Study on Active Passive Flexible Robot Joint

医疗康复与辅助类机器人是一种对人的运动行为和力量进行补偿和增强以达到训练或完成日常生活活动目的的机器人。由于需要直接接触人的身体从而提供所需的驱动力，相比传统工业机器人，对这类机器人的安全性提出了更高的要求。传统机器人的设计往往使用基于电机驱动的刚性关节作为活动部件，并希望其关节具有尽可能大的刚度，从而能够提供更好的伺服性能。然而对于存在物理人机交互的机器人，往往希望其关节具有较低的机械阻抗，同时能够接受一定程度的伺服精度损失。柔性关节作为一种新型驱动方式，其动力学模型与控制方法都有别于传统刚性关节的机器人。并且由于其操作对象为具有主观运动意图的人体，而人体的运动也会影响机器人的自身状态，这也不同于传统机器人操作静止物体的情形。这些问题对柔性关节机器人的实际应用提出了挑战。为解决上述问题，本文在国家高技术研究发展计划和国家自然科学基金的联合资助下，研制了具有被动柔性元件的串联弹性关节实验系统，并深入研究了弹性元件参数优化设计、主动刚度控制方法和人机交互力估计方法，具体内容如下：首先，弹性元件是柔性关节系统中的关键因素。现有的弹性元件设计方法通常依赖于设计人员的经验与灵感，或采用简单的迭代修改方法进行设计，这样获得的柔性关节难以达到结构的最优化。本文在阿基米德螺旋线型平面涡卷弹簧的基础上，建立了弹簧设计参数与性能指标之间的参数化模型。针对弹簧的变形分析，提出了基于三次样条模型的弹簧收缩与舒张极限形状求解方法，并得到了两种极限情况下的弹簧变形量指标。以弹簧外形尺寸最小化为优化目标，采用改进的螺旋动态优化算法进行弹簧参数的优化设计，并在有限元仿真平台上验证了该优化方法的可行性。根据优化得到的弹簧参数，进行了被动柔性机器人关节系统的机构设计和控制系统开发。采用直流电机作为驱动装置，并设计了蜗轮蜗杆减速机构，利用其自锁特性，阻隔了从负载端到电机端的反向驱动，故可将电机当成理想的位置源。采用差分方式安装的绝对位置传感器用于测量弹簧的变形角度，以获取输出连杆受到的驱动力大小，从而实现力矩传感功能。控制系统部分采用基于Simulink Real-Time实时系统的快速控制原型开发平台，为后续控制方法的研究提供了实验基础。其次，对被动柔性关节的主动刚度控制方法进行了研究。由于被动柔性关节自带弹性元件，因此其动力学模型将围绕弹性元件进行分析。根据机器人关节刚度特性的定义，得到关节等效刚度与关节弹性元件物理刚度、以及弹簧输入端和输出端之间的动态模型。通过在线构建等效刚度的表达形式，得到基于输入输出加权反馈的等效刚度控制方法。通过实验分析得到不同刚度调整模式下的等效刚度控制效果，验证了该方法的有效性。最后，对人机交互力估计方法进行了研究。在人机交互过程中人机间相互作用力的大小可作为判断人体运动意图的依据，并能用于提高机器人控制系统的稳定性和鲁棒性。本论文采用基于时间多项式的模型作为人机交互过程中的交互力动态模型。采用自适应卡尔曼滤波方法进行交互力的在线估计，同时也对动态系统的噪声统计特性进行在线修正。并根据交互力及其各阶导数的估计结果对交互力模型参数进行在线自适应调整，使得交互力模型具有更好的适应能力。实际人机交互实验验证了该方法的有效性。本论文工作对被动柔性关节的设计、刚度控制及人机交互过程进行了深入研究，为被动柔性关节机器人的理论研究与实际应用提供了新思路