基于柔性传感器的绳驱动连续体机器人反馈控制

鉴于绳驱动连续体机器人独特的柔顺性使得其骨架变形难以通过传统的刚性传感器测量,另一方面,基于分段常曲率假设建立的运动学模型开环控制存在位置精度低的问题。本文以模块化设计的绳驱动连续体机器人为研究对象,利用了一种弹性磁电应变传感器并建立了多元回归模型实现机器人形状感知。通过一种运动空间映射方法实现了机器人柔性臂在三维空间内的闭环反馈控制。最终搭建了机器人样机平台并进行实验验证。结果有力地证明了基于柔性传感器的反馈控制方法的可行性和准确性。

绳驱动连续体机器人标定方法

为提高绳驱动连续体机器人的定位精度,提出了一种针对此类机器人的误差标定与补偿方法。该方法利用指数积(POE)公式建立连续体机器人关节模块的运动学模型,并利用运动学模型推导出误差传递模型。针对误差模型采用最小二乘方法进行误差的辨识,将辨识后的误差补偿至机器人的运动学模型,从而提高机器人关节模块的模型精度。制作了基于柔性支撑的绳驱动连续体机器人样机,并对标定算法进行了仿真和实验验证,实验结果显示机器人末端位置精度提高了32.23%,姿态精度提高了81.64%,证明了标定算法的有效性。

基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划

为提高绳驱动连续体机器人运动的平滑性和稳定性,在关节空间和笛卡尔空间研究了基于样条函数和粒子群算法的轨迹规划问题。首先,采用双参数局部指数积公式建立连续体机器人的运动学模型;其次,根据牛顿-拉夫森迭代方法进行逆运动学求解;最后,基于自适应惯性权重的粒子群时间最优化算法结合五次B样条函数,分别实现了连续体机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划。仿真结果表明:在相同的条件下,两种方法均可得到连续体机器人末端的连续轨迹,速度均小于10 mm/s,加速度均小于20 mm/s^2;基于关节空间规划出的关节位移、速度、加速度曲线更为平滑,关节空间规划用时9.2193 s,笛卡尔空间规划用时10.6046 s。基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划研究,提高了连续体机器人的运动性能,可为绳驱动连续体机器人的位姿规划提供参考。