关键词：
遥操作机器人
动力学建模
柔顺控制
操作辅助
隐蔽数据异常检测
摘要：
随着传感、控制和通信等技术的快速发展,“人在环中”的主从式遥操作机器人系统已广泛应用于先进制造、健康医疗和太空/深海探索等热点领域,满足了在高危环境、微小或难到达空间中开展作业的现实需求。然而,当前遥操作机器人在安全交互方面仍存在局限性,例如,机器人动力学模型参数耦合和交互柔顺度不足导致设备安全性差、人机交互操作辅助能力弱导致人的作业风险高和操作负担重、潜在隐蔽数据异常难检测导致危险的机器人物理行为等。因此,开展遥操作机器人系统安全交互控制与异常检测研究,提高人机环交互的设备安全、操作安全与数据安全具有重要的理论与应用价值。
本文基于“设备安全-操作安全-数据安全”的递进研究思路,对非结构化环境下遥操作机器人的安全需求开展研究。首先,为增强机器人与环境间的交互安全,建立了迭代动力学模型与碰撞检测算法,提出一种动态柔顺性控制策略。然后,为提高操作安全性,提出一种基于虚拟夹具力反馈的操作辅助方法。最后,为提高主从端交互数据的可信度,针对遥操作数据传输过程中潜在的隐蔽数据异常,提出一种基于侧信道信号的异常检测策略。本文的主要研究内容如下:
(1)基于迭代逆动力学与柔顺控制的人机环交互安全研究。为提高从端被控机器人与非结构环境的交互安全性,提出了基于动力学的柔顺控制方法和基于动态模式切换的碰撞响应策略。动力学建模是力交互研究的基础,为构建迭代牛顿-欧拉动力学模型,首先,提取了动力学最小惯性参数集,构建了关于模型参数的辨识方程,辨识了包括各连杆质量、一阶质量矩、惯量矩阵在内的惯性参数以及经典摩擦模型参数。其次,提出了一种ε-约束的差分进化算法来从耦合惯性参数集中恢复独立值;改进了经典摩擦模型以消除关节运动换向时的峰值预测偏差。然后,在动力学模型基础上,设计了基于动量观测器的无传感器碰撞检测方法,提出了轨迹跟踪控制/阻抗控制动态切换的碰撞响应策略,以兼具高精度轨迹跟踪与碰撞柔顺交互。实验表明独立参数提取方法和改进的摩擦模型可准确构建迭代动力学模型,验证了基于动力学的碰撞检测与柔顺响应策略能有效提高机器人与环境交互时的设备安全性。
(2)基于技能泛化与辅助力反馈的人机交互操作安全研究。遥操作系统接收人的手部动作作为命令输入,在未受约束的直接控制模式下,用户操作的风险高、效率低。为改善作业效果和减少碰撞,通过改进经典动态运动基元算法,提出了一种用于操作辅助的人机交互共享控制架构,机器人可根据变化的环境信息(起点,障碍物和目标位置)泛化专业演示,并在线推测用户操作意图以实施操作引导。首先,基于分层技能学习思想设计了动态运动基元泛化轨迹的在线避障方法。然后,为在包含多个子空间的复杂空间中获得泛化轨迹(或称泛化技能),将复杂任务分割为单元动作。在单元子任务中,建立了基于三次-五次-三次贝塞尔曲线的轨迹表示方法,并通过高斯过程回归将已知演示推广到变化环境,解决了经典动态运动基元算法无法泛化经由点的局限性。最后,对动态运动基元的在线演化进行了优化:一是设计了基于操作偏差的自适应时间缩放项以促进实时轨迹演化与人的动作同步;二是建立了基于操作输入的意图预测与引导路径选择/切换方法,实现了由用户意图主导的操作辅助。实验结果证明提出的轨迹泛化、意图预测与操作辅助算法可有效提高人机交互的操作安全性与效率。
(3)基于侧信道信号的隐蔽数据异常检测研究。主从式遥操作机器人的优势之一是远距离数据交互,但也引入了数据安全问题。本文分析了该非传统机器人作业模式的系统脆弱性,通过基于计算力矩法的仿真实验揭示了多种数据完整性篡改的作业机理与危害性。针对遥操作系统面临的隐蔽数据异常,从物理属性角度提出一种基于动力学模型与电流侧信道信号的异常检测策略。首先,前述构建的迭代动力学用于获取预测力矩与独立于通信网络的可信测量力矩之间的残差。然后,为提高对微小异常载荷的检测率,提出一种残差重构网络以准确重建关节空间力矩残差,同时借助可信的侧信道电流数据来揭露异常的隐蔽性。最后,利用重构残差与真实值的匹配度来检测异常轨迹数据,基于细粒度最优阈值的判断方法提高了检测器对异常值的敏感性。多种存在隐蔽数据异常的特定场景与一般性实验验证了提出的异常检测策略的有效性。
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