机械手臂的类人行为:一般注意事项和手写任务外文翻译资料

 2022-08-07 02:08

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机械手臂的类人行为:一般注意事项和手写任务

——第二部分:手写机械手臂

韦利科·波特康雅克,德拉根·科斯蒂克,斯皮罗斯·扎菲斯塔斯,米尔雅娜·波波维奇,米哈伊洛·拉扎雷维奇,戈兰·乔尔杰维奇

南斯拉夫贝尔格莱德大学电气工程学院

荷兰埃因霍温工业大学机械工程学院

雅典国立技术大学,智能机器人和自动化实验室

南斯拉夫贝尔格莱德医学研究所

南斯拉夫贝尔格莱德大学机械工程学院

南斯拉夫新独立学院电子工程学院

摘 要

本文(第二部分)研究了写作过程中冗余拟人手臂的运动。应用了两种方法。“第一个基于分布式定位的概念,适用于在出现疲劳症状之前对“写作任务”进行建模。第二种方法使用了“虚拟疲劳”(VF)概念,它是一个在虚拟环境中动态运行的变量。VF使手臂能够自我调整姿势并采取适合当前疲劳水平的姿势。这项研究包括对笔迹的易读性和倾向性的分析,以及一系列显示机器人实际性能的最实用方面的仿真结果。

关键词:笔迹逆运动学冗余 人机类比 类人运动 虚拟疲劳 分布式定位

1.介绍

最近,一些复杂的工业,尤其是非工业任务,引出了一种新的机器人设计和控制方法,以实现非常稳定,快速和准确的系统。其中,我们可能会提到工业装配,服务和家庭机器人技术,机器人手术等。该方法基于拟人冗余配置。在早期研究中,冗余仅被视为避免障碍或奇异位置的一种可能性。最近的研究为冗余机器人提供了新的视角。在许多任务中,运动学可以通过非冗余机器人配置解决,但是困难在于动态效果和准确性。冗余可能有助于解决这些问题[1-10]。冗余机器人的主要难题是任务不能唯一地定义关节运动。为解决该问题,提出了几种技术成本函数。另一种方法是模仿人类行为。这对于执行以下任务特别方便: 与人类执行的操作类似(例如,行业组装,写作,在家中的其他工作以及医疗服务)。

本文涉及如何控制机器人以使其像人一样运动并利用这种行为的一些优点的问题。人类多关节协调的分析是机器动态模式综合的重要信息来源。因此,有必要检查人类执行复杂运动的方式,“发现协同作用”并将其应用到机器人中。本文的第一部分讨论了该方法的一般问题和概念。在这里,我们选择一个合适的示例仿真实验中选择的示例是一个写作任务,它是人类的特色任务,但同时对于机器人来说却很有趣,它很好地代表了动态任务。

2.回顾以前的结果

有关人类书写和绘画活动的研究表明近端和远端关节具有相对独立的功能[11],这导致了工作点(笔尖)的可再现轨迹。甚至手腕的轨迹也比工作点的轨迹更易变。腕部的稳定性对于远端屈肌和伸肌的正常运作至关重要,而腕部位置影响手指最大的伸展能力[12]。

用于写作任务的理论和实践考虑的不同概念框架涉及轨迹的空间描述与沿轨迹运动的时间评估之间的关系。建立运动的空间和运动学方面的关系,维维安尼和捷祖洛[13]研究了涉及方向和曲线轨迹反转的运动。他们表明,轨迹的形式与手写和其他非线性运动(任务)(如绘制简单的几何形式)所执行的(切向)速度之间存在紧密的关系。速度和三维曲率之间的关系在对点向点手向前运动的分析中得到了检验[14]。通过幂定律表明,速度与曲率半径有关,指数为0.59,即不同于通常在曲线拉伸运动中得到值的三分之一[15]。

该学科的许多其他研究主要涉及记录技术[16-18],以及通过用适当的函数拟合运动学参数获得的轨迹描述[19]。一个明显的例外是霍勒巴赫的振荡理论[20]。霍勒巴赫提出,书写可以分析为两个正弦振荡器的相互作用,两个正弦振荡器使工作点沿笛卡尔轴移动,而手臂沿纸的方向恒定移动。

埃德尔曼和弗莱斯[21]建立了一个数学模型,该模型将笔迹视为只有几个基本单元的组合,类似于孩子在实际开始书写之前所练习的基本单元。普拉蒙同等人提出了另一种建模笔迹的方法。文献[22]基于曲线和角速度发生器的相互作用来控制工作点的速度曲线。大多数研究对象在笔尖运动学和笔力之间显示出较低的相关性[23]。

研究[24,25]提出了一种轨迹规划和控制理论,该理论解释了连续运动的建模和硬件水平,例如相连的草书手写体。作为成本函数,应用了扭矩变化标准。在表示层,轨迹满足的硬约束表示为从笔迹中提取的一组通孔点字符。提出了一种过孔估计算法。硬件基于正反反向松弛神经网络。

在下文中,我们将“首先解决写入臂冗余的问题。由拉塔什[26]将伯恩斯坦问题重新建模为伪伯恩斯坦问题是机器人技术和人类运动控制研究中 最常解决的问题之一。解决的问题是:中枢神经系统(CNS)如何从无限的可能性中选择某种模式来执行运动任务?或用性能的语言来说:当机械次数众多时,CNS如何找到运动任务的解决方案手臂的自由度(n)高于为任务(m)分配的操作坐标数。换句话说,CNS包含m个包含n个未知数(ngt;m)的方程。一个人需要添加n-m个方程,或更笼统地说,是要引入n-m个附加要求(约束)本文的第一部分详细阐述了冗余问题,并提供了理论分析和结果。只有n急需回顾 一下分布式定位(DP)[5-10]的概念,该概念为我们的手写方法提供了背景。

  1. 审查用于建模手写任务的DP概念

3.1.基本问题

DP概念在笔迹建模中的应用是在[7,8]中首次提出并在[27]中进行了修改。在人类中,高惯性手臂关节(肩部和肘部)提供了平稳的全局运动,而低惯性手关节(手指)执行了快速而精确的局部运动。这些运动的辅助作用应保持有效,快速,清晰,无疲劳的写作。DP概念试图将这种思想应用于机器人手臂。但是,其中涉及到一些问题。对“快速运动”的快速而精确的要求对人类和机器人系统都颇有争议。结果,出现书写易读性问题。在人类中,这些问题是由于出现疲劳而引起的,而在机器人手臂中,它们是要求设计非常快且同时需要非常精确的伺服器的结果。当写一些像d,t,l,j,g之类的字母时,还会出现更多问题(即,每当允许的最大手指伸展小于实际需要时),就会出现其他问题。这需要更多的肩膀和肘部参与。这些高惯性关节必须移动得更快,帮助手指,能量消耗和肌肉疲劳增加,并且易读性降低。这个问题在机器人手臂上更加困难。对于人来说,整个手臂的加速运动不是最佳的,但仍然可行。但是,一个标准机械臂的设计通常采用强度不足以支持这些加速度的电动机。

通过遵循生物学类似物可以解决此问题。我们发现手腕在解决方案中起着至关重要的作用,因为它可以快速移动而不会疲劳。因此,可以避免对手指(速度和精度)施加影响。在我们的解决方案中,手腕负责速度,而手指的参与是为了运动的精度。

关于第二个问题(即写字母d,t,l,j,g的问题),手腕只能起到一定的作用。它必须帮助手指而不是肩膀和肘部。如果要写的字母是斜体(斜的),手腕的性质使其可以更有效地发挥作用。这意味着垂直方向的写作需要大惯量手臂的参与,而倾斜的书写则通过接合低惯性的手腕来减少这种累赘,结果,垂直方向的字母会消耗更多的能量,并且更疲劳。对于给定的能量消耗,一个人可以保持书写的垂直方向,以降低易读性为代价,或者他/她可以使字母倾斜并获得更好的易读性,这表明可以找到最佳的倾斜度,我们的方法使用行为证据和计算结果来进一步开发和验证模型编写功能。

书写过程中关节受累是通过整体运动受累(IKI)来描述的,有时也称为运动疲劳(请参阅第I部分第4节)。IKI的定义源自仅使用运动学变量的概念的本质。为了详细研究系统行为并为下一种方法(在第4节中介绍)提供背景,我们将对系统进行仿真动态特性以及直流电动机的热特性。

3.2.系统配置

考虑一个n=5自由度(DOFs)进行书写的平面机械臂(图1)。这种机械臂具有三个旋转关节和两个棱柱形关节。旋转关节是:肩,肘和腕。两个棱柱形关节代替了手指(在书面上,人的手的所有19个自由度都可以减少为两个平移,如[27]所示)。这种简化的臂可以被视为复杂的空间臂在水平面上的投影手臂具有我们感兴趣的所有功能。为了使该机械手手臂更类似于由肌肉驱动的人手臂,在所有关节上都引入了粘性摩擦。腕部的小粘性摩擦会导致其快速移动。手腕将由变速比较小的高速直流电动机驱动。两个线性关节代替手指处于准备书写的位置(图2)。因此,每个平移都带有一个弹簧(见图1),并与粘性阻尼结合以达到临界非周期性行为[28,29]。所有的手臂关节都配备了合适的DC电动机和变速箱,该机器人机构的参数值如表1所示。功率为75、37、21、3.2和3.2(以W为单位)的电动机)从目录[30]中选择,并分别应用于接头1-5。

图1.书写机构配置:五自由度平面臂

图2.书面上,手的所有19个自由度都可以简化为两个平移

3.3.任务定义

运动任务是书写如图3a(实线)所示的字母序列。任务由m=2操作坐标(x和y)定义。操作坐标的时间历程由图3 b、c的实线给出。在完成该序列之后,手臂以相反的方向写入相同的序列,然后重复整个动作,从而模拟了长期写入。系统从定义的静止位置开始。

现在,我们将应用第一部分的第4部分中解释的数学解释。由于手臂有n=5个自由度,且内部位置矢量为,并且任务是通过构成向量的m=2操作坐标定义的,因此很明显手臂是多余的。操作轨迹x的所有元素都被高度加速。因此,=,并且不存在。基本的非冗余配置包括肩部和肘部,,而冗余配置包括手腕和手指,。

表1.平面机械臂参数

转动关节和连杆

“手指”翻译

j

1

2

3

j

4

5

长度m

0.2

0.25

0.12

翻译范围m

0.05

0.05

质量kg

3

4

0.6

质量=5kg,其中铅笔kg

0.2

0.25

粘性阻尼系数(Nm/(rad/s))

0.08

0.04

0.004

粘性阻尼系数(N/(m/s))

7.0711

3.1623

弹簧常数

50

50

变速箱

比率

100

100

50

扭力

比率

71.4

71.4

效率

0.8

0.8

0.9

效率

0.8

0.8

图3.运动任务的定义:(a)字母序列,以及(b),(c)操作坐标的时间历史

3.4. 仿真结果

仿真是通过使用 MATLAB 软件包及其机器人工具箱[31]进行的,并从平滑原始轨迹{x(t),y(t)}开始。采用滑动窗口法实现平滑[5]。在图3中b和c,通过使用虚线来表示运动的平滑分量,即和。在图3 a(虚线)中给出了平滑运动的操作平面解释,即(,)。选择窗口的长度以使轨迹平滑到可以由高惯性基本配置解决的水平。应用第一部分的第4部分中描述的算法的步骤1,我们可以计算基本运动学配置:q1(t)和q2(t)。步骤2提供了冗余的解决方案。在此步骤中,进行权衡以使强迫手腕尽可能地做。的结果冗余的运动,即对于q3(t),q4(t)和q5(t),如图4(实线)所示。看图对于手指(即两个平移q4(t)和q5(t)),很明显两个坐标都违反了力学范围为△4和△5。这意味着手指要执行的运动超出了其几何能

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