《擬人雙機械手緊協調柔性操作方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由顧義坤擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：擬人雙機械手緊協調柔性操作方法研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：顧義坤
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目面向仿人型機器人雙臂操控的迫切需求，以實現雙臂緊協調操作為技術目標，圍繞臂-手系統阻抗控制及其協調控制策略開展研究，著力解決雙臂操作的同步性、魯棒性、機械臂運動過程中的空間動態避障、仿人型靈巧手的抓取控制以及臂手系統接近及抓取物體策略等問題。. 首先，本項目通過研究人類上肢運動控制和學習特點，構建基於中樞神經系統模型的物體阻抗和機械臂阻抗自適應調整方法，實現雙臂緊協調操作的自適應同步阻抗控制。其次，通過數據採集實驗建立抓取姿態資料庫，採用主向量分析方法將控制自由度進行線性降維，在此基礎上，構造基於姿態協同的仿人手抓取操作阻抗控制器。最後，建立臂-手系統的耦合動力學模型，實現基於全局視覺信息的臂-手系統協調操作。
結題摘要
在雙臂緊協調操作任務中，經常使用各種工具執行複雜的環境接觸任務。工具的幾何不確定性會導致雙臂與工具間抓取矩陣的不確定，從而進一步導致夾持內力的失控。雙臂在操作重載工具時，如果不對系統動力學不確定性進行合理補償，控制性能將會顯著降低。此外，仿人型機器人的雙臂末端通常配置有諸如仿生假手、靈巧手等通用末端執行器，以使雙臂能以不同的抓取姿態或抓取點來抓取不同形狀的物體，這也會導致整個機械手臂系統的運動學及本體雅克比矩陣的不確定。這些不確定性的存在極大約束了雙臂系統對未知任務的自適應性和操作靈巧性。本項目基於仿人型機器人頭部視覺提供的工具操作點位姿反饋信息，為雙機械臂/未知工具系統設計了魯棒自適應柔順控制器。首先建立了雙臂夾持工具與環境進行接觸控制的完整動力學和運動學模型。同時針對實際雙臂系統中接觸力不可直接測量這一問題，根據特定的映射和受力分析關係提出了接觸力等效估計的方法。根據該閉鏈系統運動學不確定性的來源，分別對物體抓取矩陣不確定性和機械臂本體雅克比不確定性進行了研究。設計了基於自適應的雙臂柔順控制器，實現了工具末端的期望軌跡跟蹤，與環境接觸力跟蹤以及雙臂夾持內力跟蹤。並通過實驗驗證了算法在跟蹤被夾持工具末端的軌跡，夾持內力以及接觸力等多目標跟蹤方面的優勢。在機械臂本體運動學/動力學參數以及工具幾何特徵和動力學特徵不確定的條件下，能夠實現雙臂夾持工具與環境進行力位可控的互動，同時確保內力跟蹤誤差收斂。對於雙臂緊協調操作問題的完整表述，多指靈巧手與操作物體之間的互動是不可或缺的。靈巧手自由度多，帶來控制複雜的問題。本項目針對仿人型手的姿勢協同進行研究，對人手運動功能進行分解，重建人手抓取運動特徵。搭建了人手抓取姿勢提取平台，設計了容差性抓取姿勢提取實驗範式。將物體形狀、尺寸和物體與人手的相對位置對抓取姿勢的影響考慮在內，建立了容差性抓取姿勢庫。性能分析結果表明容差性抓取姿勢庫能全面體現人手抓取功能。
