拟人机器人交互作用力的研究

拟人机器人的动力学具有高度非线性、高度耦合的特点,分析清楚各组成部分之间的交互作用力是实施高级控制方法的基础。文章在以往分析移动机械手的基础上,从整体建模的角度入手,对拟人机器人的交互作用力提出了一个新的模型,即神经网络模型。利用该模型对一个特殊的单一手臂运动的例子进行了拟合,其结果是收敛的。这说明提出的模型是有效的,此后,我们将陆续给出研究成果。     

拟人机器人的建模

为解决机构复杂的拟人机器人运动学和动力学问题，提出了基于传统机理结合神经网络的建模方法．首先，从几何构造分析出拟人机器人各部分运动规律．其次，采用Lagrange—Euler方法结合对各部分交互作用力的定义得到动力学模型，交互力用神经网络来实现．最后，将此模型对应于实际的机器人参数，通过仿真证明了建模的有效性．结果表明此方法实用、有效．     

高欠驱动的拟人机器人多指手

为改进清华大学研制的TH-1型拟人机器人手的传动机构,设计了一种欠驱动手指机构。该手指机构可用于拟人机器人手上,以较少的驱动器获得较多的关节自由度,同时获得较好的自适应抓取功能,降低装置对控制系统的要求。以该欠驱动手指机构为基础,设计了一种高欠驱动的拟人机器人多指手——TH-2手。研究结果表明:TH-2手具有高度拟人化、高欠驱动和高集成度,以及实时控制容易、体积小、质量轻、抓取功能较强等优点;TH-2手适合安装在拟人机器人上使用。     

空间机器人的神经致导

本文给出──拟人型空间机器人的基本结构形态，推导出其在空间操作时的运动学和动力学方程式；采用神经网络设计空间拟人机器人的控制机制；通过基本动作训练算法．可能实现空间拟人机器人协调地自由飞行或操作．     

基于ARM嵌入式系统的拟人机器人控制器的设计

为满足低成本、高性能的要求,提出在拟人机器人控制器的设计中引入基于ARM处理器和RTOS(Real-time OS)的嵌入式系统.使用ARM9处理器S3C2410和RT-Linux构建小型拟人机器人控制器的系统架构,以拟人机器人的行走控制为例,从硬件和软件上介绍了控制器的实现方法.硬件选用高集成度的嵌入式处理器并采用模块化设计;软件开发中使用Petri网建模并利用Linux良好的驱动程序框架,降低了开发难度,提高了系统的可扩展性.最后给出了在机器人避障中的应用,验证了控制器方案的可行性,为拟人机器人的进一步研究提供了平台.     

新型仿生介入机器人推进方式

生物管腔中运行的微型机器人驱动机理研究是当前机器人研究的一个热点．为研究适合于充满液体的生物管腔的微型管道介入机器人，基于精子的运动原理，提出一种机器人游动推进方案，建立了游动机器人动力学模型，对该推进方式进行了仿真分析计算．为证明该推进方案的可行性，制作了一个大尺度的机器人实验样机模型．实验表明：实验的结果符合理论的规律，从而证明理论的正确，该推进方式是可行的．     

面向智能家居服务的拟人情感决策算法

在智能家居中,虚拟管家系统作为网络机器人中的虚拟型机器人,代替用户参与家用设备的管理与控制。为了减少或避免虚拟管家与温湿度调节设备交互时人的参与,需要解决温度湿度设定值如何拟人地自动给定和室内温湿度变化后环境如何被感知这两个问题。提出了应用于虚拟型机器人的拟人情感决策在线控制算法和基于最小二乘支持向量机的温湿度融合策略。在此基础上,进行了对比仿真实验,结果表明:通过调整情感模型的转移加速因子,能够满足用户的个性化温湿度决策的需求;当用户居住房间面积在一定范围内变化时,算法也是有效的。     

异构双腿行走机器人机构优化设计

为了给智能仿生腿的开发提供一个理想的研究平台,提出了异构双腿行走机器人(BRHL)这一全新的类人机器人模式.阐述了BRHL的概念及研究意义,介绍了BRHL双腿机构的仿生设计.由于双腿机械结构类似,以仿生腿为例推导了BRHL的运动学模型.论述了BRHL的优化原则、目标函数及约束条件.利用处理好的正常人体步态数据对BRHL进行了优化设计.优化结果表明,BRHL能够较好地实现拟人步态,是智能仿生腿的理想研究平台.     

绳驱动拟人臂机器人的刚度分析和优化

分析了一种绳驱动拟人臂机器人的笛卡尔刚度,这种7自由度机械臂具有特殊的串并混联结构,机械臂的肩关节和腕关节均为绳驱动3自由度球关节,通过对其刚度表达式的推导,再结合串联机器人刚度分析方法,描述了机械臂整体笛卡尔刚度矩阵的求解过程.首先描述了绳驱动3自由度球关节的推导过程,用以求解肩关节和腕关节的刚度;然后计算单自由度肘关节的刚度;最后通过结合肩、肘和腕刚度得到的关节空间刚度矩阵,运用修正的一致保守变换得到绳驱动拟人臂机器人的笛卡尔刚度.基于以上的刚度分析,提出了一种刚度优化算法用于改善机器人在运动过程中的刚度,仿真分析验证了这种算法的有效性.     

机器人动力学模型识别新方法

准确的动力学模型在先进的机器人轨迹跟踪控制中扮演了一个非常重要的角色．通过分析关节的非线性摩擦力的特点，提出了一种新颖的机器人动力学模型识别途径．同时应用最小均方差方法和支持向量机算法，可以准确地识别机器人的线性和非线性耦合的动力学模型．对一自由度机器人系统的实验结果表明，相对于传统方法，其动力学模型的建模精度更高．