已经得到广泛应用。目前,面向人机交互的移动机械臂距离实现真正的智能化仍有差距,主要存在三方面问题:(1)机械臂欠缺识别人类意图调整交互任务的能力;(2)传统的控制算法无法适应多变的任务场景,确保柔顺交互的能力还有待提高;(3)移动机械臂对无人车底盘运动规划的实时性和安全性具有较高的要求。因此,本文对于移动机械臂的运动规划和柔顺控制等进行了如下研究:首先,为了使机械臂能识别人类意图并进行运动,本文采用双目相机提取人类手部关节点,根据关节点相对位置关系对手势进行定义分类,同时根据立体视觉原理完成空间定位。建立了机械臂的正逆运动学和微分运动学模型。为了使机械臂以最小关节运动量到达目标位姿并实现安全避障,本文提出了一种关节空间内的人工势场,包括检测障碍物影响范围,建立关节空间内的引力场以及将笛卡尔空间下的斥力分解到关节空间,计算关节空间内的合势场力从而引导机械臂运动。其次,为了辨识人类交互意图提升柔顺性,本文将刚性机械臂等效为二阶物理系统,分析了不同阻抗参数对系统响应特性的影响。为了避免奇异位姿影响系统稳定性,采用饱和函数设计了机械臂的工作空间约束方程。对人机交互场景进行分类,针对机械臂主导交互的场景,本文提出了基于交互力和位置偏差的模糊变刚度阻抗控制算法,能够使机械臂引导人类运动并保持柔顺性;针对人类主导交互的场景本文提出了基于末端速度的变阻尼阻抗控制算法,能够提高人机协作的柔顺性。然后,为了保证移动机械臂空间运动的实时性和安全性,本文提出了一种改进的人工势场,能根据已经规划好的目标路径建立路径引力场,使无人车实现路径跟踪。考虑障碍物运动速度建立速度斥力场,提高了动态避障能力。对多障碍物场景分类,分别提出了子目标点选取策略并建立子目标点引力场,能有效克服局部最优解,保证移动机械臂顺利到达目标位置。最后,完成了实验平台搭建,并通过一系列实验对本文提出的算法进行验证。实验证明,移动机械臂能够辨识人类意图并完成运动规划与安全避障,在人机交互中能够具备较好的柔顺性和轨迹跟踪能力;无人车能够准确地跟随目标路径并完成安全避障,满足任务要求。本文研究成果可以为面向人机交互的移动机械臂的目标识别、运动规划和柔顺控制提供技术参考及解决方案。

关键词： 智能轮椅   姿态调节   人体生物力学   运动学建模   导纳控制   可视化仿真  

摘要： 针对目前多姿态智能轮椅姿态调节舒适性差且存在安全风险的问题，提出一种基于导纳控制的轮椅多姿态柔顺控制策略。首先，基于人体生物力学，分析和获取了人体姿态调节过程中的舒适姿态及人-座椅面压力分布图。其次，采用DH参数法对轮椅座椅姿态调节机构进行运动学建模，并以此为基础，以位置环为内环反馈，建立人-座椅面压力外环驱动的导纳控制策略。最后，构建了基于CoppeliaSim和MATLAB的可视化仿真，建立轮椅姿态调节机构的URDF模型，采用LuaSocket实现MATLAB和CoppeliaSim间的通信，进行联合仿真。仿真结果表明轮椅在姿态调节过程中，人与座椅面间的压力变化平稳，可以自适应地调整其位姿，使用结束后能及时回到初始位姿，验证了该方案的可行性与有效性。

关键词： 复杂曲面   系统刚度   模糊自适应   神经网络  

摘要： 目前,复杂曲面零件的抛光以人工作业为主。随着先进制造业的发展,抛光机器人应用更加广泛。抛光机器人的应用,可以解决手工抛光效率低、加工质量一致性差等系列问题。机器人抛光作业时,位置控制往往难以满足抛光质量要求,传统力控制方法依赖环境参数,其中系统刚度对力控制影响较大。目前,对于适应系统刚度变化的力控制方法研究相对较少。为了提高力控制算法的自适应性,改善曲面零件抛光质量,本文对适应系统刚度变化的曲面抛光机器人柔顺力控制策略进行了理论与试验研究。主要研究内容包括:(1)分析了曲面零件抛光工艺流程以及影响机器人曲面抛光质量的工艺系统要素。研究了球形刀具抛光机理,根据球形刀具的材料去除特性,优化并确定了曲面工件的抛光方案。搭建了机器人抛光硬件系统并确定了机器人抛光系统的软件功能结构。(2)研究了基于位置的阻抗控制的力控制动态性能与静态性能及其影响因素。考虑阻抗控制未充分利用力反馈信息,提出改进了的PD-阻抗控制策略。针对系统刚度参数未知问题提出基于递推最小二乘法刚度估计与基于神经网络逼近的阻抗控制。仿真结果表明,该两种方法具有良好的控制效果。(3)建立了机器人抛光系统刚度模型,在力外环阻抗控制的基础上提出了模糊自适应阻抗控制策略,以间接适应系统刚度参数变化。尤其在产生抛光力突变和系统刚度变化的情况下,模糊自适应阻抗控制的力超调量和稳态力波动误差明显小于传统阻抗控制。在位置控制内环,针对机器人动力学模型不确定与外界干扰,提出了RBF神经网络补偿的自适应控制策略,并与基于PD解耦位置控制的阻抗控制进行仿真对比分析,结果表明,RBF神经网络在位置控制以及力控制均具有更好的性能。(4)研发了WHUT-CLGenerator V3.0多轴刀位点离线生成器软件与机器人抛光控制系统软件,实现了抛光轨迹生成、通讯、抛光点导入、坐标系标定及变换、恒力抛光控制等功能。基于上述两个软件进行了典型模具抛光试验。试验结果表明,本文提出的改进的模糊自适应阻抗控制策略力控制效果更好,对系统刚度具有适应性,抛光后的表面质量更佳。

关键词： 无人艇   UUV收放   模糊制导   鲁棒控制   无模型自适应控制  

摘要： 无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)与无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)在作业场景、作业范围、续航时间、机动性等方面具有互补性,因此考虑利用无人艇实现对UUV的自主布放和回收,解决人工回收UUV所面临的风险,同时扩大UUV的海上作业范围,延长有效作业时间;并且无人艇能作为母船实现对UUV的能源补给、通信中继等方面的作业支持。而无人艇的柔顺制导与鲁棒控制是实现布放回收UUV的关键问题之一,因此本文针对该问题开展了研究,主要包含以下几方面:首先,针对无人艇在执行回收UUV任务时的柔顺制导问题,对回收任务进行分析,并制定了从UUV后方靠近的尾追模糊向量场和从前方相向运动靠近的拦截模糊向量场,然后基于Sugeno型模糊逻辑设计了近端模糊制导律;结合纯追踪制导律,按照无人艇与UUV间距离的不同设计分层制导策略,实现无人艇对UUV快速靠近与精准制导,并通过仿真试验对模糊制导律及分层制导策略进行验证。其次,在无人艇执行布放回收UUV任务的过程中,存在的不确定性影响和模型突变等问题使得无人艇的稳定控制难度较大,基于紧格式、偏格式和全格式的无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)方法,开展变参数MFAC在无人艇鲁棒控制方面的研究,以实现对期望航向的快速跟踪,并通过系列仿真试验对改进算法的有效性进行验证;基于紧格式无模型自适应控制(CFDL-MFAC)方法与PID方法对“海豚I号”无人艇航速模型进行了仿真对比试验,验证CFDL-MFAC方法在航速控制方面的有效性。然后,针对全格式动态线性化无模型自适应控制(FFDL-MFAC)在噪声干扰情况下难以跟踪期望航向的问题,研究结合FFDL的不依赖被控对象模型的自适应卡尔曼滤波算法;通过在FFDL-MFAC算法中引入时变期望航向的增量项,探索一种变期望FFDLMFAC算法来提高对时变期望航向的跟踪效果,通过仿真对改进的自适应滤波算法和改进的航向控制算法进行验证。最后,考虑无人艇在海流干扰情况下执行回收UUV任务的精准追踪制导问题,通过对模糊制导控制器的输出值引入关于横向位置偏差的增益函数,提高制导算法对外界干扰的响应;在控制环中分别采用变期望FFDL-MFAC、变参数CFDL-MFAC和PID算法,进行定常海流干扰下的无人艇回收UUV的运动仿真试验,对改进制导算法和改进控制算法进行有效性的验证。