可重構(gòu)機器人運動及其控制的研究.pdf

1、隨著人類文明不斷進步和科技水平的快速提高，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)固定形式的機器人越來越不能適應(yīng)多變的生產(chǎn)生活節(jié)奏，越來越需要具有柔性的、可靠的、廉價的工具幫助人們解決不斷快速變化生產(chǎn)生活中產(chǎn)生的問題?？芍貥?gòu)機器人能夠以一套模塊，實現(xiàn)多種機器人構(gòu)形，以其廣泛的適應(yīng)性、便捷性、可重構(gòu)性的特點受到人們的青睞，滿足了人們對復(fù)雜多變的工作環(huán)境和工作任務(wù)對工具的要求?？芍貥?gòu)機器人在敏捷制造、航空航天、核工業(yè)、軍事領(lǐng)域有很廣闊的發(fā)展前景，開展該方面的研究具有重要

2、的應(yīng)用價值及社會意義。
　　模塊的劃分方法對可重構(gòu)機器人模塊設(shè)計及組成工作構(gòu)形的性能有很大影響?；诳芍貥?gòu)模塊的設(shè)計原則和綜合考慮模塊的工作特點后，提出三類的模塊的劃分方法，并對其組合特性進行了分析。按照可重構(gòu)機器人模塊的模塊化特性，詳細的設(shè)計了模塊的機械結(jié)構(gòu)和電氣結(jié)構(gòu)，建立了基于CAN總線的通信系統(tǒng)，使可重構(gòu)機器人系統(tǒng)具有很強的可擴展性。采用了基于對象化的模塊表達方式，進而建立了便于管理和方便調(diào)用的可重構(gòu)模塊庫，形成了可重構(gòu)機器

3、人的模塊平臺，為可重構(gòu)機器人的理論研究建立仿真環(huán)境。
　　可重構(gòu)機器人的運動學(xué)和動力學(xué)模型因為構(gòu)形的多變性難以建立，運動學(xué)和動力學(xué)求解也沒有統(tǒng)一的求解方法，進而限制了可重構(gòu)機器人的廣泛應(yīng)用?；谀K化的思想，分別建立了模塊的運動學(xué)和動力學(xué)模型，根據(jù)機器人構(gòu)形組成信息，即可快速建立機器人的運動學(xué)和動力學(xué)模型。在運動學(xué)求解方法上，提出將機器人在目標點的位形劃分為若干個構(gòu)形平面，通過構(gòu)形平面間的位置和姿態(tài)匹配，進而找到機器人構(gòu)形的運動學(xué)

4、逆運動學(xué)求解方法。在動力學(xué)上采用牛頓—歐拉的迭代方法，向前迭代求解機器人關(guān)節(jié)的速度和加速度，向后迭代求解機器人關(guān)節(jié)的力和力矩。
　　構(gòu)形的確定是可重構(gòu)機器人能否滿足快速多變的生產(chǎn)生活需要、能否充分發(fā)揮其優(yōu)勢的關(guān)鍵。根據(jù)工業(yè)機器人的設(shè)計要求和工作特點，采用專家經(jīng)驗法設(shè)計可重構(gòu)機器人構(gòu)形，通過自下而上的確定基本關(guān)節(jié)類型，自上而下的調(diào)整關(guān)節(jié)的型號，實現(xiàn)滿足工作任務(wù)要求的工作構(gòu)形。針對工作任務(wù)對可重構(gòu)機器人構(gòu)形的多目標要求，采用遺傳算法對

5、可重構(gòu)機器人構(gòu)形進尋找。通過遺傳編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)建立以及各個評價目標的權(quán)重系數(shù)確定，采用改進的遺傳操作，避免可重構(gòu)機器人構(gòu)形的遺傳操作的早熟和局部收斂，經(jīng)過專家修正，得到滿足工作要求的機器人構(gòu)形。
　　可重構(gòu)模塊在結(jié)構(gòu)、控制、驅(qū)動等性能上具有獨立性，可將每個可重構(gòu)機器人模塊看作智能體，使其通過自身的知識庫能夠根據(jù)外部信息和自身的狀態(tài)進行相應(yīng)的運動和反應(yīng)。在機器人的控制上，對不依賴于機器人整體控制模型的控制方法進行研究，提出了基

6、于智能體協(xié)作的分布式控制算法。對這種控制算法進行了收斂驗證，為了提高計算速度，提出了幾點改進。對可重構(gòu)機器人構(gòu)形進行容錯性能分析，為保證機器人順利可靠的工作提出了容錯控制方法。
　　最后，搭建了可重構(gòu)機器人硬件實驗平臺，通過示教再現(xiàn)作業(yè)驗證模塊的基本運動功能；進行了兩自由度機器人構(gòu)形的直線和圓弧軌跡的分布式控制實驗，并對實驗的誤差進行了分析；基于構(gòu)形平面的運動學(xué)進行了裝配作業(yè)實驗；用五自由度機器人構(gòu)形模擬機器人關(guān)節(jié)在作業(yè)中發(fā)生故障