多指机器人手协调控制研究进展

本文综述了关于多指机器人手协调控制方面的研究进展情况 .文章分为三个部分 .第一部分介绍了多指机器人手各方面的研究现状 ;第二部分讨论协调控制 ,主要是力分配算法方面的研究成果 ;第三部分探讨了自主抓取的实现方法 。

外骨骼式多指测量机器人

提出了一种新的外骨骼式多指机器人,用于测量舱外航天服手套力学特性。设计了基于平行四边形连杆的外骨骼式机械手指,这种手指机械刚度大,指节长度根据需要可调节,能够围绕航天服手套实现包络运动且可实现双向驱动。根据机械手的结构特点,建立了其运动学模型。然后,在手指动力学基础上设计了鲁棒μ控制器,分析了系统的模型不确定性。将负载动力学作为系统的反馈不确定性,建立了合理的被控对象标称模型。最后,介绍了舱外航天服手套力学特性测量原理和实验研究。机器人轨迹跟踪实验表明,μ控制器能够抑制干扰对系统的影响,使系统具有鲁棒性和稳定性,轨迹跟踪误差<±0.03°。测量实验的重复性误差<5%,表明外骨骼式多指机器人系统可靠,测量原理正确。同时表明,采用外骨骼式多指机器人测量舱外航天服手套力学特性,测量原理和方法正确可行,能够满足测量要求。

机器人多指手抓取爆炸物能力研究

应用力螺旋理论建立了多指手抓取矩阵与外力螺旋之间的关系,对多指手抓取爆炸物能力进行研究.首先建立多指手抓取爆炸物的力学模型,确定影响抓取的参数;然后以最大抓取重量为目标函数,建立满足力封闭约束条件下的抓取数学模型,并采用神经网络和优化方法对多指手抓取爆炸物进行了仿真,研究多指手不同抓取位置与爆炸物重量之间的对应关系,获得了多指手抓取爆炸物时最有利的抓取位置.

机器人多指手的位置一力混合控制

分析了一类机器人多指手的动力学模型的特点，针对这类机器人多指手在运动和抓握２个过程中动力学特性有根大差异的特点，提出了１种切实可行的位置─力混合控制方案，并成功的应用于北京科技大学双拇指手控制系统。

面向任务和基于几何特征的机器人多指手抓取模式规划

针对机器人多指手自身的特点,通过分析人手的抓取特性,对其可能具有的抓取模式进行分类。考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。将抓取模式分为10类,对于新的被抓物体,利用训练好的神经网络自动生成抓取模式,并利用VC++/OpenGL建立了可视化仿真平台,进行了抓取模式分类仿真实验,结果表明对于新的物体,机器人可以选择适当的抓取模式进行抓取。

基于滑觉功能的机器人多指手稳定抓取方法

提出机器人多指手滑觉功能的一种实现方法和基于滑觉功能的机器人多指手力反馈控制方法.机器人多指手的滑觉功能是通过检测力觉传感器输出的变化而实现的,而通过将滑觉判断与力反馈控制相结合,并在力反馈控制系统中引入分级模糊控制的思想则可以使机器人多指手在实现滑觉功能的同时完成对物体的稳定抓取.

机器人多指手抓取动态稳定性分析

指出动态稳定性是评价机器人多指手执行抓取操作的一项重要指标,避免构造Lyapunov函数而给出了机器人多指手抓取稳定性研究的一种新方法,得到了抓取系统指数稳定的充分条件.

欠驱动多指节机器人手的抓力分析

对欠驱动多指节机器人手的抓力进行了分析 ,给出了直指和曲指抓取物体时的抓力方程 ,并对手指抓力作了动态仿真。手指抓力分析为多指节手的机构与力控制设计提供了理论基础。

机器人多指手预抓取模式聚类分析

提出一种基于计算机视觉的,以及改进的模糊C均值聚类算法的机器人多指手预抓取模式分类方法。根据人手抓取分类学,将抓取手势分为13类。选取若干具有代表性的不规则形状物体,先经视觉系统采集物体图像,然后运用数字图像处理方法提取物体的姿态、大小、形状和表面粗糙度等特征,最后利用改进后的模糊C均值聚类算法对待抓取物体进行聚类分析。实验结果表明:对比人类抓取策略,该方法具有理想的预抓取模式分类效果。

气动机器人多指灵巧手——ZJUT Hand

总结了现有灵巧手的缺点,例如结构复杂、难以控制等,并在此基础上提出了一种新型的气动驱动多指灵巧手,命名为ZJUT Hand.基于一种新型的气动柔性驱动器FPA,设计了气动刚柔性弯曲关节及侧摆关节;在此基础上给出了一种4自由度气动拟人手指;为了获得较高的模块化集成度,将5个完全相同的手指装配在拟人手掌上,构成具有5个手指、20个自由度的ZJUT Hand的本体结构;采用仿生学优化方法确定ZJUT Hand的结构参数,并对其本体结构进行了抓持仿真实验.仿真结果表明:ZJUT Hand能够对圆柱、长条形、球形等典型形状的物体实现抓持,并能够模拟人手实现对捏、夹持、勾拉等复杂拟人手形.详细设计了ZJUT Hand的力/位传感系统.完成了ZJUT Hand的抓取实验,结果表明:ZJUT Hand能够对典型形状目标物体实现稳定抓取.最后,简单总结了ZJUT Hand的特色之处.

机器人多指手可变腕掌设计

目前,对于大小、形状各异的物体,机器人多指手的抓取规划和控制问题尚未得到完善的解决。总结现有各类机器人手掌,发现一些新型手掌结构可以提高机器人多指手的灵巧性和工作空间,且结构和控制相对简单。基于此,分析了章鱼腕的运动机理,提出了广义腕掌结构,可构型出任意大小和形状的多边形,并依此结构设计了一种12自由度的仿生机器人四指手。为了简化结构和控制,设计了一种5自由度的新型手掌结构,命名为可变腕掌。对于不同大小和形状的物体,可变腕掌能够自适应改变手掌构型,将手指变位到最佳的接触点位置,大幅提高了机器人多指手的灵巧度和工作空间。构型分析表明,对于大小、形状各异的物体,可变腕掌能够简单快速地实现自适应构型,既提高了机器人多指手的抓取质量,又降低了抓取规划和控制的难度。

多手指机器人动力学建模方法

为了获得多手指机器人动力学解析模型,解决(建模过程)由于系统质量矩阵奇异造成的系统运动方程无解问题,应用Udwadia-Kalaba建模理论,提出了一种新的针对手指机器人的扩展层级建模方法,获得了系统动力学解析模型,解决了手指机器人系统质量矩阵奇异时运动方程无解的问题;以二维三手指机器人为实例,应用扩展层级建模方法,建立了手指机器人和抓取对象组成的多刚体系统动力学解析模型;将三手指机器人的动力学模型进行数值仿真,仿真结果连续、收敛。研究结果表明:提出的建模方法可行、有效,可以快速、高效地建立多手指机器人的动力学模型,可以获得抓取力模型和手指关节力矩模型的解析形式,为进一步实现多手指机器人的力/位混合控制奠定了理论基础。

基于气动柔性驱动器的弯曲关节的基本特性研究

基于气动柔性驱动器(FPA)研制了一种弯曲关节,该关节可用于机器人多指灵巧手设计。向FPA内腔中充入不同压力的压缩气体,弯曲关节可以实现不同的转角。对关节进行了力平衡分析,分别建立了关节的转角和输出力静态模型。对弯曲关节进行了静态特性测试实验,实验结果与仿真结果基本吻合。弯曲关节动态特性实验表明:关节转角开环阶跃响应时间大约1s,关节输出力的开环阶跃响应时间大约0.5s;采用前馈补偿及PI反馈控制可使关节转角实现精确控制。

气动侧摆关节的动态特性

针对目前气动关节存在的缺点,提出了采用气动柔性驱动器(flexible pneumatic actuator,FPA)直接驱动,模拟人手指侧摆运动的侧摆关节。介绍了侧摆关节的工作原理。根据热力学第一定律,结合关节的动力学方程,推导建立了关节的转角及输出力矩的动态模型,并进行了仿真分析研究了关节的动态特性;试验研究了侧摆关节的动态特性,分析了关节转角及输出力矩的实际动态响应较慢原因;采用了串联双闭环控制方法,对关节的转角及输出力矩进行了控制研究,结果表明:期望角度为15°时,关节转角闭环动态响应时间约为0.3s,稳态相对偏差小于0.65%;期望输出力矩为188N?mm时,闭环输出力矩动态响应约为0.3s,稳态相对偏差小于1.5%。侧摆关节可控性高,可满足多指灵巧手关节设计要求。

Task Oriented Optimal Grasp Planning by Three Fingered Robot Hands

This paper presents a way for research on grasp planning of three fingered robot hands. According to the assortment of human hand grasping, two typical grasping poses for three finger grasps are summarized. The task requirements, the geometrical and physical features of the object and the information from the environment are synthesized. Grasp pose is deduced by task analysis, and the graspable plane is sought and determined. The process of grasp planning is finally carried out by determining three grasp points on the feasible grasp plane.

基于柔性腕手的最优抓取规划研究

在食品自动化加工行业中,由于抓取对象具有软、脆、易损,尺寸、形状差异较大等特性,机器人多指手的抓取规划和稳定性问题尚未得到完善解决。为此,设计了一款柔性腕手,并提出了相应的最优抓取规划算法,以降低其抓取规划和控制的难度。首先,利用软体手指和仿人手掌的变掌机构研发了柔性腕手:基于变掌机构的构型变换,柔性腕手手指的工作空间以及抓取点位置发生变化,从而可抓取尺寸、形状差异较大的物体;基于软体手指的柔顺性,柔性腕手可抓取软、脆、易损的物体。然后,通过实际抓取分析,分别确定了柔性腕手利用四指、三指、二指抓取物体时的稳定性评价指标,提出了基于柔性腕手的最优抓取规划算法,并通过抓取算例验证了该算法的可行性。最后,制作了柔性腕手样机并搭建了相应的实验平台,选取8种不同的物体,演示了柔性腕手的构型变换,通过实验分析再次验证了基于柔性腕手的最优抓取规划算法的可行性。结果表明基于柔性腕手的最优抓取规划算法不仅能提高机器人多指手的适应性和抓取稳定性,而且能降低其抓取规划和控制的难度。研究结果为机器人多指手的应用提供了参考。

Development of Five-Finger Multi-DoF Myoelectric Hands with a Power Allocation Mechanism

To be used as five-fingered myoelectric hands in daily living, robotic hands must be lightweight with the size of human hands. In addition, they must possess the DoFs （degrees of freedom） and high grip force similar to those of human hands. Balancing these requirements involves a trade-off; ideal robotic hands have yet to sufficiently satisfy both requirements. Herein, a power allocation mechanism is proposed to improve the grip force without increasing the size or weight of robotic hands by using redundant DoFs during pinching motions. Additionally, this mechanism is applied to an actual five-fingered myoelectric hand, which produces seven types of motions necessary for activities of daily living and realizes a -60% improvement in fingertip force, allowing three fingers to pinch objects exceeding 1 kg.

传感器

本部分收录四篇论文。内容包括机器人触觉感知的综合心理学实验,具有触觉感知器的多指机器人手接触实验,采用生物学方法实施机器人抓取任务,人一机器人接触作用中整体触觉感知衣的模型与处理。