关键词： 蝙蝠声呐系统   外围动力学关系   蝙蝠仿生声呐机器人模仿   深度学习  

摘要： 大多数喉部回声定位的蝙蝠能够在茂密的植被等复杂的环境中进行定位和捕食,需要相当多的技能,例如机动性和即使在许多干扰回声的情况下也能以可靠的方式编码相关感官信息的传感能力。一些蝙蝠在密集杂波中捕食猎物的感知能力是基于多普勒特性。具体而言,Rhinolophidae、Hipposideridae、Rhinonycteridae 和少数 Mormoopidae 科的物种具有包括脉冲设计、内耳、听觉系统和行为方面的综合系统。这些物种是如何应对在杂乱环境中定向并应对其他的传感挑战?利用杂波的蝙蝠的外围动力学为研究其生物声呐系统奠定了基础。蹄蝠科(Hippoiderid)和菊头蝠科(Rhinolophid)作为回声定位蝙蝠的近亲,在其生物声呐系统的外围均显示出显著的动态变化。它们通过驱动鼻叶(类似扩音器的发射挡板)和耳廓(外耳),同时发射超声波生物声呐脉冲并接收相应的回声。这些运动是由可以产生多个自由度的肌肉组来驱动,包括各种形变和旋转,从而导致鼻叶和耳廓的多种不同运动模式。发射(鼻叶)端结构形状变化会显著改变发射光束的特性,也为蝙蝠的生物声呐系统的声学特性增加了时间维度。同时,接收端(耳廓)的动态变化增强了感官信息和测向的准确性。这种形态和行为的复杂性表明,蹄蝠科和菊头蝠科蝙蝠鼻叶和耳廓的外围动力学在生物声呐中起到调整感官信息编码的功能性作用。但是,对于蝙蝠鼻叶和耳廓之间是否存在关系以及潜在的功能机制尚未可知。目前为止,仅有快速的耳廓运动产生的多普勒频移在仿生系统中被用于基于单个信号频率和单个接收器的测向,但是类似的动态特性及其之间的功能关系还并未被应用到相关的工程,例如,无人机、工程声呐或雷达。现有设计的仿生声呐机器人大都是静态或者外围形变自由度有限,而且设计的声呐头大都是基于马铁菊头蝠,缺少对比模型。因此,针对蝙蝠外围动力学之间的关系及潜在的功能优势,本文研究了在回声定位期间,普氏蹄蝠鼻叶和耳廓之间的动力学关系。基于此发现从生物仿生学的角度开发了基于普氏蹄蝠的动态仿生软机器人,并采用深度学习的方法对该模型模拟出的不同的协同运动模式的潜在的功能特性进行了系统的研究。本文首先以普氏蹄蝠为研究对象,通过在鼻叶和两个耳廓边缘做标记点,并用高速摄像机和麦克风来同步记录蝙蝠的行为,引入多标记点追踪算法和坐标三维重建来获取标记点运动轨迹和三维坐标,通过数值分析方法获取了鼻叶和耳廓上具有最大的运动特征的标记点信息,基于上述信息,引入k-means聚类算法和主成分分析法对鼻叶的运动模式进行了分类,又根据耳廓的运动状态和运动特征对耳廓的运动模式进行了分类,基于鼻叶和耳廓各自的运动模式,通过数值分析和典型相关性分析方法分析了鼻叶和双耳廓之间的动态关系;其次,模仿普氏蹄蝠耳廓和鼻叶的非刚性协同运动模式搭建动态仿生声呐软机器人,引入气动网络弹性体开发了一种仿生耳廓模型,实现了对耳廓非刚性形变的精准控制设计出仿生动态接收器,然后集成动态发射器和接收器从而开发了一种由蝙蝠启发的动态仿生声呐软机器人。为现有的动态仿生声呐系统提供了对比模型,丰富了仿生声呐机器人的种类。引入了信息的能量和、信号之间的欧氏距离以及信号的标准化互信息概念,分析了仿生声呐机器人产生的信号在时间维度上的差异;最后,引入了深度学习的概念,对不同协调运动模式下收集回声频谱图进行分类,验证了本文的卷积神经网络分类器对回声频谱图的分类性能的鲁棒性。引入卷积神经网络的可视化方法(类激活映射)验证了不同的协调运动模式之间的功能性差异。目前的声呐技术中,蝙蝠鼻叶和耳廓的非刚性变形还没有直接等价的,使用仿生设计范式模拟的蝙蝠回声定位机制可以对改进声学传感机制提供更深入的了解。深入研究蝙蝠如何协调外围端的运动以及研究它们执行的潜在传感任务有助于将这种新颖的动态维度整合到人造技术中。本文的主要创新性成果如下:(1)以普氏蹄蝠(Hipposideros pratti)为研究对象,通过k-means聚类算法实现了对鼻叶运动模式的分类,即:关闭(Close)、打开(Open)、随机(Random)和无运动(No motion)四类;将耳廓运动模式分为,刚性(Rigid)和非刚性(Non-rigid)运动,其中,非刚性运动又被重新定义为关闭(Close)和打开(Open)运动;对鼻叶和耳廓之间的动态关系,数值和典型性相关分析方法的结果表明,蝙蝠鼻叶和耳廓不同的运动模式对之间以不同的频率出现,且鼻叶和两个耳廓的运动之间存在很强的协调关系,揭示了普氏蹄蝠的生物声呐系统包括协调的发射和接收动力学。这种研究的积极结果为更好地理解蝙蝠及其他主动的动态传感范式奠定基础。(2)基于普氏蹄蝠鼻叶和耳廓的复杂结构,开发了一种动态仿生声呐软机器人。通过引入气动网络弹性体,使耳廓具有更加平滑卷曲的形变,实现了对耳廓形状的局部精确控制,更加贴

关键词： 人机交互   机器人示教学习   动力学建模   模型辨识   姿态特征提取   位姿轨迹编码  

摘要： 随着机器人技术的发展,工业机器人应用场景由结构化环境简单任务向非结构化环境复杂任务升级,面向新型场景,机器人传统编程方式存在配置复杂、准备周期长等不足。示教学习(Learning from Demonstration)将人类示教和机器人学习相融合,提供了一种简单高效的机器人编程方式。然而,基于人机交互的示教学习存在如下问题:人机交互过程需要机器人感知外作用力,通过动力学模型估计外力是实现工业机器人力感知的重要手段,而理论模型中观测矩阵的奇异性会影响参数辨识准确性且力估计效果依赖实际模型辨识精度;示教轨迹包含时间、位置和姿态信息,机器人连续曲面轨迹学习需建模位置和姿态,而姿态属于非欧空间,采用欧氏度量和统计学习方法会引起统计量计算和概率建模不准确等问题,影响轨迹学习效果。针对上述问题,本文在人机交互示教学习框架下,围绕动力学建模、模型辨识与人机交互、示教轨迹特征提取、位姿轨迹学习展开研究,首先提出非奇异动力学理论模型构建方法;接着提出局部辨识策略和传动耦合动力学实际模型,实现基于实际模型的人机交互示教;然后提出姿态流形内蕴聚类框架,用于提取示教轨迹的统计特征;最后提出位姿流形编码和概率建模方法,实现机器人连续曲面轨迹示教学习。本文的主要研究内容如下:(1)李群表示的机器人非奇异动力学模型构建。针对观测矩阵奇异性问题,提出了刚体运动分解和广义惯量映射方法,用于建立动力学余项模型;通过分析余项式及整体惯量中系数相关性,提出了冗余参数重组方法,简化统一了各类构型和运动副的冗余参数分析。非奇异动力学建模与计算实验结果表明:所提冗余参数分析方法相比传统解析法符号计算效率提高2个数量级以上;机器人力矩估计实验验证了所提非奇异动力学建模方法的有效性。(2)面向人机交互的传动耦合动力学模型辨识。为改善激励不足引起的观测矩阵病态问题,推导了独立广义力并提出了局部辨识策略;通过分析机器人传动系统与力矩映射关系,提出了传动耦合动力学实际模型;基于实际模型构建广义动量用于接触力估计,结合阻抗控制实现了人机交互示教。机器人模型辨识和人机交互实验结果表明:所提局部辨识策略相比传统整体辨识方法,模型辨识误差降低约36%;所提传动耦合动力学模型较忽略耦合的模型,驱动力矩估计精度提高约32%。(3)人机交互示教轨迹的姿态流形特征提取。分析了齐次流形几何特性并提出了姿态流形内蕴距离表示方法;将欧氏空间正交定义抽象化,结合内蕴表示提出了流形空间测地正交和投影用于流形数据降维;在此基础上,提出了内蕴聚类框架,以及聚类数和聚类中心统计初始化方法。机器人姿态特征提取实验结果表明:所提内蕴聚类算法相比线性化映射算法,聚类精度提高27%以上,所提聚类中心统计初始化算法相比随机初始化算法,收敛速度提高约36%;所提测地投影聚类数学习算法相比忽略对称结构和线性投影算法,准确率平均提高43%。(4)基于位姿流形编码的机器人曲面轨迹示教学习。围绕位姿轨迹概率建模,基于流形优化和平行移动分析了黎曼高斯分布统计量计算及切空间变换方法,提出了黎曼高斯混合模型位姿编码和轨迹学习算法,并结合积度量扩展至多流形空间;提出了考虑加权度量的流形贝叶斯学习算法,引入切空间变换建立了流形贝叶斯动态模型。机器人曲面轨迹示教学习实验结果表明:对于姿态信息,所提流形贝叶斯学习算法较传统贝叶斯学习算法拟合精度提高约54%;所提黎曼高斯混合模型位姿编码方法,经改进拟合精度提高约12%;所提两类概率模型均可有效应用于连续曲面轨迹示教学习。

关键词： 机器人   柔性关节   神经网络   刚柔解耦   有界控制   状态观测   轨迹跟踪  

摘要： 近年来,刚柔耦合机器人的运动特性与可控性作为机器人基础性研究领域中的重点研究方向受到了广泛的关注。由部分刚性部件和部分柔性部件构成的、具备柔性特征的刚柔耦合机器人已然成为促进制造业逐渐向高精尖端和人机共融方向转变的重要自动化装备。然而,其复杂的耦合结构特性也带来了不容忽视的柔性问题,严重影响了机器人的运动控制精度和作业精度,且容易导致控制系统发散,给机器人的控制系统设计带来了很大的困难。关于如何应对其中的刚柔耦合问题,从而实现稳定的、精准的控制一直是一个具有挑战性的研究方向。刚柔耦合机器人主要面向三类基本对象:柔性关节机器人,柔性连杆机器人以及柔索驱动机器人。研究表明,刚柔耦合机器人中的刚柔耦合问题经等效处理,具有极为相似特性的数学模型。专注于柔性关节机器人中的刚柔耦合问题,对于解决其他类型机器中的刚柔耦合问题具有典型意义和积极的促进作用。本文以柔性关节机器人控制系统为对象,主要研究其刚柔耦合动态特性及轨迹跟踪控制问题。主要包括刚柔耦合系统的解耦建模问题、不确定非线性影响下的自适应控制问题、带有输出力矩饱和约束的有界性控制问题以及系统反馈状态量缺失的非完全状态反馈控制问题。为解决上述问题,本文基于奇异摄动基础理论提出了多种控制方案,主要研究内容如下:(1)针对奇异摄动理论在柔性关节机器人解耦建模方面的理论优势和局限性,从不同角度,提出对柔性关节机器人整体系统进行刚柔分解的技术方法。首先,针对具有弱柔性关节的机器人,根据快、慢两个不同的时间尺度,分别选取关节的弹性力和连杆角度为快、慢变量,对系统进行刚柔解耦,将其降阶为两个子系统,即快子系统和慢子系统。然后,引入积分流形概念重新精确描述快、慢两个子系统的耦合特征,并且在此过程中,将两个子系统都描述为两个跟踪系统,以提高后续控制器设计的灵活度。最后,通过设计饱和柔性补偿器,对具有一般柔性关节的机器人系统,进行刚柔解耦建模,拓展奇异摄动理论在该类型机器人(饱和)系统中的适用性。(2)针对柔性关节机器人系统中的不确定性和/或外部干扰,提出一种带有振颤抑制的复合滑模控制方法。首先,设计一种含光滑饱和函数的趋近律来缓解滑模控制器内部固有的振颤现象。其次,应用基于软计算策略的神经网络技术来避免高切换增益引起的振颤放大问题。此外,对快、慢两个子系统和整体系统进行全面的稳定性分析。最后,通过轨迹跟踪的实例数值仿真验证所提出方案的动态性能以及的抑制颤振性能。(3)针对力矩输入有界下的柔性关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于反步控制和神经网络技术的广义饱和自适应控制器。首先,针对系统解耦降阶所得的慢子系统,运用反步控制策略提出一种饱和慢子控制器。在该慢子控制器中,引入投影算子型自适应参数调整策略设计一种广义的饱和神经网络近似器,以简化控制律的设计,并对系统中不确定性进行有效补偿。与此同时,通过该近似器和一类饱和函数,以严格保证力矩输入的有界性。其次,针对系统解耦后的快子系统,为提升边界层系统的快速响应特性,设计一种基于弹性力误差的滤波算子。然后,对系统进行简明且严格的稳定性分析。最后,通过实例对比验证所提出控制器的输出有界性、抗干扰能力以及动态特性。(4)针对柔性关节机器人系统反馈状态量缺失的问题,提出基于状态观测手段的非完全状态反馈控制策略。首先,在传统扩展卡尔曼滤波器的基础上,将弹性力选取为新的状态量,通过关节的位置和速度信号,估计连杆的位置和速度信号,从而实现无需连杆侧测量信号的轨迹跟踪闭环控制。其次,为增强扩展卡尔曼滤波器的鲁棒性能,在其中引入自适应高增益调节策略,使其既保留了扩展卡尔曼滤波器的的噪声过滤特性,又具备了快速收敛和强鲁棒特性。同时,还从输出反馈的角度,通过连杆和关节的位置信号,估计出连杆和关节的速度信号,从而实现机器人系统的输出反馈控制。随后,对两种非完全状态反馈控制情形下的柔性关节机器人系统进行严格的稳定性分析。最后,通过仿真实例验证两种改进的扩展卡尔曼滤波手段和以之为基础的两种非完全状态反馈控制方案的有效性和优越性。

关键词： 目的论   《机器人学与人工智能:伦理导论》   信息型文本  

摘要： 人工智能是21世纪最令人瞩目的科技进展之一,目前已经广泛应用于工业、农业、服务业等各个领域。然而,随着技术的高速发展,种种挑战和不确定性也接踵而至。近年来,人工智能伦理成为世界各国和社会各界普遍关注的焦点。为了多方面了解人工智能伦理的研究现状和发展趋势,相关书籍的译介工作显得尤为必要。 译者选用克里斯托弗·巴特内克等合著的《机器人学与人工智能:伦理导论》第2至5章作为翻译实践的源文本,共计15000字。该书从人工智能和伦理学的定义、人工智能伦理与公平的关系等角度出发,阐述了目前该领域面临的伦理问题及应对方法。材料以呈现信息和知识为主,语言的逻辑性较强,故文本类型为信息型文本。 为了更好地实现信息型文本的译文目的,译者采用弗米尔的目的论作为本次翻译实践的理论指导。目的论认为,实现译文目的是翻译过程中应该遵循的最主要原则;同时要保持译文连贯,使其具备可读性;还要忠实于源文本信息,实现一定程度的对等。因此,译者根据该理论使用增译、减译、转换等翻译技巧,解决源文本中的术语翻译、词义选择、长句翻译、被动句翻译和上下文衔接的问题和难点,并通过词汇、句法和语篇三个层面的案例分析进行详细论述。经过本次翻译实践,译者加深了对翻译和语言的理解,提升了其双语转换能力,为以后成为一名成熟译员奠定了一定基础。

关键词： 打磨机器人   同轴布局   并联机构   动力学建模   滑模控制  

摘要： 目前空间曲面零件打磨主要由人工完成,存在工作环境差、打磨效率低,且零件表面质量均一性差等问题。在自动化打磨领域,应用较广的打磨机器人为串联机器人。串联机器人具有结构简单、控制便捷等优点,但因其重复定位精度低、刚度低,不适用于较大的精密零件打磨。少自由度的并联机器人因具有重复定位精度高、刚度高、结构紧凑、易于控制的特点,在机器人加工行业得到广泛关注。但是相对串联机器人,其工作空间小,不适用于大尺寸零件打磨。为此,本文设计一种3-RUU同轴布局的并联机构打磨机器人,从构型分析与设计、运动学分析、动力学建模、机器人控制等方面展开理论研究,并进行了样机控制试验。研究结果表明同轴布局并联机器人有效扩大了并联机构的工作空间,为空间自由曲面零件的自动打磨提供了有效方案。主要研究工作与结果如下:（1）对同轴布局并联机构进行了构型分析,并对比连接铰链对机器人工作空间影响。根据打磨零件的尺寸要求,设计具有3个平动自由度的3-RUU型同轴布局并联机构打磨机器人。分析了机器人支链的分布形式对并联机构运动性能的影响,得出多支链杆簇构型能够显著降低末端动平台的伴随运动。通过对比分析支链连接铰链对机器人工作空间的影响,选取U型铰连接关节以期获得更大的工作空间。（2）建立3-RUU同轴布局并联机构的运动学模型。运用几何法建立机器人的逆运动学模型。利用NURBS曲线拟合机器人的打磨轨迹,由于并联机构具有高度耦合的特点,为清晰地描述机器人的运动特性,采用Frenet标架法规划运动轨迹,得到末端动平台的位移、速度和加速度,再通过运动学逆解获得各个驱动臂的运动参数,利用Matlab进行运算,并与Adams仿真结果对比,验证了运动学模型的准确性。（3）采用旋量理论建立机器人各杆件之间的运动关系,结合虚功原理建立3-RUU同轴布局并联机器人的动力学模型。利用Matlab求解动力学参数,三个驱动臂的驱动力矩的计算结果与Adams仿真结果一致,验证了动力学模型的正确性。（4）为了提高机器人打磨的轨迹跟踪精度,以动力学模型为基础,设计了3-RUU同轴布局并联机构的滑模控制器。3-RUU同轴布局并联机构是强耦合的非线性系统,提出一种基于动力学模型的改进趋近律的滑模控制器以期实现精准的运动跟踪控制。为了改善机器人的动态性能,以轨迹跟踪精度及收敛速度为控制目标,设计了一种基于永磁同步电机的速度调节控制器,并利用Matlab/Simulink进行机器人控制仿真分析。与传统PID控制对比仿真试验表明,所设计的滑模控制器跟踪精度高,稳定性好,响应时间短。（5）构建了3-RUU同轴布局并联机构打磨机器人的试验样机。预设圆形打磨轨迹,进行了打磨机器人的运动控制试验,并对机器人的电机实际运行状态进行监测,结果表明机器人控制器能够实现良好的运动跟踪,验证了控制器的有效性,为机器人样机的运动控制提供理论与技术基础。

关键词： 仿人轮式机器人   全身控制   分层二次规划   连续任务转移   神经动力学  

摘要： 由于仿人轮式机器人具有较强的操作能力和机动性,在家庭服务和工业生产等各个领域都具有良好的发展前景。但是由于其具有强耦合性和冗余性,在完成复杂任务时传统方法难以进行合理规划。因此,本论文以任务为机器人执行的基本单位,对机器人的多任务控制进行研究,使仿人轮式机器人能够对不同优先级的任务进行规划。本论文的研究内容可以概括为:(1)设计了一种基于自适应神经网络控制的仿人轮式机器人的轨迹跟踪控制方案。通过采用神经网络逼近模型中的不确定项,可以解决因为动力学模型参数不准确而导致的控制效果不佳的问题,并对控制系统的稳定性进行了证明。(2)建立了基于分层二次规划方法的全身控制框架,用于实现仿人轮式机器人具有优先级的多任务控制。此方法可以解决定义好优先级的任务栈,并且可以处理具有等式和不等式约束的任务。(3)提出了一种基于神经动力学的自适应二次规划求解器,从而可以快速求解分层二次规划问题。通过引入补偿量并加入自适应控制项,使得此求解方法可以处理等式和不等式约束问题,且具有更强的鲁棒性和精确性。将此神经动力学求解器应用于在线求解基于分层二次规划的全身控制问题,再通过自适应神经网络控制器进行控制,并给出了实验验证。(4)采用了一种基于过渡变量的方案,用于处理全身控制中多优先级任务在任务插入、移除、任务优先级切换时全身控制框架输出速度不连续的问题。这种方法不仅可以处理等式约束,还可以处理不等式约束。在不改变控制结构的情况下,此方法具有良好的过渡效果。

关键词： 技能竞赛   工业机器人   课程教学   教学内容   教学方法  

摘要： 智能制造已经成为当今全球制造业发展趋势,我国的工业也在不断转型升级,而作为GDP多年领跑全国的广东省坚定以制造业立省,全面贯彻落实《中国制造2025》,在《中国制造2025》报告中提到十个领域中的第二个领域就是机器人。2019年,教育部根据《中等职业学校专业设置管理办法(试行)》,对中等职业学校专业目录进行了修订,研究确定增补46个新专业,其中就包括了工业机器人技术应用专业,当前中职学校工业机器人专业课程教学还处于摸索阶段,师资、实训室建设、课程设置等都还有待完善。职业院校技能竞赛是职业教育的风向标,中职学校要开设新专业,普遍都会选择参加该专业相对应的技能竞赛以学习和研究,进而确定具体的专业课程设置。技能竞赛的内容基本是对本专业知识与技能的综合应用,有较强的系统性,一般由企业、行业技术人员与教师三方共同设计,围绕典型的工作案例,设计不同功能要求的产品,由参赛学生在规定时间内完成。竞赛内容不仅代表了行业领域的前沿技术,同时也体现专业与实际生产相对接,学生在这个过程里能够更加清楚本专业在企业中的实际应用,更具有应用性和实践性。《工业机器人案例应用》这门课程是对工业机器人专业所学知识的综合运用,与技能竞赛考查参赛学生综合能力和职业素养起到相同的目的。为了解决当前中职学校工业机器人专业课程教学存在的问题,提高教学质量,本文以工业机器人专业中的《工业机器人案例应用》课程为例,结合柔性制造及信息集成技术赛项,从教学内容、教学模式和教学方法三方面开展研究设计以及实践验证。本文设计的工业机器人专业课程教学具体优化内容是基于调研数据结果,调研对象为顺德区胡宝星职业技术学校工业机器人专业师生以及其他地级市该专业的学生。从调研数据的分析来看,大部分学生和老师认为“赛课融合”是能够促进工业机器人专业的课程教学。因此,本文依托柔性制造及信息集成技术竞赛项目,根据学生学情,重组了《工业机器人案例应用》课程的教学内容。而以竞赛案例重组的教学内容强调了知识与技能的整体性,故提出了系统性项目式的教学模式,将其贯穿于课前、课中以及课后三个教学环节。在教学过程中合理运用教学方法可以促使教与学的双边活动更好开展,因此结合实际教学任务,引入了“阶梯式任务驱动”教学方法。对于本文设计的研究内容主要通过实践来验证是否达到预期目标,通过实践班与非实践班(平行班)《工业机器人案例应用》这门课程的测试成绩对比可以得出,实践班整体成绩普遍高于非实践班。同时在后期与学生的回访中了解到,学生普遍认为以技能竞赛项目内容为案例开展的项目式教学,有效运用竞赛资源,学习兴趣明显提高,知识与技能之间的连续性、实用性以及综合性都较好的体现出来。

关键词： 协作机器人   柔顺控制   无力传感外力估计   动力学   参数辨识  

摘要： 随着我国制造业往智能化的方向发展,机器人的应用场景日益广泛。传统的工业机器人大多采用位置控制模式,主要追求较高精度的轨迹跟踪和重复定位,而当下社会的发展对机器人提出了更高的期望,需要其在工作空间中独立或配合完成精密装配、抛光打磨、人机协作等与外界产生交互的任务,这就要求机器人必须具备一定的交互能力,单靠机器视觉并不能可靠的实现这一目标,所以力控技术是机器人发展的重要方向之一。要实现力控,机器人具备感知外力的能力至关重要,传感器通常是测量物理量的首要选择,但是高精度的机器人力或力矩传感器价格不菲,直接使用力传感器将大幅增加控制成本,所以低成本的外力估计方法是机器人技术的研究热点之一。 要实现无力传感器的外力检测,必须依赖于准确的机器人动力学模型,模型中参数的准确与否将直接影响动力学计算的准确度,而较准确的动力学参数通常无法直接得到,需要通过参数辨识实验获取。当机器人检测到外力后,如何应对也是力控技术中的关键一环,综上,为实现无力传感器的外力估计,主要展开了以下几个方面的研究: (1)以Xarm6协作机器人为研究对象,采用拉格朗日法对其进行动力学建模,得到标准的机器人动力学方程,然后对其线性化,变换为观测变量矩阵乘以最小参数集的形式。再引入关节摩擦模型,进一步提高动力学模型的准确性。 (2)用五阶傅里叶级数设计并优化激励轨迹对Xarm6协作机器人进行充分激励,然后用线性化动力学方程和加权最小二乘法根据采集并滤波处理后的数据进行离线动力学参数辨识。先通过MATLAB和CoppeliaSim软件联合仿真验证了线性化动力学模型的正确性和参数辨识方法的可行性,再对Xarm6协作机器人进行了参数辨识,进一步说明辨识方法的正确性。另外,用快速动力学参数辨识的方法确定出低速运动状态下的Xarm6协作机器人的模型参数,并通过实验说明了该方法的可行性和低速动力学模型的正确性。 (3)根据完整动力学模型,设计外力观测器实现对外力的估计。本文提出了一种将基于逆动力学和广义动量偏差外力观测器结合的方法,可以兼顾两种方法的优势并互补各自的不足,通过仿真实验说明了该方法的有效性。另外,根据低速动力学模型设计了基于逆动力学的外力观测器,通过Xarm6协作机器人实验平台说明了低速下该外力观测器的有效性。 (4)基于外力估计结果和阻抗思想,设计了导纳控制器,对机器人进行柔顺控制以实现与环境的良好交互,通过仿真实现了基于外力估计的柔顺控制,检验了该外力估计方法的可行性和实用性。

摘要： 上图中这个化石机器人的原型是一种早已灭绝的远古四足动物，名叫“Orobates pabsti”，本文简称它为O先生。O先生大约生活在2.7亿年前的二叠纪，论资排辈，比恐龙的辈分还要大。一位名叫约翰·内亚卡图拉的教授带领的团队为O先生量身打造了一个机器人替身——OroBOT，用来研究2.7亿年前的远古四足动物是如何行走的。约翰教授为何要这么做？他又是如何让O先生的机器人替身学走路的？接下来，让我们一起去破解这些有趣的谜团。

关键词： 小肠褶皱   胶囊机器人   阻力模型   振动驱动   分岔分析  

摘要： 自推进胶囊机器人在胃肠检测领域应用前景广泛,尤其在胃部检查中,目前市面上已经出现了能代替胃镜进入胃部的胶囊内镜。但与胃中的凸起不同,小肠内丰富的环状褶皱是永久性的,在肠道蠕动时不会消失。毫无疑问,这样的褶皱会提供很大一部分阻力来阻止胶囊的运动,是自推进胶囊在小肠中行进的主要障碍。然而许多的相关研究并未将该问题纳入考虑。为此,本文提出并验证了一个新的阻力模型,该模型在胶囊翻越过褶皱的整个过程中都适用。此模型能够计算在不同尺寸褶皱下所反馈的胶囊阻力。结果表明,在胶囊刚一碰到褶皱时,阻力会立即达到最大值,并在翻越过程中逐渐下降。除此之外,对单一参数变量的影响以及最大阻力的变化情况也都做了讨论。随后,本文研究了以振动来驱动胶囊在肠道组织上移动的动力学,驱动方式包括方波和正弦驱动。在方波驱动下,基于数值模拟和分岔分析发现,当驱动力较小时,胶囊的运动总是周期一的;而翻越褶皱则需要较大的激励幅值,尤其是当占空比较小时。相比之下,驱动周期对胶囊翻越的影响不大。但内部质量块的质量、胶囊质量、摩擦系数和褶皱高度对胶囊翻越所需的驱动力存在很大影响。同时,组织的杨氏模量是决定非线性胶囊动力学分岔模式的关键因素,更硬的组织会导致3个不同的吸引子共存。而胶囊的长度和弹簧的刚度则影响不大。而将驱动方式改为正弦激励后,为了加快计算效率,采用了多项式近似的方法来代替复杂的阻力积分。与方波激励类似,也做了胶囊在三种频率驱动力作用下的仿真及分岔分析。在结果中发现,驱动力的频率和振幅对胶囊的响应和运动有至关重要的作用。由于正弦信号本身的特性,受此驱动力激励的胶囊,其运动方式会更多样,包括:远离褶皱后退、向前推进被褶皱阻挡、向前推进翻越褶皱并继续前进、向前推进翻越褶皱后反向运动被其阻挡,共计四种。值得一提的是,褶皱的几何形状对分岔模式没有显著影响,但有无褶皱会明显改变胶囊的运动情况。总体而言,本文针对自推进胶囊机器人在小肠中行进这一场景,提出并验证了一个适用胶囊翻越褶皱的整个过程阻力模型。同时利用该模型研究了包括方波和正弦两种驱动方式在内的振动胶囊在肠道组织上移动的动力学机制,并通过仿真及分析得到了一系列结果。在实际应用中,最优的驱动方式应是二者的有机结合。