具有生物体肌肉特性的可变刚度弹性驱动机械臂

With the development of service robots / industrial robots in contact with people in the operation when the opportunity is increasing, there is an urgent need for the robot system that is friendly, and touch the human body or environment without causing harm. It is the hotspot and difficulty how to realize the security design and control of robot and human interaction. Elastic resilient element in the drive can be provided within a limited range of elastic deformation, like organisms muscle absorption, storage and re-use of energy, which eliminates mechanical shock to a certain extent and reduces parts of the mechanical damage. The flexible drive joint module with organisms muscle characteristics is proposed, installed in the joints of the robot to get similar organisms "tactile" flexible manipulator system based on variable stiffness establish its kinematics and dynamics equations. The dynamics analysis and simulation are studied to capture the different configurations of the modular manipulator inverse problem. The supple demonstration operation of the manipulator is realized based on the force and displacement movement control. The collision safety tests to ensure that tested to ensure the robot safety and reliability of the collaboration and bionic robot operation.

随着服务机器人/工业机器人在操作作业时与人接触的机会越来越多，迫切需要一种能够应用于与人协作的环境中，对环境友好、且在碰到人体或者环境时不造成伤害的机器人系统。其中，机器人与人类互动接触时的安全性设计与控制如何实现，保证机器人操作的安全性是目前机器人技术发展的热点与难点。机器人弹性驱动器中的弹性元件可在有限的范围内弹性形变，像生物体的肌肉一样吸收、储存并再次利用能量，在一定程度上消除机械震荡，减轻零部件的机械损伤。本课题研究具有生物体肌肉特性的弹性驱动器关节模块，安装在机器人的关节处，以获得类似生物体一样的"触觉"，实现基于可变刚度的弹性驱动机械臂系统，建立其运动学与动力学方程，并进行动力学分析及仿真，攻克不同构型的模块化机械臂求逆问题，基于力和位移的综合运动控制实现机械臂的柔顺作业，进行演示操作及碰撞等安全试验，以保证机器人与人协作及特种/仿生机器人操作的安全性与可靠性。

本课题研究了可变刚度的弹性驱动器关节模块，围绕可变刚度机器人弹性驱动关节的设计、有限元分析、运动学仿真、动力学建模等方面开展深入研究。基于模块化思想，设计了可变刚度的关节模块，该关节模块实现了在运动学、动力学上具有独立性，在机械结构上能够快速与其他模块进行连接；研究了可变刚度关节的刚度调节的动力学分析及仿真，实现优化的刚度调节，并利用阻抗控制实现单关节精确的位置和力控制；并建立了可变刚度的模块化机械臂的运动学与动力学方程，研究模块化机械臂求逆问题，并建立了演示用的机械臂正逆解算法。.研究了可变刚度机械臂系统的运动控制策略，实现机械臂的柔顺控制，并进行实验和验证。为了解决可变刚度模块在运动过程中产生碰撞或形变的问题，提出了基于滑模与PID控制方法相融合的机器人可变刚度关节控制算法（PID+SMC关节控制算法），并通过实验验证了该算法的有效性。 .在可变刚度机械臂的PID+SMC相融合的关节控制算法基础上，进一步拓展到去毛刺工业机器人系统的运动控制领域，分别提出了基于滑膜和RBF神经网络相结合的去毛刺机器人控制算法，研究了鲁棒性迭代学习控制算法在去毛刺机器人轨迹跟踪中的应用，并在工业机器人去毛刺工作站上进行了测试与验证，为汽摩行业的零部件去毛刺加工机器人典型了坚实的理论基础。基于本课题的研究成果，开展的搬运码垛机器人关键技术攻关与应用，获得机械工业科技进步奖二等奖1项（本人排名第三）。