关键词： 室内墙面抹灰   宏/微机械臂   运动规划   柔顺控制  

摘要： 近年来我国城市化的发展,使得城市居住人口逐年增加,商品房供不应求。在商品房的建设流程中,室内装饰装修工程作为最后一个环节,决定着房屋的实用性和美观性,在整个房屋建设周期中占据较大的比重。在引进普及机电设备和自动化技术以提高施工效率方面,室内装修工程严重落后于其他建设工程,尤其是室内精装修作业中任务量大且质量要求高的墙面抹灰工艺目前还只能依赖人工实现。在人口红利衰减和工作环境恶劣的背景下,建筑装饰装修行业面临用工成本提高和施工低效浪费等诸多问题,亟需应用和发展相关自动化技术来改善和转变施工模式。本课题研究针对当前已有的装修机器人墙面抹灰系统中存在的运动灵活性不足和环境柔顺适应性差等引发的作业低效问题,在原有的研究基础上,基于运动冗余优化和主动柔顺控制的思想方法,设计了具有柔顺性的新型宏/微装修机器人系统,并进行了理论计算分析和抹灰实验验证。论文的主要进行了以下几个方面的研究工作:在了解墙面抹灰工艺的前提下,通过比较传统的人工和既有的装修机器人两种作业方案之间的差距,分析和总结了现有的机器人作业方案存在的不足,提出了新型装修机器人抹灰作业方案,并制定了基于激光和力反馈的控制策略。为提高新型装修机器人系统的抹灰操作灵活性,搭建了由串并联机构组成的9自由度的宏/微械臂子系统。在机械臂运动学分析的基础上,设计了基于梯度投影法的冗余运动分解算法,并在MATLAB和Gazebo中进行了仿真验证。在上述基础上,开发了基于ROS的机械臂运动控制器。为改善新型装修机器人系统对墙面环境的适应性,设计了墙面抹灰专用的主动柔顺执行器子系统,包括自主研制的集成了电机和力传感器的实物样机,以及基于STM32的柔顺控制器。其中,控制器部分采用了基于位置的阻抗控制方法,通过力接触实验,验证了阻抗控制器的力和位置跟随性能的可靠性;通过对比控制器取不同参数时的系统跟随性能,确定了适用不同墙面状态的控制系统系数,为后续的实际装修机器人抹灰实验做好了充足的准备。进行了宏/微机械臂的冗余运动分解实验、抹灰执行器柔顺控制实验和装修机器人整体抹灰实验。实验结果证明了所设计的新型装修机器人系统的可行性,并对在实验中发现的系统问题进行了分析总结。

关键词： 仿生假肢手   表面肌电信号   模型融合   柔顺控制   多传感器融合  

摘要： 仿生假肢手及其控制系统的研究对于改善上肢截肢患者的生活具有非常重要的意义。目前,仿生假肢手的研究主要分为两个方向,一个是基于肌电信号的仿生假肢手控制,即把截肢患者残余肌肉产生的肌电信号作为假肢手控制信号的来源。由于肌电信号具有非线性、非平稳性和易受干扰等特点,且不同的截肢患者截肢程度不同、残余肌肉量不同,这就使得只依靠肌电信号来开发稳定的肌电假肢系统较为困难。另一个是在肌电信号的基础上,融合视觉传感器的信息来共同决策以稳定控制假肢手抓取物体,后者由于融合了多种传感器的信息,所以系统更加复杂,但是假肢手的控制鲁棒性更好,是目前医疗康复领域的研究方向之一。融合肌电信号和视觉信息的假肢手控制系统通常需要解决三个方面的问题:(1)截肢患者肌电信号的分类问题。通过表面肌电信号识别截肢患者残肢的动作意图是实现假肢手控制的关键环节,肌电信号的动作分类准确率决定了假肢手控制的准确性。(2)仿生假肢手柔顺抓取问题。仿生假肢手作为截肢患者的辅助抓取工具需要满足类人手的抓取功能,需要根据待抓取物体的强度来自主地控制抓取的力度,满足一定的柔顺性。(3)对视觉反馈信息的处理,以及对肌电信号和视觉信息的融合。本文针对多传感器仿生假肢手展开研究,在肌电信号的基础上融合视觉传感器的信息来共同决策以稳定控制假肢手抓取物体,主要包含以下三个部分:(1)针对截肢患者肌电信号分类问题,首先搭建BP神经网络,进而对Ninapro DB3截肢患者肌电数据集进行实验分析,研究截肢程度对肌电分类结果的影响,并与机器学习方法的分类效果进行对比。其次提出将卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM进行融合得到C-ConvLSTM和P-ConvLSTM网络,使卷积网络学习肌电信号的空间特征,长短时记忆网络学习肌电信号的时序激励,并借助Ninapro DB3截肢患者肌电数据集,对比CNN、LSTM、C-ConvLSTM和P-ConvLSTM这四种网络在该数据集下的性能表现,验证所提方法的有效性及性能提高。最后分析时间窗大小的选取对分类性能的影响。(2)针对假肢手的柔顺抓取问题,首先建立仿生假肢手的手指动力学模型并搭建Simulink仿真框图,分析导纳控制算法的目标惯性系数、目标阻尼系数、目标刚度系数和物体刚度对假肢手手指末端力控制性能的影响。最后在假肢手硬件平台上进行导纳控制算法的实验。(3)为了验证肌电和视觉混合决策抓取的效果,首先搭建多传感器仿生假肢手的控制系统硬件平台。其次对肌电信号进行在线采集和在线分类应用,针对视觉部分,利用MobileNet-SSD物体检测算法获取待抓取物体的标签。最后,设计多传感器仿生假肢手混合抓取流程及方案,模拟截肢患者进行物体抓取实验,对比基于肌电信号进行抓取和混合肌电信号与图像信息进行抓取的结果,验证了混合抓取策略具有更好的鲁棒性和稳定性,且与人手自然抓取方式更加接近。

关键词： 上下肢神经耦合   上下肢康复机器人   被动控制   主动控制   步态康复  

摘要： 脑中风和脊髓损伤往往会给患者造成肢体运动障碍。这些患者都十分渴望能够重新获得运动能力,而紧张的康复医疗资源使许多患者得不到及时康复,导致运动功能不能有效恢复,影响患者家庭的生活质量。康复机器人作为科技时代发展的产物,可以帮助运动障碍患者重新获得运动能力,在一定程度上缓解了紧张的康复资源。因此,本实验室基于脑可塑理论和运动神经耦合理论设计了一款上下肢康复机器人,本文将结合患者的康复需求分别建立了被动和主动控制系统,并招募健康的志愿者对建立的控制系统进行了实验验证,该设备有望促进我国康复机器人的发展。首先,本文结合实验室现有的上下肢康复机器人,对设备的整体机械结构进行了简单介绍。并且,根据康复需求确定了上下肢康复机器人控制系统的总体方案。针对上肢和下肢的主被动康复运动明确了控制策略,并提出采用误差分析的方法对建立的控制系统进行定量分析评价。其次,在上下肢康复机器人的上肢康复装置上建立基于极点配置的位置闭环控制系统,完成上肢的被动运动;上肢的柔顺控制系统在新搭建的实验平台上得以实现,分别建立了力闭环控制系统、基于阻抗控制器的力控制系统以及基于摩擦补偿的力阻抗控制系统。招募健康的志愿者对上肢的主被动控制系统进行了实验验证。然后,在上下肢康复机器人的下肢康复装置上分别建立了主被动控制系统。参考上肢被动控制器的设计方法,对下肢髋、膝和踝关节分别建立被动控制系统,并对系统的鲁棒性进行实验验证。在柔顺控制方面,借助下肢膝关节和踝关节驱动装置末端的力传感器,本文建立了导纳控制系统使下肢具有一定柔顺运动能力。此外,针对踝关节的控制策略做了进一步的研究,建立了可变导纳控制系统,并结合踝关节的跖屈或背屈运动设计了四种不同的训练模式。下肢建立的主被动控制系统也通过了健康志愿者的测试与评价。最后,本文在上肢和下肢主被动控制系统的研究基础上,建立了上下肢联动控制系统,完成上下肢被动联动运动,实验结果为探究上下肢运动神经耦合理论提供实验基础。结合踝关节上建立的导纳控制系统,本文又建立了上下肢运动范围在线调整控制系统,通过右踝关节的主动运动能力来控制其余被动关节的运动轨迹,丰富和完善了上下肢康复机器人的整体控制策略。本论文简要介绍了上下肢康复机器人的机械结构和总体控制系统,并且搭建了一个简易的上肢实验平台来研究柔顺控制算法。在上下肢康复机器人上分别研究了上下肢的被动控制策略和下肢的主动柔顺控制策略,在上肢实验平台上研究了上肢的主动柔顺控制策略。本文招募健康的志愿者对所有的控制策略进行了评价,结果显示,各个控制系统运行稳定可靠,为该设备早日进入临床测试奠定基础。

关键词： 气动肌肉   迟滞模型   表面肌电信号   人机协同   柔顺控制  

摘要： 近年来,随着气动肌肉(PAM)的出现,因其高力/质量比,体积小,易布置的特点,被广泛的应用于外骨骼领域。此外气动肌肉既具有清洁环保、质量轻、价格低等突出的优点,又与人类肌肉特性相似而具有很好的柔顺性。但是因为外骨骼是在机构运动和控制过程中存在明显的耦合特性并且气动肌肉本身存在着非常强的非线性,要实现理想的人机协同,减少人机间运动中存在的交互力,仍然有如下两个关键问题需要解决:1.如何准确预测出穿戴者的运动意图,得到穿戴者的运动轨迹;2.如何实现对于具有复杂非线性特性的气动肌肉的高精度运动控制策略,使得外骨骼能够准确而迅速的跟随人的运动轨迹,减少人机间的不协调。本文以气动肌肉为驱动器的上肢外骨骼为研究对象,通过表面肌电信号(s EMG)对人的运动意图进行估计,开展对外骨骼柔顺控制策略的研究。主要工作内容包括如下几方面:第一,对上肢外骨骼平台进行系统设计,包括对气动肌肉的布置方案,关键传感器的安装,控制系统的硬件选型,控制系统的硬件架构设计。在此基础上,建立了系统的数学模型,为后续相关算法的实施提供坚实的基础。第二,对气动肌肉的位姿控制展开研究。本主要通过研究气动肌肉的迟滞模型,提高气动肌肉的模型精度,改善气动肌肉位姿控制的准确性。首先本文从研究气压和位移的对应关系出发,以比例压力阀为驱动阀,提出带补偿项的无模型滑模控制策略。之后为了实现高频响的运动控制,以高速开关阀作为驱动阀。在气压和位姿关系的基础上,引入压力环,提出带补偿项的双闭环控制策略。第三,对外骨骼柔顺控制策略展开研究。外骨骼柔顺控制策略目的在于减少外骨骼运动过程中,由于人与外骨骼运动不协调所产生的交互力。本文通过s EMG信号对人的运动意图进行估计,实现对运动轨迹的预测。并在人和外骨骼中间加入气囊,通过气囊压力反映人机间的交互力及引入气囊压力反馈修正预测的运动轨迹。最后通过位姿控制策略实现外骨骼准确而迅速的跟随人的运动轨迹,实现人机协同。相关算法通过实验得到了验证。

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。