【摘 要】
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近年来,制造业满足市场的个性化需求也越来越大,同时,生产环境中的工人安全保证需求也越来越大,因此,相对于传统工业机器人而言安全性能更高且操作更灵活的协作机器人在目前的生产制造中的需求日益增长。协作机器人解决方案能够快速适应生产线转换和更新的任务,能够快速灵活地进行部署到传统的生产流程中。但是目前在物理层面上人机协作与交互任务场景中,协作机器人存在柔性不足的问题。针对该问题,本文提出了基于肌电信号的
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近年来,制造业满足市场的个性化需求也越来越大,同时,生产环境中的工人安全保证需求也越来越大,因此,相对于传统工业机器人而言安全性能更高且操作更灵活的协作机器人在目前的生产制造中的需求日益增长。协作机器人解决方案能够快速适应生产线转换和更新的任务,能够快速灵活地进行部署到传统的生产流程中。但是目前在物理层面上人机协作与交互任务场景中,协作机器人存在柔性不足的问题。针对该问题,本文提出了基于肌电信号的人机柔性协作与交互策略以提高协作机器人的柔性,在人机协作过程中引入了对操作者手臂末端刚度的估计以及运动意图的识别策略,通过跟踪人体手臂结构和其肌肉激活水平,在线估计人手臂的末端刚度。另外,通过对肌电信号的采集及处理,利用神经网络模型对人运动意图进行检测。为了更好地将操作者的姿态及肌肉变化纳入到人机协作的过程中,本文设计了一个基于可变导纳控制的人机协作框架。受人与人协作中人体适应性的启发,设计了人手臂末端刚度与机器人手臂关节刚度之间的平滑刚度映射,使机械臂得以继承人手臂灵活的特性。利用末端刚度估计的策略进一步地将其扩展到全阻抗参数估计,利用估计所得的人手臂末端阻抗参数对机器人手臂进行映射,将操作者的阻抗模型与机械臂的导纳模型进行匹配,从而获取适应于交互力的运动轨迹。进一步地,为了提高机器人手臂末端执行器的轨迹跟踪性能,本文设计了一种基于函数逼近的神经网络控制器来补偿不确定载荷和未知动力学。为了验证其有效性,本文实现了将所提出的人机柔性协作与交互策略部署到Baxter协作机器人平台上,在现实环境中进行了实验。在该平台上执行所得的实验结果表现出了良好的性能,验证了本文所提出的策略的有效性。除了分析实验结果外,本文还讨论了所提出方法的优点、缺点以及该策略未来可发展的方向。
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