关键词： 四足机器人   柔性脊柱   动力学模型   硬接触模型   飞相运动   运动机理  

摘要： 近些年国内外针对四足机器人的研究正向着高动态、高敏捷的方向发展。高动态运动中的代表性运动即是高速奔跑。猎豹、灰狗等四足动物在高速奔跑时具有两大特征:柔性脊柱具有明显的弯曲与伸展动作、存在所有足端均离地的飞相过程。奔跑中的飞相减少了发生足地碰撞能量损失的频率,对高速奔跑具有重要作用。另一方面,仿生学研究表明,动物的柔性脊柱具有存储并释放弹性应变能的能力。针对当前四足机器人奔跑中难以产生飞相、制约速度提升的问题,本课题以具有柔性脊柱的四足机器人为研究对象,研究动力学建模方法,通过理论分析探究柔性脊柱对四足机器人的飞相运动存在的影响。主要的研究内容如下: 抽象出具有刚柔耦合机体的四足机器人的物理模型,基于D-H后置坐标系法建立其浮动基运动学模型。根据不同方法建立了不同简化程度的动力学模型:基于牛顿第二定律建立质点动力学模型;基于欧拉第一、第二定律建立单刚体动力学模型;采用第一类拉格朗日法以及足地硬接触模型建立包含柔性脊柱和足地交互模型的平面完整动力学模型,并提出了柔性脊柱四足机器人的地面反力求解方法。 基于所建的平面完整动力学模型,提出了正逆动力学的求解方法,并对两类问题解的情况做出讨论。提取一个四足机器人仿真行走过程的关节扭矩输入以及机器人运动数据输出,将运动数据放入编写的特殊逆动力学求解算法得到关节扭矩,并与仿真输入比较。结果证明了所建平面多刚体动力学模型的正确性。分别使用逆动力学方法与静力学方法求解四足机器人典型位姿下的关节扭矩,比较两种方法得到的结果,验证了所建完整动力学模型以及逆动力学求解方法的正确性。 将猎豹gallop步态高速奔跑的大飞相过程抽象为四足机器人的飞相运动过程。基于单刚体模型,提出刚性躯干四足机器人飞相运动过程的参数化描述方法。其中,模仿猎豹、灰狗的地面反力轨迹趋势,创新地使用傅里叶级数拟合出刚性躯干四足机器人的地面反力轨迹。参考猎豹奔跑中脊柱的运动特征,基于“脊柱锁定—解锁”机制确定柔性脊柱四足机器人的脊柱关节角随时间的变化轨迹,基于质点模型提出柔性脊柱四足机器人飞相运动过程的参数化描述方法。 以四足机器人BQR3作为应用对象,根据其结构参数与躯体尺寸确定参数化飞相运动过程的初值。通过数字化计算,研究了脊柱关节的刚度、脊柱关节的运动初始角度、飞相起始点质心速度对飞相过程的质心运动路径、质心速度轨迹、过渡段地面反力以及能量变化过程等的影响规律,总结柔性脊柱对四足机器人飞相运动的影响。结果表明,柔性脊柱能够使机器人躯干质心在过渡段上升的速度更快,使起飞点、飞相最高点的位置更高;脊柱关节初始角对过渡段机器人躯干质心的水平速度与质心的整体动能具有较大影响;合适的脊柱关节初始角能够减小过渡段躯干质心水平速度与动能的波动;脊柱关节刚度对足地反力、系统能量及起飞点速度具有影响,脊柱刚度越大,其运动对地面反力产生的影响越大,对提高机器人在起飞点的水平速度的效果越好;脊柱关节刚度对机体重力势能的影响较小。

关键词： 机器人动力学   模型学习   稀疏特征   优化算法   关节型机器人控制  

摘要： 迄今为止,机器人动力学建模仍然是科学界的热点问题。机器人控制方法能够直接受益于模型知识,达到任务所需的准确性和一致性水平,降低控制系统负担。然而,多自由度机器人是一个强耦合的复杂非线性系统,其动力学中存在重力、惯性、科里奥利力、弹性变形和装配间隙等不确定性。而且,由于大多数机器人结构的复杂性和制造商提供信息的缺乏,无法直接获得相关信息和准确参数,导致建模精度受到严重影响。因此,本文针对基于稀疏特征学习的机器人动力学建模方法行了深入研究,在物理结构和运动学相关先验信息缺失的情况下,突破动力学精确建模难题,并以学习模型为基础进行机器人控制方法的优化设计,为基于数据驱动的“建模-学习-控制”完整方案提供有效的技术途径。 本文首先基于动力学方程和雅可比矩阵分析将模型分类,研究了机器人静模型的建模方法。针对传统方法线性回归解不稳定的问题,提出了基于核技巧的模型学习方法,并将结果作为参考继续进行深入挖掘。为了摆脱建模方法对物理结构和运动学参数的依赖,提出了基于稀疏范数优化的机器人重力模型学习算法,利用模型的基函数字典结构,结合稀疏优化方法,在机器人结构参数未知的前提下从运动样本数据中直接学习模型,消除因参数标定与装配引起的模型误差,提高建模精度。此外,引入交替方向乘子算法优化学习过程,提高了重力模型标定更新的速度。 研究了基于稀疏特征的机器人动模型建模方法。延续静模型建模思路,继续探索了方法在动模型建模中的可行性。分析了机器人动模型的过完备字典,发现动模型字典结构更加复杂,规模极大,超过通用求解器计算能力。针对此问题,设计了基于ADMM与重加权L1最小化技术相结合的定制求解器,减小动模型观测方程求解的时间和空间复杂度,解决了通用求解器由于数据“维度灾难”引发的求解困难。此外,使用连续可微摩擦模型学习机器人关节摩擦,解决机器人控制器开发中的摩擦模型设计问题,组成机器人实际工作状态下的完整动力学模型。 研究了基于稀疏特征模型的机器人控制器设计方法。以机器人与人类共享工作空间的场景为例考虑了两个问题:一是机器人在独立工作时的安全控制,在既定轨迹内突然出现人或障碍物的情况下能否有效反应;二是在面向接触式的操作任务时对外力的适应性,操作人员能否轻松牵引拖动。采用稀疏特征学习模型为设计依据,提出了无运动学计算的前馈低增益控制和模型参考控制的优化设计方法,引入基于ARE的饱和增益增量优化,增强了机器人对扰动突变的反应能力,基于SMO对参考控制器优化,防止关节耦合作用产生的不良影响。提出的控制方法有助于提高机器人的安全性与物理交互的一致性,为场景中的人-机器人协作提供有效的控制方案。 在自主研发的七自由度关节型机器人平台上进行了相关实验验证。不同负载情况下的关节力矩预测实验验证了模型学习与更新方法的有效性,与其他动力学建模方案的对比实验展示了提出方法的优越性。基于学习模型前馈设计的低增益控制器实现了无外部传感器碰撞检测,在运行中保证机器人本体和操作人员的安全。基于学习模型设计的模型参考控制器实现了机器人零力控制和交互力跟随。以上实验有针对性地验证了稀疏特征学习建模方法的有效性,以及控制方法在任务中的实用性与可靠性。

关键词： 智能机器人  

ISBN: (纸本)9787548755012

摘要： 本书共6章，内容包括：教育机器人竞赛系统设计概述、超声波擂台对抗机器人系统设计、红外传感器擂台对抗机器人系统设计、红外遥控擂台对抗机器人系统设计、智能搬运机器人系统设计、教育机器人的组装与调试。

关键词： 工业机器人   动力学模型   动力学参数辨识   振动抑制   前馈控制  

摘要： 在智能制造持续加速发展的背景下,工业机器人在现代制造业的各个领域得到了广泛应用,但许多高速、高精度的作业对机器人控制提出了巨大的挑战。由于运动惯量变化快,非线性效应显著,利用伺服中的PID技术仅能使用较保守的控制参数,这些问题导致了机器人在高速作业中产生振动,动态特性差,无法保证控制精度。因此,本文采用了动力学前馈控制方法,设计了基于机器人动力学模型的力矩前馈控制方案,对动力学特性进行预测和补偿,抑制了机器人振动。主要内容如下: 分析了垂直多关节工业机器人的运动学和动力学建模理论,利用D-H参数法和牛顿欧拉法分别推导建立了运动学、动力学模型,依托Sym Pybotics线性化重组了动力学模型,为后续力矩前馈控制打下基础。 针对机器人运动过程中的振动问题,分析了振动产生的原因,建立了衡量振动大小的数学模型。为了解决传统的PID闭环控制存在位置跟踪精度低、振动大的问题,本文研究并设计了一种基于动力学模型的力矩前馈控制方案,利用动力学模型计算并输出期望力矩,将该力矩值转换为电流并与伺服中电流环的控制输出进行叠加以实现力矩实时补偿,旨在抑制机器人运动中的振动,改善动态性能。 采用了整体实验辨识法获得动力学参数,进而得到精确的动力学模型,以实现关节力矩前馈模块的功能。选用有限项傅里叶级数作为激励轨迹,引入矩阵条件数为优化指标,通过免疫算法进行优化以获得优秀的激励轨迹;然后通过低通滤波、零相位滤波及RLOESS平滑方法对采集的数据滤波处理以消除高频噪声干扰;接着,针对传统最小二乘法易受到异常数据干扰,辨识精度降低的问题,设计了神经网络方法对动力学最小参数集进行估计;最后,为了检测所辨识动力学模型的精确性,选择一条新的验证轨迹对模型进行验证。 基于上述研究,论文以钱江机器人公司的QJR6S-1型机器人为实验对象,搭建了Simulink中的PID+基于动力学模型的力矩前馈控制仿真系统,进行了振动抑制仿真实验。在纳博特公司开发的机器人控制系统平台上进行了动力学参数辨识物理实验和力矩前馈控制振动抑制物理实验。通过仿真及物理实验证明了PID+基于动力学模型的力矩前馈控制可以有效抑制机器人的振动,提高跟踪精度,改善动态性能。

关键词： 最优时间轨迹规划   机器人动力学   时间标度法   S型轨迹规划  

摘要： 随着工业机器人广泛应用于生产实践中,复杂多变的生产环境和任务需求,对工业机器人的速度和精度提出了来越来越高的要求,机器人的运动规划能力是提高生产效率的关键,最优时间运动控制算法是机器人运动规划里最重要的课题,本文以机器人最优时间规划算法为研究对象,针对不同的机器人执行任务的需求,在动力学和运动学的限制下,沿着预定笛卡尔空间的路径,提高机器人的速度和精度。 基于动力学的最优时间运动控制算法核心目标是实现机器人的高速高精度运行,本文针对提高垂直六关节机器人运行预定轨迹的速度和精度,主要工作集中在:1.基于动力学的参数辨识与前馈控制;2.基于运动学的最优时间轨迹规划算法;3.基于动力学的最优时间控制算法。研究解决以上问题并总结理论方法,对于实现最优时间运动控制算法具有重要意义。本文核心工作为沿预定的路径,在运动学最优轨迹规划的基础上,结合动力学实现了平滑连续的最优时间运动控制算法。 针对机器人动力学辨识与前馈控制的问题,本文采用Newton-Euler法对垂直六关节机器人的动力学进行建模,将库仑摩擦力和粘滞摩擦力影响考虑在内,构建了动力学方程。基于线性化理论对机器人动力学方程进行参数分离。选择有限傅里叶级数作为激励轨迹模型,使用遗传算法以激励轨迹的回归矩阵条件数作为优化目标,求解出一组最优的轨迹参数。运行激励轨迹,采用巴特沃斯和零相位滤波结合的方案对机器人采集的原始数据滤波,使用最小二乘法计算最小参数集合,最后设计了基于PID控制的前馈控制方案。 针对基于运动学的最优时间轨迹规划问题,提出了基于T型加速优化算法的S型最优规划算法,能够适用于始末加速度不为零的情况,根据始末条件的不同,S型最优时间规划曲线有49种情况,将求解曲线各个速度段时间的问题,转变为求解曲线的最大可达速度,使用牛顿叠加法或梯度下降法进行优化。采用B-Spline对路径进行平滑化处理,通过增加分位点实现了五个级别平滑控制,在不同平滑度的基础上根据工业机器人的运行速度,采用不同阶次的B-Spline对路径的平滑程度再调整。 针对基于动力学的最优时间控制的问题,采用基于动力学的时间标度法,考虑机器人沿着路径运行最大的速度和加速度是变化的,首先计算出每个路径点上的速度和加速度极限,再从起始点以动态最大加速度相对于时间做向后积分,使速度曲线与坐标轴围成的区域最大化,并用基于T型加速优化算法的S型规划算法使轨迹连接处速度和加速度平滑化,最终实现基于动力学的最优时间规划。 在纳博特机器人控制平台上搭建垂直六关节工业机器人实验平台,使用QJR6S-1型机器人进行了力矩前馈实验,相比于PID控制,各个关节的跟踪误差大幅度减小,证明参数辨识结果的正确性,提高了机器人的运行精度。运行ISO 9283:1998实验曲线,将基于时间标度法实现的最优时间轨迹规划和S型轨迹规划在位置-速度的相平面上进行对比,最优轨迹规划的速度曲线明显提高,验证了基于时间标度法的最优时间轨迹规划算法的有效性。

关键词： 机器人竞赛   中职   课程教学优化   工业机器人操作与编程  

摘要： 随着“机器人﹢”行动稳步实施,机器人应用广度深度加速拓展,行业飞速发展,对技能人才的数量和质量提出了新要求,当前工业机器人专业所培养的人才与企业需求间存在差距,为切实提高中职学校工业机器人专业人才培养质量,本文从竞赛视角下,对中职学校《工业机器人操作与编程》课程进行教学优化设计和教学实施验证。主要研究内容与结论如下:(1)通过教育观察、问卷调查以及访谈的方式深入了解中职学校《工业机器人操作与编程》课程教学现状、学生学习心理以及学生对课程和竞赛的看法,探究当前课程存在的问题,以确定课程的优化方向,为课程教学优化提供依据。(2)对全国职业院校技能大赛中的“机器人技术应用”赛项进行分析,挖掘技能竞赛中可与常规教学相融合的内容,寻找值得借鉴的教学方法、模式以及可转化为常规教学资源的竞赛资源,打破技能竞赛与常规教学间的壁垒。(3)以课程现存问题和机器人竞赛对专业课程教学优化改革的作用为依据,对《工业机器人操作与编程》课程进行教学优化设计。补充细化教学目标,根据教学目标,以竞赛项目为载体,选取教学内容进行重组和模块划分;提出教师是学生学习的促进者,教学过程应坚持以学生为中心;以任务驱动法为主,多种教学方法混合的教学模式;引入竞赛,形成以竞赛为主线的教学模式四点优化策略。更新教学评价方式,融合竞赛标准,促进课程评价主体多元化和评价标准规范化,“以赛代考”拓宽评价渠道。(4)对优化课程进行教学实施,对“码垛与拆垛应用”的教学设计、教学过程作出说明,并通过访谈、测试等方式对课程教学效果进行验证分析。教学实施结果表明,优化后的《工业机器人操作与编程》课程能让学生在学习过程中获得自信心、爱上学习;有效提高学生学习的积极性;能够活跃课堂氛围,使学生课堂体验感得到极大的提升;学生的理论知识、实操技能以及职业素养得到全面培养,综合能力显著提升。

关键词： 水下蛇形机器人   动力学建模   ADRC控制方法   动力学逆解算   MATLAB仿真  

摘要： 水下蛇形机器人作为一种柔性机器人,能在复杂、狭小的环境中灵活运动,有很强的环境适应能力,具有多关节、超冗余自由度,机动优势明显。对水下蛇形机器人建模、运动控制进行研究,提高其水下运动性能和作业安全性,对于水下蛇形机器人的应用具有重要意义。但该系统的异形结构也导致其控制难度较传统刚性水下机器人更大。因此,为了实现水下蛇形机器人在狭窄水域空间、水下管道等环境更灵活地运动,本文主要围绕新型水下蛇形机器人建模和运动控制两方面展开深入研究。本文的主要创新、具体研究内容及成果如下:(1)本文提出并设计一种基于二维平面的三连杆水下蛇形机器人建模方法,该机器人由两个转动关节连接的三个连杆模块串联组成,通过分析研究三连杆机器人在水中受力情况,考虑并计算水的附加质量力、粘性阻力和水阻力矩,采用动量定理和动量矩定理建立了水下蛇形机器人运动学和动力学模型,通过调整尾部和头部水流进行机器人速度控制,通过调整连杆间夹角和头部侧向水流进行机器人偏航角控制。随后,在通过仿真实验验证模型正确性和可行性的基础上,分别采用PID和ADRC方法对其水平速度和偏航角进行控制,实验结果表明ADRC策略具备更好的快速性、稳定性和抗干扰性等控制性能。(2)水下蛇形机器人主要通过电机调整其多个连杆间的姿态,结合头部的侧向水流对系统整体的偏航角进行控制,即系统控制量为连杆间的夹角,被控量为三连杆中部的偏航角,头尾部分的偏航角可根据连杆间的夹角进行推导。而针对水下蛇形机器人,其连杆间夹角的可行区域多受狭小地形限制,单纯采用控制器进行计算经常出现控制量难以实现、系统反应慢等问题。针对该问题,本文设计了一种基于动力学逆解算的双环控制方法,外环为采用运动学逆解算,结合地形约束推导可实现控制目标的最佳连杆间夹角角度,嵌套内环自抗扰控制器,通过调整连杆间夹角的速度,对连杆间夹角进行控制,最大限度地模拟水下蛇形机器人的真实运动状态。实验结果表明,该控制器相较于无动力学解算的传统双环控制器在反应速度、控制效果上都存在较大改进,并验证了该方法在狭小地形下的可行性。

关键词： 工业机器人   动力学模型   模型辨识   碰撞检测  

摘要： 随着工业机器人的应用领域不断增长,人机共享同一空间的工作方式可以提高工作效率。为保证人机协作的安全,碰撞检测技术成为了人机协作领域中的重要研究方向。实现碰撞检测通常需要机器人具备一定的外力感知能力,然而工业机器人内部通常没有集成力矩传感器,使得机器人关节对外部作用力的感知能力较弱。由于外部传感器的成本普遍较高,且安装额外传感器可能会增加控制系统的复杂性,因此,通过分析机器人关节受力情况建立动力学模型代替力矩传感器计算外部碰撞力是实现碰撞检测的基础。本文以六自由度串联型工业机器人为研究对象,从动力学建模、模型参数辨识以及碰撞检测三方面展开研究。首先基于牛顿-欧拉迭代法分析运动过程中关节所受的力/力矩,通过关节坐标系进行推导建立机器人的动力学模型;将动力学模型线性化并基于QR分解得到最小可辨识参数集;其次基于有限傅里叶级数构造机器人的激励轨迹,以最小化观测矩阵的条件数为优化准则进行轨迹系数优化。对采样数据进行滤波处理以提高信噪比,最后基于最小二乘法对动力学模型的最小参数集进行辨识,并通过实验验证参数辨识值的精度。为了提高模型的力矩估计精度,本文通过改进摩擦模型以及考虑机器人结构的非线性特性等因素建立了一个较为完整的动力学模型,并将模型辨识分为参数和非参数两部分。对于可辨识的惯性、摩擦等参数,针对最小二乘法对数据噪声以及离群值敏感的问题,提出了一种基于迭代优化算法的辨识框架,引入噪声方差矩阵以及离群值权重矩阵。在参数辨识过程中通过对噪声方差矩阵、离群值权重矩阵以及改进的摩擦参数进行迭代优化,并设置合适的停机准则使迭代收敛,从而提高参数的辨识精度。对于机器人结构的非线性特性等因素产生的补偿力矩,提出了一种基于LSTM的补偿力矩估计模型,通过训练网络参数建立从关节运动到关节补偿力矩的映射关系,完成关节补偿力矩的隐式建模。为了使补偿力矩模型能学习到不同运动过程中的力矩变化特点,使用多组不同的运动轨迹数据训练模型,从而提高模型的估计精度和鲁棒性。在工业机器人各关节只有单编码器的情况下,提出一种免外部传感器的机器人碰撞检测与安全响应方法。针对机器人关节对外部碰撞力感知弱的问题,设计了一种关节外力矩观测器,该观测器结合扰动原理和广义动量建立机器人状态空间方程,并基于卡尔曼滤波算法实现对碰撞力矩的观测。设计了一种随关节速度变化的碰撞阈值,结合外力矩观测器的输出实现工业机器人的碰撞检测。为了减少碰撞后可能造成的二次伤害,设计了一种基于导纳控制的安全响应策略,在碰撞发生后将碰撞力转化为位置指令,驱动机器人关节运动远离碰撞点,从而实现碰撞后的安全响应。以六自由度工业机器人为实验平台,分别对机器人的动力学模型和碰撞检测方法进行实验验证。基于所提的方法,得到了完整的机器人动力学参数和补偿力矩估计模型,通过对比模型的预测驱动力矩与实际驱动力矩来验证方法的精度,实验结果显示所提的方法在关节驱动力矩的估计中具有更小的误差,证明了所提方法的优越性。基于已辨识的动力学模型,进行机器人的碰撞检测与安全响应实验,实验结果显示所提方法能提高碰撞检测灵敏度并实现安全响应控制,验证了方法的有效性。

关键词： 轮腿四足移动机器人   运动学分析   动力学分析   运动规划   仿生跳跃  

摘要： 轮腿复合移动机器人既可以采用轮式进行高速平稳的运动,又可以采用腿式实现灵活轻巧的越障,具有较强的环境适应能力和运动灵活性,能解决单一形态的机器人面对复杂环境的适应能力不足的问题。本文提出了一款多运动模态轮腿分离四足移动机器人,这款机器人拥有轮式、腿式和轮腿复合式多种运动模态,具备较强的地形适应能力和全地形高效通过能力,可以代替人类进危险区域完成探测救援等多种任务。主要研究内容如下:分析了现有轮腿复合机器人的不同轮腿结合方式及其优缺点,确定机器人的整体采用轮腿分离式结构设计。通过对四足哺乳动物单腿进行分析,完成机器人的3自由度单腿机构设计。完成机器人轮模块的车轮升降机构、前轮转向机构和后轮驱动机构的结构设计,并分析了其运动机理。分析了轮腿复合机器人的多种拓扑结构形式,确定了机器人机身和单腿之间采用前膝后肘的结合方式,并且通过计算验证了机器人机身的自由度满足运动要求。在此基础上,完成了多运动模态轮腿分离四足移动机器人的整机结构设计。建立了机器人机械腿机构的位置正反解模型,分析了机械腿机构驱动关节和足端点的速度和加速度关系。基于拉格朗日法建立了机器人机械腿机构包含所有杆件在内的完整动力学模型。采用蒙特卡洛法绘制了机械腿机构的工作空间图。对该机械腿机构进行运动学和动力学仿真,验证了理论模型的准确性。建立了机器人在腿运动模态的整机运动学和动力学模型,提出了机器人最小驱动力矩的足端力分配算法。分析了机器人腿运动模态下静态和动态稳定性,在此基础上完成了机器人腿模态对角小跑步态规划和足端复合摆线轨迹规划。在Simulink中搭建了机器人腿运动模态的整机动力学控制系统,通过在Matlab和Webots软件中进行联合仿真,验证了机器人腿模态步态规划和动力学控制策略的可行性和运动过程的稳定性。对机器人轮运动模态下的转向机构分析,确定了转向角的极限范围。建立了机器人轮模态的运动学模型,在此基础上采用模型预测控制算法控制机器人在轮模态实现目标轨迹跟踪运动。为确保机器人轮腿运动模态之间切换过程平稳流畅,完成机器人轮腿模态切换过程的五次多项式轨迹规划。最后通过联合仿真中对机器人轮运动模态和轮腿转化的运动过程进行仿真分析。完成了多运动模态轮腿分离四足移动机器人的整机和单腿样机的研制。在此基础上开展了机器人单腿仿生跳跃和柔顺落地研究。提出了基于人体垂直跳跃规律的仿生跳跃和柔顺落地运动轨迹规划。通过分析机械腿内部各构件在跳跃过程中的动能变化和动量守恒现象,建立了精准的单腿跳跃高度计算模型。提出了机器人在不同运动阶段的单腿跳跃动力学模型,设计了足端力补偿轨迹跟随动力学控制策略。最后,进行了机器人单腿跳跃仿真研究和实验验证。实验结果表明,机器人单腿可以实现流畅稳定的单腿仿生跳跃运动,缓冲阶段的软着陆动作可以有效降低着陆冲击。