机器人多指灵巧手及其驱动系统研究的现状

对国内外多指灵巧手的研究进展进行了综述,分析了传统工业机器人的末端执行器的局限性,展望了机器人灵巧多指手的必然发展趋势;同时对这些多指灵巧手的驱动器及其传动系统进行对比分析,提出了今后多指灵巧手驱动器及其传动系统的的发展趋势。

机器人多指灵巧手基关节力矩/位置控制系统的研究

HIT- 1型机器人手是一种具有多种感知功能的仿人多指灵巧手 .目前对多指手单关节单自由度控制的研究较多 ,而对两自由度的手指基关节的研究却较少 .本文分析了 HIT- 1型手两自由度基关节的运动学和动力学模型 ,并在此基础上建立了基关节的位置和力矩反馈控制系统 .本文采用工业中常用的 PID控制算法分别实现了手指基关节在自由空间的位置控制和在约束空间的力矩控制 ,并对实验结果进行了分析 .

基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制

提出了一种控制多指灵巧手稳定抓持物体的新方法。首先给出了接触稳定度和抓持稳定度的定义及其相应的计算方法，然后探讨了基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制方法。最后以北京航空航天大学的ＢＨ－２新型三指灵巧手为背景，对所提出的方法进行了仿真验证，仿真结果证明所提方法是有效可行的。

变胞多指灵巧手分析

对戴建生提出的新型的变胞多指灵巧手进行分析。该灵巧手与目前常用的机器手最大的不同在于它的手掌可以活动,并具有变胞功能。手掌的变胞增强了机器手的灵巧度并增大了工作空间。当手掌杆件静止的时候,每个手指都在一个平面内运动,由此提出手指操作平面的概念,从而将研究抓取姿态的问题转化为研究手指操作平面单位法矢量的问题。建立球面变胞手掌的全局坐标系,并得到3个手指平面的单位法矢量在此全局坐标系下的表示,然后将抓取姿态映射成为姿态直纹面。将机器手的工作空间分为手指和手掌两部分,着重研究后者,提出工作空间三角形的概念。工作空间三角形随着手掌的运动而变化,映射成为手掌工作空间直纹面后可以直观地了解其形状和大小的变化情况。

机器人多指灵巧手的结构型式的优化分析

本文对目前已经制造出的几种典型的多指灵巧手的结构进行了分析。对多指灵巧手结构形式上的几个主要方面进行了优化分析，提出了完成一般任务的通用的多指灵巧手的最优结构型式，并对其进行了具体的结构设计，给出了三维视图。

机器人多指灵巧手的结构参数优化设计

本文对目前已经制造出的几种典型的多指灵巧手的结构进行了分析．对一种三指十二自由度的多指灵巧手的各指之间的相对结构尺寸进行了优化设计，得出了比较满意的结果．并对该手爪进行了具体的结构设计，给出了其三维视图．

多指灵巧手基于广义力椭球的最优抓持规划

首先在抓持系统的力旋量空间中 ,建立了关节力矩与物体外力的关系 ,定义了整个手物体抓持系统的雅可比矩阵。按照关节空间和物体空间的力的映射关系 ,提出了广义力椭球和内力椭球。在此基础上 ,定义了抓持系统的最优抓持能力和最优内力。最后 。

多指灵巧手双闭环模糊控制

设计一种双位置闭环模糊控制器，用于多指灵巧手的位置控制。利用电机码盘反馈构成内位置环控制，采用一般的PID控制律；通过关节位置反馈形成外位置环控制，采用模糊控制算法。这种两层位置反馈控制可弥补只有码盘反馈的半闭环控制结构的不足，使具有强非线性的钢缆传动系统包含在闭环内，从而提高系统的稳定性和鲁棒性。实验证明跟踪精度明显提高。

人工肌肉驱动的多指灵巧手运动学计算与分析

目前对灵巧手的运动学分析对象多为单指结构,很少涉及多指协调的运动学分析,为了更好地完成HUST灵巧手的抓取规划,主要针对多指灵巧手的运动学问题以及各手指的操作可达性进行分析计算与验证。根据气动人工肌肉驱动的HUST灵巧手的结构特点,采用标准D-H参数法建立各手指指尖相对于手掌坐标系的运动方程,分析求解多指气动灵巧手的正逆运动学问题,基于Matlab对灵巧手的工作空间进行仿真分析,得出了各手指在手掌坐标系下的操作可达空间,并通过抓取实例验证了运动学与仿真分析的正确性,为多指灵巧手的抓取规划提供了重要依据。

多指灵巧手接触力控制研究

多指灵巧手与环境的接触力控制是其抓持物体并进行作业的基础，也是一个非常复杂的问题，本文用基于模糊控制的方法对多指灵巧手的接触力进行控制，并对非线性进行了补偿。

多指灵巧手的运动学模型研究

要对灵巧手的各个关节进行实时控制,就必须要对各关节的位移、速度、加速度、力等情况进行研究.以自行设计的仿人多指灵巧手结构为基础,建立DH模型,对灵巧手的位姿和坐标变换进行分析,设置手指各关节的坐标系,确定各关节的齐次坐标变换矩阵,建立运动学方程.运用运动学的正解和逆解,分析、求解出相应的参数.为下一步研究动力学以及研究灵巧手的抓取规划和运动控制提供依据,从而灵巧手达到良好的动态性能和最优指标.

可控参考时间的多指灵巧手协调控制

提出一种可控参考时间的多指灵巧手协调控制方法。通过对系统误差评价控制规划器的参考时间,使期望的输出可以根据系统当前的运动状态进行调整,从而使系统具有处理不可预测和不确定事件的能力。用这种控制方法对多指灵巧手进行运动学和动力学协调控制,在物体遇到障碍或扰动时系统可以以牺牲时间为代价,尽可能保证物体按预先规划的路径运动并保持手指的抓持位形,使抓持更稳定可靠,同时可避免物体和系统受到损坏。仿真和试验证明了这种方法的有效性。

欠腱驱动多指灵巧手的设计

提出一种欠腱驱动多指灵巧手 ,它具有结构简单 ,操作灵巧 ,控制容易 ,较高的操作适应性。每个多指节手指仅用一个腱驱使手指弯曲运动。文中描述了欠腱驱动多指灵巧手的结构设计与手指位移分析 ,与现有的多指灵巧手和欠驱动多指杆机器人手相比 ,这种多指灵巧手的结构更为简单紧凑 ,且能减少控制的复杂性、重量和成本 。

基于分散神经网络的多指灵巧手位置控制

针对多指灵巧手钢缆传动系统的非线性，提出一种基于分散神经网络的位置控制方法．通过对复杂的钢缆传动系统施加不同的输入可以得到特定的相对简单的输入输出数据，利用这种特定的输入输出数据学习传动系统的非线性关系得到多个分散的神经网络，再根据传动系统的结构特性用分散的神经网络求取钢缆传动系统的逆模型，用于直接逆控制，从而达到补偿非线性误差的目的．同时应用在线神经网络的适时补偿使系统长时间保持良好的运行状态．实验证明这种方法可大大提高位置跟踪精度．取得比较满意的结果。

多指灵巧手关节空间的轨迹规划研究

为确保灵巧手能在规定的时间内完成既定的任务,并要求抓取的动作满足连续、平滑等要求。可以利用抛物线连接的线性函数插值法对其进行轨迹规划。并讨论如何根据给定的路径点规划出的运动轨迹参数,实时地产生运动轨迹。

抓取柔软织物多指灵巧手的建模与仿真

为实现灵巧手对柔软织物的抓取,提出一种利用Matlab进行建模与仿真的分析方法.首先,根据任务要求设计了具有3指结构特点的多指灵巧手;其次,采用D-H参数法,通过描述手指各连杆之间的齐次坐标变换关系,建立其运动学模型,并采用直线插补算法在笛卡尔空间中对其进行轨迹规划;最后,利用Matlab软件进行仿真实验.结果表明,多指灵巧手结构设计合理,建立的模型准确可靠,轨迹规划算法符合要求,在其操作空间中能够实现对任意形状物体的抓取.

气动扇形柔性关节多指灵巧仿人机械手

为了满足服务型机器人对人机交互动作柔软性、安全性的高要求,基于仿生学理论提出了一种气压驱动扇形柔性关节,并将其用于多指灵巧仿人机械手的构建。采用柔性关节驱动和刚性手部骨骼相结合的设计理念,兼顾手部刚度与柔性。通过关节角度的检测和供气压力的调节,实现手指关节弯曲角度和手指抓握力的连续控制。描述了扇形柔性关节的工作原理和结构设计特点,以及手部整体结构的设计,并对机械手抓握动作和功能进行了试验分析。试验结果表明:柔性多指灵巧仿人机械手能够完成各种手势以及对球状、圆柱状和卡片状等物体的抓取。

基于腱驱动的空间多指灵巧手的位置/腱张力混合控制

现有的腱驱动空间多指灵巧手通过对每一根腱施加独立的张力实现力控制,忽略了腱绳耦合运动的影响。针对"N+1"型腱驱动多指灵巧手系统内腱绳运动和腱张力耦合的问题,采用关节转矩到腱张力映射的方式解决,同时加入位置控制,构成位置/腱张力混合控制系统,实现腱驱动灵巧手的主动柔顺控制。"Matlab+ADAMS"联合仿真结果验证了算法的可行性。

变胞多指灵巧手手掌尺度综合

分析新型的变胞多指灵巧手,设计一个能完成3种指尖抓持姿态的手掌.多指灵巧手变胞功能增强了机器手的灵巧度并增大了其工作空间,当手掌杆件静止时,每个手指都在一个平面内运动.由此提出手指操作平面的概念,从而将研究抓取姿态的问题转化为研究手指操作平面单位法向量的问题.建立球面变胞手掌的全局坐标系,得到3个手指平面的单位法向量在此全局坐标系下的表示,将抓取姿态映射成为姿态直纹面.分析3种常用指尖抓持姿态,得到实现抓持姿态时手掌需要满足的条件,并转化为非线性方程组的求解问题,得到满意的数值解.最后利用三维造型软件进行仿真,验证了计算的正确性.

基于欠驱动原理的多指灵巧手结构设计及实验研究

针对传统的多指灵巧手手指驱动源多、结构复杂,抓取过程中驱动电机保持堵转状态导致发热量大、寿命短,以及无法准确感知目标物体的位姿并施加合理的抓取力等问题,对灵巧手手指结构、系统构型及传感器等方面进行了研究。提出了一种具有欠驱动特性及自锁特性的多指灵巧手手指结构方案及具有不同承载能力的腱传动结构方案,设计了二指、三指及五指灵巧手系统构型,开发了高灵敏度、低成本一维力传感器及触觉传感器;以三指灵巧手为例,加工了实验样机,利用实验样机进行了相关实验。研究结果表明:该灵巧手的手指结构能够有效降低驱动源数量,实现机构减重,通过更改腱传动机构,可实现不同承担不同负载,具有较好的安全性和可靠性,一维力传感器及触觉传感器具有较高的灵敏度、准确性及低成本特性,该灵巧手指具有较高的重复定位精度,可完成针对不同形状物体的稳定、可靠的抓取任务。