受环境约束可重构机器人模块化协同力-位置控制研究

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1、受环境约束可重构机器人模块化协同力/位置控制研究第1章绪论1.1选题的研究背景及意义在现代化的今天，机器人的应用领域越来越广泛。在现代化工业生产线上，在高难度的外科重建手术室里，在灾后承受巨大心理压力的灾民身边，甚至在近几年的综艺舞台上，我们都可以看到机器人的身影。传统的构形固定的机器人在任务明确的工作环境下已经能够满足需要。但是在灾后救援、军事及航空航天等尖端领域，存在任务要求复杂、环境情况未知、不确定因素多等情况，传统的机器人由于自身固定的机械结构使其应用受到了极大的限制。因此要求使用一种可以改变自身结构进而

2、适应不同的工作及环境要求的机器人来执行任务，而开发可重构模块机器人系统成为解决这一问题的重要方法。可重构模块机器人是一种在模块化机器人基础上发展起来的、能根据任务需要重新组合构形的机器人。可重构模块机器人系统由一系列接口统一的连杆模块和关节模块组成，模块之间可以随着任务环境的变化迅速装配成更加适合任务的构形[1]。这种重组包含的不仅是机械结构意义上的重新组合，参与重构各模块本身就是一种集通信、控制为一体的单元，重构后的机器人具有较强的适应任务的能力。可重构模块机器人技术为机器人在工业装配、医学治疗、现代军事和航空

3、航天等很多领域提供了广泛的应用前景[2-8]。例如在医疗上如果将可重构模块机器人体积制作的非常微小，就可以在进入人体的肠道后，再进行重组从而完成治疗。在航天方面，由于航天器的载荷有限，不可能将许多机器人都运送到太空去完成星球表面探测及样本采集任务。而可重构模块机器人可以根据不同探测任务要求和外星环境情况，变换成合适的构形来完成任务，从而节省燃料。在可重构模块机器人概念提出后的30多年里，国内外专家学者对其各方面进行了较为深入的研究，目前针对可重构模块机器人的模块设计与构形优化、运动学与动力学自动建模以及动力学控制

4、等方面取得了一定成果。但目前的研究成果主要是针对末端执行器与环境无接触情况，即不考虑环境约束。而在许多实际工程应用如汽车工业生产线零部件焊接，深空探测任务中太阳能电池更换及现代化外科手术操作手进行患处切除等任务中，可重构模块机器人末端执行器不可避免地与外界存在接触，此时所涉及的便是可重构模块机器人的力/位置控制问题。..........1.2可重构模块机器人的国内外研究现状综述国外对可重构模块机器人的研究一直处于领先地位，早在上世纪八十年代美国的卡内基梅隆大学研发出了一种可重构模块机器人系统RMMS(Reconf

5、igurableModularManipulatorSystem)。RMMS系统不仅实现了模块机器人机械结构上的重构，而且在软件和电子硬件方面也实现了重构。Khosla等人在原有基础上加以改进，研制出了新型RMMS。在此之后，国外的诸多专家学者展开了可重构模块机器人的研究工作。近期的成果主要有，德国的弗劳恩霍夫协会通信及信息处理工程研究所的Brunner等人针对两种移动遥控可重构模块机器人TelerobTelemax及iRobotpackbot(如图1.1)分别进行了地形交互方面的实验研究。并且在可重构模块机器人

6、地形交互的系统评价方面分别采用了准静态仿真方法和一种新的基于几何学方法进行对比[9]。针对核反应堆的关闭等高危环境作业任务，日本的东京理工学院Woosub等人研制出了一种如图1.2所示的电磁式可重构爬墙机器人。该机器人由两个移动模块组成，两模块之间由一个6自由度的机械臂连接。作业期间，两个电磁式移动模块分别在墙面上进行吸附和自由模态切换，进而实现了墙面行走。实验结果表明该机器人具有稳定性高、机动性强的优点[10]。...........第2章受约束可重构模块机器人动力学自动建模2.1引言可重构模块机器人的定义为由

7、一组具有智能的基本模块单元连接而成，可以通过模块本身结构和功能的重新组合形成具有不同运动学参数和动力学行为的、对复杂任务与环境具有较强适应能力的机器人系统。从本质上来说，可重构模块机器人系统是一类多变量、强耦合、非线性自动控制系统。而对其动力学自动建模技术的分析在研究构形优化、系统的控制器设计及仿真等问题中起到至关重要的作用。在现有的可重构模块机器人的动力学自动建模技术中，尤以Newton-Euler迭代算法使用最为广泛。该算法以牛顿第二定律及欧拉方程为基础，通过正、反双向两次迭代自动建立了机器人系统的动力学方程

8、，综合考虑作用在各基本模块单元的力/力矩及关节间的耦合力/力矩，将系统的运动关系与力/力矩进行结合。该方法建模过程时间短、精度高，而且在仿真中仅需要在程序中设定初始的构形连接矩阵，因此动力学求解程序非常简单。考虑到Newton-Euler迭代算法的诸多优点，本章以其为基础，首先给出了自由空间下的可重构模块机器人的动力学自动建模过程。其次，结合虚功原理，经过推导给出了受环境