关键词： 机器人-环境交互   宽度学习   增量运动控制   阻抗控制   动态系统  

摘要： 协作机器人不仅需要具备强大的可控性和灵活性,更需要具备自主作业的能力以应对复杂作业任务。然而,目前的机器人控制系统面临着运动编程效率低、控制柔性不足等问题;此外,传统柔顺控制方法过度依赖传感器及环境模型,已经难以满足日益复杂的工作任务需求。因此,如何提高机器人系统的技能学习、泛化和交互能力已经成为适应新一代协作机器人发展的关键举措。本文一方面设计机器人的增量运动控制器,重点解决传统神经网络控制器中节点参数难以确定、适用性单一等问题,提高机器人运动控制中的学习与泛化能力。另一方面,针对机器人与环境交互过程中阻抗模型难以获取问题,研究模型未知情况下的机器人柔顺运动控制策略,开发高效、安全的机器人-环境交互技术。具体来说,本文的主要研究内容包括以下三个方面:一、高效的类人化运动控制以及技能学习能力对智能机器人实现复杂任务具有十分重要的作用,本文基于宽度神经网络,提出一种基于宽度学习的增量运动控制方法。首先,基于宽度神经网络出色的学习与泛化能力,结合障碍李雅普诺夫函数和误差约束函数,设计适用于不同任务轨迹下的增量运动控制器,同时解决传统神经网络中心点参数难以设计的问题。然而,由于宽度神经网络的节点数是动态可变的,神经网络紧集的大小难以确定,导致神经网络的逼近精度难以保证。本文通过设计切换函数和虚拟动态神经网络紧集,保证宽度神经网络控制器的全局一致最终有界稳定,从而实现全局稳定的增量运动控制。最后,引入确定学习理论和持续激励条件,通过对不同轨迹进行增量学习,得到增量运动控制器,再把权值收敛后的神经网络控制器复用到新的任务轨迹,从而实现高效、智能的运动轨迹泛化。二、先进的自适应阻抗控制技术是实现机器人与环境友好、安全交互的前提,当机器人与环境交互时,期望任务轨迹将会由于外界干扰受到改变,原来控制器的性能可能受到影响。此外,实际的环境模型难以获得,实现未知环境下的柔顺控制是一门具有挑战性的课题,因此,本文设计一种基于宽度模糊神经网络以及状态受限的自适应阻抗控制器。首先,通过设计机器人与环境交互的代价函数,通过策略迭代学习方法求解环境的最优模型,得到最优的阻抗增益,实现面向未知环境下的最优阻抗控制;同时设计一个软函数,解决由于阻抗参数突变而引起的控制抖动问题;最后,根据系统输入的运动轨迹和机器人状态,自适应调节宽度模糊神经网络中的特征节点参数,通过设计合理的障碍李雅普诺夫函数,使得机器人在与环境交互的过程中能工作在安全的范围内,并保证机器人的暂态和稳态跟踪性能。三、阻抗控制算法能实现机器人与环境的柔顺交互,然而由于环境的阻抗模型以及机器人的动力学模型难以准确搭建,使得精准的力位控制难以实现。本文基于动态系统理论,提出一种新型的轨迹自适应柔顺交互算法。该算法以任务轨迹为引导,无需考虑环境与机器人模型,只需要根据机器人与环境交互过程中的力反馈信息和力跟踪误差,通过构建势能函数和鲁棒因子,自适应调节原始动态系统所获得的期望轨迹,并保证调整后轨迹的稳定性以及收敛性,从而实现面向未知环境的机器人与环境柔顺交互,从运动规划层面解决传统柔顺控制依赖环境阻抗模型问题。

关键词： 单足机器人   柔顺控制   强化学习  

摘要： 随着步行机器人的发展和应用,机器腿的控制变得越来越重要,对于足式机器人,机器腿会受到实时的压力和冲击,所以机器腿通常采用柔性控制,因此需要安装压力传感器或扭矩传感器来收集外力数据。同时这些机器腿通常有多个关节,由多个电机控制,但由于传感器成本和性能的限制,通常来说其控制效果低于期望值。为了在不使用力传感器的情况下实现多关节支腿的柔顺性,本文提出了一种无压力传感器的连杆柔顺机械腿。另一方面,着陆冲击是典型的硬冲击,它会对机器人造成很大的伤害,为了解决机器人落地冲击过大的问题,本文提出了一种基于强化学习policy gradient的落地缓冲控制方法。通过在2D仿真平台和真实的物理环境上的实验显示,在着陆任务中使用强化学习,可以大大减少动态建模所需的工作量,提高系统的鲁棒性。本文中用于研究的机械腿有两个关节分别由一个无刷电机控制,电流环由PI控制,位置控制采用自抗扰控制（ADRC）实现,无刷电机的三相电流由控制板的ADC采样获得,无刷电机的矢量电流Id和Iq可由三相电流转换而来,Iq可用于估计电机的输出转矩,而该转矩用于代替压力传感器,为了协调两个关节的控制,通过建立的D-H参数模型与上述控制策略相结合,可以实现整条腿的柔顺控制。在上述基于位置控制的柔顺控制的基础上,本文又提出了一种基于位置控制的和强化学习的落地缓冲控制。在这项工作中,我们假设机器人的位置、速度和着陆冲击是可以测量的,并且机器人的下落高度是随机的。因此,我们提出了一种新的奖励形成函数,以更好地统一不同坠落高度所造成的影响。通过基于策略梯度的加速度控制或速度控制,机器人腿的运动可以减少着陆冲击,实验是在真实的机械腿上进行的。结果表明,速度控制使机器人能够适应更多不同的落体高度,速度控制使机器人在坠落高度较低时表现更好。

关键词： 在轨维修   末端切割工具   机械臂   柔顺控制   地面试验  

摘要： 随着航天事业的发展和航天活动的日益频繁,因故障而失效的航天器数目日益增多。废弃的故障航天器成为太空垃圾,不仅造成经济与时间上的浪费,也可能对其他航天器的正常运行产生隐患。对于这种状况,研制基于机械臂的无人在轨维修系统成为各国的重要研究内容。本文旨在设计一型机械臂的末端切割工具,用于实现故障航天器的空间在轨维修任务。依据卫星舱板与太阳翼复合材料板切割的任务和指标要求,研制出一款振动式切割工具;对工具与机械臂的操作控制进行了研究,利用Adams进行了仿真;并且进行了地面试验验证了工具设计的可行性。本课题进行了振动式切割工具的样机研制。通过分析指标要求切割的复合材料板的材料尺寸特性,确定工具的设计方案与基本参数。在此基础上,进行了工具的结构设计、传动机构设计、轴系轴承校核、电机轴动平衡,以及整机的强度校核等工作,完成了工具的样机研制。为实现工具与切割目标的柔顺接触,防止工具锯片碰撞损坏,本文对机械臂的柔顺控制方法进行了研究。采用自适应力控制:采用阻抗控制消除姿态误差,使工具与目标相对姿态稳定,并实现柔顺接触;通过直接力控制实现所需切割力的跟踪。通过自适应运动控制实现了对动态不确定性的鲁棒性,并采用Lyapunov方法证明了该方法的全局稳定性与轨迹跟踪误差的收敛性。为验证工具设计和控制方法的可行性,搭建了仿真模型和地面试验平台进行验证。使用Adams-Simulink联合仿真验证了控制方法的有效性。通过地面试验装置进行了复合材料板的切割试验。结果表明,本课题所设计的切割工具和控制算法可有效完成对复合材料板的切割操作,满足指标和任务要求。

关键词： 6-UPS并联机构   自然坐标法   虚功率原理   鲁棒控制   阻抗/导纳控制   力跟踪控制  

摘要： 本文以6-UPS并联机构为研究对象,对其主动柔顺控制及相关理论与技术展开研究。研究内容涉及6-UPS并联机构的运动学,动力学,运动控制和柔顺控制四个方面。在运动学方面,使用自然坐标建立了6-UPS并联机构的运动学模型,这种运动学模型的优点是约束方程形式为二次方程,对应的雅可比矩阵为坐标的线性函数。根据运动学模型的特点简化了牛顿-拉普逊算法并用来求解6-UPS并联机构的正向运动学。对所用算法的奇异性和收敛性进行了讨论,并通过数值算例与基于旋转矩阵的正向运动学求解进行了对比。数值算例显示与传统方法相比,该方法求解时间减少了70%,且收敛半径扩大了54%。在动力学方面,使用虚功率原理建立了6-UPS并联机构在自然坐标描述下的动力学方程。自然坐标描述下的动力学模型具有形式简洁和非线性程度低的特点。使用零空间法消去了拉格朗日乘子,获取了6-UPS并联机构的反向动力学解。数值算例结果表明与传统求解方法相比,基于自然坐标法的反向动力学解十分准确且求解效率有所提高,求解误差均方根值为7.0281×10-4N,求解时间与传统方法比减少了10%。在运动控制方面,针对6-UPS并联机构的轨迹跟踪控制设计了一种自适应终端滑模扰动估计控制器。非线性终端滑模函数和非线性终端滑模趋近律使系统的轨迹误差能够快速有限时间收敛。自适应扰动估计项能够对系统中的总扰动进行估计并补偿,显著提高了系统的控制精度。用李雅普诺夫稳定性理论分析了系统的稳定性,并通过仿真和实验验证了所设计的控制器的有效性。实验结果显示所设计的控制器作用下的轨迹跟踪均方根误差相比滑模控制减小了50%以上,相比终端滑模控制减小了27%以上。在柔顺控制方面,对6-UPS并联机构的主动柔顺控制展开研究。以阻抗/导纳控制作为基本手段,研究其不同的实现方法,并进行了鲁棒性分析。发现在无法精确建模的情况下导纳控制的控制效果明显优于阻抗控制。将非线性鲁棒控制器引入导纳控制,设计了鲁棒导纳控制器。与传统的导纳控制相比,鲁棒导纳控制的位置响应均方根误差和力响应均方根误差减少了89%以上。实验中鲁棒导纳控制的位置响应均方根误差为0.258mm。其次对6-UPS并联机构与环境间的接触力跟踪控制展开研究。通过对机器人与接触环境进行了建模与分析,并在原有的阻抗/导纳控制算法中增加了力跟踪控制器,实现了接触力跟踪控制。实验中两种工况下的力跟踪均方根误差分别为1.1260N和1.3172N。

关键词： 导管机器人   安全机制   结构重构   振动触觉引导   无传感器力估计方法   柔顺控制  

摘要： 现有的血管内微创介入手术系统存在以下问题:导管通用性差,面对差异化手术任务,通常需要较多的导管型号;对医师的操作水平要求较高,操控难度大;缺乏力/触觉等感知与反馈功能,无法保证手术的安全性和可靠性。为改善介入手术环境,减轻医生的劳动强度,提高手术质量和效率,保证手术的安全性和可靠性,本文设计了一种主从操作式的导管机器人系统,并对其安全机制展开研究。该系统可以根据不同患者差异化的血管特点,优选出最为安全的导管构型方案,以降低术中意外损伤发生的可能,同时向医生提供振动触觉引导,确保导管机器人在插管操作过程中沿安全路径运动,减小与血管壁的可能接触;导管在与组织发生接触时,则通过力检测与反馈技术辅助医生实施安全避障操作;到达手术区域后进行诊疗操作时,则通过柔顺控制限制导管与组织之间接触力,确保手术安全。论文首先对导管机器人系统的设计需求进行了分析,由此确定导管机器人系统方案,并对系统各组成部件进行了方案设计;结合介入手术对导管机器人在不同操作时段的人机交互安全性的要求,分别对系统术前安全路径规划阶段、在线实时安全轨迹引导阶段、实时安全避障阶段与柔顺控制阶段的安全策略、安全指数计算方式与安全实现方法进行了研究。针对术前安全路径规划阶段,本文提出一种面向任务的导管机器人结构与模型重构方案。对导管机器人进行模块化设计,建立了单节弯曲单元和导管机器人的运动学模型;提出一种血管中心线快速提取与描述方法,基于血管中心线数据,以安全指数为优选条件,采用逆推迭代方式从血管中心线终点逐节确定弯曲单元规格,最终确定满足介入手术安全要求的导管机器人重构方案。针对术中实时推送引导,提出一种基于振动触觉的引导方法。建立主手工作空间的振动势场,设计了一种可穿戴的振动触觉手套,通过向操作者提供不同位置、强度的振动刺激,引导其主手操作,进而实现对导管机器人末端位置的安全引导。针对到达手术目标区域后的安全避障与柔顺控制问题,提出了一种无传感器的导管机器人接触力矩估计与反馈方法。根据导管机器人驱动单元输出位移和力矩,结合运动学与准稳态力学模型,对导管与人体组织接触状态进行检测与估计,进而基于模糊推理原则,将估计得到的各节弯曲单元接触力矩进行融合并反馈,为导管机器人避障操作和柔顺控制奠定基础。针对介入手术操作柔顺控制,对人体主动脉血管组织生物力学特性进行分析,以猪心脏主动脉为样本进行血管拉伸实验,建立导管机器人弯曲单元与血管组织的接触模型,获得导管机器人与主动脉血管壁接触力矩的安全阈值,在此基础上,为保证导管机器人人机交互安全性,提出一种基于位置的柔顺控制策略,仿真分析不同阻抗参数对控制系统响应特性的影响。最后,搭建了导管机器人系统原理样机,对导管机器人各阶段安全机制实现方法进行实验验证。采用切面中心法提取血管模型的中心线,根据该中心线确定导管机器人重构方案,并对导管机器人运动性能进行实验研究;对振动引导与目视引导条件下导管机器人沿中心线的运动精度进行了对比实验,验证了本文提出的振动触觉引导方法的可行性与有效性;进行了振动引导避障实验,验证了导管机器人接触力检测与反馈方法和振动引导避障方法的可行性;进行了柔顺控制下的模拟触诊实验,验证了力柔顺控制方法的有效性。

关键词： 四足仿生机器人   动力学建模   轨迹规划   柔顺控制  

摘要： 四足哺乳动物因其具有强大的运动能力和环境适应能力,从而广泛存活于地球上的每一片大陆。四足仿生机器人也具有相似的特性,现阶段四足仿生机器人逐渐应用于抢险救灾、军事侦查、线路巡检等复杂任务。本文研制了一款小型电动四足仿生机器人,面向非结构化地形,能够实现一定程度的越障、抗侧向冲击的功能。本文根据机器人的功能需要,进行关节模块的控制仿真和单关节柔顺控制、机电系统设计、系统建模分析、控制策略和相关仿真实验这几方面进行论述。关节驱动模块是机器人的动力源,为了进行关节驱动控制,进行关节驱动控制仿真研究。为了进一步满足机器人对柔顺性的需要,制定了单关节的PD控制策略,并应用模糊控制完成阻尼系数与刚度系数的匹配。四足仿生机器人是机械系统、电气系统高度耦合的系统,合理的机械和电气系统能有效实现机器人的功能。本文分析四足机器人的腿部构型,根据机器人腿部构型完成机器人腿部设计。膝关节采用带传动方式,将腿部质量集中于髋关节处,有效降低腿的惯量。此外机器人小腿采用弓形小腿结构,利于吸收能量冲击。电气系统是控制系统的基础,采用分层结构,以Up-board作为顶层控制器,STM32作为中间层控制器,电机驱动器作为底层控制器,顶层与中层之间采用SPI通信,中层与底层之间采用CAN通信。四足仿生机器人系统建模是控制系统的理论基础,本文对四足仿生机器人进行了单腿正运动学、逆运动学、摆动相动力学、支撑相动力学和基于SLIP模型的稳定性分析。通过运动学,解决了足端位置感知和足端位置控制的问题。采用拉格朗日法求解了摆动相动力学,并在VREP平台下进行仿真,验证了摆动相动力学模型的正确性。支撑相作为并联六连杆冗余机构,采用凯恩方法建立支撑相动力学方程组,并给出约束方程。此外,本文还将实际机器人映射到SLIP模型,利用SLIP模型的动力学方程,进行稳定性分析。四足仿生机器人采用基于柔顺控制和虚拟机器人的步态控制策略。本文利用关节力位混合控制策略和虚拟弹簧阻尼模型完成单腿主动柔顺控制。本文基于五阶贝塞尔曲线,进行摆动相轨迹规划。本文制定Trot步态下的侧向稳定控制、躯干姿态控制策略,并进行了相关仿真实验。

关键词： 工业机器人   自适应阻抗控制   复合材料打磨   主动柔顺控制   力反馈控制  

摘要： 针对复合材料工件表面打磨的机器人主动柔顺恒力控制问题,提出一种基于位置控制的自适应阻抗控制方案。研究了复合材料打磨作业的实际加工过程,通过接触力反馈信号给出控制机器人末端参考位置的控制方法。对传统的阻抗控制方法进行改进,建立机器人参考位置与力跟踪误差的数学模型,并设计自适应控制器,解决了阻抗控制对机械臂末端理想位置的判断问题和打磨轨迹在线补偿问题。对机器人末端的位置轨迹与接触力进行仿真,验证了自适应阻抗控制器柔顺力跟踪的准确性。实验结果表明,自适应阻抗控制方法能够有效地提高复合材料磨削力控制系统的稳定性和鲁棒性,符合复合材料零部件的实际打磨工艺需求。

关键词： 变刚度关节   解耦控制   柔顺性   力矩补偿  

摘要： 机器人柔顺运动有助于提高机器人交互运动时的安全性与稳定性,越来越受到人们的重视。针对一种绳索驱动式具有主被动柔顺性的柔性机器人关节,提出一种适用于绳索驱动式变刚度关节的刚度与位置解耦控制方式,实现了关节位置控制的同时,又实现了关节柔顺性的统一。利用雅可比矩阵和模型间静力学关系,得到关节刚度模型,并通过优化方法对变刚度装置的力学模型和刚度模型构成的非线性方程组求解,实现变刚度关节刚度与位置的非线性解耦。在解耦控制基础上提出一种力矩观测方法,实现了关节力矩补偿,增强了关节位置控制能力;建立了绳索驱动式变刚度关节样机和控制系统,并通过仿真和实验分析的方式验证了所提柔顺控制方式的可行性和有效性。

关键词： 人机协作   接触感知   意图理解   BP神经网络   柔顺控制  

摘要： 为有效理解合作者的操作意图,实现机器人的柔顺控制,文章提出了一种基于机器学习的意图理解方法。离线学习阶段,采用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和拓扑结构;在线实时估计阶段,通过在线学习BP算法,调整网络的权值和阈值,对输入参数与输出速度之间的关系进行自学习,并将这种未知关系保存在网络结构内部,不断预测出操作者的意图信息。实验结果表明,该方法在减小了合作者作用力,降低了合作者努力程度的同时,提升了人机协作的运动同步性。

关键词： 机器人   收获   苹果   柔顺抓取   力学特性   阻抗控制   参数自整定  

摘要： 为了实现苹果机器采摘过程中的柔顺抓取以减小果实损伤,该文在对苹果抓取过程的力学特性变化规律分析的基础上,提出了苹果采摘机器人柔顺抓取的参数自整定阻抗控制方法。首先,利用Burgers黏弹性模型表征苹果的流变特性,将抓取过程分为匀速加载、夹持减速、应力松弛3个阶段,在此基础上求解获得苹果形变量随时间的变化规律和果实接触力与变形量的变化关系。然后,求解出所设计的基于力的阻抗控制系统的期望输入以及抓取环境接触力模型。最后,针对阻抗控制器参数对接触力的影响,构造阻抗参数自整定变化函数,完成改进阻抗控制系统设计。仿真及试验结果表明:依据果实抓取模型及变形规律求解期望位置的方式来模拟末端执行器对苹果的抓取过程是可行的,所建立的抓取环境接触力模型在一定程度上能够避免将环境模型简化为一阶模型而产生的误差。改进阻抗控制得到的期望抓取力更加平顺,其超调量约为2.3%,接触力调节时间减小到0.48 s,接触力的超调量约为2%,较未改进阻抗控制的接触力超调量减小了37.5%。研究结果可为苹果采摘机器人的柔顺控制方法提供参考。