关键词： 旋量理论   阻抗控制   轴孔装配   自适应控制  

摘要： 制造业是国民经济的基础,机器人技术是推动制造业优化升级的重要力量。在机器人自动化装配领域,工业机器人可以代替人类进行重复性、高频性劳动。当前,机械臂装配作业主要依靠人工示教,在需要与环境接触的任务中,高度依赖示教轨迹对环境的描述程度,微小的工件定位误差就可能导致装配任务失败。由于现有的位置控制不能解决机器人高刚度与环境高刚度之间的矛盾,因此,对机械臂柔顺性控制的研究就显得尤为重要。本文以六自由度通用机械臂为研究对象,对装配场景下的轴孔装配柔顺性控制问题展开研究,主要研究内容如下:(1)建立机械臂运动学与动力学模型。首先,采用旋量理论简化机械臂运动学建模流程;其次,为了增加机械臂逆运动学求解效率,使用Paden-Kahan子问题对机械臂逆运动学进行求解,通过算例验证了逆解的有效性与精确性;最后,给出了基于旋量法的牛顿-欧拉动力学方程,避免了拉格朗日法的大量运算。(2)对机械臂柔顺装配控制问题中的轨迹规划及装配场景进行分析。首先,使用机械臂运动学模型完成了装配轨迹规划及仿真;其次,为了明确柔顺装配目的,从装配阶段、装配接触受力情况对装配场景下的轴孔装配模型进行分析,从而提出了一种柔顺装配控制策略,提高装配场景下轴孔装配的成功率。(3)对机械臂柔顺控制方法进行研究,提出一种面向装配场景的柔顺控制方法。首先,分别对基于力矩的阻抗控制、基于位置的阻抗控制进行分析;其次,通过搭建MATLAB/Simulink模型对阻抗参数进行辨识,分析了阻抗参数在柔顺控制中的作用以及环境参数对阻抗控制的影响;再次,由于传统阻抗控制对环境参数敏感,设计了一种自适应阻抗控制器实现装配接触力跟踪;最后,针对自适应阻抗控制可能因环境参数变化导致系统超调量过大的问题,提出了一种带调整项的自适应阻抗控制方法,增加阻抗控制对环境的适应能力。(4)对所提出的方法进行仿真验证。使用Coppelia Sim机器人动力学仿真软件搭建装配实验平台,根据所提出的柔顺装配策略以及带调整项的自适应阻抗控制方法从轨迹跟踪控制、装配柔顺力跟踪控制两个方面进行仿真分析,验证了所提出的面向装配场景的柔顺控制方法的有效性。综上所述,本文对装配场景下的柔顺控制技术进行研究,对装配轨迹、装配策略以及阻抗控制方法进行了深入讨论,设计了自适应阻抗控制器,并提出了一种带调整项的自适应阻抗控制方法,提高装配阶段力跟踪的能力,并通过仿真平台验证了带调整项的自适应阻抗控制在装配场景下进行装配力跟踪的有效性。

关键词： 打磨路径规划   动态自适应阻抗控制   双臂协调   多机器人协作  

摘要： 与单个机器人相比,多机器人协作系统具有更灵活的操作能力、更大的负载和作业空间,能实现更加复杂的操作任务,因而具有很大的发展前景。本文针对多机器人协同打磨的工业任务,主要开展了打磨工艺轨迹规划、力柔顺控制以及多机器人协调控制方法相关的研究,并搭建仿真模型和实验平台,进行了控制算法的验证和打磨实验测试。针对打磨工艺刀具轨迹规划问题,提出了基于STL模型的截平面法刀具轨迹生成方法,通过自适应调整截平面间距,得到三维笛卡尔空间中近似等间距的刀具路径。采用贝塞尔曲线对三角网格两顶点所在的边界曲线进行拟合,利用二分的思想快速找到截平面与边界曲线的交点,在保证拟合精度的同时也缩短了计算时间。针对不确定接触环境下的力跟踪问题,分析了传统阻抗控制对于复杂曲面力跟踪的局限性,提出了一种基于积分补偿的动态自适应阻抗控制方法。设计一种基于积分补偿器的自适应律,来补偿环境位置的不确定度,以消除因环境信息估计误差所带来的力跟踪误差。通过一个指数衰减函数动态调整自适应更新率,消除过渡阶段的力超调。采用卡尔曼滤波对力信号进行最优估计以消除打磨力控中存在的高频噪声,并对机械臂末端工具重力进行补偿以得到准确的接触力信息。针对双臂紧协调操作中存在的闭链约束,介绍了目标物体的位置、速度及加速度的分解策略,并分析了操作目标的动力学,通过力约束关系将双臂末端作用力分解为系统的内力和外力。然后,对双臂协调柔顺控制方法进行了研究,针对双臂协同夹持物体与外界环境接触的力控作业任务,介绍了双环阻抗控制策略,实现了双臂协作系统的内外力跟踪。最后,利用UR5机械臂搭建了多机器人协作打磨系统实验平台,进行了单臂和多臂协同的打磨实验测试。实验结果表明,本文所提出的力柔顺控制方法在多机器人协同打磨作业中有良好的力控性能。

关键词： 纤维铺放作业   动态柔顺控制   鲁棒滑模控制   自适应阻抗控制   碰撞检测  

摘要： 纤维自动铺放技术作为碳纤维复合材料构件的先进制造方法,广泛应用于航空航天制造领域。随着纤维铺放构件形状的复杂化,以工业机器人为主体的自动铺放设备表现出更高的灵活性、高效性等优点被广泛开发应用,因此,建立纤维铺放过程中机器人安全稳定的柔顺控制策略至关重要。纤维铺放过程中既要保证纤维束能够准确地跟踪铺放轨迹,又要保证铺丝头对纤维层施加恒定的铺放压力。当前纤维铺放机器人控制方法主要采用单纯的位置控制,对铺放压力的恒定控制主要通过末端施压气缸对纤维束施加一定的压紧力。但是随着铺放工件的复杂化,尤其当曲面曲率变化较快时,机器人对纤维束铺放压力的恒定控制和铺放轨迹的精确跟踪效果较差,因此建立系统的主动柔顺控制策略对纤维铺放过程具有重要意义。目前,面向工业机器人的主动柔顺控制方法对各种外部干扰、参数不确定性等因素考虑较少,导致作业过程中稳定性和精度不足。其次,针对复杂环境下的纤维铺放过程,机器人与外界环境可能发生碰撞而且铺丝头可能与芯模之间发生干涉碰撞,这对纤维铺放过程危害性较大。针对以上问题,本文旨在研究面向纤维铺放作业过程中机器人的主动柔顺控制及碰撞检测方法,主要研究内容如下:(1)基于模块化关节搭建纤维铺放机器人的研究模型,并利用D-H参数法建立了机器人的运动学模型,建立机器人在关节空间和末端操作空间的映射关系;利用拉格朗日法建立了纤维铺放机器人在关节空间的动力学模型,建立纤维铺放机器人在关节空间的驱动力与各关节运动之间的动态响应关系。(2)基于纤维铺放过程提出了一种动态柔顺控制策略,不同于单纯的位置控制策略,该控制策略采用鲁棒滑模控制方法实现机器人对铺放轨迹的精确跟踪,采用自适应阻抗控制方法保证纤维层之间的铺放压力作用。实验结果表明建立的动态柔顺控制策略不仅能够保证纤维铺放机器人的稳定工作过程,而且系统具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,能够很好地满足纤维铺放过程。(3)考虑到纤维铺放机器人在工作过程中可能面临的环境碰撞力与干涉碰撞力等危险情况,本文基于协作机器人建立了一种无附加传感器的机器人碰撞检测方法,保证了机器人在面对外部碰撞力作用时能够安全停机;考虑到机器人在纤维铺放过程中铺放压力对碰撞观测器的干扰,本文提出了一种铺放压力负载实时补偿策略,实时补偿末端负载对碰撞观测器的影响,保证纤维铺放机器人在工作过程中的安全性;利用Simscape物理模型仿真验证了所提出的碰撞检测方法能够很好地保证纤维铺放过程的安全性和稳定性。

关键词： 人机协作   模仿学习   阻抗控制   避障  

摘要： 人机协作结合了人和机器人的优势,可以提高生产效率和质量。实际生产任务通常为多工序任务,而目前人机协作的研究大多针对单一工序任务如协作装配、递交和搬运等,难以满足实际需求。本文针对多工序人机协作任务,研究相应的轨迹规划和柔顺控制,结合有限状态机和模仿学习对多工序协作任务进行分析,使用变刚度阻抗控制平衡交互的柔顺性和轨迹的跟踪精度,并结合虚拟力和阻抗控制避障,实现高效和安全的人机协作。首先,搭建多工序人机协作平台。以小坦克车的组装为例,分析了多工序协作任务,确定协作系统的硬件和软件;然后标定相机的内外参并建立机械臂的运动学和动力学模型,为后续协作任务的轨迹规划和柔顺控制打下基础。其次,结合模仿学习和有限状态机分析多工序人机协作任务。首先把任务划分为单个工序并借助有限状态机(Finite state machine,FSM)确定状态以及状态之间的转移和动作;然后使用任务参数化的高斯混合模型(Task-Parameterized Gaussian Mixture Model,TP-GMM)学习单工序中人的操作技能以规划机械臂轨迹,实现单个工序技能对不同任务参数的泛化,完成多工序协作任务的分解和学习。再次,研究变刚度阻抗控制对交互柔顺性和轨迹跟踪精度的影响以及虚拟力避障策略。针对接触式人机协作任务,以TP-GMM学到的轨迹概率模型的均值作为阻抗控制的参考轨迹,依据概率模型中的协方差矩阵设计变刚度系数,刚度系数随着距参考轨迹的距离增加而变大,以平衡协作任务中交互的柔顺性和轨迹跟踪精度;针对非接触式人机协作任务,使用点云处理和碰撞检测计算人和机械臂的最近点对,据此生成虚拟力并结合阻抗控制实现动态避障,结合雅克比矩阵的动态一致性伪逆的零空间实现尽量不影响末端任务的情况下避障,提高了人机协作的安全性。最后,设计实验验证针对多工序人机协作任务的轨迹规划和柔顺控制策略。设计了静态和动态物体的避障实验、协作搬运实验以及小坦克车组装实验,验证了本文方法对于多工序协作任务的有效性,实现人机协作任务中交互的柔顺性和安全性。

关键词： 核电站作业机器人   机械臂   运动学分析   视觉检测算法   柔顺控制  

摘要： 随着我国核电规模的扩大,核电站的日常检修与维护及故障排查工作成为急需解决的问题。核电站内RCV过滤器的更换属于日常检修工作的一种,此项工作需要打开密封法兰盖,以往由人工作业完成,作业人员需要穿戴复杂的防护措施,作业劳动强度大,辐射风险高,工作人员的健康面临严重的威胁。采用机器人代替人工打开密封法兰盖,可以有效减少作业人员受到辐照的时间,极具研究意义。论文设计了一款核电站法兰盖开盖机器人样机,并且为使机器人机械臂准确定位至法兰盖以及安全有效的对接密封螺栓,提出了相应的控制方法,并在研制的样机上进行了法兰盖开盖的作业测试。论文首先分析了核电站RCV密封法兰盖的作业环境及使用法兰盖开盖机器人进行开盖作业的流程,对机器人的整体结构及机械臂结构进行了研究,并在此基础上建立了机械臂的运动学模型,求解了末端工作空间,证明了所设计的机械臂结构用于法兰盖开盖任务的可行性,介绍了机器人测控系统的结构,为后文的作业控制提供了基础。其次,研究了法兰盖的对中控制方法。采用基于SSD的视觉检测算法对法兰盖及密封螺栓识别,并进行了相机标定,通过PNP问题的求解确定了目标点在相机坐标系下的三维坐标,然后经手眼标定将相机坐标系下的目标坐标转换为机械臂基座标系下的坐标,通过逆运动学求解得到各关节电机的控制量,并采用模糊-PID控制方法对单关节电机进行位置控制,完成法兰盖初步对中任务。再次,研究了密封螺栓的柔顺对接控制方法。由于套筒扳手与螺母之间很难完全对准吻合,为了实现两者之间的柔顺对接,首先采用激光距离传感器将套筒姿态调至与法兰盖完全垂直,在机械臂垂直向螺栓进给过程中,采用基于力传感器的末端位置主动柔顺控制方法,对两者之间的位置偏差进行主动柔顺调节,使套筒扳手顺利裹覆螺母以便进行拧松。最后在研制的法兰盖开盖机器人实验样机上进行了机械手臂的运动控制测试、螺栓的柔顺对接控制测试以及整机作业测试,结果表明机器人能准确完成法兰盖及螺栓的对中和对接控制,验证了机器人进行开盖作业的有效性和可行性。

关键词： 深度强化学习   阻抗控制   柔顺控制   深孔装配   串联力传感器  

摘要： 随着机器人技术在工业生产中的广泛运用,人们对机器人的控制要求也逐步提高,越来越多的应用场景,不仅需要对机器人的位置控制精度有严格要求,而且也对其末端与环境的接触力的大小同样也有规定。利用机器人力觉控制技术实现机器人柔性控制作业,不仅能避免机器人与环境间过大的接触力,而且对于不确定的目标环境下感知操作任务,也有更深远的意义。与此同时,近年来随着强化学习迅猛发展,从感知到决策、端到端的设计模式等各种模型的强化学习都具有非常广泛的应用和前景,它的兴起和发展也将进一步促使人工智能的发展。如何将智能类算法与机器人力控技术相结合,也是实现智能控制亟待解决的重要课题。因此本文利用实验室自研的串联式六维力传感器,以深孔装配任务作为实验的任务场景,提出了两种不同的力控方法。首先,本文对实验中使用的串联式六维力传感器的结构原理进行相关研究,并指出使用该传感器的必要性,同时实现动觉示教功能为人机协作和学习类算法提供支持。最后,基于串联式六维力传感器的深孔装配任务,设计了人机协作的总体装配策略和流程。其次,将阻抗控制算法运用于深孔装配任务中。首先对实验设备UR10机器人进行运动学和动力学分析,作为机器人控制相关基础性工作。然后对阻抗控制中两种控制形式进行原理分析与实验对比,针对导纳控制与环境接触时不稳定的问题,提出增添毛毡缓冲材料的解决办法。最后对阻抗关系参数进行调优,通过1170次对比装配实验,得到相对最优的阻抗关系参数。然后,将深度强化学习算法运用于深孔装配任务中。首先对深度强化学习的基础内容进行介绍,并推导了DQN算法。然后在此基础上,针对深孔装配任务对DQN算法进行了整体流程设计、状态设定、动作设定和奖励设定,最终实现相较于基于阻抗控制的力控方法的装配综合性能提高15.6%。最后,在真实场景下对本文提出的力控方法进行训练与实验。首先设计并搭建了一套基于两种力控方法的软件系统,实现传感器、机器人控制器、力控算法和交互界面的联动工作。最后在软件系统的基础上,分别进行了两种力控方法的装配实验,验证所提出的力控方法和装配策略的有效性。

关键词： 航空叶片   超声表面强化   六自由度工业机器人   超声换能器大振幅输出   路径自适应规划   接触力柔顺控制  

摘要： 航空发动机叶片的表面强化对提高发动机使用寿命和工作效率、提升飞机飞行安全具有重要意义。由于叶片的材料钛合金具有比强度高的特点,对其进行超声强化需要大振幅稳定输出的超声换能器。另外,为了提高超声强化的自动化水平和实现叶片表面的高精度强化加工,需要应用工业机器人装载强化装置以自动完成工艺过程,并且工业机器人工作时需要进行特定的运动规划以及接触力的柔顺控制。本文的研究内容包括四个部分。(1)可提供大振幅稳定输出的超声表面强化换能器研制。对于TC4钛合金的超声强化,需要换能器提供持续稳定的大振幅输出。采用稀土超磁致伸缩材料代替压电陶瓷来研制超声换能器,以Terfenol-D棒为核心元件设计复合振子,提高前后振速比与振动稳定性。通过复合振子模态分析,得到振型良好的固有频率,获得大振幅输出,同时稀土超磁致伸缩换能器的整体有限元磁场分析验证了其整体磁场封闭并且分布合理。经测试,所研制的换能器在方波20 k Hz的条件下,输出振幅可达11.3μm,测试材料强化区域的表面质量分布均匀良好,体现出换能器能够保持有效振幅的持续稳定输出。(2)基于超声表面强化动力响应的机器人运动规划。一方面构建关于TC4钛合金超声表面强化动力响应模型,获取强化过程中的工具头运动状态及压深信息。另一方面基于此响应模型对航空叶片表面超声强化路径点进行合理提取,使整体路径分布可根据叶片表面曲率自适应调整,在保证强化质量的同时提高效率。为描述超声强化工具头在机器人任务空间的位姿,建立机器人与末端超声强化装置的联合运动学模型,基于四元数球面立体插值法进行平滑的工具头姿态轨迹规划。通过算法仿真验证,得到适用于叶片表面超声强化的机器人运动规划方法。(3)机器人超声表面强化接触力柔顺控制。将机器人的位置控制和力控制进行解耦,采用智能控制方法对柔顺力控制装置的输出力进行控制,解决航空叶片表面超声强化作业过程中在多冲击与震荡工况环境下的接触力恒定控制问题。通过时域测定法对柔顺力控制装置系统进行参数辨识,获得其实验测定模型。将模糊PID控制器与RBF神经网络相结合进行柔顺力控制装置的输出接触力恒定控制,使控制器具有自适应性和智能性,改善系统的响应性能和跟随鲁棒性。该柔顺控制策略实现了对柔顺力控制装置系统的控制优化,有效提升柔顺控制器的静态特性和动态特性。(4)航空叶片的机器人超声表面强化实验。通过分析柔顺力控制系统的响应性能、控制精度与跟随鲁棒性,验证采用模糊RBF神经网络PID控制方法可以有效提高柔顺力控制装置输出力的响应性能,提高系统动态特性,实现系统的快速调节。设计响应曲面实验法,研究机器人超声强化加工主要工艺因素对强化后的表面粗糙度以及表面硬度的交互影响规律,并获取最优的加工参数组合。钛合金叶片表面经机器人超声强化后形成规则均匀的条纹状强化纹理,表面粗糙度由Ra2.7μm降低到Ra 0.8μm左右,表面硬度从585 HL提高到672 HL左右,表面残余压应力最大可达841 MPa,压应力层深度接近1.2 mm,从而为面向航空叶片表面超声强化的机器人运动规划及柔顺控制技术的实际应用提供可行性参考。

关键词： 控制器在环仿真   轨迹规划   柔顺控制   目标抓捕  

摘要： 智能打捞作业拟在高海况下利用舰载机器人完成高价值海面漂浮物的抓取和可靠回收。为解决其中涉及的波浪动力学分析、大型串联机器人功能设计、海面漂浮物运动预测、海面漂浮物的智能抓捕等一系列核心技术问题,需构建一个半实物仿真系统,利用成熟的仿真技术来优化设计和训练控制算法。考虑控制器算法设计和验证的复杂性,特别需要构建控制器在环的仿真系统进行设计。本文在已有的半实物仿真系统基础上,对控制器在环仿真系统进行设计,为了和不同仿真模式下的信号连接相匹配,对系统信息流进行了设计。将液压系统与机械系统的模型集成于实时仿真平台。将运动学模型、轨迹规划集成于上位机,控制算法集成于下位机,并制定了上下位机之间的通讯方式。针对机器人运动学与动力学进行分析,建立了机器人正运动学模型,分别采用了解析法、BP神经网络法、牛顿法求解机器人的逆运动学,并对这三种方法的效果进行了对比。然后分别建立了机器人动力学模型与机械手动力学模型,为控制器在环仿真提供了仿真模型。针对机器人的运动轨迹进行了规划,首先对跟踪过程中的相对位置进行设计,使机器人在跟踪目标时,能够保证目标在视觉相机观测范围之内。然后在关节空间进行轨迹规划,分别采用4-3-4轨迹和基于加速度轨迹进行规划,并对两种方法进行了对比,结果表明,基于加速度轨迹规划方法的轨迹更为平滑,能够减小冲击。同时,针对实验中可能出现的碰撞现象设计了防碰撞机制,仿真结果表明,防碰撞机制能够有效地避免碰撞的发生,保证实验的安全进行。针对机器人控制系统进行设计,首先对机器人液压驱动系统进行建模。考虑到在抓捕的过程中,机械手与目标可能会发生较大程度的碰撞,为保证抓捕过程的柔顺性,避免设备损坏,为机器人设计了柔顺控制算法。同时考虑到机器人抓捕目标后结构突变的影响,设计了变负载控制算法,仿真结果表明,所设计的控制算法能够顺利完成机器人对目标的跟踪和抓捕。最后利用控制器在环仿真系统进行总体调试和实验验证,将控制器硬件接入仿真实物,对控制器进行实物仿真,验证了目标抓捕策略的有效性。

关键词： 柔顺控制   自适应控制   阻抗控制   模糊控制   神经网络  

摘要： 随着飞机数量日益增加,对于飞机外表面蒙皮的清洗工作也愈加繁重,且清洗工人在高处进行清洗作业存在着很大的危险隐患。因此,采用自动化清洗是飞机外表面清洗模式的必然趋势。在飞机清洗臂清洗飞机时,为避免破坏飞机机身,需要精准控制清洗臂的位置以及接触力大小,因此提高清洗臂的柔顺性是完成清洗任务的关键。本文针对飞机清洗臂清洗飞机蒙皮过程中的接触力控制问题,以阻抗控制为基础,结合智能控制方法进行了研究,具体包括试验样机搭建,清洗臂动力学参数辨识研究以及清洗臂的智能阻抗控制研究。(1)对飞机表面清洗臂试验样机的结构、硬件及控制系统进行了详细的论述。为提升阻抗控制精度,需对影响动力学的因素进行补偿,利用Lagrange法建立了飞机清洗臂动力学模型,并设计了一种用于清洗臂动力学参数辨识的回归模型。该模型只需获取位置和速度的数据,减少了采集数据的时间。最后,通过实验,证实了所设计清洗臂样机的有效性。并基于此样机,对建立的动力学参数辨识回归模型进行实验验证,实验结果表明了该模型的有效性。(2)针对飞机清洗臂清洗飞机蒙皮过程中的接触力控制问题,设计了基于位置的模糊自适应阻抗控制方法。在阻抗控制的基础上引入自适应控制与模糊控制,解决了传统阻抗控制中,位置跟踪精度不够的问题,提高了位置跟踪的准确性和稳定性。搭建Matlab/Simulink仿真平台,仿真结果表明,该方法可以准确的实现对清洗臂末端的位置控制,提高了清洗臂的跟踪效果。(3)当清洗臂面对刚度突变等环境问题时,无法满足跟踪要求,针对此问题,设计了一种基于递归模糊小波神经网络(RFWNN)的自适应控制方法。该方法将阻抗参数作为一个变量,并利用RFWNN进行估计,降低了计算复杂度,并引入一个稳定系数来保证变阻抗系统的稳定性。针对控制系统中的扰动与饱和问题,采用模糊动态面控制器,消除外部干扰。最后通过仿真,验证了所提方法的有效性。

关键词： 足式机器人   液压驱动系统   阻抗控制   被动弹簧   柔顺控制  

摘要： 液压驱动型足式机器人有着优异的承载能力及响应速度,适用于各类复杂地形下搬运物资、侦察及救援等,现已成为各国的研究热点。足式机器人在复杂环境下稳定行走最大的干扰因素是足端与环境之间不可预测的碰撞冲击力,为避免机器人运行中的失衡以及对部分元件造成破坏,足式机器人应具备一定的柔顺特性。柔顺控制分为主动柔顺控制与被动柔顺控制,目前主动柔顺控制方法在液压系统中得到了广泛应用,可以较好地实现柔顺控制效果,但是在减缓瞬间冲击力等某些方面逊于被动柔顺控制;若仅采用被动柔顺控制又会对系统性能造成影响。因此,探究主被动柔顺控制之间的关系,寻找到行之有效的主被动复合柔顺控制方法是十分必要的。本文针对足式机器人三自由度腿部液压驱动系统,以减缓腿部液压驱动系统碰撞冲击力,提升足式机器人腿部柔顺特性为目标,主要研究工作如下:(1)本文首先对三自由度足式机器人腿部落地冲击力进行分析。利用IMPACT接触模型,分析了系统落地碰撞问题,利用状态空间方程建立了单自由度驱动单元主被动复合柔顺模型,模拟落地产生碰撞冲击力的过程;利用笛卡尔空间柔顺控制方法,将主被动复合柔顺控制模型延伸到足式机器人腿部中;分析了单自由度驱动单元及足式机器人腿部主被动复合柔顺控制模型,得到了主被动复合柔顺串联耦合关系,为足式机器人腿部实际运行时主被动柔顺参数调整提供依据。(2)分别搭建了系统的数学模型和虚拟物理模型,并在多工况下仿真分析单自由度驱动单元主被动复合柔顺效果,得到了主被动柔顺参数的选取规律;搭建了三自由度足式机器人腿部虚拟物理模型,验证了利用笛卡尔空间柔顺控制方法,将主被动柔顺控制延伸到足式机器人腿部的可行性。(3)依据加装被动弹簧后的足式机器人腿部机械结构,解算了足端与踝关节末端的运动学正反解,并得到了关节角度与液压驱动单元伸出长度关系;结合笛卡尔空间柔顺控制方法,建立了足式机器人腿部液压系统主被动复合柔顺控制模型;利用MATLAB/Simulink和Adams搭建了联合仿真模型进行仿真分析。(4)利用足式机器人腿部液压驱动系统性能测试实验台,验证了运动学正反解的准确性;其次,分别采用无柔顺控制、主动柔顺控制、被动柔顺控制和主被动复合柔顺控制4种控制方法,将足式机器人腿部从一定高度摔向地面,验证主被动复合柔顺控制方法融合了主动柔顺与被动柔顺各自的优点,在足式机器人腿部各关节及足端均表现出了较好的柔顺效果。