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双足机器人力传感器仿真及平衡检测研究
作 者: 赵正华
导 师: 张连东
学 校: 大连交通大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 模块化双足机器人 F/T传感器 线性二次最优控制 动态平衡研究 凸优化
分类号: TP242.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
模块化双足机器人在快速行走和越障过程中都有着无可比拟的优越性。根据运动学参数和动力学行为的要求,可以采用标准的连杆模块和关节模块快速装配成满足用户需求的机器人构型。它具有环境适应能力强、维护简单、可实现清洁生产、成本低廉、装配方便等优点。本文研究的模块化双足机器人采用德国工业自动化公司生产的PowerCube模块组装而成,腿部具有12个自由度,上身采用类人形质量块代替,不具备自由度。本文首先对模块化双足机器人的概况进行介绍,通过D-H表示法研究了机器人正运动学并求解出其运动变换矩阵,基于拉格朗日方程推导出机器人的动力学方程,为后期的运动仿真和动态平衡控制提供理论依据。在对F/T传感器仿真研究过程中,通过对传感器本体模型的合理简化,将测力模块简化成弹簧-阻尼-质量块系统,把测力矩模块简化成反力矩测试装置,进行数学建模分析。采用线性二次最优控制理论对传感器控制系统进行建模并在Matlab软件simulink模块中进行仿真。应用PID校正方法来校正控制器系统的响应特性,最后以二阶倒立摆和车作为控制输入,对传感器控制系统进行仿真验证。在对机器人动态平衡研究过程中,提出在单脚支撑期和双脚支撑期基于李群理论利用传感器检测信息实时检测机器人零力矩点(ZMP)的方法,并在实验研究中验证了检测方法的准确性。建立机器人参考坐标系,依据ZMP和质心(COM)约束条件,建立凸优化方程,利用matlab软件MOSEK工具箱进行凸优化编程运算,进而实现COM和ZMP循迹误差、髋关节、膝关节、踝关节关节轨迹规划研究,验证凸优化二阶锥优化算法的有效性和机器人动态平衡行走的可行性。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第一章 绪论 9-19 1.1 研究背景 9-10 1.2 国内外双足机器人研究现状 10-16 1.2.1 国内双足机器人研究现状 10-12 1.2.2 国外双足机器人研究现状 12-16 1.3 双足机器人动态平衡评价方法 16-17 1.4 课题的研究意义 17-18 1.5 本文的研究工作 18-19 第二章 双足机器人位置运动学和动力学分析 19-31 2.1 双足机器人介绍 19-21 2.2 模块化双足机器人位置运动学分析 21-27 2.2.1 基于D-H表示法研究模块化双足机器人正运动方程 22-25 2.2.2 模块化双足机器人逆运动学方程求解 25-27 2.3 利用拉格朗日方程建立机器人动力学方程 27-30 本章小结 30-31 第三章 F/T传感器的建模与仿真 31-48 3.1 F/T传感器的研究进展 31-34 3.1.1 六维F/T传感器的研究成果 31-33 3.1.2 mini85型六维F/T传感器工作原理 33-34 3.2 mini85型传感器控制模型的建立 34-37 3.2.1 传感器受到单维力作用建模 34-35 3.2.2 只受单维力矩作用下传感器建模 35-37 3.3 mini85型F/T传感器的线性二次型最优控制器设计 37-41 3.3.1 代数Riccati方程求解 37-38 3.3.2 线性二次型最优控制器设计 38-41 3.4 PID校正mini85型F/T传感器控制系统 41-45 3.5 以二阶倒立摆和车为输入的F/T传感器在Matlab软件仿真研究 45-47 本章小结 47-48 第四章 双足机器人动态平衡研究 48-60 4.1 稳定性概念 48-50 4.2 动态平衡判据理论 50-51 4.3 基于李群理论的ZMP检测方法 51-56 4.3.1 基于李群理论的广义力等效变化 51-52 4.3.2 单脚支撑期基于李群数学理论ZMP检测方法 52-54 4.3.3 双脚支撑期基于李群理论的ZMP检测方法 54-55 4.3.4 基于李群理论的ZMP方程建立 55-56 4.4 基于传感器信息实时计算ZMP的实验研究 56-59 本章小结 59-60 第五章 基于凸优化方法的机器人动态平衡行走轨迹规划 60-76 5.1 凸优化方法介绍 60-61 5.2 踝关节参考坐标系的建立及关节坐标表示 61-63 5.3 凸优化方程的建立 63-70 5.3.1 优化方程约束条件的确定 64-68 5.3.2 凸优化方程建立 68-70 5.4 动态平衡关节轨迹仿真研究 70-75 本章小结 75-76 第六章 结论与展望 76-77 6.1 结论 76 6.2 展望 76-77 参考文献 77-79 攻读硕士学位期间发表的学术论文 79-80 致谢 80
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人 > 智能机器人
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