串并混联拟人机械腿的力约束及动载协调分配问题研究

本项目对串并混联多自由度拟人机械腿的力约束及动载协调分配问题进行研究。主要研究内容为：1、提出了一种新型串并混联拟人机械腿机构，发挥了并联机构与串联机构的优点，这种串并混联拟人机械腿具有结构简单、承载能力强、运动惯性小及运动灵活等优点。2、提出一种基于贝叶斯技术的拟人机械腿的动载协调分配方法，解决串并混联拟人机械腿的不同载荷下的动载协调分配问题。3、对这种串并混联拟人机械腿的运动学及力约束性能进行研究，研究在不同工况下，拟人机械腿各运动构件上的应力分布和各部件连接处的载荷变化规律，并进行实验验证。4、提出了串并混联拟人机械腿的概率参数多目标设计方法，应用该方法，为这种拟人机械腿选取合理的结构参数，同时考虑其加工与装配工艺性，设计一种串并混联拟人机械腿的实验样机。本课题的研究成果拓宽了拟人机器人的应用领域，为开发新型结构的拟人机器人提供理论依据。

本项目对串并混联多自由度拟人机械腿的力约束及动载协调分配问题进行了研究。提出了一种新型串并混联拟人机械腿机构，发挥了并联机构与串联机构的优点，这种串并混联拟人机械腿具有结构简单、承载能力强、运动惯性小及运动灵活等优点。提出一种拟人机械腿的动载协调分配方法，解决串并混联拟人机械腿的不同载荷下的动载协调分配问题，给出了各驱动输入力矩的动态变化规律及优化结果，为拟人机械腿的动态运动提供了理论基础。提出了多步动力学建模策略，建立了髋关节、膝关节和踝关节的动力学模型，设计了基于RBF神经网络-自适应的控制器对膝关节进行轨迹跟踪控制和学习其不确定参数，设计了集中参数自适应-迭代学习控制器对膝关节进行重复轨迹跟踪控制和学习其不确定参数，减少了对不确定参数分别进行学习的计算量。提出了伪欠驱动动力学模型的概念和伪欠驱动智能控制策略，解决了部分广义变量不易检测等问题，通过自适应算法补偿了由学习误差带来的动力学不确定性和摩擦、干扰等因素带来的误差，最终达到了理想的跟踪效果，得到了需要的髋关节动作轨迹。提出了串并混联拟人机械腿的概率参数多目标设计方法，应用该方法，为这种拟人机械腿选取合理的结构参数，同时考虑其加工与装配工艺性，设计了一种拟人机械腿实验样机。对具有超静定性质的拟人髋关节的力约束性能进行实验研究，研究在不同工况，给出了各运动构件上的应力分布规律，进行了实验验证。本课题的研究成果拓宽了拟人机器人的应用领域，为开发新型结构的拟人机器人提供理论依据。. 基于上述研究工作，取得如下成果： Chinese Journal of Mechanical Engineering(SCI/EI检索)、Journal of Mechanical Science and Technology(SCI/EI检索)、农业工程学报(EI检索)、中国机械工程学报(A类)、应用基础与工程科学学报(EI检索)、机电工程学报、机械传动、浙江工业大学学报(社科版，教改B类)等杂志上发表9篇论文，兵工学报、Mechanism and Machine Theory、Chinese Journal of Mechanical Engineering、IEEE Transactions on Industrial Electronics等杂志上投稿5篇论文。申请发明专利8项，授权发明专利5项。