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可重构模块化机器人建模、优化与控制

作　者: 吴文强
导　师: 张宪民
学　校: 华南理工大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 可重构模块化机器人构型设计性能分析结合面控制系统
分类号: TP242
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

可重构模块化机器人由一组具有相同接口的模块组成，可根据不同的任务组装成不同的构型。与传统的机器人相比，可重构模块化机器人对任务和环境的适应能力更强，更具有柔性。模块化具有简化设计制造和维护、缩短研制周期、降低成本等优点，大大增强了系统构建时的灵活性和弹性，已成为机器人系统研究的热点。对可重构模块化机器人的运动学、型综合、尺度综合、误差及控制等方面的基础和关键技术进行研究可以促进可重构模块化机器人的实用化，具有重要的理论和应用价值。本文对模块化机器人的这些基本和关键问题进行系统深入的研究，主要内容和进展如下：(1)数学建模：提出一种可重构模块化机器人运动学、动力学自动建模方法。该方法在装配层将可重构模块化机器人的构型描述成有向树或装配关联矩阵的形式，并根据不同的构型自动生成相应的运动学、动力学模型。为适应不同的任务和模块化机器人构型的多样性，逆解采用了遗传算法和迭代方法相结合的面向任务的求解方法。(2)构型和尺度设计：为解决可重构模块化机器人在应用时如何找到合适的构型来满足特定任务的问题，提出了一种面向任务的构型多目标优化方法。该方法具有面向任务和多目标优化等特点，涵盖了自由度、可达性、能耗等多方面的性能优化，适用于模块化机器人的构型设计。尺度设计问题则是在构型确定的情况下，建立通过调整连杆尺寸来获得最优性能的优化模型。该模型通过归一化方法将多个性能评价指标组合成单一的无量纲目标函数值，然后用全局优化算法求最优解。该模型对模块化机器人的设计具有指导意义，同时该模型具有较强的通用型，适应于一般串联机器人的尺度优化。(3)结合面建模：由于相邻模块之间需要连接，每个连杆通过接触面由几部分组成，不可避免地破坏了机器人连杆结构的一体性和连续性，降低了模块化机器人整机性能。为分析模块之间的结合面对模块化机器人精度的影响，建立了基于分形理论的模块化机器人模块结合面受力与变形误差的关系模型。不同于一般机械结合面受均匀外载荷时的接触模型，该模型考虑了模块结合面受力非均匀的情况。结合面误差模型的建立为分析模块化机器人模块结合面静态、动态性能奠定了基础。(4)控制系统的体系结构与实现：提出了一种具有开放式和分布式结构的模块化机器人控制系统。采用CAN总线通讯，提高了各控制模块之间传送数据的效率；采用模块化设计方法，使之具备了开放性好、开发周期短、易于扩展、可重构等特点。控制系统既满足示教/再现式的传统的一般性控制要求，又满足自主/半自主式的智能化的要求。运动规划部分给出了一种实用的机器人平滑轨迹规划算法，能够很好地实现基本轨迹段之间的过渡和平滑运动，算法简洁易用，而且对加速度和跃度等运动参数的限制更加方便，同时采用单位四元数进行姿态的插补避免了万向节死锁等问题。最后通过对操作臂、爬杆、爬壁等构型的机器人系统的实验，验证了控制系统的合理性及相关关键算法的正确性。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-9
目录  9-13
第一章绪论  13-29
  1.1 课题研究意义  13-14
  1.2 模块化机器人开发现状  14-20
    1.2.1 自重构模块化机器人  14-16
    1.2.2 可重构模块化机器人  16-20
  1.3 模块化机器人理论研究现状  20-26
    1.3.1 运动学和动力学  20-21
    1.3.2 构型设计与优化  21-23
    1.3.3 控制系统  23-26
  1.4 课题背景及本文主要内容  26-29
第二章模块化机器人数学建模  29-47
  2.1 引言  29
  2.2 位姿描述  29-30
  2.3 基本模块  30-33
    2.3.1 关节模块  31-32
    2.3.2 非关节模块  32-33
  2.4 构型描述  33-37
    2.4.1 装配模型  33-34
    2.4.2 构型参数  34-37
  2.5 运动学  37-43
    2.5.1 正运动学  37
    2.5.2 雅可比矩阵  37-38
    2.5.3 逆运动学  38-43
  2.6 动力学  43-45
  2.7 算例  45-46
  2.8 本章小结  46-47
第三章模块化机器人构型和尺度设计  47-73
  3.1 引言  47
  3.2 性能评价指标  47-51
    3.2.1 工作空间  47-48
    3.2.2 条件数和可操作度  48-49
    3.2.3 速度和加速度全域性能  49-51
    3.2.4 能耗指标  51
  3.3 构型优化  51-61
    3.3.1 任务描述  52
    3.3.2 优化模型  52-54
    3.3.3 优化流程  54-55
    3.3.4 NSGA-II  55-56
    3.3.5 实例  56-61
  3.4 尺度优化  61-70
    3.4.1 设计变量  61-62
    3.4.2 目标函数  62-63
    3.4.3 优化模型  63
    3.4.4 Climbot 实例  63-68
    3.4.5 六自由度操作臂实例  68-70
  3.5 本章小结  70-73
第四章机器人模块结合面建模  73-97
  4.1 引言  73
  4.2 结合面受力分析  73-76
    4.2.1 结合面参数方程  74-75
    4.2.2 结合面静力分析  75-76
  4.3 结合面接触模型  76-79
    4.3.1 分形模型  76-79
    4.3.2 分形参数  79
  4.4 结合面误差建模  79-89
    4.4.1 法向受力与变形  80-84
    4.4.2 切向受力与变形  84-89
    4.4.3 对机器人误差的影响  89
  4.5 测试与仿真  89-95
    4.5.1 分形参数识别  89-91
    4.5.2 结合面误差  91-94
    4.5.3 机器人误差  94-95
  4.6 本章小结  95-97
第五章模块化机器人控制的体系结构与实现  97-125
  5.1 引言  97
  5.2 需求分析  97-99
    5.2.1 一般性需求  97-98
    5.2.2 可重构需求  98
    5.2.3 智能化需求  98-99
  5.3 总体结构设计  99-102
    5.3.1 开放式架构  99-100
    5.3.2 总体架构  100-101
    5.3.3 硬件配置  101-102
  5.4 控制策略  102-105
    5.4.1 示教/再现方式  102-103
    5.4.2 自主/半自主方式  103-105
  5.5 软件系统设计  105-119
    5.5.1 人机界面  106-107
    5.5.2 任务调度  107
    5.5.3 可视化仿真  107-109
    5.5.4 运动规划  109-119
  5.6 实验研究  119-124
    5.6.1 操作臂  119-121
    5.6.2 爬杆机器人  121-123
    5.6.3 爬壁机器人  123-124
  5.7 本章小结  124-125
结论与展望  125-128
参考文献  128-141
攻读博士学位期间取得的研究成果  141-143
致谢  143-144
答辩委员会对论文的评定意见  144

可重构模块化机器人建模、优化与控制

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