关键词： 柔性杆   柔性铰   机器人   一次刚柔耦合动力学  

摘要： 随着机器人朝着高速化、精密化、轻质化和大跨度化方向发展，部件的柔性效应变得日益突出。柔性部件在作大范围运动时，柔性变形与其大范围运动的相互耦合，以及由此而产生的“动力刚化”效应等问题增加了正确分析系统动力学性态的难度，并成为了机器人工程领域的普遍问题和关键技术。本文在前人研究的基础上，对柔性杆柔性铰机器人刚柔耦合动力学进行了探讨。同时考虑机器人杆件和铰的柔性变形，其中，柔性杆件变形不仅包括拉伸变形、弯曲变形，还含有扭转变形。得到一个较完善的多杆全柔机器人模型。采用4×4的齐次变换矩阵描述部件的位姿，并程式化地计入了杆件“动力刚化”项和铰的质量带来的影响，首次建立了多杆全柔机器人的一次刚柔耦合动力学理论模型，推导出矩阵形式的Lagrange动力学方程。所得到的方程形式优美，结构清晰，便于计算机编程。在建模过程分析了矩阵间的递推关系，利用这些关系进行矩阵计算，提高计算效率。本文在最后还对不同情况下的机器人具体算例进行动力学仿真和分析。

关键词： 袋鼠   弹跳机器人   仿生机构   运动学   动力学  

摘要： 仿袋鼠跳跃机器人的研究是机器人领域的一个前沿性课题。袋鼠为双足同步跳跃模式，具有速度快、运动稳健、立足面小及耗能低等优点。仿袋鼠跳跃机器人的结构及控制简单，智能化要求不高，可适应在非结构化、未知环境下工作，能灵活、可靠地执行任务，因而它可广泛地用于星际探测、军事侦察、地质勘探、森林防护、抢险救灾以及反恐防爆等领域。 本文提出了借助于生物运动录像资料研究仿生机构的方法。基于对袋鼠跳跃录像资料的分析，采用理论建模与计算仿真的研究方法，在研究搞清袋鼠生物系统的跳跃运动结构、形态及特征及其运动机理的基础上，提出了仿袋鼠跳跃机器人机构模型，进而进行了仿生跳跃运动学及动力学研究，建立了仿袋鼠跳跃机器人机构分析理论及设计方法，从机构学角度揭示了袋鼠跳跃的运动机理，为仿袋鼠跳跃机器人的实现，解决其弹跳机构、弹跳动力等关键技术奠定理论基础。 通过对袋鼠跳跃录像资料分析，结合其生物学研究成果，研究了袋鼠生物系统运动结构的尺寸比例和质量分布规律，分析了袋鼠跳跃的运动形态和特征，以及其腿部肌腱、柔性长脚及尾巴的特殊功能；基于袋鼠腿部的弹簧-质量模型，推导了其跳跃时地面反力、能量变化及腿部当量弹簧刚度系数计算公式，揭示了袋鼠跳跃运动结构与形态上的一些规律和影响跳跃运动的主要因素及主要参数，发现了一些有价值的仿生研究点。 针对袋鼠跳跃运动特征，提出了具有柔性脚趾的仿袋鼠跳跃多杆机构模型，建立了着地与腾空两个阶段的仿袋鼠跳跃单腿机构分析模型及坐标系，分析了相应的运动参数及其取值范围以及坐标变换矩阵，为仿袋鼠跳跃机器人的运动学及动力学研究提供了基础。 建立了仿袋鼠机器人跳跃运动步态的运动学。应用D-H法和矩阵乘逆法分别从着地和腾空两个阶段对机器人进行了正、逆位姿分析，给出了位姿正解方程和逆解解析式；通过机器人雅可比矩阵和微分运动分析，建立了仿袋鼠机器人速度分析的方法；采用Matlab编程，结合实例对模型进行了运动步态仿真计算分析。研究表明，模型的跳跃步态和质心运动等特性与现有实验测试规律吻合较好，揭示了袋鼠跳跃跃远度大、运动平稳及耗能低的运动学规律。 建立了考虑落地冲击的仿袋鼠跳跃机器人跳跃全过程多刚体系统动力学模型。针对袋鼠跳跃运动的特点，从跳跃运动的腾空、冲击及着地三个阶段，建立了仿袋鼠机器人四刚体系统动力学模型和冲击模型，应用Lagrange方法和动量矩定理，建立了对应三个阶段的系统动力学方程和躯干摆动方程，研究了机器人全跳跃周期的关节空间的轨迹规划，推导给出了相应的公式；利用Matlab工具，对结构仿生的跳跃机构模型进行了轨迹规划和运动及动力特性仿真计算研究。结果表明：该模型能达到模拟袋鼠跳跃运动步态和特性的要求，可以用来预测机器人整个跳跃过程的跳跃姿态、质心轨迹、关节驱动力矩和地面反力以及冲击情况，但在加速度预测尚存在一定的误差。所建立的仿生跳跃机器人全程多刚体动力学的理论及方法具有指导意义。 提出了仿袋鼠柔性跳跃机器人机构模型及其动力特性分析方法。采用线性扭转弹簧模拟关节柔性和袋鼠腱储存弹性能的作用，提出了仿袋鼠柔性关节的单腿跳跃机构伪刚体模型，用凯恩法建立了系统动力学方程，给出了着地阶段各关节驱动力矩方程；用柔性悬臂梁结构模拟袋鼠柔性脚趾弹性变形及缓冲作用，提出了仿袋鼠柔性脚趾的动力学模型，应用弯矩作用的柔性悬臂梁形变理论，分析给出了机器人柔性脚趾对趾关节位置影响的规律、环境动力学方程和起跳离地条件。结合实例对上述动力特性进行了仿真计算分析。结果表明：柔性关节可有效降低踝关节驱动力矩的峰值，使其得以均衡，有利于解决弹跳机器人电机驱动的关键技术；柔性脚趾模型能有效增大起跳时间，提高弹跳初速度和改善脚部压力，可增强对环境适应的范围；揭示了袋鼠跟腱发达的动力学机理。为仿袋鼠柔性弹跳机器人的设计与控制提供了理论依据。

关键词： 多级递阶规划   动作元   监控伺服   机器人学  

摘要： 规划是中心决策体系结构里机器人完成人们赋予任务的核心,规划与环境建模共同地决定着构成系统的环境适用性、复杂环境处理能力和导航监控的快捷、灵便等等,而且同人机接口一起还将直接地制约着用户对系统的接受程度。规划目标就是使机器人依照设定评价准则,寻找完成既定任务的最佳行走路线与动作序列,以及行走、作业、感知与驱动单元间的彼此时序配合。实验系统将规划与环境参照、传感器信息融合、常识、经验利用相结合,摆脱了中心决策对环境认识的严苛要求,引入了行为包容体系结构针对紧急事件的快速反应,依此自如应对完全已知、部分已知或完全未知等多种环境条件下的安全、无碰撞行走。这样,不但有望将经典中心决策与行为包容融为一起,同时更加广泛地扩展机器人实用领域。 本文通过简要分析当前机器人规划普遍存在问题,阐明了动作元思想应用于路径规划的实用价值,深入地论述了动作元规划面临的难题及其解决方案。经过对系统整体设计构思、框架结构,以及各功能模块职能划分等进行深入、细致地分析之后,提出了符合客观实际,并且切实可行的技术路线与实施策略。 系统首先在环境区块连通知识基础上进行空间级路径规划,得出选取评价准则下的可行路径,并施行基于驱动简便性路径优化。随之,行走动作元轨迹规划模块参照载体特性及任务完成满意指标,用插补段代替不合理或不可实现行走,根据路线近旁环境边界、障碍分布制定基于安全性、快速性的各处行走速度变化规律,并将其付诸监控实施。在系统实现中,给出了适合本课题的多搜索算法综合体,建立了原地转向型载体运动学模型,而且提出了新的路线插补方法。除此之外,还研究了不同驱动单元间的动配合问题,探讨了故障解决方案,并在原有工作基础上改进了动作元规划方法,使其能够更加灵活地应用于各类环境条件。最后,给出了实验系统运行、测试结果,指出了当前尚存局限与不足,并结合学科发展趋向,提出了今后打算与奋斗目标。

关键词： 空间机器人   动力学建模   姿态控制   联合仿真  

摘要： 空间机器人由机器人本体、机械臂和太阳帆板等组成,可以代替宇航员进行舱外活动,具有十分广阔的应用前景。本文主要研究了空间机器人的运动学、动力学建模及其控制仿真问题。 首先利用第一类Lagrange方程建立了多体系统动力学模型,并给出了常见约束的约束方程。动力学方程的最终表现形式为微分/代数混合方程组。在推导的过程中未对方程进行任何简化以保证体现系统的耦合非线性特征。本文以后的工作都是在此基础上进行的。 其次分析了空间机器人的运动学和动力学特性。分析了空间机器人的运动学特性——姿态干扰特性、冗余特性和非完整性,讨论了空间机器人工作空间的问题,指出了空间机器人与地面机器人的不同之处,使用ADAMS软件验证了运动学特性;考虑到空间环境下机械臂质量轻、尺寸大和负载质量大的特点,紧接着研究了机械臂的挠性问题,使用有限元软件ANSYS和ADAMS的协作仿真,研究了柔性机器人模型和刚性机器人模型的不同之处。 最后研究了空间机器人本体的姿态控制问题。将虚拟样机仿真方法应用于空间机器人研究。本文使用ADAMS和MATLAB接口,建立了集三维实体设计、动力学建模、控制及可视化仿真于一体的虚拟空间机器人仿真环境,为空间机器人的动力学、控制仿真提供了新的研究方法。控制方法选取了工程实践中常用的PID控制。仿真结果表明了控制方法的有效性,也说明了联合仿真的实用性。

关键词： 水下机器人   动力学模型   参数辨识   动态递推神经网络   广义预测控制  

摘要： 21世纪是人类研究、开发及和平利用海洋的世纪，随着人类对海洋开发利用的不断增加，能够探测水下环境并且自主完成特定作业任务的水下机器人受到国内外研究机构的广泛重视。作为在复杂海洋环境下工作的载体，自主性及安全性是水下机器人的重要特征，智能控制技术是保障其自主性和安全性的重要基础和核心技术。水下机器人智能控制的内涵包括自主规划、运动控制与状态监控。研究水下机器人自主任务规划、智能运动控制、传感器信息融合以及自主监控技术，对于提高水下机器人的智能化水平和加快工程化应用进程具有重要的意义。 水下机器人是具有较强非线性的复杂动态系统，广义预测控制对于模型辨识误差、传感器噪声以及被控系统的时滞和阶次不确定表现出良好的鲁棒性，本文进行了基于广义预测控制算法的水下机器人运动控制的研究工作。从基于牛顿．欧拉方程和神经网络建立水下机器人的动力学模型入手，通过预测模型，根据被控系统的历史信息和未来输入预测其未来输出，采用有限时段滚动优化，并根据被控系统实际输出误差，在线调整预测模型和控制器参数，实现预测模型与控制器的在线调整。 为了研究水下机器人的运动特性，推导了位姿向量在固定坐标系和运动坐标系之间的转换矩阵，根据“海狸”水下机器人的体系结构和运动特点，对转换矩阵进行了简化。根据流体中刚体的牛顿-欧拉方程，建立了“海狸”水下机器人艏向和纵向的动力学模型，利用最小二乘法对动力学模型的参数进行辨识及偏差估计，对“海狸”水下机器人所配置的推进器进行了动态性能分析。 在分析动态递归神经网络用于非线性动态系统辨识的原理及可行性的基础上，推导了改进的Elman网络的动态BP学习算法。以滑动窗口模式，采用截短学习样本的方法，实现改进的Elman网络的在线学习，并进行了存在白噪声和类阶跃信号干扰情况下的非线性动态系统的在线辨识。提出了应用于非线性动态系统神经网络辨识的并行模型和串并模型相融合的改进的系统输出递归方式，既对被辨识系统有一定的滤波能力，又提高了神经网络系统辨识的收敛速度。 在广义预测控制算法方面，对参数未知、参数慢时变以及考虑控制量及控制量变化率受限的线性动态系统进行了广义预测控制的计算机控制研究，对“海狸”水下机器人的动力学模型进行了动态性能分析，利用欧拉差分得到其离散差分方程，基于特殊非线性动态系统可以时变参数线性转化的理论，对具有二次阻力项的水下机器人非线性动力学模型存在白噪声的情况下，进行了艏向、纵向自由度速度、位移方式的广义预测控制研究。 以改进的Elman网络作为多步预测模型，提出并推导了神经广义预测控制律的灵敏度导数计算公式，在存在白噪声干扰和类阶跃信号干扰情况下，分别利用具有在线学习功能的和不具有在线学习功能的神经广义预测控制算法进行了非线性动态系统的预测控制研究和控制误差分析。提出了将具有在线学习功能的神经广义预测控制算法应用于水下机器人的运动控制，并进行了计算机仿真研究，由于改进了神经网络系统输出的递归方式，基于神经网络的广义预测控制相对于基于CARIMA模型的广义预测控制的鲁棒性要好。具有在线学习功能的神经广义预测控制的计算机仿真结果表明具有在线学习功能的神经广义预测控制算法能够实现非线性动态系统的预测控制，且控制效果优于不具有在线学习功能的神经广义预测控制。

关键词： 机器人学  

ISBN: (纸本)7111186818

摘要： The algorithms used for solving the forward dynamics problem of a complex multi- body system are essential for an efficient simulation of robotic systems. The efficiency is measured by the CPU time and the number of operations per number of bodies in the system. In this work, we discuss the solution of the forward dynamics prob- lem for real-time simulations of space robotic systems using the so-called Articulated Body Method. Traditional methods use the calculation of the inverse of the gener- alized mass matrix. This makes the required number of operations proportional to the cube of the number of bodies in the multibody system. For real-time simulations of complex systems, O(n) algorithms seem to be the best choice because the number of operations is linearly proportional to the number of bodies. They become more efficient than O(n 3 ) algorithms as soon as the number of bodies in the system exceeds 12-14. In this thesis, we will present a detailed discussion of O(n) algorithms derived based on the Articulated Body Method (ABM). This algorithm can be presented using Lagrangian and Hamiltonian variables. Such algorithms can be used for the real-time simulation of robotic systems by taking into account both joint-flexibility and ap- proximations for the gear-ratio effect. A unified derivation of the ABM algorithms using both Lagrangian and Hamiltonian variables will be discussed. The intended, primary application of the algorithms is to develop real-time simulation engines for the complete robotic system of the International Space Station. The implementation and use of these algorithms will be analyzed in detail.

关键词： 脉冲响应函数   阶跃激励   时域平均   去噪   参数辨识   机器人   惯性参数   神经网络  

摘要： 获取机械系统的动态特性对其本身的精确运动和动力控制有很重要的意义和应用价值。本学位论文研究以工业机器人为典型代表的机械系统,对机器人系统的脉冲响应函数的提取过程中的一系列问题进行了探讨。对现有的时域法、频域法及小波方法进行了辨析。研究了适用于机器人的阶跃激励下的时域辨识方法。另外,本文对机器人操作臂惯性参数辨识中的一些相关问题进行了研究。本文还研究了将神经网络技术应用于系统参数辨识的方法,并且对时变系统的参数辨识也进行了研究。本论文各章的研究工作概述如下。 1.第一章介绍了工业机器人的发展现状,概括了机器人运动学、动力学建模分析方法,指出了机器人操作臂动态特性及动力学参数辨识的意义及关键问题。对系统辨识方法进行了概述。明确本学位论文的研究工作及任务。 2.第二章主要从理论上辨析了提取系统脉冲响应函数各种方法的关系,为以后各章作理论上的准备。首先给出了现有的提取系统脉冲响应函数的方法。针对两种基于小波变换的方法:循环小波法及相关小波法,在小波分解层数的意义上与现有的时域法比较。指出时域法是这两种方法的一种特例,并且具有更高的效率及相同的结果。给出了判断的理论依据,并从仿真及实验进行了分析验证。指出时域法在工程应用中的抗噪性能差的缺点,为以后各章指明研究方向。 3.第三章主要研究基于阶跃响应的系统动态特性的提取方法。首先指出基于锤击激励的平均功率谱方法在机器人操作臂测试中的不适用性以及基于阶跃激励的时域方法的可行性,然后对阶跃激励的时、频域特性进行了分析。提出在实际测试中存在的问题:力传感器难以正确测量阶跃力以及利用矩形脉冲代替阶跃进行处理会带来很大的误差。对问题的原因进行了剖析并提出解决的方法。利用线性系统的特点,给出使用阶跃响应获取阶跃力的技术。对一种经典的利用阶跃响应获取系统传递函数参数的面积法进行了分析。分析了时域法、频域法对不同类型误差的敏感程度。根据脉冲与阶跃的微积分关系,研究了由阶跃响应获取脉冲响应函数的差分法。仿真结果表明,差分法比时域法有较高的效率,在没有噪声的情况下是零误差的。 4.第四章针对第二章提出的时域法对噪声十分敏感的问题,着重研究如何在时域利用平均技术进行降噪,同时进行脉冲响应函数的提取。首先分析了各种信号的平均技术,指出这些方法不能对不同信号进行平均,也不适用于提取脉冲响应函数。针对由于响应信号的噪声而造成的辨识病态问题的机理分别进行频域解释、Riemann-Lebesgue引理解释以及矩阵奇异值解释。在此基础上,提出了偏差补偿方法及误差偏导数方法。前者的误差分析表明误差是一个累积的过程,后者分别对输入误差模型及输出误差模型分别提出了算法。仿真验证表明,方法能对不同激励下的测试信号进行平均,辨识结果与理论曲线比较吻合。 5.第五章研究了机器人操作臂惯性参数的辨识方法。首先概括了目前机器人连杆惯性参数辨识

关键词： 智能机器人   智能自动机   人工智能   中国科学院沈阳自动化研究所   学术研讨会  

关键词： 并联机器人   数学建模   ADAMS软件   动力学仿真   D-矩阵   运动补偿  

摘要： 本文以步进电机驱动的6-THHT并联机器人实验样机为研究对象。 首先用拉格朗日法对6-THHT并联机器人进行动力学建模和分析，然后根据既定的控制系统各部件的参数，分析了步进电机的运行和启动、制动问题，并在此基础上利用虚拟样机技术对机器人的动力学问题等进行了较为全面的研究，得出了一系列对控制系统研究比较重要的数据，其中包括：一定时间内运行某轨迹时机器人能承受的最大载荷，运行该轨迹的最短时间，加速到传动系统能承受的最大速度时需要的最短时间等，并对结果进行了分析。 另外，为解决上螺旋副的转动对杆长的影响，利用D-H矩阵建立了各关节参数转换的数学模型，并编程求解出并联机器人运行完某轨迹后的理想杆长，以及需要进行运动补偿的值，为控制机器人更精确的达到某位姿提供了更可靠的数据。