大型重载救援机器人“人-机-环境”交互的基础理论与关键技术研究

Relying on operators, large-scale heavy-load rescue robots realize complex fine operation at the disaster site. It has obvious “human-machine-environment” interaction characteristics. However, the rescue robot has large inertia, low system damping and severe coupling mechanism. The environment is unstructured and difficult to predict. As a consequence, the interactive behaviors of three interfaces, “machine-road environment”, “machine-working environment” and “manipulator-robot”, are difficult to accurately describe and precisely control. Therefore, the basic research on the large-scale heavy-load rescue robots is carried out in this project: (1) The contact theory of “walking mechanism-unstructured road environment” will be revealed. The design method for the walking mechanism and the drive system will be proposed to improve the complex-terrain adaptability. (2) The coupling mechanism of “machine-complex environment” will be explored. The active damping and compliance control methods will be proposed to improve the compliance of fine operation. (3) The natural interaction mechanism of “operator-robot” will be revealed. The precise perception of human behaviors and multimodal environment feedback techniques will be proposed to improve the naturality of human-machine interaction.The purpose of this study is to reveal the basic scientific principles in fusing the "man-machine-environment" interaction of rescue robots, which will provide the key technical support for fine manipulation in disaster relief.

大型重载救援机器人依赖操作者在灾难现场下进行复杂精细化作业，具有明显的“人-机-环境”交互特征。然而，救援机器人自身惯量大、系统阻尼低且机构耦合严重，环境非结构和难预测特征显著，导致“机-路面环境”、“机-作业环境”和“操作者-机器人”三大界面交互行为难以准确描述和精细调控。为此，本项目开展大型重载救援机器人的基础研究工作，具体包括：（1）揭示“机-路面环境”接触机理，提出混合行走机构与驱动系统设计方法以提高复杂地形适应性；（2）探明“机-作业环境”耦合规律，提出主动阻尼补偿和柔顺控制技术以提高精细作业柔顺性；（3）建立“操作者-机器人”交互机制，提出行为精确感知和多模态反馈技术以提高人机交互自然性。本项目旨在揭示救援机器人“人-机-环境”共融的基本科学原理，为其精细化作业需求提供关键技术支撑。

大型重载救援机器人依赖操作者在灾难现场进行复杂精细化作业，具有明显的“人-机-环境”交互特征。然而，救援机器人自身惯量大、系统阻尼低且机构耦合严重，环境非结构和难预测特征显著。本项目从面向“人-机-环境”共融的重载救援机器人强适应性机构设计、高精度柔顺运动控制、高效自然人机交互等三方面开展研究，取得了如下研究成果：.1）发明了一种驱控一体化混联重载液压球腕结构，其重量和体积相比传统结构分别减小了43%和33%，基此设计了一种仿人冗余重载液压臂结构，总重量降低了17.5%；提出了一种高适应性“履-足-轮”复合式重载行走底盘构型及其参数优化方法，研制了重载仿人双臂救援机器人（总重量4.2吨，最大载荷1000kg）及其外骨骼操作臂样机，可兼顾救援环境下复杂地形适应性和重载作业稳定性。.2）提出了泵阀复合控制的多自由度主动解耦抑振方法，设计了考虑参数物理可行性与阀口非线性增益辨识的重载机器人高精度运动控制策略，自由空间下末端最大跟踪误差由15mm减小至4.3mm（最大速度1.7m/s）；提出了无力传感器的重载机器人主动柔顺运动控制方法，接触力跟踪平均误差从110N减小至55N; 提出了基于动态规划的全局能量最优冗余分解方法，采用负载敏感系统驱动的三自由度液压臂典型末端轨迹下能耗降低了29.89%。.3）提出了一种多约束下遥操作重载液压臂主从异构运动映射方法，发明了一种视/听觉增强反馈的人机交互界面构建技术，典型抓取任务成功次数提高了50%，平均完成时间减少25%；提出了一种面向复杂救援任务的人机混合共享控制方法，典型搬运任务平均完成时间降低了25.5%，且环境碰撞次数减少了64.4%。. 项目发表论文49篇，其中SCI论文33项（JCR一区论文22篇，ESI高被引论文2篇，期刊封面论文1篇），EI论文2篇（1篇获中国机械工程学会优秀论文奖），会议论文12篇（1篇获最佳论文提名奖），申请发明专利17项，其中授权2项。部分成果在全球最大的双臂重载救援机器人中成功应用，并受到央视等主流媒体报道。项目部分成果推广应用至挖掘机、起重机等重载工程机械领域，获中国机械工业科学技术奖（科技进步）一等奖1项。