论文部分内容阅读
随着科技特别是计算机和机器人技术的发展,如今机器人遥操作技术逐渐广泛应用在科学研究、生产制造、航空航天、医疗卫生等各种领域。不过,在构建机器人遥操作系统时,也会伴随主从遥操作机器人模型复杂、通讯端存在干扰系统稳定性的可变时延以及双臂遥操作时协调性等问题。本文围绕以上问题,分别进行以下研究和实验:1)针对遥操作系统机器人模型构建问题,本文使用DH参数法,通过Matlab仿真工具Simulink中的机器人工具箱对主从机器人——力反馈操纵杆TouchX和双臂机器人Baxter构建精确运动学模型,使用蒙特卡罗法实现主从机器人工作空间匹配,并使用闭环逆运动学(CLIK)算法避免机器人运动学奇异点和数值漂移等问题。由于非线性和不确定性问题,精确构建多自由度的机器人动力学模型存在很大的难度。本文通过使用径向基函数(RBF)神经网络补偿算法,利用RBF神经网络可以全局逼近非线性函数的能力,在从端设置基于RBF神经网络补偿的PD控制器对从端机器人Baxter机器人左臂进行控制。通过理论推导和对比实验证明使用RBF神经网络能够使主丛间跟随误差收敛到极小值。2)针对可变时延影响遥操作系统稳定性的问题,本文介绍能够使遥操作系统无源稳定的波变量算法。在基础波变量算法的基础上使用校正波算法,在波通道中延时环节后设计加入校正波,使主从遥操作系统在可变时延存在的情况下保证稳定。通过李雅普诺夫方程证明已设计遥操作系统稳定性与跟随误差的收敛性,以及在时延存在下的交互力反馈的透明性。3)针对双臂遥操作协调性问题,本文主端机器人选择两个TouchX力反馈操纵杆,从端机器人选择仿真Baxter双臂机器人。在构建好主从机器人基本运动学与动力学模型后,通过对远端仿真双臂机器人设计阻抗控制算法,提高机械臂的控制性能,实现对远端抓取物体的柔顺控制。同时,在远端双臂机器人任务过程中,通过对抓取物体内力分析,提升双臂机器人操控的稳定性与透明性,使操作者双手可以精准感知远端双臂分别的受力情况。通过实验控制效果证明双臂机器人内力分析与阻抗控制算法的正确性。