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面向人机交互的七自由度服务机械臂柔顺控制研究

来源:硕士论文网,发布时间:2020-12-08 10:08|论文栏目:机械论文|浏览次数:
论文价格:150元/篇,论文编号:20201208,论文字数:30056,论文语种:中文,论文用途:硕士毕业论文
硕士论文网第2020-12-08期,本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇机械论文文章《面向人机交互的七自由度服务机械臂柔顺控制研究》,供大家在写论文时进行参考。

   本篇论文是一篇机械硕士论文, 随着制造业的快速发展,机器人技术渐渐渗透到各个领域,产品需求量日益增大。受生产环境以及机器人的重量、体积和灵活度等影响,机器人将面临如何在复杂或未知的环境中平稳运行。

第一章 绪论 

1.1 课题研究背景 
  本课题来源于江苏省自然科学基金青年项目(No.BK20170898),旨在研制一台具有柔顺控制的七自由度冗余机械臂样机,在七自由度机械臂的基础上通过简单的改造,并引用经典的柔顺控制方法并加以改善,从而提高七自由度机械臂在人机交互过程中的安全性和柔顺性能,以实现稳定的七自由度机械臂控制,并且拥有应对不同环境的调整能力,力求在一定程度上辅助人类进行交互。2019 年,随着《机器人产业发展规划(2016—2020 年)》、《智能制造发展规划(2016—2020年)》和《新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020 年)》三大机器人优惠政策的实施,对机器人智能化升级改造需求日渐提高,预计我国工业机器人的新装机量将保持快速增长趋势。与此同时,受人口老龄化、家政、医疗、教育和公共安全持续需求影响,人机协作技术的研究正在不断深入,未来我国服务机器人市场潜力巨大[1]。 中国服务机器人市场规模正在迅速扩大。中国电子学会估计,2018 年中国服务机器人市场将达到 18.4 亿美元,同比增长约 43.9%,高于全球服务机器人市场的增长率。 随着送餐、停车、超市、餐饮等机器人应用场景的不断挖掘和快速发展,传统产业已开始积极寻求与新兴技术的融合,预计 2020 年,我国服务机器人市场规模将突破 40 亿美元。 机器人产业报告数据显示,全球机器人市场规模增长势头明显,服务机器人市场迅速发展,工业和特种机器人发展速度保持平稳。2018 年,全球机器人市场规模将达到 298.2 亿美元,近五年机器人市场规模的平均增长率约为 15.1%。其中,工业机器人市场规模为 168.2亿美元,服务机器人市场规模为 92.5 亿美元,特种机器人市场规模为 37.5 亿美元,占比分别为 56%、31%、13%,如图 1.1(a)和 1.1(b)所示。 
全球服务机器人市场规模和增长速度
 
  随着制造业的快速发展,机器人技术渐渐渗透到各个领域,产品需求量日益增大。受生产环境以及机器人的重量、体积和灵活度等影响,机器人将面临如何在复杂或未知的环境中平稳运行。与此同时,研发水平的提升、新材料的投入使用以及工艺技术的创新,都为机器人的发展提供了便利,未来机器人将逐渐向柔性化、智能化方向发展。 服务机器人在与人进行人机交互的过程中,机器人末端或者机器人关节连杆会与未知环境产生频繁的相互作用,如果无法及时的对环境做出正确的响应,会损坏机器人部分零部件,破坏机器人的刚性结构甚至对人体产生危害。为了处理好人机协作中的物理接触,需要避免机器人运动过程中对环境的冲击,保持接触力的平稳性,也就是让机器人表现出一定的柔顺性,才能提升人机交互的舒适性和稳定性。 
1.2 牵引式上肢康复服务机器人研究现状 
  国外从上个世纪 60 年代就开展了机器人对人体上肢康复的研究,但受限于当时的实验环境和技术瓶颈,上肢康复机器人只是一个构想没有得到太大的发展。到了上世纪 80 年代,上肢康复机器人进入慢速发展时期,虽然有一些高校和研究机构取得了一定的成果,但在康复设备产品化的道路上仍然受阻。等到了上世纪 90 年代,上肢康复机器人进入快速发展时期,很多高校和机构都推出自己的上肢康复机器人,在产品化的道路上也取了快速发展。我国对康复机器人的起步较晚,技术相对落后,但随着经济的快速发展,近十几年来,我国对上肢关节康复机器人的研究取得了一定的成果,各类上肢关节康复产品相继问世[2]。 上肢康复机器人可以分为两类,一类是末端牵引式康复机器人,另一类是外骨骼式康复机器人[3]。末端牵引式康复机器人是一种以串联连杆构成的机械结构,通过将患者手臂与机械臂末端相连,让机械臂以主动或被动的方式与患者协调运动的机械系统,最终本文设计一个末端牵引式康复机器人来进行人机交互实验。在此,本小节主要总结了国内外具有代表意义的末端牵引式康复机器人。  1994 年,世界上第一台上肢康复机械臂 MIT-MANUS 由麻省理工学院研究团队研制而出[4],属于末端牵引式上肢关节康复机械臂,如图 1.2 所示,患者通过控制机械臂与游戏画面进行交互,MIT-MANUS 帮助患者进行肩关节和肘关节的训练,并通过阻抗控制来处理机械臂物理接触时的不稳定性,并通过大量临床实验验证了 MIT-MANUS 在上肢关节康复中的安全性和有效性。 
MIT-Manus 康复机器人
 

第二章 机械臂柔顺控制系统设计 

  为了实现七自由度机械臂的柔顺控制,需要统筹协调机械臂的各个模块,确定整体的系统框架。本章对机械臂进行坐标系建模,获取机械臂的精确 D-H 参数,使用六维力传感器测量机械臂与环境的接触力,并对其进行滤波、坐标系变换和重力补偿。最后在传感与控制策略两个方面对机械臂柔顺控制系统设计确定设计目标。 
2.1 机械臂硬件系统设计 
  实验室机械臂为七自由度的机械臂,七自由度机械臂硬件系统架构由多个模块构成,包括:PC 电脑模块、控制算法模块、力采集模块、通信模块等,如图 2.1 所示,具体包含机械臂本体、USBCAN 通信器、末端六轴力传感器、伺服电机、编码器、减速器、电机驱动器和上位机控制软件。 整个机械臂系统的核心控制控制部分为上位机软件,通过 CAN/串口与其他组件通信,通过相应的控制算法来控制各部分组件发挥作用,控制算法接收力传感器数据和 CAN 网络的数据,协调七自由度机械臂完成复杂的工作任务;PC 机通过 USBCAN 与机械臂连接,通讯协议为 CanOpen 协议;机械臂与 36V 直流电源连接,并通过电机驱动器对伺服电机进行控制,驱动器通过编码器将当前的位置数据传给 PC 机,驱动器计算期望电机转角和实际电机转角的差值来控制电机的运动;力传感器模块与电脑的通讯协议为串口协议,可以得到三轴力和三轴力矩信息,即机械臂执行器末端与环境的接触时的力和力矩信息。 
机械臂系统图
 
2.2 接触力的测量与补偿 
  要完成七自由度机械臂的柔顺,需要采集机械臂末端执行器与环境的接触力信息,本文使用 ROBOTIQ FT300 六维力/力矩传感器,安装在机械臂第七关节末端,能够实时测量机械臂末端三个坐标方向的接触力和力矩。当机械臂末端安装工具时,工具的重力会影响力传感器的读数,并且随着机械臂位置和姿态的改变,工具的重力会实时分担到各个轴上。 FT300 传感器本身自带了重力补偿软件,为了便于后续实验的便利,对力传感器和法兰使用自带软件进行重力补偿。对安装在力传感器上的实验器具进行算法上的重力补偿,后续更换实验器具时只需要在重力补偿算法中改变器具的重力即可。FT300 传感器通过法兰盘安装在机械臂末端关节,传感器及固定法兰盘如图 2.8 所示,图 2.9 为安装辅助器具后的机械臂末端图。 
 

第三章  机械臂运动学分析与轨迹规划

3.1  机器人运动学分析
3.2  机械臂的位置轨迹规划
3.3  轨迹插补实验 
3.4  本章小结 

第四章  七自由度机械臂的柔顺控制

4.1  阻抗控制方法
4.2  阻抗控制仿真
4.3  基于改进的位置阻抗控制算法的主动柔顺控制
4.4  本章小结

第五章  基于主动柔顺控制的人机交互实验

5.1  实验准备
5.2  主动训练方法和指标 
5.3  主动训练实验
5.4  本章小结 

第六章   总结与展望 

  本文主要研究了七自由度机械臂的柔顺控制方法,设计了基于人机交互的末端牵引式主动训练实验。分析了 S-R-S 七自由度机械臂的硬件系统构成,对 D-H 参数进行辨识;使用末端六轴力传感器进行接触力测量,并进行滤波和重力补偿;分析了机械臂的运动学模型并进行了轨迹规划实验;通过基于位置的阻抗控制方法来实现机械的柔顺控制;提出一种沿预设轨迹运动的主动柔顺控制控制方法并进行了 Simulink 仿真;在七自由度机械臂平台上搭建实验平台,结合人机交互软件,进行上肢关节主动训练实验。本论文主要完成了以下几个方面的研究工作: 
(1) 介绍七自由度机械臂的硬件构成,包括末端六轴力传感器和机械臂构型,对力传感器数据进行指数滤波和机械臂运动过程中的坐标系变换,并采用便携式测量臂对机械臂D-H 参数进行了辨识; 
(2) 建立七自由度机械臂的运动学模型,针对七自由度冗余机械臂采用了基于自旋量的逆解求解方法。在机械臂控制关节空间里采用了三次多项式插值方法,在笛卡尔空间中采用直线插补方法,结合驱动器的 PVT 算法进行了画圆实验。 
(3) 研究了七自由度机械臂的柔顺控制方法,基于机械臂与外界环境的接触动力学特性,采用基于位置的阻抗控制方法即导纳控制,并对导纳控制模型进行仿真,选择合适的阻抗控制参数。并提出了一种基于改进的位置阻抗控制算法的主动柔顺控制算法,能够沿期望轨迹运动同时做阻抗运动,并对其进行了 Matlab/Simulink 仿真,验证算法的有效性。 
(4) 使用七自由度机械臂设计了末端牵引式上肢关节主动康复实验,采用改进的基于位置阻抗的主动控制方法,设计康复运动轨迹,并基于 Python 3.7 的 pygame 库设计了人机交互软件,能够让受试者根据软件界面提示自主修正运动轨迹,完成主动训练实验,并对运动结果进行相应的量化评价。 


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