面向夹持机构的紧凑型串联弹性力控驱动器设计与试验

串联弹性驱动器力控性能优异,在机器人无损抓持应用领域具有较好的应用前景。设计一种集成伺服电机、弹性元件、编码器等部件的高度紧凑型串联弹性驱动器。采用试验手段对串联弹性驱动器进行模型辨识,获得控制角度轨迹与驱动力观测模型,并通过PD控制器实现力控。通过刚性与超弹性物体力控加载试验,研究串联弹性驱动器力控响应与误差特性。通过物体自适应抓持与人机交互试验分析串联弹性驱动器力控自适应抓持与外力自感知特性。试验结果表明,串联弹性驱动器对刚性物体加载控制较快,力控稳态时间约0.35s,且无超调出现。由于超弹性物体变形迟滞特性,其力控响应时间显著高于刚性物体。串联弹性驱动器力控模式能够实现物体自适应抓持,且抓持力度与速度可调。串联弹性驱动器可在不依赖指尖力传感器的情况下实现抓持力感知,有利于简化硬件与控制系统。     

农用采摘机器人柔性关节驱动器的研究

为了取代对于农用采摘机器人关节柔性控制中所采用的力传感器,笔者分析了不同弹性体的串联弹性驱动器优缺点,设计了一款利用刚度固定的扭转弹簧作为弹性体,通过比较原电机输出端和新输出端之间的角度差计算输出力矩的串联弹性驱动器,并根据该串联弹性驱动器设计新的包含力矩环的控制模型。仿真结果表明,综合考虑设计前馈环节、摩擦补偿及干扰观测器能使整体模型控制拥有更加快速准确的控制能力,在采摘机器人的应用场景下能够有很好的应用,实现了机器人关节的柔顺控制。     

基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪研究

多指机器人手爪普遍存在指端作用力弱的问题,柔性机器人手爪也出现末端作用力不足的现象,采用气压驱动的软体手爪虽驱动力增强,但不利于手爪控制的准确性,为此,设计了一种基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪。该手爪每根手指的指尖、指中节采用滑块摇杆机构实现,不仅增强了指端作用力,而且结构简单、易实现。为避免手指与目标物的刚性接触,手指尖、指根运动均通过弹簧来实现手爪的柔性;指尖驱动弹簧设计得较软,有利于初始接触的柔性;指根采用腱传动方式,指根腱采用较硬的弹簧来传递舵机扭力,可保证足够的作用力;手指表面均设计有较平的表面,有利于粘贴触觉传感器。通过理论分析与计算,证明指尖可获得较大的作用力,并分析了弹簧的选取方法。通过抓取实验证明本文设计的机器人手爪具有较好的适应性和抓取能力;与本课题组前期设计的钢丝绳耦合欠驱动式机器人手爪进行了抓取力对比测试,结果表明,手爪的抓取力有了很大提升,最大抓取质量达1.71kg;通过测试指端正压力与驱动舵机旋转角的关系以及抓取典型目标物的损伤情况,证明了设计的手爪具有一定柔性。有关性能实验证明了设计的手爪具有较好的实用性。     

一种双向平夹感知自适应机器人手指设计

为更好地应对工作环境的复杂性,设计了一种双向平夹感知自适应机器人手指装置,称为PPC手指。提出双向平夹感知自适应功能,对手指机构原理和组成、抓取动作过程和抓取力进行分析,进行了样机的虚拟设计和抓取模式分析。该PPC手指综合了传统灵巧手和欠驱动手的优点,独创性地实现了双方向平行夹持和感知自适应的抓取效果。     

基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制研究

基于力觉控制的机器人运动系统能够通过感知外界环境的接触力,实现机器人作业过程中对力和位置的双重控制。为了提高机器人对接触力的感知精度,实现准确的柔顺控制,提出一种基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制方法。首先,通过调整机器人末端姿态,采集机器人不同位姿下力传感器数据,计算机器人底座安装倾角、力传感器零点数据、末端工具重力及重心坐标等参数;然后,利用机器人姿态变换矩阵,实现对力传感器的重力补偿,为机器人柔顺控制提供准确的受力感知;最后,采用导纳控制,实现机器人对物体的抓取搬运。进行了力传感器重力补偿实验及机器人柔顺放置实验,结果表明,该方法能够提高机器人对外界环境感知的精准度,实现精准的机器人柔顺控制。     

四指软体机械手机械特性分析与抓取试验

软体机械手在易损物品抓取方面具有其独特的优势,近年来成为机器人领域的研究热点。为便于评价软体机械手的整体性能,实现其精确抓取控制,需要对软体机械手进行建模分析与试验研究。本文设计了四指软体机械手,每个手指单元内置用于实时检测机械手弯曲角的柔性应变传感器;建立了不同气压作用下的弯曲角和末端输出力特性的数学模型,并分析限制层刚度变化对软体手指输出特性的影响;设计了软体机械手控制系统,在此基础上开展软体手指的弯曲角和末端输出力特性试验,试验结果表明调节限制层刚度可有效改善输出力,理论分析与试验结果吻合,验证了数学模型的正确性。对几种不同质量的常用水果（如草莓、橘子、梨、苹果）的抓取试验结果表明,软体机械手能够实现对易损物体的无损抓取,其包络抓取力最大为11.89N,指尖抓取力最大为2.81N。     

番茄粘弹性参数机器人抓取在线估计

为了使采摘机器人在抓取过程中能够对被抓果蔬的粘弹性力学参数进行快速估计,实时优化抓取过程,减少末端执行器对被抓取对象造成机械损伤,以抓取力、变形量、作用时间为输入,建立了番茄粘弹性参数估计的人工神经网络模型。运用质构仪蠕变试验所测的力、变形和时间,以及粘弹性参数E_1、E_2、η_1、η_2作为训练数据集,确定了人工神经网络的拓扑结构和参数,并测试了网络模型的粘弹性参数估计性能。利用二指机器人末端执行器对随机番茄样本进行抓取试验,并在抓取过程中用此模型来在线估计粘弹性参数。通过与质构仪的实测值进行对比发现,当时间t≥0.2 s时,各参数的估计值与实测值之间的相对误差均在25%以内,并根据0.2 s时得到的粘弹性参数对机器人抓取力范围进行了估计。结果表明,利用此方法在机器人抓取过程中可以对被抓番茄粘弹性特性进行估计,为在线优化抓取力提供了依据。     

基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制

运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。     

苹果采摘机器人仿生机械手静力学分析与仿真

提出了一种应用于苹果采摘机器人末端执行器的仿生机械手。采用腱传动式仿生机械手取代了简单的夹具,提高了末端执行器在复杂环境中抓取苹果的适应性。建立了腱传动式机械手开环控制的驱动力和抓握力间的力学模型。仿真结果表明,在相同的驱动力下,腱传动仿生机械手的抓握力与其机构参数相关。其中,有效抓握力由手指的长度和厚度决定;抓握力的分布由各指节的长度比例决定;手指的初始张角决定了其可抓取苹果的半径范围;随着苹果半径的增大,有效抓握力将减小。摩擦力能够改善抓握力在各指节的分布,使抓握力分布均匀化,同时使有效抓握力变大。     

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

介电型电活性聚合物圆柱形驱动器结构参数分析

介电型电活性聚合物圆柱形驱动器结构简单,能输出较大的位移和力,对其结构参数进行分析是优化设计及合理使用驱动器的基础。通过建立圆柱形驱动器的几何模型分析了驱动器轴向伸长及径厚比对各层膜厚度变化的影响;基于圆柱形驱动器失效模式分析,揭示了结构参数(驱动器膜的预拉伸、卷绕层数、弹簧参数等)对驱动器输出性能的影响。结果表明,驱动器伸长时,小径厚比及较多驱动器膜卷绕层数会使各层膜厚度变化差异显著;基于圆柱形驱动器结构特点,驱动器膜的电击穿、弹簧驱动"失力"及其最大压缩极限变形等失效模式是影响其许用工作范围的主要因素;增加驱动器膜的预拉伸且使其周向延伸率略大于轴向,可获得较佳的综合输出性能;由于层间压力的影响,单独、过多地增加层数对输出性能的提高效果不明显;减小弹簧刚度与长度均能提高驱动器轴向伸长率,但其轴向输出位移量却产生不同变化,同时要注意避免驱动器计算力差超过弹簧预压缩力的情况。     

无系留气动自适应球果采摘软体手爪设计与实验

为实现球形果实自适应采摘，仿人手触觉传感设计并制作了一种用于球果采摘的无系留智能软体手爪，该手爪采用自循环供气与传感集成，将柔性薄膜触力传感器内嵌于软体手爪内并复合自循环气泵，可实现多尺寸、多类型球果自适应抓取。研究了自循环气泵工作原理，进行了结构优化、压力建模与性能测试。试制了自适应软体手爪原理样机，建立了手爪抓持力模型，并进行了静力学实验，获得了其气压下的弯曲变形和力学特性。建立了球果采摘手爪控制系统与自适应抓取机制，搭建模拟采摘实验平台，进行了自适应抓取实验验证及实验环境下的球果采摘与分拣。结果表明，通过接触力反馈与控制系统，该采摘手爪可安全有效地抓取球果，抓取尺寸范围为48.5～97 mm,最大抓取球果质量为350 g,平均采摘用时15 s,成功率为97.46%。     

基于模糊PID的变量液体施肥控制系统

变量液体施肥控制系统具有大惯性、非线性和参数时变的特点,采用传统的PID控制方法很难实现准确的控制。为此,在建立电动执行器的数学模型的基础上,采用自适应模糊PID对液体肥流量进行自动控制,并利用Mat Lab对变量液体施肥控制系统进行建模和仿真及实验验证。仿真与实验结果表明:变量液体施肥控制系统采仿真时,自适应模糊PID控制系统的动态静态指标明显高于常规PID控制;系统超调量、调整时间明显改善,即超调量为1.5%,系统进入稳态所需时间为0.86s。变量液体施肥控制系统实验时,PID控制变量液体施肥系统的响应时间为1.6s,超调量为7.8%。模糊PID控制变量液体施肥系统的响应时间为0.8s,超调量为0,使施肥量更有效地保持在给定范围。该方法可为变量液体施肥控制提供一种有效的控制方法。     

基于气动柔性驱动器的球果采摘末端抓持器

为实现球果的安全、可靠采摘,基于气动柔性驱动器(FPA)设计了球果采摘末端执行器,主要由3个FPA驱动的手指和基座构成.建立了手指指端在基座坐标系内的运动学方程,分析了末端抓持器在任意姿态下进行球果抓握的力学过程,建立了球果抓持数学模型.实验结果表明,所设计的球果采摘末端执行器可对成熟球果进行任意姿态的抓握,建立的数学模型可用于实际的采摘过程控制.     

基于改进MCS算法的道路模拟机试验系统

通过增加积分环节,提出了改进的自适应最小控制合成算法( MCSI)作为道路模拟机试验系统的伺服控制系统外环,以克服振动台在测试中存在的未知时变参数及时变干扰的影响,以提高振动台位移跟踪精度.通过对单通道道路模拟机试验系统动力机构进行建模,并对PID、MCS和MCSI控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,MCS及MCSI控制器跟踪精度远远高于传统的PID控制器,而改进的MCS跟踪精度又优于MCS,并且具有在线调节参数的优点.基于快速原型的MCS算法,利用Matlab/Simulink建立振动台控制系统模块,在CCS集成开发环境中自动生成代码,然后将可执行代码下载到DSP TMS320C2812和TMS320C6713中,实现了基于MCSI的道路模拟机试验系统设计.     

基于超磁致伸缩转换器的流体控制阀及其技术

介绍了超磁致伸缩材料在流体控制阀中的应用研究现状，详细分析了使用GMA时要解决的热补偿、微位移放大和非线性控制等几项关键技术。提出了两种基于GMA的两级电液伺服阀实现方案。     

农业物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法

为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。