仿人灵巧手的稳定抓取方法研究综述

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要抓手,人形机器人通过集成具有类人抓取能力的仿人灵巧手,有望在工业生产、家庭服务、反恐排爆等不同应用场景中辅助或代替人类进行精细、复杂的作业。针对不同应用场景下的仿人灵巧手稳定抓取方法研究展开综述,梳理不同结构仿人灵巧手稳定抓取构型的实现形式,总结仿人灵巧手基于外部传感/本体传感的接触状态分析与估计方法,归纳仿人灵巧手在与物体发生全局相对运动/局部相对运动下的抓取状态检测与识别方法,给出常用的仿人灵巧手稳定抓取控制策略。分析仿人灵巧手在接触、抓取过程中上述方法的应用优势及不足,讨论软体材料、动态场景等因素影响下仿人灵巧手稳定抓取方法研究面临的挑战,并展望了其研究趋势及在人形机器人上的应用。

果蔬采摘欠驱动机械手爪设计及其力控制

为了实现果蔬的无损采摘,采用欠驱动原理设计出一种结构更简单、通用性更强的末端执行器。欠驱动机构是指驱动器数目少于机构本身自由度数目的机构,基于欠驱动原理设计的机械手结构简单可靠,抓取物体时具有形状自适应能力,手指可完全包络物体,可以通过最大接触力的闭环力反馈控制来实现无损采摘。基于这一设计思想设计出仅靠一个电动机驱动三个手指的机械手爪,通过理论分析、手爪机构设计与建模、结构参数优化,确定设计尺寸制出机械手爪,设计控制电路结合力反馈控制进行抓取试验。试验结果表明该手爪能实现期望的抓取与最大接触力控制功能,并具有控制简单可靠、抓取稳定、不损伤果实等特点。

抓持-旋切式欠驱动双指手葡萄采摘装置设计与试验

针对葡萄的柔性无损采摘要求,基于欠驱动原理和抓持-旋切协同工作方式设计了一种欠驱动双指手葡萄采摘装置,一个电动机通过连杆机构驱动双指四指节手爪从果实中部接近并包络抓取葡萄,复合在双指手上的旋切部件摆动-伸缩带动圆盘刀切断果梗,实现果实与果梗分离。基于此设计思路,首先通过葡萄赤道面直径分析确定了欠驱动手指机构指节尺寸与转角范围,然后通过建立欠驱动手指机构静力学模型,基于传力最优和接触力均布的要求确定了驱动连杆尺寸,结合接触力分析和葡萄挤压破裂试验,获得抓持2 kg葡萄不发生损伤的最大接触力为20 N,再通过手指机构静力学模型求解获得驱动电动机的推力,从而指导驱动电动机的选型。设计了葡萄采摘装置控制系统,通过指节处压力传感器实时反馈接触力实现最大接触力的有效控制。采用加减速梯形控制方式实现了旋切部件运动,圆盘刀转速1 200 r/min可对果梗有效切断。对赤道面直径95~200 mm的葡萄进行50次采摘试验,试验结果表明该装置的采摘成功率为100%,果实挤伤率为5.2%,不考虑视觉定位葡萄与果梗的耗时,完成一次抓持-旋切动作平均耗时29.4 s。

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。

气动柔性灵巧手输出力控制技术

阐述了一种气动柔性驱动器(FPA),及采用FPA驱动的气动柔性灵巧手(ZJUT Hand)。以ZJUTHand为研究对象,基于微分运动学理论,建立其手指的静力学模型,完成了手指静力跟踪的半闭环控制实验,验证了ZJUT Hand手指便于控制输出力的特点;基于指尖五维力传感器,提出了一种模糊自适应指尖力动态跟踪控制策略,完成了手指指尖力动态跟踪实验,结果表明:该控制策略能够在未知环境下,实现对手指指尖力快速、精确的动态跟踪,响应时间约为1 s,跟踪误差稳定在±0.15 N内。

水下作业灵巧手水压驱动系统的设计与工程实现

鉴于水下作业灵巧手的特殊要求,匹配合适的驱动系统显得尤为重要。笔者详细阐述了水下作业灵巧手水压驱动设计,探讨了工程实现,在水下特定作业环境有着良好的应用前景;以此为基础,组建了水压伺服控制回路,构建了力控制系统。

空间五指灵巧手单指控制系统设计

空间五指灵巧手是空间仿人机器人的重要组成部分之一,用于实现空间站载荷组装、模块更换和空间精密操作等任务。主要介绍了单指的控制系统,采用N+1型腱驱动方案和阻抗控制来实现单指的位置控制和接触力控制。单指控制实验结果验证了控制系统的可行性。

基于神经网络的水下机器人力控策略研究

水下机器人抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性,因此对基于位置的神经网络阻抗控制方法进行了研究,构建了基于位置的神经网络阻抗控制器,采用三层前向反馈神经网络构建补偿器结构,基于BP算法和Delta学习规则,得到了反向传播的更新规则;该神经网络控制系统具有很强的自适应性,可以很好地完成机器手抓取物体的任务;在水下机器人单手指上分别对软性材料(泡沫)和硬性材料(木块)施加5N恒定力进行反复的实验,结果表明,该方法具有较好的补偿和控制效果,为水下机器人的准确抓握和合理操作奠定基础。

基于神经网络的水下灵巧手阻抗控制

水下灵巧手抓取物体时，物体与指尖存在力控制问题，但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性，采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性．文中基于位置型阻抗控制方法，提出采用神经网络对手指动力学模型、物体刚度和物体位置误差进行补偿．对补偿策略进行了详细的推导，并通过仿真实验验证了该方法的补偿效果，结果表明基于神经网络的位置型阻抗控制器具有较强的鲁棒性．

基于CFFCA的全驱动五指灵巧手抓取研究

为精确控制灵巧手对目标物体的抓取,针对灵巧手对目标物体的抓取控制实时性不高的问题,设计了全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I。分析了单根手指的正运动学与逆运动学,提出了接触力反馈控制算法(CFFCA:Contact Force Feedback Control Algorithm),利用压力传感器的反馈值,实时控制灵巧手和目标物体之间的接触力,并且详细描述了灵巧手的强力抓取和精确抓取两种抓取模式。在全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I上的实验证明,在两种抓取模式下该算法对两种尺寸的目标物体实现抓取控制是可行的。利用提出的接触力反馈控制算法可控制全驱动灵巧手和目标物体之间的接触力,实现灵巧手对不同大小的目标物体的稳定抓取操作,实验结果表明,该算法实时性较好,有很高的灵巧性,具有应用价值。

灵巧手最小抓取作用力规划

为了在不增加能量与机械损耗下,提高灵巧手抓取物体的成功率,则必须对灵巧手在抓取物体上的作用点位置进行布局。因此,提出了一种基于最小抓取力的规划算法,以力封闭为约束条件,接触力法向合力为目标函数,采用差分进化算法计算,最后求得抓取最优点以及最小作用力,并利用最小奇异值指标来评价抓取性能。仿真结果验证了该算法应用于灵巧手的可行性,对于多指灵巧手的抓取具有参考意义。

HIT机器人灵巧手手指及其阻抗控制的研究

手指对接触环境具有柔顺性是实现多指灵巧操作的关键,阻抗控制是实现机器人柔顺控制的主要方法之一。针对HIT灵巧手手指,阐述了其力/力矩传感器的设计,包括指尖六维力/力矩传感器和2个关节力矩传感器。利用指尖六维力/力矩传感器作为力反馈,实现了笛卡尔空间的阻抗控制。

虚拟现实灵巧手姿态力度控制算法与仿真

针对灵巧手虚拟现实的控制,提出了数据手套控制手指关节角度,肌电信号进行抓取力度控制的方法。建立了虚拟现实灵巧手模型,根据神经网络算法实现前臂肌电信号对抓取过程中的拇指尖力预测。实验改变拇指接触状态,预测力模型与实际力度对比,验证模型的有效性。该研究可用于智能假肢控制及上肢康复训练、遥操作机器人等领域。

机械手手指接触力分析

本文建立了多指手爪对物体的稳定抓持条件。并对三指手爪拧螺母时的动作及接触力进行分析，为手指的力控制提供了理论依据。

基于Arduino的力反馈型灵巧手系统设计

针对机器人抓取操作中,传统的专用夹持器通用性差,而灵巧手存在的结构复杂、控制难等问题,设计一种基于Arduino的力反馈型灵巧手系统。系统采用FSR传感器检测欠驱动灵巧手与目标物体的相互作用力信息,将作用力信息送入Arduino控制器进行处理,通过串口将其传输到LabVIEW人机交互系统并显示,基于最大抓握力判断构成力反馈从而实现对驱动电机的控制。系统具有原理简洁、控制容易、成本低等优点。经试验验证,系统能够实现灵巧手对目标物体的稳定抓握控制。