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拟人双臂机器人有着与人类手臂相似的结构,它们拥有较多的自由度,这在赋予机器人强大作业能力的同时,也带来了很多研究难点。首先,拟人双臂机器人的两条手臂之间应该有较好的协调性,这样才能顺利完成复杂的任务。其次,拟人双臂机器人具备灵活、复杂的操作能力,期望能预测和控制它的手臂动作。本文针对以上两点问题,研究拟人双臂机器人的双臂协调操作和臂形控制方法,论文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析拟人机械臂与人类手臂生理结构的对应关系,结合实际的例子提出了运动的一致性的问题,并分析了传统的逆解方法Trac-IK方法(数值方法)、ikfast方法(解析方法)的特点以及不能控制机械臂动作的问题。(2)提出一种以臂形角作为冗余参数的逆运动学方法MC-Inverse,该方法将拟人机械臂的逆运动学分解为三个子问题,能够在计算出拟人机械臂逆解的同时控制它的臂形。同时在关节空间根据机械臂单次运动时关节轨迹平滑性、运动耗能和多次重复运动时臂形的一致性提出一种臂形控制的评价指标,根据评价指标将本文的方法和传统的逆解方法进行了对比实验,实验结果表明本文的方法不仅拥有较好的性能,还能在拟人机械臂运动过程中有效的控制手臂的臂形。(3)以双臂协调搬运物体这一场景为研究对象,改进传统的基于主从规划的双臂协调操作方法,该方法根据双臂末端的约束关系求出一条双臂路径,使用MC-Inverse方法求解双臂关节角,再根据时间最优算法计算出双臂速度和加速度。最后,本文通过仿真验证了该方法相对于传统方法有更高的效率,也解决了传统方法存在的从臂抖动、运动时间不同步的问题。(4)最后,本文分别在关节空间和笛卡尔空间设置评价指标。笛卡尔空间的评价指标主要用于评价双臂末端的位置、速度和加速度关系,而关节空间的评价指标则是评价双臂在单次和重复运动时的动作,并建立实验场景测试了本文的方法的性能,实验结果表明本文的方法满足评价指标,有着较好的效果。