基于力反馈数据手套的多指灵巧手主从控制的研究

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机器人所处的环境具有复杂性、动态性和不可预测性,另外受计算机技术、控制理论、人工智能和机构等支撑技术发展的制约,要研制出能在非结构化环境下进行完全自主工作的机器人还难以实现。在这种情况下,一个自然的想法是利用一个装置将人的经验智能和机器人的自主功能相结合,将人作为控制系统中的一个环节参与到机器人的控制中,以实现人感知能力和行为能力的延伸,力反馈数据手套就是这样的装置。因此,力反馈装置以及使用力反馈装置控制机器人末端执行器是一个重要的研究领域。本论文的研究目的是:以克服传统力反馈数据手套的缺点为目标,研制一种新型的力反馈数据手套,并以该手套作为主手,HIT/DLR灵巧手作为从手进行主从控制的研究。为克服传统外骨骼力反馈数据手套驱动与外骨骼机构分离(导致结构臃肿);使用时必须和操作者手指指节固连(影响力觉临场感);不能直接测量指尖交互力(影响力觉临场感)的缺点。本文研制了一模块化、多传感器、高集成度的新型力反馈数据手套,该力反馈数据手套基于平行四边形关节和钢丝绳耦合传动机构,能够围绕人手作外骨骼包络运动,并能在弯曲和伸展方向上实现指尖力反馈。通过分析、比较各种主从控制体系优缺点,以力/位置双通道主从控制结构作为本论文实现主从控制及时延主从控制的基本框架。对主端的力反馈数据手套设计了两种控制模式,指尖位置控制和力跟踪控制,控制模式的切换主要取决于从端灵巧手所处的状态,当灵巧手处于自由空间时,主端采用位置控制,当处于约束空间时,主手采用力跟踪控制。指尖位置控制保证操作者自由空间运动的无约束感,力跟踪控制确保约束空间的真实力感。克服了传统力反馈数据手套不能明显区分接触和非接触状态的缺点。为保证从端灵巧手与环境交互的稳定性,在分析机器人与环境交互的稳定性基础上,设计了基于力的关节空间的自适应阻抗控制器作为从端的控制策略。并针对主从端机器人系统的强非线性、摩擦以及系统的不确定性,设计了基于名义动力学模型的速度观测器和扰动观测器(DOB),前者用以改善速度信号的品质,后者做为内环补偿器用于估计系统的干扰并对其进行补偿。针对遥操作系统中时延对系统稳定性和透明性的影响,基于史密斯预测控制(Smith predictor)方法设计了力/位置主从遥操作系统,通过分析该系统的透明性和稳定性,可以得出基于史密斯预测控制的遥操作方法与无源性方法相比,能够获得更好的透明性和稳定性。由于史密斯估计器的性能依赖于模型准确性,针对该问题本文提出了在从端采用扰动观测器的方法使得主端和从端的模型相匹配,克服了史密斯预测控制对线性模型的依赖性。最后,以本课题研制的力反馈数据手套作为主手,本实验室研制的HIT/DLR灵巧手作为从手,进行了主从控制实验和时延主从控制实验,实验结果验证了所研究并采用的控制算法的有效性,同时也验证了该力反馈数据手套能够增强主从操作的临场感。
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