关键词： 冗余双臂机器人   逆动力学建模   零力控制   协调控制   实时多任务  

摘要： 双臂机器人具有类人手臂的结构,灵活度高,并且工作空间利用率较两个独立单臂有极大的提升,故使用场合非常广泛。本文围绕机器人建模以及关节驱动力矩,系统研究了冗余双臂型工业机器人动力学建模与协调拖动控制问题。以国产自主研发的双臂机器人为研究对象,讨论并设计出基于Linux+Xenomai双内核实时多任务平台的机器人控制软件,建立了运动学以及动力学模型。首先标定出双臂基坐标系并以单臂为例建立D-H模型。引入臂角的概念,完成双臂逆运动学的求解。然后在已知机器人的工作状态（各关节角度、角速度、角加速度）下,结合牛顿-欧拉逆动力学公式,参数化空间惯量矩阵,提取出动力学方程线性回归形式对应的完整参数集。利用最小二乘法和矩阵的QR分解法简化方程,得到具有可辨识的最简参数集的单臂动力学模型。该算法极大地降低了求解动力学问题的时间复杂度,计算速度约为常规迭代算法的13倍并且通过Robot Toolbox全作用域对比校验了模型的正确性。结合冗余双臂机器人低速运行、小惯量轻型机械臂的特点,简化了复杂的动力学模型。设计实现了一种基于“对称轨迹”的快速动力学参数辨识方法,并开发出一套通用的建模工具箱,解决了单臂以及双臂机器人的动力学建模与运动控制问题。通过力矩补偿的方式实现了机器人的零力控制,一方面检验模型,同时为拖动示教服务,形成了完整的机器人引导式编程方法。设计提出了基于零力控制的协调拖动,在仅有位置约束、同时存在位置和力双重约束的情况下,设计实现了实时多任务运行架构下的双臂主从协调拖动控制系统。出于安全性考虑,设计实现了机器人碰撞预防和碰撞检测模块。最后设计双臂关节同步运动实验和协调搬运的位姿跟随实验,从协调拖动的同步性以及跟随位置的准确性两方面分别验证了协调拖动系统的有效性。而且通用型动力学建模工具箱为今后机器人运动控制提供了可参考的技术方案,降低了算法入门门槛,提高了工作效率。

关键词： MS-DT-TMM   移动柔性机器人   三自由度并联机构   动力学   自减振  

摘要： 本课题对自减振移动柔性机器人进行动力学建模与分析研究。将三自由度并联机构应用于移动柔性机器人,构造具有减振功能的自减振移动柔性机器人。通过调节并联机构三支腿的伸缩量,保证上平台位姿的相对水平,以降低不平路面激励对移动柔性机器人末端操作精度的影响。主要有以下几个方面的研究:首先,基于多体系统离散时间传递矩阵法(MS-DT-TMM),构建并联机构各个元件和整个系统的动力学传递矩阵以及传递方程。进行数值仿真求解,得到并联机构各个支腿的受力和伸缩量的变化规律。建立并联机构的三维模型,进行动力学仿真分析实验,对比结果并进行分析,验证了基于MS-DT-TMM三自由度并联机构动力学模型的正确性。其次,基于MS-DT-TMM建立车轮的动力学模型并验证其正确性。考虑机械臂关节柔性的作用,与基于刚性关节模型的结果进行对比分析。结果存在明显不可忽略的差异,严重地影响了柔性机械臂端部的操作准确度,说明在对系统动力学特性进行整体研究时,对机械臂关节柔性的影响进行考虑是非常有必要的。然后,将并联机构应用于移动平台建立自减振移动柔性机器人,阐释了空间轮式移动机器人的组成及其整体动力学模型的推导过程。基于MS-DT-TMM创建自减振移动柔性机器人系统整体的动力学模型,经过数值仿真分析,可得出移动平台、并联机构以及末端柔性机械臂的动力学参数。最后研制了三自由度并联机构样机,搭建振动实验平台,并检测并联机构样机的固有频率,避免共振现象的产生。提出直线电机单独控制和三直线电机协调控制的控制方案流程图,为后期并联机构控制系统的设计奠定理论基础。

关键词： 机器人学  

ISBN: (纸本)9787111671497

摘要： 本书主要介绍机器人学的基本原理及其应用，并反映了国内外机器人学研究和应用的最新进展。全书共8章，主要内容包括机器人学的起源与发展、机器人学的数理基础、机器人运动学的表示与求解、机器人动力学方程、机器人的控制原则和控制方法、机器人传感器、机器人轨迹规划、机器人编程、机器人的研究和应用领域等。

关键词： 人机共融   柔性关节机器人   柔顺性控制   串联弹性驱动器   笛卡尔阻抗滑模变结构控制  

摘要： 随着人工智能、智能传感与大数据等科技不断发展,机器人逐渐被赋予与外界交互、模拟人类甚至自主学习等新能力。然而目前机器人面临的工作任务愈加复杂,其柔顺性能力尚显不足。柔性执行器由于具有抗冲击与安全人机交互等优点,正逐渐成为机器人研究的一种趋势。因此,本文基于串联弹性驱动器（Series elastic actuator,SEA）作为机器人被动柔顺关节执行机构,能实现机器人关节被动柔顺控制,有效地提升人机共融的安全性。但由于机器人关节引入柔性单元,使得整体控制系统复杂度提升,为此本文针对柔性关节机器人动力学与柔顺控制策略进行研究,设计稳定可靠的柔顺控制算法,主要研究内容如下:（1）SEA系统数学建模及其特性分析。建立SEA系统柔性单元、控制单元与驱动单元数学模型,根据位置源、速度源与力源控制法建立SEA系统开环与闭环传递函数,通过频率法分析系统稳定性;并根据力源控制系统对主动与被动阻抗特性研究,分析表明SEA系统具有低输出阻抗特性,对SEA的柔性关节机器人动力学模型建立与特性分析提供理论基础。（2）基于拉格朗日方程推导柔性关节机器人动力学模型。根据合理假设得到柔性关节机器人完整动态方程,SEA柔性元件将其完整动态方程解耦为电机端与连杆端动态方程,得到其简化动力学模型;系统分析其动态方程特性,对其关节动力学特性与SEA柔性元件动力学性能进行仿真研究。结果表明:串联弹性驱动关节机器人动力学被动柔顺性能良好,为柔顺性控制策略研究提供重要理论依据。（3）基于笛卡尔阻抗模型的滑模变结构控制策略研究。在关节空间动力学模型的基础上,建立柔性关节机器人笛卡尔空间末端接触动力学方程;对位置内环的笛卡尔阻抗控制仿真分析研究;基于双曲正切滑模切换函数改进滑模变结构控制策略,结合笛卡尔阻抗滤波轨迹,提出一种改进笛卡尔阻抗滑模变结构控制律,采用Matlab/Simulink仿真分析验证主动柔顺控制策略的有效性。结果表明:改进笛卡尔阻抗滑模变结构能够提高串联弹性驱动关节机器人系统轨迹跟踪能力。（4）柔性关节机器人柔顺性控制联合仿真分析。在联合方法仿真平台中,搭建Adams柔性关节机器人机械系统与MATLAB/Simulink控制系统;与传统笛卡尔阻抗PD策略仿真对比分析,笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略可较好缓冲接触力突变,降低动态冲击接触力峰值,使机器人与阻力环境交互接触时具有较强顺应性;通过静态与动态冲击分析可知,主/被动柔顺系统具有较强的稳定性和抗冲击接触柔顺性。综上所述,机器人串联弹性驱动关节融合笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略,取得良好地关节被动柔顺与主动柔顺性能,具有一定的学术研究价值,对人机交互柔顺控制研究具有重要实践意义。

关键词： STEAM   计算思维   项目式学习   机器人  

摘要： 目前,国内STEAM教育理念越来越受到人们的关注,计算思维培养也日趋低龄化.文章结合小学生认知规律、学习兴趣和学习需求,与团队成员从顶层设计出发,开展面向小学生计算思维的机器人项目式学习实践研究,依托多学科知识,发展小学生计算思维.研究采用项目式学习方式开展教学,以'精准防御抗击病毒'竞赛项目为例,从'进入情景、分析问题''找出规律、抽象特征''建立模型、设计算法''运行程序、改进优化''总结经验、迁移应用'等环节阐述了其在研究中的具体实施情况,旨在培养小学生运用计算思维界定分析问题、抽象建立问题模型、设计系统解决方案的能力,为发展小学生的计算思维提供了借鉴和参考.

关键词： 逆运动学   冗余机械臂   二次规划   时变矩阵   神经网络   周期节律   协作式神经动力学  

摘要： 为克服传统手术精度低、手术时间过长易引发疲劳失误、手易引起抖动等问题,手术机器人需具有实时、稳定、高效和精准等特点。由于其功能执行主要由受控的机械臂完成,故要求机械臂能实现实时高精度控制。但机械臂在重复运动时可能会发生关节角漂移从而产生误差。本文为解决手术机器人机械臂重复运动问题,将该问题抽象为一个时变矩阵方程模型。对神经动力学进行了相关研究,并将其应用于含噪声的时变矩阵方程、与群智能体算法结合运用于求解双凸优化问题和手术机器人冗余机械臂的重复运动问题。首先,为了求解含有有限强度噪声的冗余机械臂运动问题模型,本文将该问题构建成一个时变矩阵方程模型,并提出一种变增益周期节律神经网络。分别使用4种激活函数和4种噪声进行测试验证,理论证明该神经网络具有良好的收敛性。且该网络通过与传统的认知节律网络和归零神经网络进行仿真实验对比。仿真实验表明:变增益周期节律神经网络具有更好的收敛能力和抗噪声能力。然后,将粒子群方法和变增益周期节律神经网络结合,提出一种用于求解双凸问题的新型协作式神经动力学网络。该网络具有时变特性,能够在双层时间尺度上实现两个神经网络协作式工作。理论证明该网络具有稳定性,并以值为1的概率收敛。仿真实验表明:协作式变增益周期节律神经网络的收敛效率更快,且具有一定的抗噪能力。最后,将变增益周期节律神经网络求解器运用于求解手术机器人冗余机械臂逆运动学问题,即把逆运动学问题化为一个在速度层求解的二次规划问题。此外,将协作式变增益周期节律神经网络用于求解此机械臂逆运动学问题。为验证上述网络的有效性,对变增益周期节律神经网络和归零神经网络求解器进行实验仿真对比,实验表明变增益周期节律神经网络是有效的,且效果优于归零神经网络方法。同时,结果也验证协作式变增益周期节律神经网络在求解此逆运动学问题时可实现高精度,低误差。本文对于推动神经动力学的发展以及手术机器人的技术进步具有重要意义。

关键词： 重载机器人   动力学建模   参数辨识   激励轨迹优化   轨迹跟踪控制   滑模变结构控制  

摘要： 本文以华恒500kg重载机器人为研究对象,对机器人进行运动学与动力学建模,在动力学建模的基础上进行重载机器人参数辨识的仿真与实验研究,取得了良好的辨识效果,并开展机器人轨迹跟踪控制研究,分别对基于计算力矩法的滑模控制、基于自适应趋近律的变结构控制进行理论与仿真研究。首先通过DH法与拉格朗日法建立重载机器人的运动学与动力学模型,并结合机器人实际结构修正动力学模型,建立关节摩擦力模型与液气平衡模型,将机器人简化至3自由度以开展后续研究,随后详细研究机器人的仿真模型,分别通过机器人工具箱以及ADAMS、MATLAB软件建立了机器人模型,作为参数辨识与轨迹跟踪控制的仿真实验平台。参数辨识遵循整体辨识法的流程,辨识方法重点研究了在DH坐标系下的参数重组问题与激励轨迹优化问题,首先基于QR分解得到了适用于DH参数的最小惯性参数集,接着利用遗传算法、非线性规划函数fmincon解决轨迹优化问题,通过ADAMS仿真实验,验证了辨识方法的可行性,随后对机器人进行参数辨识实验,获得了有效的最小惯性参数辨识值。文章的最后研究了机器人的轨迹跟踪控制问题,设计了基于计算力矩法的PID+滑模控制策略,在控制律中加入边界层厚度函数,削弱系统的抖振现象,随后进一步提出基于自适应趋近律的PID+变结构控制策略,通过理论分析与联合仿真实验,验证了这两种控制策略的稳定性与有效性。

关键词： 直线电机   运动学   动力学   深度确定性策略梯度   非线性非奇异快速Terminal滑模控制  

摘要： 直线电机具有直驱特性和“零驱动”模式,能够很好的克服传统直线伺服系统在精度和迟滞方面的不足。本文基于三个直线电机模组耦合驱动,在传统并联机器人结构基础上重新设计构建了一种3-PSS并联机器人。由于直线电机的直驱特性和并联机器人部分结构的改变,本文需要重新对运动学、动力学模型进行求导,为消除高速重载情况下直线电机带来的扰动和非线性,基于动力学微分方程设计新的控制策略,然后对3-PSS直线电机并联机器人进行仿真和样机实验研究。本文研究内容包括:1)基于直线电机设计一种新的3-PSS并联机器人并使用Solidworks软件建立3D模型,基于旋量理论求解运动学,推导雅可比矩阵,获得速度模型,通过Matlab软件结合解析法和蒙特卡洛法求解可达工作空间。随后基于运动学模型对机器人动力学进行分析,求解各关节广义主动力和广义惯性力,最终获得直线电机3-PSS并联机器人的动力学Kane方程。2)针对3-PSS直线电机并联机器人的在高速、重载下抗扰动能力弱,稳定性差的特点,基于动力学微分方程设计了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient)的非线性非奇异快速Terminal滑模控制器。使用深度确定性策略梯度对非线性非奇异快速Terminal滑模控制器中的非线性不确定性进行逼近,提高跟踪控制精度和抗干扰能力。利用Lyapunov函数验证控制系统的稳定性和收敛性,结合DDPG算法自适应调节控制器参数,保证在质量变化、摩擦因素、外部干扰和建模不确定性等各种环境下的稳定性和鲁棒性。对提出的控制器使用Simulink仿真验证可行性,并与传统Terminal滑模控制、非奇异Terminal滑模控制和基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的滑模控制效果进行比较,结论证明本文设计的控制策略具有非奇异性,有限时间收敛性,快速瞬态响应,低稳态误差和高位置跟踪等优点,并且有效抑制不确定性的系统运动过程中的抖振问题,并提高运动精度和抗干扰能力。3)建立Matlab、ADAMS和Ansys联合仿真。验证运动学、动力学模型的正确性和基于DDPG的非线性非奇异快速Terminal滑模控制器的有效性。在以上基础上对并联机器人做静力学仿真和负载、精度验证可行性。通过样机验证测试,样机能够满足所设计参数的要求,并对本文工作进行总结,对未来进行展望。

关键词： SCARA机器人   实时Linux   参数辨识   振动抑制   输入整形  

摘要： 随着产业升级与技术进步,越来越多的机器人正被投入到工业生产中,它们面临的任务愈加复杂,如人机协作、力控制等。在这种情况下传统的机器人控制方式已不能满足实际需求,经由深入研究机器人动力学特性而提出的新一代机器人控制方法更利于机器人实现更精确的轨迹跟踪、更快的响应速度。相关问题是工业机器人研究领域内一直以来的研究重点。论文以设计高性能的机器人控制系统为出发点,以SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)机器人为研究对象展开研究。论文将设计新的硬件平台,并重点研究关系机器人控制系统性能提升的两个关键问题:动力学参数辨识问题与定位末端振动抑制问题。动力学参数辨识的目的是获得准确的机器人动力学模型,藉以优化控制器从而获得更好的控制性能;在底层运动控制器良好工作的基础上有必要在上层控制中抑制运动残余振动以进一步提高系统性能,文中主要研究了输入整形技术。论文建立了SCARA机器人的动力学模型并使用Stribeck摩擦力模型进行了优化,利用改进的傅里叶级数激励轨迹与最小二乘法完成了逆向动力学模型的辨识,设计了前馈力矩补偿器以证实辨识参数的有效性。参数辨识实验表明相关设计与算法能够准确对系统动力学参数进行辨识,将辨识结果用于前馈控制能够提升控制性能。论文比较了用于机器人振动抑制的主要方法,采用的输入整形方法具有通用性强、低开销、性能好的特点;梳理了输入整形器的主要理论与设计方法,给出了三种改进了鲁棒性的输入整形器的具体设计与性能分析,仿真实验验证了所设计整形器的性能与鲁棒性。论文分析了相关应用与技术研究现状,并利用软硬件协同设计方法设计了So C(Systemon-Chip,片上系统)驱控一体平台。论文所设计的实时Linux上位机能够实现高性能的实时控制。定位末端振动抑制物理实验表明所设计整形器能够有效抑制振动,且在结果上实现了平滑电机控制力矩的效果。鲁棒性实验结果与理论值一致,同样证明了设计的有效性。

关键词： 直播平台   线上   机器人竞赛  

摘要： 通过视频直播平台开展线上机器人竞赛选拔活动将是后疫情时期的常态.文章从线上机器人竞赛视频直播平台的选取,到竞赛准备和实施等方面进行了较为详细的阐述,为线上机器人竞赛活动开展提高参考.