基于指尖传感器的DLR/HIT机器人灵巧手阻抗控制的研究

摘要

机器人灵巧手的柔顺控制一直是其智能化研究的重要方向。当灵巧手从事对物体抓握操作等复杂作业时，不可避免的与环境发生接触，这就对机器人的柔顺性提出了要求，即机器人对工作环境应具有一定的顺从能力，具有一定的鲁棒性来提高其克服不确定因素和适应操作环境变化的能力，这是机器人的智能化的重要特征。因此，为提高机器人灵巧手的本体性能和控制性能，本文结合国家“863”课题“具有多种感知功能的多手指仿人机器人灵巧手及其远程遥控作业的研究”，重点研究了DLR/HIT机器人灵巧手手指的阻抗控制问题。 DLR/HIT机器人灵巧手采用模块化设计方法，通过集成化的机械本体设计和全数字的电路设计实现了灵巧手的模块化。这种方法大大简化了多指手的设计过程，由于手指间的可互换性提高了多指手的可靠性，简化了维护难度。DLR/HIT机器人灵巧手的数据采集和控制系统，特别是其特有的DSP/FPGA结构的全数字数据处理系统，具有高速、高集成度等特点；并根据多指手的控制要求设计了必需的API函数和相关的用户接口，从而使任何不了解多指手硬件工作原理的操作人员可以轻松地实现对所有系统硬件资源的访问和控制，为DLR/HIT多指手的控制、抓取操作研究提供了一个良好的实验平台。 力感知是灵巧手抓握和操作的重要条件，本文研制了高度微型化、集成化的6维指尖力/力矩传感器。该传感器采用微型的弹性体结构实现力和力矩的敏感，使用高性能的表面封装元件构成信号调理电路，并实现了全数字串行输出。电路放置在传感器的本体中，不仅实现了传感器系统的微型化和集成化，而且提高了传感器输出信号的品质。静态耦合是影响多维力传感器测量精度的主要因素，本文基于最小二乘理论，根据传感器的具体结构特点提出了一种静态线性解耦方法。实验结果表明，微型6维指尖力/力矩传感器达到了灵巧手系统的使用要求。 研究了DLR/HIT机器人灵巧手的控制结构，利用手指运动学和关节运动学结论，并基于抗积分饱和PID控制算法，实现了手指关节位置跟踪和指尖笛卡尔位置控制策略；同时，在位置控制基础上，当机器人灵巧手在完成与环境相接触的作业时，对机器人灵巧手的柔顺控制进行了研究，本文利用指尖力传感器，基于力和基于位置的两种阻抗控制策略实现了DLR/HIT机器人灵巧手手指的主动柔顺控制，并提出了一种新的控制算法，避开了直接计算阻抗控制中的加速度项，实现了二阶模型的阻抗特性。 机器人灵巧手在完成某些特定任务时，要求手指与被操作对象保持一定的接触力。本文在分析阻抗控制力跟踪特点的基础上，进一步研究了阻抗控制的力跟踪问题，并且从实际应用的角度出发，提出了适合于DLR/HIT机器人灵巧手自适应和神经网络阻抗力控制两种力跟踪策略，并基于指尖传感器通过实验进行了对比分析，这些为DLR/HIT机器人灵巧手在自由空间中的位置轨迹跟踪和约束空间中的力控制奠定了坚实的基础。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1引言

1.2机器人多指灵巧手的研究现状

1.3多维力/力矩传感器综述

1.4机器人柔顺控制综述

1.4.1力/位置混合控制

1.4.2阻抗控制

1.4.3力控制中的关键问题

1.5 DLR/HIT机器人灵巧手的研究方向

1.6本文的主要研究内容

第2章DLR/HIT机器人灵巧手系统

2.1引言

2.2 DLR/HIT机器人灵巧手机构

2.3 DLR/HIT机器人灵巧手驱动系统

2.3.1 DLR/HIT灵巧手的驱动器

2.3.2 DLR/HIT灵巧手的传动系统

2.4 DLR/HIT机器人灵巧手传感器系统

2.4.1微型6维指尖传感器

2.4.2关节位置传感器

2.4.3电机霍尔传感器

2.4.4传感器系统的集成化及微型元件的应用

2.4.5传感器系统的数字化

2.5 DLR/HIT灵巧手数字信号采集处理系统

2.5.1 DSP/FPGA系统

2.5.2 DSP的基本特点

2.5.3 FPGA的特点及在灵巧手中的应用

2.5.4 PCI控制卡的研制

2.5.5数字信号采集处理及控制流程

2.6本章小结

图

第3章 微型6维指尖力/力矩传感器的研究

3.1引言

3.2 6维指尖力/力矩传感器的研制

3.3指尖6维力/力矩传感器的应变原理

3.4多维力传感器静态线性解耦的研究

3.4.1多维力传感器静态线性标定的原理

3.4.2标定矩阵的最小二乘解法

3.5传感器的静态标定实验

3.5.1传感器的标定实验系统

3.5.2圆周加载方法

3.5.3静态标定实验结果

3.6本章小结

第4章 手指运动学及动力学的研究

4.1 DLR/HIT机器人灵巧手手指运动学

4.1.1 DLR/HIT机器人灵巧手手指运动学

4.1.2手指关节的运动学

4.2 DLR/HIT机器人灵巧手手指动力学

4.2.1无刷直流电动机模型

4.2.2基关节动力学

4.2.3手指动力学

4.3本章小结

第5章DLR/HIT机器人灵巧手控制系统

5.1引言

5.2 DLR/HIT机器人灵巧手控制结构

5.2.1 DLR/HIT灵巧手的分级控制结构

5.2.2 DLR/HIT灵巧手的控制层次

5.3基于抗积分饱和PID的关节位置控制

5.3.1基于抗积分饱和PID关节位置控制器的设计

5.3.2关节位置控制的实验结果

5.4手指的笛卡尔指尖位置控制

5.4.1笛卡尔位置控制原理

5.4.2笛卡尔位置控制的实验结果

5.5手指的笛卡尔阻抗控制

5.5.1手指的坐标变换

5.5.2手指与环境等效模型

5.5.3两种笛卡尔阻抗控制

5.5.4基于位置的笛卡尔阻抗控制

5.5.5基于指尖力的笛卡尔阻抗控制

5.6本章小结

第6章自适应和神经网络阻抗力控制的研究

6.1力跟踪的实现方法

6.2阻抗控制中力跟踪特性

6.3自适应阻抗力控制

6.3.1自适应阻抗控制方法分析

6.3.1自适应控制策略的稳定性和收敛性

6.3.3自适应力阻抗控制的仿真和实验研究

6.4神经网络阻抗力控制

6.4.1环境刚度补偿的轨迹修正

6.4.2机器人动力学模型未知参数的补偿

6.4.3未知环境刚度阻抗力跟踪公式

6.4.4训练信号的设计

6.4.5神经网络补偿器的设计

6.4.6神经网络阻抗力控制的仿真和实验研究

6.5两种控制方法的比较

6.6本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间所发表的论文

哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明及哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书

致谢

索引

Index

个人简历