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空间机械手用大测量范围的六轴力扭矩传感器的 APISAT2014 设计与校准
摘要
多轴力扭矩传感器是空间机器人力控制和遥控操作的关键部件。然而， 空间的特殊环境给多轴力/扭矩传感器的设计带来了巨大的挑战。本文研制了一种六轴力/扭矩传感器， 可作为空间站大型机械手的部件。为了获得较大的力/扭矩测量范围，设计了一种基于横梁抗过载能力的弹性体，并用有限元法优化了尺寸， 保证了六轴力、扭矩的高刚度和灵敏度。传感器.与传统方法不同的是，在传感器中集成了高信噪比放大电路的信号采集模块，使其更可靠。然后，设计了一种新的校准系统，提供了大而准确的力/扭矩源。针对传感器耦合误差的特殊性，提出了两种解耦算法，以实现高精度、灵活的使用。在线解耦算法是在分割空间中计算解耦矩阵的基础上进行的，而离线算法是基于 GA 的优化BP神经网络进行的。实验结果表明，设计的六轴力/扭矩传感器工作正常具有较高的精度和可靠性。
1.简介
多轴力/扭矩传感器，将输入力/扭矩信号转换为电压信号，用于感知不同尺寸的外力/扭矩信息。他们在二十世纪七十年代首次被研究和开发，用于工业机器人的力控制，以实现高精度的操作。然后, 在二十世纪九十年代, 应用领域进一步扩大。
目前, 多轴力/扭矩传感器广泛应用于工业、智能机器人、康复疗法、航天等。在空间探测中，需要测量机械手与环境的相互作用，或者在宇航员操作设备时感知力。因此，多轴力/扭矩传感器成为空间力控制、航天器对接、遥控操作等关键部件。在1995年, 德国DLR机器人研究所设计了一个在机器人Sparco的机械手上组装的多轴力/扭矩传感器。在 1996年， NASA 设计了空间遥控操作机器人手上的传感器负载。在 2013年12月，作为中国月球探测计划的一部分，一个机器人着陆器和月球探测器发射了。今后，中国下一代月球车的机械手将配备力/扭矩传感器进行空间取样任务。在2012年第九届珠海航空展上，展出了未来空间机器人机械手。同时，将在其上组装的多轴力/扭矩传感器正在研究中。
力/扭矩传感器的精度是进行力知觉任务的基础，特别是在航空航天环境中。消除耦合误差是提高精度的关键问题，产生了各种解耦算法。最常见的解耦算法是在最小二乘法中计算校准基于数据的伪逆矩阵。另一种解耦技术叫在运动中恢复形状。然后，由于处理非线性输出的不足，神经网络被广泛应用于解耦算法，而不是前两种方法。之后，马J和宋A等人提出了一种基于耦合误差模型和ɛ-SVR的鲁棒静态解耦算法，以减少更糟糕的结果。本文设计了一种六轴力/扭矩传感器，可作为空间站大型机械手的部件。由于空间特殊环境所带来的挑战，提出的六轴力/扭矩设计方法和解耦算法不同于工业机器所用的现有的多轴力/扭矩传感器。校准结果表明，所研制的六轴力/扭矩传感器具有较高的性能。
2. 六轴力/扭矩传感器的结构设计与分析
要在空间站的大型机械臂上安装传感器，需要满足尺寸要求和性能要求。它要求测量范围大，精度高，灵敏度高，且尺寸有限。
2.1. 六轴力/扭矩传感器结构设计
该传感器的机械结构由五部分组成: 弹性体、基座、密封盖、法兰板和底盘。传感器的装配结构高度为 146mm，直径为 370mm。与现有传感器不同的是，传感器的设计是电缆可以通过基体的一个孔，而不是一个实体模块。此结构使组装更易于实现。
传感器的性能主要取决于弹性体的结构。弹性体由中心支承、十字弹性梁、柔顺梁和刚性轮辋组成。当力/扭矩应用于弹性体时，十字弹性梁的变形将表明其值。因此，应变计可以粘在横梁上，以检测力/扭矩。轴将会由中心支承，因此应变的力或扭矩可以转移。中心支承的形状经过变化，有一个圆环轮廓和四个与横梁连接的板，以保证刚度和灵敏度。
2.2. ANSYS 分析和刚度验证
由于高灵敏度和高刚度的限制，传感器的各个部分的尺寸都应该设计得很好。在 ANSYS 软件的帮助下，通过反复模拟和尺寸修正进行了优化过程，是弹性体有限元分析 (FAE) 的有力工具。首先，在软件中建立传感器模型。其次，对传感器进行网格化，得到有限元模型。第三，对模型应用约束和负载，最后进行了仿真分析。为了逼近实际仿真，我们改进了一个横梁的啮合结果，使从光束得到的统计数据更加精确。
图2显示了单个施加力/扭矩条件下的变形结果。由于弹性体的对称性，在 Fx = 10000N 和财政年度 = 10000N 的情况下，结果是相同的，所以是 Mx = 2000Nm 和My = 2000Nm 的结果。
在这四个情况下，横梁的变形发生在不同的方式。根据 ANSYS 软件的路径映射函数，可以很容易地获得横梁表面一条直线的应变，以及线上各节点的位移。然后，对弹性体的性能进行分析，确定尺寸是否满足要求。应变柱显示了每一个全尺寸力/扭矩下横梁的最大应变。根据分辨率要求计算最小分辨率柱下的应变。“电压分辨率” 是指所需的电压分辨率。然后，可以计算刚度。仿真结果表明，分辨率和刚度均达到要求，从而完成了尺寸优化任务。
3.信号数据采集系统设计
该模块是在传感器中集成的，而不是以常规方式将信号采集模块与传感器分离。集成有助于减少信号干扰，否则将会由于尺寸太大导致误差相对较大。传感器可以在高速模式下传输原始数据，低速模式下，传感器可以进行解耦过程并传输计算数据。硬件和解耦算法都是为了实现两种模式，使得传感器的使用更加灵活。
图3显示了采样硬件系统的框图。为了实现两种采样模式，硬件电路由两个独立的采样通道组成。微处理器负责控制两个通道，获取采集数据，通过CAN接口电路发送数据。因此，输出电压可以传输到 PC 或控制中心。
4.校准系统设计和校准任务
为了消除尺寸之间影响传感器精度的耦合误差，必须进行校准，以达到解耦算法的设计。标准力和扭矩源是最重要且最难获得的任务。有两种常规的方法来获得标准力/扭矩源，校准设置基于权重和基于四个千斤顶。然而，前者不能提供的力/扭矩达到我们的目标测量范围，而后者是太大，不能适合我们相对较小的传感器。为此，本文设计了一种校准系统，并采用新的系统进行了校准任务。图4显示了基于自定义材料试验机的力校准系统。
图5显示了基于扭矩实验设置的扭矩校准系统。力和扭矩校准系统包括 L 形支撑组件。当传感器在其垂直或水平表面组装时，可以进行不同尺寸的校准。
5. 解耦算法与结果比较
在硬件系统两个通道中，解耦算法有两种不同的方式设计，以实现高性能和灵活性。将在线解耦算法集成到微处理器的固件中，实现了计算数据的传输，实现了较高的时间效率，但精度较低。离线解耦算法与传感器分离，有助于克服粗差和非线性问题，但耗时。应特别注意传感器的两个特性。首先，与主输出相比，耦合误差占很大比例，可达30%。这意味着一些广泛使用但忽略耦合误差的解耦算法可能不适合这类传感器。第二，一个维度正向和负向表现不同，因此应分别考虑它们。
5.1. 在线解耦算法
本文提出了一种基于分割空间解耦矩阵的解耦算法，用于在线解耦。
传统的基于伪逆矩阵的解耦算法需要一个6times;6矩阵。它由使用 LSM 在校准数据上得到的36系数组成。由于正向和负方向的差异，通过将每个系数划分为两个，改进了算法。因此，72 系数、kij 和 kij-(i, j=1, 2，..，6)，通过进行2times;6组的校准实验获得。由于每个维度有两个方向，解耦空间可分为26。重新组织方程 (1) 中所示的系数，26 伪逆矩阵将是解耦矩阵。该矩阵可以存储在硬件中，在计算时内存消耗小，但速度很快。
5.2. 离线解耦算法
离线解耦算法的目的是实现高精度，可以通过基于通用算法 (GA)的优化BP神经网络完成。传统的BP算法具有塑性的优点，但容易出现偏极值，有时收敛缓慢。GA从一系列初始点开始，它可以避免收敛到部分极值。同时采用启发式搜索，提高了收敛速度。因此, 该算法是一个强大的候选六轴力/扭矩传感器的解耦方法。解耦过程描述如下:
(1) 确定 BP 网络的结构。有6个输入向量、10个隐藏节点和6个输出向量。
(2) 确定GA的参数。GA 的目的是优化 BP 网络的系数，它具有66的权重和16的阈值。因此, 每个个体都被编码为82实数。选择10作为人口大小，20 作为演变世代，0.4 作为交叉率和0.2 作为变异率。选择操作是基于轮盘法，而交叉操作是基于实数编码。
(3) 确定个体完善功能。可以用每种训练的误差总和来评估其适用性， 可以用等式(2)计算，其中k代表系数，表示输出的维数，意表示期望输出的维数。
(4) 在遗传算法优化系数的同时，对 BP 网络进行训练，并利用测试数据计算误差。
表3显示了两个解耦算法的结果。部分校准数据用作测试数据，由第一列表示。每组测试数据都会导致六个输出数据，因此表上列出了六个单独的错误，包括主维度的错误和耦合错误。显然，由于原有的耦合误差可以达到 30%，因此在线解耦算法可以大大减少耦合误差。然而，一些耦合误差仍然很大，因为该算法不能解决非线性问题。离线解耦算法弥补了这一不足，进一步减少了耦合误差，使所有解耦误差达到要求的精度。
四轴力/扭矩信号即三轴力 Fx, Fy, Fz, 和一轴扭矩Mz， 对于Hap HCI控制是足够的。如果六轴力/扭矩信息对于一些机器人控制是有需要的，扭矩 Mx，My可以根据测量的力量Fx，和Fy他们的联络点来计算的。然而，商用多轴力传感器通常测量所有六轴力和扭矩。这些传统的6自由度力传感器超过设计用于上述非独立应用。在现有的商用6自由度/扭矩传感器中，至少有32个的应变计粘在十字弹性梁上，如图1所示。由于难以准确地将这么多的应变计粘在横梁，6自由度的力/扭矩传感器通常非常昂贵，限制了它们的应用。现有的6自由度力/扭矩传感器的另一个问题是在6轴之间耦合干扰引起的不同轴之间的高交叉灵敏度，这需要复杂而困难的校准试验才能得到解耦矩阵。
本文研制了一种新颖的具有弹性体的自耦4自由度腕力/扭矩传感器，用于测量三轴力 Fx、HapHCI、Fy和一轴扭矩，并忽略其它两扭矩。
6. 力/扭矩传感器的新机械结构
图2描述了4自由度腕力/扭矩传感器的新机械结构。其弹性体由弹性体的中心支承、交叉弹性梁、柔顺梁和弹性体底座组成。交叉弹性梁由四对称水平梁组成。四条垂直柔顺梁分别将四对应的水平梁连接到底座上。整个弹性体设计成整体和对称。4自由度力/扭矩传感器的机械结构简单、轻便。其中 l, b, t 是分别长度, 宽度, 水平梁的厚度。h, d分别是高度，垂直梁的厚度。通常, 我们设置 b =t, d 1/3 b.
7. 理论中的应变分析之前可以假设:
(a) 横梁的变形假定很小，并且在弹性极限之内为最大力和时刻之内；
(b) 应变计粘接正确、对称、稳定；
(c) 元件受力的每一行都经过弹性体的中心。
图3显示了4自由度力/扭矩传感器的骨架图。当一个x方向Fx的单力通过其中心被应用到弹性体时，在x方向OA和OC中的两个水平横梁由于两个竖梁A#39;A0 和 C#39;C0 作为符合光束而浮动，而由于两个竖梁 B#39;B0 和 D#39;D0 作为刚性梁，在 Y 方向上的其他两个水平横梁OD 成为一个自由支持梁，产生弯曲变形，
正如在Y方向上的单个力的情况一样，当它作用到弹性体时，梁OA 和OC成为自由支承的梁，产生弯曲变形。
当一个Z方向的单一力被作用到弹性体，两个水平梁OA，OC和两个水平梁 OB，OD 成为两个自由支持梁和产生相同的弯曲变形。
当将Z方向的单扭矩作用到弹性体时，四水平梁OA、OB、OC外径产生相同的弯曲变形。
对于新的4自由度力/扭矩传感器，只有16应变计足以测量两次小于6自由度力/扭矩传感器三轴力和一个轴扭矩。所以它的成本要低得多。图4描述了16应变计在横梁上的分布情况。
其中 Ri/Rj 表示 Ri 在前面，而 Rj 位于后面的 (i=1,3;j=9,11) 上。假设16应变计 R1，R2 的应变输出，R16分别为 s1、s2、s16，然后用材料力学理论分析了16应变输出与六轴力/扭矩的关系。
16应变计是硬连线到四个Wheatstone全惠斯通电桥电路分别测量四轴力/扭矩，如图5所示。
其中 E 为电源电压。
当应变计粘在梁的中性轴上时，很容易证明两个关于应变计输出的例子。案例 1: 如果梁在其侧面弯曲力矩，则应变计的输出不变，如图6a
所示。案例 2: 如果梁在其中心轴周围的扭矩作用下，其侧面的应变计输出将随着测量长度的增大而增加。
当六轴力/扭矩应用于传感器时，从材料力学的理论，难以推断出16口径输出和六轴力/扭矩之间的关系。结果见表1。在这里， “ ”，“-” 指的是测量输出的增量和减少，而 '0' 表示固着。
将表1中的数据替换为 Eq. (1) 产生传感器输出的六轴力/扭矩，如表2所示。表2表明，在理论上，在六轴力/扭矩之间没有任何耦合扰，因此新颖的传感器在理论上是自耦的。
8. 使用有限元方法进行耦合干扰分析
利用商用有限元分析软件ANSYS对4自由度力/扭矩传感器的耦合干扰进行了分析。
8.1. 弹性体的有限元模型 全文共6792字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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