关键词:
机器人耦合关节
多自由度机械臂
动力学建模
激励轨迹优化设计
惯性参数辨识
摘要:
我国已进入人口老龄化社会,失能老人数量逐年增加,养老护理人员短缺问题日趋严峻。对失能老人的护理任务中,移乘转运是重体力劳动,是制约居家“老老护理”(高龄夫妇之间或高龄子女对父母的照护)的主要因素。为提高双臂移乘护理机器人的负载能力,同时实现与人的安全平滑接触,本文提出一种耦合驱动机械臂关节,设计多自由度机械臂,并建立机械臂的动力学模型,为多自由度双臂护理机器人的设计提供支撑。主要研究内容包括以下四个方面:
首先,面向移乘转运护理的大负载需求,设计了一种基于差动原理的耦合驱动关节,并设计了利用耦合驱动关节的6自由度机械臂。对耦合驱动关节进行了运动学分析,并利用Adams进行了运动学模拟仿真分析。将机械臂等效为串联6自由度连杆机构,采用MD-H法对机械臂进行运动学建模,求解了机械臂的雅可比矩阵,基于Solid Works与MATLAB联合仿真,对模型进行了验证,在此基础上,利用蒙特卡洛方法求解了机械臂的工作空间。
其次,利用拉格朗日法建立了耦合驱动关节的动力学模型,分析了关节输入和输出之间的关系。根据机械臂为外部串联结构的特点,利用牛顿-欧拉方法,建立了机械臂的动力学模型,并将线性摩擦库伦-粘滞摩擦模型纳入到整体的动力学模型当中。利用Adams与MATLAB的联合仿真进行了模型的验证,在此基础上,对机械臂的动力学方程进行了线性化处理,求解了机械臂的最小惯性参数集,并利用Sym Py Botics对参数集进行了验算。
然后,为了辨识护理机器人机械臂的最小惯性参数集,设计了基于傅里叶级数形式的激励轨迹,并基于最小条件数指标,对激励轨迹的系数进行了优化,得到了可用于辨识实验的激励轨迹。利用搭建的护理机器人平台,将优化后的激励轨迹用于机械臂动力学参数辨识实验,基于加权最小二乘辨识算法,获得了护理机器人机械臂的惯性参数和摩擦参数。通过力矩误差的均方根对比,验证了参数辨识的准确性。
最后,把所设计的耦合驱动6自由度机械臂应用于双臂移乘护理机器人,在确认关节平滑运动的基础上,开展了双臂抱人移动的实验,结果表明,护理机器人的机械臂具有大负载能力,能满足抱人动作和移乘转运的需求。