面向物理人机交互的模块化机器人系统分散鲁棒控制研究
模块化机器人是一种集成了驱动结构，控制结构，传感结构与执行结构模块构成的机器人，且此类模块通常具有标准的电气与机械接口，可根据不同的任务需求进行模块的增加或删减来呈现自由度个数的调整。由于机器人有着“高精度”的特点，人类具有快速判断与抉择的特点，因此人与机器人的特性可以互补，共同协作进行工作任务的完成。当人与机器人耦合在一起进行作业，人与机器人两个具有自主性的个体进行双向的信息交流，共同完成任务目标称为物理人机交互。在物理人机交互背景下，由于机器人可能面向不同的协作人员或多样的工作任务，而模块化机器人可以通过增减模块来完成不同的物理人机交互任务，因此模块化机器人可以充分运用到物理人机交互背景当中。同时，针对模块化机器人与协作人员产生的物理人机交互系统采用一种合适的控制策略是十分必要的。分散控制策略采用系统的局部信号控制，以至于少数的执行器信息故障或失效并不会导致整个系统的控制失效，所以更适用于模块化机器人系统。因此，本文针对模块化机器人在物理人机交互背景下的分散控制策略进行了以下研究，具体内容包括： (1)首先介绍了谐波传动装置的机械结构，运动传输与力矩传输的原理，在考虑了柔性形变的情况下建立了谐波传动柔度模型。采用力矩反馈技术的思想，建立了基于关节力矩量测的模块化机器人动力学模型，同时分析了面向物理人机交互的模块化机器人动力学模型的不确定性，最后给出了面向物理人机交互背景下的模块化机器人状态空间表达形式，为后续章节的模块化机器人控制方法的设计奠定基础的同时为第三部分的谐波传动式模块化机器人动力学模型的建立做出了铺垫。 (2)针对物理人机交互背景下，设计了一种分散鲁棒控制方法，实现了在协作人员与机器人产生接触并牵引机器人进行运动的情况下，机器人“顺应”协作人员运动并跟随其运动。与传统的依赖精确动力学模型和集中控制策略的人机交互控制方法不同，提出了基于协作人员主动运动意图辨识的分散鲁棒控制方法，该方法通过径向基函数神经网络在线辨识协作人员主动运动意图。设计了一种仅利用关节的局部动力学信息的分散鲁棒控制器，在逼近了模型不确定性的同时解决了轨迹跟踪问题。基于李雅普诺夫理论，证明了轨迹跟踪误差是一致最终有界的。最后，通过实验验证了该控制方法的有效性。 (3)在所提出的基于关节力矩量测的模块化机器人动力学模型的基础上引入了谐波传动柔度模型，建立了一种谐波传动式模块化机器人动力学模型，避免了加装关节力矩传感器。由于在机器人系统上安装关节力矩传感器或六维力/力矩传感器有很多缺点，例如使机器人系统变得复杂，破坏机器人可靠性，使机器人的成本升高，出现安装误差与测量误差等问题。本部分针对面向物理人机交互任务的谐波传动式模块化机器人系统，提出了一种分散积分滑模控制方法。与第二部分的协作人员主动运动意图辨识与控制方法不同，本部分仅利用各关节的位置测量信息实现基于协作人员主动运动意图辨识的分散积分滑模控制。基于谐波传动柔度模型，提出了一种物理人机交互人员主动运动意图辨识方法，在此基础上提出分散积分滑模控制方法，实现高性能的运动意图轨迹跟踪。基于李雅普诺夫理论，证明了协作人员主动运动意图辨识跟踪误差在提出的分散积分滑模控制下是一致最终有界的。最后，通过实验验证了该控制方法的有效性。
模块化机器人;物理人机交互;人员主动运动意图辨识;分散控制;积分滑模;谐波传动装置
长春工业大学
硕士
控制科学与工程
董博
2022
中文
TP242
2022-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）