关键词： 机器人   运动学   柔性控制   图像处理   可视化仿真  

摘要： 机器人的柔顺控制与视觉是机器人控制中重要的采集与反馈环节,随着机器人任务复杂程度的提升,多传感器数据融合的研究越来越重要。在机器人应用中视觉与力觉融合多出现在去毛刺、抛磨与装配等场合,这些场景要求机器人可自主控制末端执行器动作,并且对机器人末端与环境间的接触力有严格要求。本课题针对机器人在控制过程中的力觉与视觉进行了研究,并在此基础上完成了柔性控制的研究。本文首先介绍了机器人的各项参数,根据Denavit-Hartenberg方法建立机器人的运动学模型,通过解析法求得机器人的逆运动学方程组,并在Matlab中编写运动学正逆解程序,通过Robotics Toolbox工具箱验证机器人运动学正逆解,仿真结果表明运动学方程求解正确。介绍了视觉系统中的相机成像原理,解释在视觉采集过程中的各个坐标系之间的相互关系,完成了相机标定,得到相机的内参数,并对机器人与相机进行手眼标定,通过多组实验计算得到相机的外参矩阵。对机器人末端与环境接触的力学模型进行了建立,并对机器人柔性控制中的经典阻抗控制进行研究。通过对比后,选择基于位置的阻抗控制作为课题中机器人的柔性控制策略,在此基础上提出了针对不同场景下,基于卡尔曼滤波的力控制与自适应阻抗控制,对两种控制策略进行仿真验证,证实控制策略在各自应用场景下的可行性。对相机采集的图像进行引导图的降噪处理,在多种二值化阈值求解方法中比对,得到适用于场景下的计算公式,对处理后的图像进行分割处理得到目标边缘轮廓,并通过求解PnP问题得到目标轮廓在相机坐标系下的表示。将目标轮廓通过推导转换到机器人基坐标系的表示,介绍了有Kuka公司提供的工具坐标系标定方法,在Solidwork中对机器人、末端工具与目标工件的三维模型进行建立与处理,导入Simscape Multibody中完成机器人的可视化力控制仿真,对仿真得到的力馈数据进行处理得到了经典阻抗控制在轨迹跟踪时与基于卡尔曼滤波的力控制反馈力比对。结果表明后者有更好的控制效果。

关键词： 主动柔顺控制   阻抗控制   混合控制   级联系统   反演控制  

摘要： 大多数工业机器人具有优异的位置控制性能,然而位置控制在生产中并不能保证人机协作的安全性,也难以满足与外界环境接触时的柔顺性。本文针对具有柔性关节的协作机器人进行柔顺控制算法研究。基于拉格朗日-欧拉法建立协作机器人的完整动力学模型,并在此基础上进行模型简化。引入柔性关节机器人的两种动力学参数辨识方法,设计机器人关节虚拟弹簧和阻尼的辨识方法。引入利用递归最小二乘法对环境参数进行辨识的方法,提升柔性关节协作机器人接触未知环境时的运动特性。将协作机器人数学模型重构为级联结构的形式,搭建柔性关节协作机器人的阻抗控制器与导纳控制器,推导出关节空间的协作机器人控制律,对具有级联结构的柔性关节机器人控制器进行稳定性分析。基于阻抗控制适用于高刚度环境而导纳控制适用于自由空间运动或者低刚度环境接触的互补性特点,设计基于切换系统的级联结构阻抗/导纳混合控制器,通过调节占空比来调节阻抗和导纳控制在系统中的作用周期,对基于切换系统的阻抗/导纳混合控制器进行稳定性分析。基于级联结构引入一阶反演控制器,并进行柔性关节机器人笛卡尔空间动力学方程的推导。在笛卡尔空间动力学方程的基础上,将基于反演法设计的阻抗控制器应用至柔性关节机器人,并进行相应的稳定性分析。使用Simulink搭建控制器数学仿真模型。在不同环境刚度下进行柔顺控制算法的仿真,验证阻抗和导纳控制器在不同环境下的阻抗适应特性,验证柔性关节机器人切换混合控制器具有介于二者之间的稳定性和动态性能。通过在线环境刚度估计选定切换占空比,进行加入环境刚度估计占空比的混合控制器对比仿真,验证其理论上更加良好的动态性能。完成基于加权平均方式的混合控制器进行仿真。完成基于反演方法的阻抗控制器仿真,并与普通阻抗控制器进行对比分析。通过论文的柔顺控制方法研究可以使机器人具备一定的力感知能力,能够与外界进行交互和顺从,为更复杂的人机协作场景应用奠定了基础。

关键词： 在轨装配   空间双臂机器人   协调操作   视觉伺服   柔顺控制  

摘要： 随着世界各国对太空开发的不断深入,空间结构的大型化是未来航天事业发展的主要趋势。然而受到运载火箭整流罩尺寸的限制,这类大型空间结构需要由模块化的桁架在轨装配而成。双臂机器人具备操作能力强、作业范围大和装配稳定的优点被广泛应用于在轨装配领域。在装配过程中双臂机器人不可避免地需要完成大量对准和旋拧操作。对准操作中,传统伺服控制是在对模型精确标定基础上实现的,而在轨标定耗时、耗力、难度高,且受到空间恶劣环境的影响,已标定结果也会发生退化,造成对准精度差。旋拧操作中,机器人会与桁架结构发生直接的物理接触,接触力可能引起桁架的抖动或变形,导致装配操作失败。因此,针对双臂机器人对准和旋拧操作,开展协调装配柔顺控制方法的研究,对在轨装配技术的发展有着重要的理论意义及实际应用价值。本文瞄准在轨装配中的伺服对准和柔顺旋拧问题,开展空间双臂机器人协调装配柔顺控制方法研究,具体包括无标定视觉伺服对准控制方法、基于扭矩-转角法的双臂机器人协调旋拧柔顺控制和基于力反馈的旋拧位姿调整策略研究。首先,针对在轨装配过程中的对准问题,研究无标定视觉伺服对准控制方法。分析推导图像特征空间与机器人关节空间之间的映射关系,建立无标定视觉伺服系统模型。通过利用卡尔曼滤波方法完成对视觉伺服系统模型的在线辨识。在设计目标特征深度估计器的基础上,引入滑模控制方法实现对机器人运动状态的控制,解决负载惯性参数不定导致对准精度低的问题,使系统能够在复杂太空环境下精确的实现桁架的对准装配。其次,针对在轨装配过程中的旋拧问题,研究空间双臂机器人协调旋拧柔顺控制方法。分析旋拧装配过程中旋转角度、拧紧力矩与预紧力三者之间的关系,确定柔顺旋拧各个阶段主臂的控制输入。建立双臂机器人协调操作约束关系模型,在此基础上确定从臂的控制输入。设计空间双臂机器人协调旋拧力/位混合控制算法,通过对不同阶段拧紧力矩和转角的控制,实现装配过程中预紧力的稳定跟踪,提高所搭建桁架的工作性能。针对机器人系统参数不确定的情况,设计空间双臂机器人自适应柔顺控制算法,补偿由于系统参数误差引起的控制误差,保证旋拧装配在系统参数不确定情况下的控制精度。然后,针对旋拧过程中存在的振动、轴线错位和卡阻问题,研究基于力反馈的旋拧位姿调整策略。对旋拧过程中桁架与对应接口的接触状态进行建模,分析两者之间的约束关系,并在此基础上提出柔顺旋拧装配位姿调整方法。构建柔性桁架结构的简化模型并对其进行模态分析,利用ADAMS软件对位姿调整策略进行振动特性分析,得到振动最小化的位姿调整策略。在保证振动最小化的基础上有效解决旋拧过程中的卡阻问题,保证桁架与接口轴线的平行度。最后,针对空间双臂机器人协调装配柔顺控制方法开展实验研究。改造地面仿真实验平台,分别设计无标定视觉伺服对准实验和双臂协调旋拧柔顺控制实验。对实验采集的数据进行对比分析以验证所提出的相关算法的有效性与实用性。

关键词： 四足机器人   步态规划   柔顺控制   运动建模  

摘要： 目前在移动型机器人研究领域最为广泛的是足式机器人研究，足式机器人相比于传统的轮式或履带式机器人有着显著的优点，具有良好的非结构环境适应性和运动灵活性。在足式机器人研究中，四足机器人比双足机器人稳定性好、承载能力强，比六足和八足机器人结构简单，且容易控制，所以本文以四足机器人为研究对象，以实现四足机器人稳定行走为目的，对四足机器人运动建模、步态规划和足端柔顺控制进行了研究。　　首先，以岩羊为仿生对象，通过对岩羊生理结构及腿部关节配置分析，确定本文四足机器人为前膝后肘式结构。采用D-H法建立四足机器人单腿运动学模型，并利用解析法推导机器人正逆运动学方程。根据机器人运动学方程以及运动关节约束条件分析了机器人足端在空间的运动范围，为后续步态规划奠定了基础。　　其次，以四足机器人稳定行走为目标展开讨论，采用基于模型的方法对四足机器人步态规划进行研究。通过对比分析复合摆线和多项式曲线特性，提出了一种多项式组合的足端轨迹规划方法，该方法规划的足端轨迹使机器人足端与地面接触力较小，提高了四足机器人运动的稳定性。同时根据四足机器人行走稳定性原理，设计了基于简化三角形内心的行走步态和机身配重法与足端位置结合的对角小跑步态，并通过ADAMS和MATLAB联合仿真验证了本文规划的多项式组合足端轨迹、行走步态和对角小跑步态对减小足端接触力以及实现机器人稳定行走的可行性。　　然后，对机器人足端柔顺性进行研究。本文采用基于位置的阻抗控制策略对四足机器人足端进行柔顺控制。分析了阻抗控制模型参数对机器人足端位置修正动态特性影响，并通过运动仿真模拟了机器人足端受到冲击力后的运动过程，验证了基于位置的阻抗控制策略对实现机器人足端柔顺的有效性。　　最后，搭建四足机器人实验平台，通过行走步态和对角小跑步态行走实验，验证了本文对四足机器人运动建模及步态规划研究的正确性和有效性。

关键词： 目标抓取   机械臂标定   视觉感知   触觉感知   柔顺控制  

摘要： 随着越来越多地智能机器人应用于各个领域,抓取操作作为机器人领域中的研究热点,实现机器人的智能抓取对机器人的快速发展和商业落地具有十分重要的意义。目前机器人抓取研究距离实现真正的智能化还有一定的差距,主要存在三个问题:(1)机器人抓取物体前需要建立精确的系统模型,很多研究中忽略了机器人本身的定位误差,导致机器人抓取物体时的实际位置与期望位置出现偏差;(2)传统的机器人目标抓取方法需要抓取物体的精确几何模型信息,无法用于非结构化的真实场景,在多种未知场景中自主检测、搜索并抓取目标物体是目前智能机器人抓取操作面临的最大难题;(3)由于指尖触觉/力传感器的成本及灵敏度的限制,目前许多机械手不具备灵敏的触觉/力感知能力,而在现实环境中存在的许多物体对抓取力的要求非常高,特别是柔软物体和易碎物体,抓取力过大将损坏抓取物体。为了使智能机器人精确、自主、安全的抓取非结构化环境中的物体,并广泛增加可抓取的物体类型,针对以上三个问题,本文对智能机器人目标抓取的三个关键技术进行了系统的研究,包括:机器人运动学及视觉系统标定方法、基于视觉感知的智能机器人目标检测及抓取方法和基于触觉感知的机械手柔顺抓取控制方法。首先,为了提高智能机器人抓取物体时的末端定位精度,提出了一种低成本易操作的基于直线虚拟约束的机械臂运动学标定方法。利用改进的DH方法建立了机械臂的运动学模型,在基于改进DH方法的误差模型的基础上建立了基于直线约束的运动学误差模型,利用基于图像的视觉控制方法实现了标定位姿的自动对齐。设计了机械臂运动学标定实验系统,机械臂运动学标定实验结果表明该算法有效地提高了机械臂的末端定位精度。此外,研究并实现了机器人视觉系统的建模及标定方法,包括相机建模及标定、“眼在手外”系统标定和“眼在手上”系统标定,得到了精确的机器人视觉系统模型及关系矩阵。其次,为了使智能机器人在非结构化的真实场景中自主检测并抓取目标物体,设计了基于视觉的智能机器人物体抓取系统,研究了基于RGB图像的物体检测算法,实现了对相机采集的RGB数据流的实时检测。研究并实现了深度图像和RGB图像的配准及深度图像修复方法,提高了深度信息的准确性。此外,提出了一种基于检测约束的无旋转目标抓取算法,设计抓取位姿估计算法,直接根据物体检测结果估计目标物体的抓取位姿,在非结构化的真实场景中成功实现了多种类型的目标物体的检测及抓取操作。再次,针对未知场景中目标物体可能被部分或完全遮挡的问题,需要机器人既能检测和抓取目标物体,也要能够抓取或移除无法识别的可抓取物体。本文提出了一种考虑旋转的目标检测及抓取方法:通过两点式对抓取进行表示,考虑了机械手的旋转角度;研究了基于卷积神经网络的抓取位姿生成算法,对输入的深度图像快速有效地生成抓取位姿;设计了未知场景中的目标检测及抓取算法结构。机器人目标抓取实验结果表明,该算法能够有效地在多种未知场景中搜索并抓取目标物体,并且与基于检测约束的无旋转目标抓取算法相比,进一步提高了目标抓取的成功率。最后,为了实现智能机器人对不同特性的物体安全稳定的抓取操作,避免抓取操作对物体的损坏,特别是柔软物体和易碎物体,设计了一种基于水凝胶材料的新型柔性电子皮肤式触觉传感器,该传感器具有灵敏的力感知能力,且成本较低、方便使用,可以直接穿戴在机器人上感知机器人与环境的接触信息。研究了基于触觉传感器的机械手柔顺抓取算法,在机械手抓取物体时控制抓取力。将触觉传感器集成在只能进行位置控制的Kinova KG-3机械手上,进行了基于触觉感知的机械手柔顺抓取控制实验,赋予了机械手抓取柔软易碎物体的能力,成功实现了对葡萄、豆腐、鹌鹑蛋、薯片等易碎易损坏物体安全的抓取操作。

关键词： 液压四足机器人   柔顺性控制   位置阻抗   自适应控制  

摘要： 足式机器人由于只需要几个支撑点即可行进,因此灵活性更强,在火灾救援、战地物资运输等方面均有广泛应用。四足机器人与双足、六足机器人相比,可同时满足稳定性好、结构简单、易于控制等优点,因此四足机器人的研究成为足式机器人研究的重点。足式机器人在行走时,与地面的接触为单点接触,在运动时会产生巨大的冲击力。过大的冲击力会影响机器运行的平稳性,甚至对机体造成损伤,因此要在机器人满足位置精度要求的基础上,使机器人腿部“软着陆”。本文以液压四足机器人实验平台作为研究对象,对其单腿进行柔顺性控制研究。本文主要进行了以下研究工作:（1）机器人液压系统模型的建立及正逆运动学分析。以液压四足机器人平台作为研究对象,分析作动器与连接杆间的受力关系,推导出缸阀驱动单元的等效负载模型,得到等效液压系统框图与作动器的开环传递函数,又分析机器人运动学的正逆问题,为后续柔顺性控制研究及仿真提供理论指导。（2）柔顺性控制方法的研究。介绍了当前柔顺性控制最主要的控制方法为阻抗控制,本文阐述了阻抗控制原理,分析阻抗控制参数对系统的影响,对阻抗控制进行误差分析。提出基于位置阻抗的自适应控制算法及基于位置阻抗的自适应-模糊控制算法来弥补原有阻抗控制的不足。（3）联合仿真及结果分析。搭建ADAMS与MATLAB联合仿真平台,搭建机器人单腿仿真模型。首先进行基于位置阻抗的自适应控制与位置阻抗控制在同参数下对比仿真,最后进行基于位置阻抗自适应控制和基于位置阻抗的自适应-模糊控制的仿真实验对比,得到不同环境刚度下的足端力输出曲线,验证控制算法的合理性,为后续进行样机实验提供参考。（4）物理实验验证。利用实验室的物理实验台,对两种控制方法进行实体样机实验。采用两种控制方法对物理样机单腿进行控制,并在不同环境下进行单腿触地实验,得到足端力的跟踪曲线。分析实验数据以验证联合仿真的结果,进一步证明所提出控制方案的有效性与可行性。

关键词： 绳牵引并联机器人   模块化设计   自标定   阻抗控制   柔顺控制   零力控制  

摘要： 绳牵引并联机器人作为一种由传统杆并联机器人演变而来的特殊机器人类型,继承了传统并联机器人负载能力强、响应速度快的优势。同时,得利于绳索易于存储、质量轻、柔顺性好的特点,绳牵引并联机器人具有工作空间大、快速可重构、惯性质量低、建造成本低、结构简单、柔顺性好等优势。目前,绳牵引并联机器人的研究和应用仍处于起步阶段,距离技术成熟还有一定的距离。因此,设计一款应用于实验室开展绳牵引并联机器人通用技术研究的实验样机具有实际意义。针对这一实际需求,本课题进行了通用绳牵引并联机器人实验样机系统的整体设计与理论研究,并进行相关实验验证。针对实际实验室应用场景需求,设计了一款8绳驱动6自由度绳牵引并联机器人样机。样机采用模块化的设计方法,在关键绞盘模块上集成了高精度编码器和力传感器,并且设计了抱闸、绳索防松装置以防止掉电情况下绳索脱出。采用了模块化的设计方法一方面可以方便的进行设计、装配以及调试,另一方面也可满足绳牵引并联机器人快速重构实验验证需求。开展了绳牵引并联机器人运动学建模及标定建模。为了提高运动学建模精度,我们提出的运动学模型考虑了导绳滑轮圆弧半径的影响。为了得到实际机器人结构参数,机器人运行前,标定操作必不可少,同时考虑到绳牵引并联机器人需要频繁标定的需求,开发了一种高效的自标定方法。开展了绳牵引并联机器人柔顺控制研究。设计了阻抗控制策略方案,通过搭建Simulink仿真模型分析了各个阻抗控制参数效果以及进行了力/位置响应效果仿真实验。设计了应用于机器人拖动示教的零力控制方案。搭建了实验样机平台并设计了硬件控制系统。开展了绞盘模块的单模组性能实验,以验证单模组是否达到性能指标要求。开展了整机的运动学实验,包括高速实验、轨迹精度实验、多自由度演示实验。开展了整机的柔顺控制相关实验,包括阻抗控制实验以及拖动示教演示实验。

关键词： 助餐机械手   气动执行器   柔顺控制   阻抗控制   接触力   顺从运动  

摘要： 根据我国最新的全国残疾人抽样调查,我国社会存在着基数很大的手臂残疾人群。与此同时,随着老龄化程度的逐步加深,我国需要被照顾的老年人越来越多。对于这些人,国家在日常护理工作上每年都会投入大量的人力物力。一款能够帮助残疾人和老年人能让他们自己完成日常三餐的设备将会很好的缓解这一问题。目前,国内助餐机器人市场中大多数产品为进口产品,自主研发一款经济实用的助餐机器人可以填补我国在该领域的空缺。基于这一背景,本文进行了基于气动柔顺控制的助餐机械手的研究。由于气体具有可压缩性,气动设备输出的力本身就较“软”,当气动设备与环境接触时,可压缩的气体可以作为缓冲,对人友好,非常适合用于人机交互的场合。在此基础上,在助餐机械手的控制系统中加入柔顺控制,确保助餐机械手末端执行器与用户接触时表现出足够的柔顺性,避免产生过大的接触力。本文从手臂功能障碍人群对助餐机械手的实际需求出发,规定了助餐机械手的设计指标,设计了基于气动柔顺控制的助餐机械手结构。通过运动学分析,确定了助餐机械手的工作空间,并对典型的工作路径进行了轨迹规划。论述了开关阀的特点以及PWM的调制原理。通过合理的简化,使用质量流量方程、压力微分方程、力平衡方程建立了基于开关阀的气动系统非线性数学模型,并搭建了相应的仿真模型。结合设计完成的助餐机械手结构,对主要元件进行了选型。并对助餐机械手工作时的典型工况进行了分析,讨论了典型负载的力学特性。在控制系统中加入基于位置的阻抗控制,实现助餐机械手的主动柔顺性。论述了阻抗控制基本原理,分析了期望刚度、期望阻尼、期望质量对于阻抗控制的影响,从而明确了阻抗控制参数的选取原则。并对单自由度气动执行器接触环境负载进行了仿真。根据助餐机械手三维模型搭建了助餐机械手虚拟样机,通过虚拟样机和控制系统进行了联合仿真。对助餐机械手的单关节运动、末端执行器轨迹、末端执行器与用户接触的典型工况进行了仿真分析。助餐机械手各个关节协调运动,末端执行器的稳态位置误差在1mm以内;在阻抗控制的作用下,末端执行器与用户之间的接触力处于安全范围内;用户对末端执行器施加力,助餐机械手可以顺从力进行运动。

关键词： 自动充电机器人   轨迹规划   插拔过程   柔顺控制  

摘要： 随着电动汽车保有量的持续增加与充电技术的升级,市场中对于自动充电技术的需求日益提高。目前市场中自动充电机器人以位置控制为主,这将导致在进行充电插拔作业时机器人承受非期望力,减少机器人与充电装置的使用寿命。基于上述现象,提出了一种基于柔顺控制的自动充电机器人控制系统,在完成自动充电作业的同时保障作业过程的柔顺性,降低充电插拔过程中充电枪头的受力,保障机器人作业轨迹的柔顺。对基于Universal Robots(UR)5型机械臂的自动充电机器人运动学进行了分析。采用D-H参数法建立自动充电机器人关节坐标系,推导自动充电机器人正向运动学方程。根据所推导的机器人正向运动学,对传统的逆向运动学求解过程进行了研究,并总结分析了IKFast逆解算法的求解流程。使用MATLAB中的Robotics Toolbox验证所建立的自动充电机器人运动学的正确性,并对自动充电机器人的工作空间进行探究。在笛卡尔空间内,采用由二次函数过渡的线性轨迹规划方法对工作空间内的独立直线轨迹进行规划,实现直线运动中的速度与加速度的柔顺性。针对自动充电作业的特点,提出带有弧线过渡的空间连续直线规划方法,避免不同直线轨迹联结点出现尖角。采用快速搜索随机树算法对自动充电机器人的作业路径进行规划。从物理模型入手,对直接力反馈控制与导纳控制的原理进行了探讨,确定了两种控制方法的控制规律,并对导纳控制进行了离散化处理;借助MATLAB平台下的Simulink软件,对两种主动柔顺控制方法进行仿真分析,确定不同控制参数对控制效果的影响规律。分析插拔过程,将插拔接触过程划分为三个阶段,针对不同阶段的受力特点制定相应的调节策略。设计了自动充电机器人控制系统的软硬件。以RK3399为核心的嵌入式平台作为控制平台。基于ROS框架,对控制系统软件进行分层,设计了传感器驱动软件与主动柔顺控制器软件,根据机器人末端执行器的实时受力情况,计算机器人补偿修正量,再与UR5型机械臂的底层控制器进行控制信息交互,实现自动充电作业的柔顺控制。基于Qt框架,针对操作者身份不同设计了两类操作界面。采用共享内存加信号量的方式,实现自动机器人控制系统软件中各层次与进程间的数据通讯。搭建了自动充电机器人的模拟作业平台,结果表明设计满足预定目标。对柔顺控制算法的作业效果进行了验证,直接力反馈控制可降低作业时15%功率与62%受力,导纳控制则可降低机器人13%功率与51%受力。对柔顺控制参数的影响规律进行了验证。验证了两种控制算法可以提高自动充电机器人的鲁棒性,降低自动充电机器人对于定位精度的需求,直接力反馈控制可提高机器人60%的鲁棒性,导纳控制可提高机器人40%的鲁棒性。

关键词： 助力外骨骼   自适应阻抗控制   动力学   柔顺控制   步态识别  

摘要： 近年来,各国在军事领域的发展都不断加快,并相继推出了“未来士兵”的军事战略方针。此方针主要着眼于智能数字化作战平台,包括作战、侦察、通信、防护等各方面,其中单兵作战装备改造尤为重要。在未来战场的多变性和复杂性的要求下,单兵能够承载各种装备,适应各种环境,完成多样化的任务,不可避免的会增加单兵的负荷,这样一来对单兵的体能及机动能力造成了极大的影响。外骨骼作为一种新型的人机交互机器人,其可穿戴性为单兵负荷的增加提供了可能。作为人机强耦合的交互式机器人,如何在保证外骨骼穿戴时的舒适性和安全性的基础上,为穿戴者提供助力是亟需解决的难题。针对这一难题,本文从外骨骼机器人的动力学建模和柔顺控制策略这两大核心问题展开研究,并设计相关实验进行应用和验证。最后搭建下肢外骨骼机器人实验平台,并在实验平台上进行算法验证。本文首先介绍了下肢外骨骼机器人的系统组成,主要包括电机驱动系统、机械结构、控制系统和感知系统等,并从设计需求和功能实现方面分别进行了阐述。然后对人体解剖学和人体简化模型进行描述分析,建立了下肢外骨骼机器人的运动学和动力学模型,其中,当下肢外骨骼处于摆动相位时,将其等效为顶端固定的两连杆模型;当下肢外骨骼处于支撑相位时,将其等效为底端固定的三连杆模型。同时为了验证外骨骼运动学和动力学模型的准确性和实用性,在机器人仿真环境下搭建下肢外骨骼仿真模型,设计合理的实验进行验证。通过对比分析当前机器人的主流控制算法,结合下肢外骨骼机器人系统的特性以及对控制的需求,确定使用基于动力学模型的自适应阻抗控制算法。利用足底压力识别人体运动意图,将人体离线运动数据库中的运动数据作为期望运动轨迹传给外骨骼阻抗控制器,同时利用人机交互力信号作为阻抗控制的补偿,以降低延迟性。最后,本文在下肢外骨骼机器人实验平台上对柔顺控制算法进行了实验测试验证,对外骨骼系统样机进行了综合的性能评价。