【摘要】：受到傳感技術(shù)、智能控制技術(shù)的限制,機器人在面對復(fù)雜、不確定的任務(wù)環(huán)境時無法根據(jù)需求自主地完成目標(biāo)任務(wù)。現(xiàn)階段人工智能的進(jìn)步主要停留在計算智能的層面,計算機計算能力和數(shù)據(jù)處理算法的進(jìn)步很好地解決了各種信息的問題,而在運動智能的層面依然有很多不足,機器人一般只完成固定任務(wù),無法根據(jù)最終目標(biāo)進(jìn)行自主的規(guī)劃運動。因此在弱人工智能到強人工智能的階段,需要遠(yuǎn)程同步現(xiàn)實技術(shù)來進(jìn)行過渡,由人來彌補當(dāng)前機器人傳感、決策、控制的不足。遠(yuǎn)程同步現(xiàn)實主要分為兩個部分,同步即利用人體穿戴設(shè)備捕捉運動數(shù)據(jù),現(xiàn)實即由一臺仿人機械手來跟隨人手動作,同時將所感受的壓力數(shù)據(jù)反饋給穿戴設(shè)備。穿戴設(shè)備還有力反饋結(jié)構(gòu),將機械手的壓力還原到人手。本文主要研究仿人機械手的結(jié)構(gòu)設(shè)計、硬件電路設(shè)計、嵌入式軟件設(shè)計、電機驅(qū)動控制以及仿人機械手的運動控制算法。文中所提到的仿人機械手包括機械手掌和機械手臂兩個部分。仿人機械手結(jié)構(gòu)設(shè)計采用CREO 5.0建模,使用MATLAB對機械手的運動學(xué)以及動力學(xué)進(jìn)行仿真。采用STM32F4系列的MCU設(shè)計了小功率、小體積的永磁同步電機伺服驅(qū)動器。運用ADC與PWM同步采樣,采集永磁同步電機的相電流,采樣頻率達(dá)到20kHz。使用MATLAB/Simulink中的S函數(shù)對電機進(jìn)行了建模,采用磁場定向控制(FOC)的方式對電機進(jìn)行控制。在電機驅(qū)動控制方面,對經(jīng)典自抗擾控制(ADRC)進(jìn)行了仿真分析,使用帶遺忘因子的遞推最小二乘法進(jìn)行系統(tǒng)辨識,辨識結(jié)果引入系統(tǒng)前饋,并且將識別的系統(tǒng)參數(shù)結(jié)合已知系統(tǒng)部分模型的自抗擾控制對電機進(jìn)行控制。最后使用旋量理論對仿人機械手進(jìn)行了正逆運動學(xué)分析,將運動控制程序?qū)懭隨TM32F7主控制器中進(jìn)行驗證。本文使用嵌入式軟件實現(xiàn)了上述電機控制算法,電機的位置控制、速度控制、電流控制均達(dá)到20kHz的控制頻率,控制算法的運算時間縮減到20μs以內(nèi),位置控制動態(tài)跟蹤精度達(dá)到±20脈沖以內(nèi)(12位增量式編碼器)。主控制器能夠接收穿戴設(shè)備的無線串口信息,從而控制機械手實時同步人手姿態(tài)并反饋壓力數(shù)據(jù),同步控制周期為20ms。
【圖文】：

PISA/IITSoftHand機械手

圖1-2日本立命館大學(xué)的機械手
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：Q811;TP241

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2666758