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机器人技术基学习

发布者: amtbbs | 发布时间: 2015-4-6 11:16| 查看数: 3202| 评论数: 0|帖子模式



本着学习有前瞻的目标的学习方法,阅读了此书,从中对机器人的组成和结构及动作原理有了系统性的了解,虽然达不到能够应用的层次,但也有了一个清晰的概念。尤其对机器人所采用的各种传感器和控制方式进一步加深了理解,对各种机器设备来说,这些东西都是通用的东西,所谓一法通万法通就是这个意思。通过本书的学习,有效的扩展了知识面,对当前先进的技术有了基础的概念,进一步巩固了根基。
1、机器人的种类
机械人的配置多种多样,最常见的结构是其坐标来描述。这些坐标结构包括笛卡尔坐标结构、柱面坐标结构、极坐标结构、球面坐标结构和关节式球面坐标结构等。
(1)柱面坐标机器人:
柱面坐标机器人主要由垂直柱体、水平手臂(或机械手)和底座构成。水平机械手装在垂直柱体上,能自由伸缩,并可沿垂直柱体上下运动。垂直柱体安装在底座上,并与水平机械手一起能底座上移动。这样,这种机器人的工作包迹就形成一段圆柱面,所以把这种机器人叫做柱面坐标机器人。

(2)球面坐标机器人
球面坐标机器人的机械手能够里外伸缩移动,在垂直平面上摆动以及绕底座在水平面内转动。这种机器人的工作包迹形成求球面的一部分,因此称为球面坐标机器人。

(3)关节式球面坐标机器人
关节式球面坐标机器人主要有底座、上臂和前臂构成。上臂和前臂可在通过底座的垂直平面上运动。再前臂和上臂件绕机械手有个肘关节,而在上臂和底座间,有个肩关节。在水平平面上的旋转运动,即可绕肩关节进行,也可以通过绕底坐旋转来实现。这种机器人的工作包迹覆盖了球面的大部分,称为关节式球面机器人。

1.1按照机器人控制器的信息输入方式分为:
机器人的种类
特征
操纵机器人
(Operating robot)
人在一定距离处直接操纵机器人进行作业
程序机器人
(Sequence control robot)
机器人按预先给定的程序、条件、位置进行作业
示教再现机器人
(Playback robot)
由人操纵机器人进行示教后,机器人就重复(再现)进行这个作业
数值控制机器人
(Numerical control robot)
通过数字和语言给定作业的顺序、条件、位置的信息,机器人依据这一信息进行作业
智能机器人
(Intelligent robot)
机器人依据智能(感觉信息的识别、作业规划、学习等能力)确定作业
(1)操纵机器人,是远距离操纵的机器人。
(2)程序机器人,按照预先设定好程序进行作业。
(3)示教再现机器人,如同录放一样,开始是示教作业,人一面操纵机器人,一面在各重要位置按下示教盒的按钮,记忆其位置。而进行作业时把它再现出来,机器人顺次追寻记忆的位置。如汽车厂进行点焊的大多是这种类型的机器人。
(4)数值控制机器人,采用计算机控制机器人的动作来代替人操纵机器人进行动作的方式。
(5)智能机器人,不仅可以进行事先设定的动作,还可以按照工作状况相应地进行动作。如对传送带上多个物体的识别,回避障碍物的移动,作业次序的规划,有效的动态学习,多个机器人的协调作业等。
2、 机器人的运动简图
为分析和记录机器人各种运动及运动组合,有必要引入机器人机构运动简图。用机构与运动图形符号表示机器人机械臂、手腕和手指等运动机构的图形,称为机器人机构运动简图。这种运动简图既可在一定程序上表明机器人的运动状态,又利于进行设计方案的比较。

物体上任何一点都与坐标轴的正交集合有关。物体能够对坐标系进行独立运动的数目称为自由度DOF,degree of freedom)。
一个简单物体有6个自由度(3个平移和3个旋转)。当两个物体间确立起某种关系时,一个物体就对另一物体失去一些自由度。刚体在三维空间中有6个自由度,显然,机器人要完成任意空间作业,也需要6个自由度。工业机器人的运动是由手臂和手腕的运动组合而成的。通常手臂部分有3个关节,用以改变手腕参考点的位置,手腕部分也有3个关节,通常这3个关节轴线相交,用来改变末端手爪的姿态。
   
(2)圆柱坐标式机器人,臂部可绕机身垂直轴线回转与上下移动,并可沿臂自身轴线伸缩,构成臂部的3个自由度。

(4)SCARA型机器人有2个旋转关节,即2个转动自由度,其轴线相互平行。还有一个关节为转动自由度,用于完成末端件沿垂直于平面方向运动。这种机器人适用于平面定位,在垂直方向进行装配作业。


    工业机器人最早应用于汽车制造工业,常用于焊接、喷涂、上下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了手足和大脑功能,它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动,提高劳动生产率,保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统(FMS)和计算机集成制造系统(CIMS),实现生产自动化。
    随着工业机器人技术的发展,其应用已扩展至宇宙探索、深海开发、核科学研究和医疗福利领域。火星探测星就是一种遥控的太空作业机器人。工业机器人也可用于海底采矿、深海打捞和大陆架开发等。在核科学研究中,机器人常用于核工厂设备的检验和维修,在军事上则可用来排雷和装填炮弹。机器人在医疗福利和生活服务领域中的应用更为广泛。
3、机器人的手部设计
机器人手部分为钳爪式和吸附式两类,钳爪式手部按夹取方式的不同,分为内撑式和外夹式两种,两者的区别在于夹持工件的部位不同,手爪动作的方向相反。其中钳爪式手部从机械结构、外观与功用来看,有多种结构形式,有齿轮齿条移动式手爪、重力式钳爪、平行连杆式钳爪、拨杆杠杆式钳爪、内撑式三指钳爪和用于复杂工件的自动调整式钳爪等。吸附式手部分为气吸式和磁吸式,气吸式是指用负压吸盘吸附工件,按负压产生的方式不同,可分为挤压式和真空式两种。磁吸式手部是在手腕部装上电磁铁,通过电磁吸力把工件吸住。
3.1夹钳式手部有以下三部分组成:
1、手指:是直接与工件接触的构件,机器手部一般只有两个手指,少数为三指或多指。
2、传动机构:是向手指传递运动和动力,从而完成夹紧和松开动作的机构。
3、驱动装置:是向传动机构提供动力的装置。按驱动方式的不同,有液压/气动/电动。
此外,还有连接和支撑元件,将上述各部分连接成一个整体,并实现手部与机器人腕部的连接。
钳爪式手部的设计要点:
(1)应具有足够的夹紧力:一般要求夹紧力N为工件质量的2~3倍,即N=(2~3)G
(2)应具有足够的张开角:能适应不同尺寸的工件,夹持工件的中心位置变化要小。对于移动式的钳爪,还要有足够大的移动范围。
(3)应能保证工件的可靠定位:根据被抓取工件的形状,选取相应的手指形状定位,如圆柱形工件多数采用V形钳口的手指,以便自动定心。
(4)应具有足够的强度和刚度:钳爪除受到被夹持工件的反作用力外,还受机器人手部在运动过程中产生的惯性力和振动的影响,没有足够的强度和刚度,会发生折断或弯曲变形,因此对于受力较大的钳爪,就进行必要的强度、刚度的校核计算。
(5)应适应被抓取对象的要求。
(6)应尽量做到结构紧凑、质量小、效率高。
(7)应具有一定的通用性和可互换性。
3.2磁吸式手部
磁吸式手部利用永久磁铁或电磁铁通电后产生的磁力来吸取铁磁性材料工件,磁吸式手部应用也很广泛。磁吸式手部采用电磁吸盘,线圈通电瞬时,由于空气隙的存在,磁阻很大,线圈的电感和启动电流很大,这时产生磁性吸力将工件吸住。电磁吸盘只能吸住铁磁性材料制成的工件,吸不住有色金属和非金属材料的工件,并且被吸取的工件也有剩磁,衔铁上常会吸附一些铁屑,妨碍工作,适用于要求不高或有剩磁也无妨的场合。
磁吸式手部的设计要点:
1、应具有足够的电磁吸引力,其力大小应由工件的质量而定。电磁吸盘的形状、尺寸以及线圈一旦确定,其吸力的大小也就基本确定,吸力的大小可通过改变施加电压进行微调。
2、应根据被吸附工件的开关、大小确定。电磁吸盘的形状、大小以及吸盘的吸附面应与工件的被吸附表面形状一致。
3.3气吸式手部
气吸式手部是利用橡胶皮腕或软塑料腕中所形成的负压而把工件吸住的。适用于薄铁板、板材、纸张、薄而易碎的玻璃器皿和弧形壳体零件等的抓取。按形成负压的方法,可以将气吸式手部分为以下三种:
1、真空式吸盘:吸附可靠、吸力大、结构简单,但是需要有真空控制系统。
2、气流负压式吸盘:现场有压缩空气站时,采用气流负压式吸盘比较方便,并且成本低。橡胶皮腕用螺纹连接在吸气口处,当配备一定直径的吸盘时即可吸住工件。吸盘的工作原理是利用伯努力效应,当压缩空气刚通入时,由于喷嘴是逐渐收缩的,气流速度逐渐增加,当管路截面积收缩到最小时,气流达到临界速度,然后管路的截面逐渐增加,使得与橡胶皮腕相连接的吸气口处,产生很高的气流速度而形成负压。
3、挤压负压吸盘:不需要配备复杂的进排气系统,系统构成简单,成本低,但吸力不大,仅用于吸附轻小的片状工件。当吸盘压紧工件的表面,靠挤压力将吸盘内的空气挤出,使吸盘内形成负压腔,将工件吸住。当吸盘架运动时,用外力碰撞压盖的上部,使密封垫择,进气通道打开,释放工件。

3.4机器人腕部设计
机器人操作臂将末端置于其工作的三维空间内的任意点需要三个自由度。为了进行实际操作,它应该能够将工具置于任意的方位,同时需要一个腕部,一般还需要三个自由度,即回转、俯仰和摆动。
腕部可具有不同的自由度数目和不同的结构。腕部实际所需要的自由度应根据机器人的工作性能来确定,在多数情况下,腕部具有两个自由度,即回转和俯仰或摆动。
腕部可用安装在连接处的驱动器直接驱动,也可从底座内的动力源经链条、同步齿形带、连杆或其他机构远程驱动。直接驱动一般采用液压或气动,具有较高的驱动力与强度,但增加了机械手的质量和惯量。远程驱动可降低机械手的惯量,但需要传动装置,设计较复杂。
典型的腕部结构有如下几种:
1、直接驱动的腕部结构:采用油缸或气缸驱动的只有回转运动的腕部,它具有结构紧凑、体积小、动作灵活的优点,因此被广泛采用。但密封较困难,且回转角度小于360。
2、具有回转和摆动运动的腕部结构:
3.5机器人臂部设计
臂部是工业机器人的主要执行部件,其作用是支撑手部和腕部,并改变手部的空间位置,工业机器人的臂部一般有2~3个自由度,即伸缩、回转、俯仰或升降;臂部的总质量较大,受力一般比较复杂,在运动时,直接承受腕部、手部和工件的静、动载荷,尤其在调整时,将产生较大的惯性力矩而引起冲击,影响定位的准确性。臂部运动部分零件的质量直接影响着臂部结构的刚度和强度,工业机器人的臂部一般与控制系统和驱动系统一起安装在机身上,机身可以是固定式的,也可以是移动式的。
臂部的结构形式必须根据机器人的运动形式、抓取质量、动作自由度、运动精度等因素来确定,同时必须考虑手臂的受力情况、导向装置的布置、内部管路与手腕的连接形式等因素,因此设计时应注意以下基本问题:
1、手臂应具有足够的承载能力和刚性:由于手部在工作中相当于一个悬臂梁,如果刚性差,会引起手臂在垂直面内的弯曲变形和侧身扭转变形,从而导致臂部产生颤动,以至无法工作。手臂的刚性直接影响手臂在工作中允许承受的载荷、运动的平稳性、运动速度和定位精度。为防止臂部在运动过程中产生过大的变形,手臂的截面开关的选择要合理。工字形截面的弯曲刚度比圆截面要大,空心官的弯曲刚度和扭转刚度都比实心轴要大得多,所以常选用钢管作为臂的运动部分和导向杆,用工字钢和槽钢作支撑板。
2、导向性好:为了在直线移动过程中,不致发生相对转动,以保证手部的方向正确,应设置导向装置或设计方形、花键等形式的臂杆。导向装置的具体结构形式一般应根据负载的大小、手臂长度、行程以及手臂的安装形式等因素来决定。导轨的长度不宜小于其间距的2倍,以保证导向性。
3、运动要平稳、定位精度要高,质量和运动惯量要减小:要使运动平稳、定位精度高,首先应注意减小偏重力矩,所谓偏重力矩,就是指臂部的质量对机身主柱(即对其支撑回转轴)所产生的静力矩。偏重力矩过大,易使臂部在升降时发生卡死或爬行,因此要尽量减小臂部运动部分的质量,使臂部的重心与立柱中心尽量靠近,此外还可以采取配重的方法来减小和消除偏重力矩。
工业机器人的臂部结构一般包括臂部的伸缩、回转、俯仰或升降等运动结构以及与其有关的构件,如传动机构、驱动装置、导向定位装置、支承连接件和位置检测元件等。
1、圆柱坐标机器人的臂部结构:

2、极坐标机器人的臂部结构:

3、多关节型机器人的臂部结构:如下图所示,喷漆机器人多采用该结构类型,其臂部三个回转运动,大臂回转机构采用齿轮齿条缸结构,另外两个回转采用铰接油缸驱动。



4、缓冲与定位
    在工业生产中应用的机器人,一般要求速度快、运动平稳且重复定位精度高,因此,运动平稳性和重复定位精度是衡量机器人性能的重要指标,缓冲与定位装置是它的重要保障条件,影响这些的指标的主要因素如下:
1、惯性冲击的影响:在很短的时间内停止运动,就会产生惯性冲击,其冲击力的大小与运动手臂的质量、运动速度成正比,与冲击力作用的时间成反比。提高运动平稳及定位精度的方法是降低工作速度、减小臂部运动部件的总质量或延长冲击力的作用时间。
2、定位方法的影响:电气行程开关的重复定位精度比较低,一般为±3~±5mm;而机械挡块的重复定位精度很高(一般与行程开关一起使用),最高可达±0.02。采用闭环伺服系统,其定位精度更高。
3、结构刚性的影响:当工业机器人的零件结构刚性差、相互配合的间隙大及整机的固有振动频率低时,受到惯性冲击力的作用,就会引起振动,运动的平衡性和重复定位精度就会降低,而且还会降低机器人的使用寿命。
4、控制及驱动系统的影响:电气控制系统的控制误差、控制阀的泄漏等及液压、气压、电压及油温等的波动,都会使重复定位精度和运动的平稳性受到影响。
4.2机器人的运动特性

对于机器人的运动特性,可以综合运用以上几种运动规律,其应用原则是:启动时将加速度限制在不引起振动的数值之内;定位瞬间,加速度的绝对值越小越好。因启动时一部分能量消耗于克服静态惯性及摩擦阻力,同时由于油路、气路或电路启动时的加速度多在允许的范围内,故一般无须设置加速度控制系统。减速时,机器人运动部件有相当大的动能,若紧急制动,必定产生剧烈冲击,所以一般要加缓冲控制系统。
4.3机器人的定位方法
常用的定位方法有:电气开关定位、机械挡块定位和伺服系统定位
电气开关定位:结构简单、工作可靠、维修方便,但由于受到惯性力、油温波动和电控系统误差等因素的影响,重复定位精度比较低。
机械挡块定位:定位精度高,但须加附属装置,如缓冲或定位机构,结构较复杂。
伺服系统定位:电气开关定位和机械挡块定位只适用两点或多点定位,而在任意点定位时,要采用伺服系统定位。伺服系统可以输入指令控制位移的变化,从而获得良好的运动特性,它不仅适用于点位控制,而且适用于连续轨迹控制。
4.4定位缓冲装置
常用的缓冲装置有弹性缓冲元件、油(气)缸端部缓冲装置、缓冲回路和液压缓冲器等几种结构形式。按照它们所在的位置可以分为内部缓冲和外部缓冲。在驱动系统内设置的缓冲部件属于内部缓冲,如油缸端部节流缓冲环节与缓冲回路。弹性缓冲部件和液压缓冲器一般设置在驱动系统之外,故属于外部缓冲。内部缓冲装置具有结构简单、紧凑等优点,但安装位置受到限制,外部缓冲具有安装简便、灵活、容易调整等优点,但体积较大。
弹性缓冲装置:弹性缓冲元件有弹簧、橡胶、波纹管等。它们具有弹性力随压缩力增大而增加的特性,故可用来缓和冲击。其缓冲原理是用不断增加的弹性力来抵消机器人或机械手运动行程终了时由于速度变化而引起的弹性能。
油(气)缸端部缓冲装置:当活塞运动到距离油(缸)端盖某一距离时,能在活塞与端盖之间形成一缓冲室,利用节流原理使缓冲室产生临时背压阻力,使运动速度降低,至定位降为零。与气体相比,由于油具有很小的压缩性,根据节流口是否变化,有恒定节流缓冲与渐变式节流缓冲之分。
5 行走机构
机器人可分为固定式和行走式两种。而根据机器人的行走环境,可将机器人所具有的移动机能分为:地面移动机能、水中移动机能、空中移动机能和地中移动机能。其中地面移动机能的行走机构按其特点可以分为车轮式、履带式和步行式。在行走过程中,前两者与地面连续接触,后者为间断接触。
车轮式行走机构具有移动平稳、能耗小以及容易控制移动速度和方向等优点,但只能用于平坦的地面,目前得到应用的是三轮式和四轮式。三轮式具有最基本的稳定性,其主要问题是移动方向的控制。
履带式行走机构可以在凸凹不平的地面上行走,可以跨越障碍物,能爬不太高的台阶等。但由于没有自位轮,没有转向机构,要转弯只能靠左右两个履带的速度差,所以不仅在横向,而且在前进方向也会产生滑动,转弯阻力大,不能准确地确定回转半径。如果加装上转向器,即可克服以上缺点。
步行机构是类似于动物那样,利用脚部关节结构、用步行方式实现移动的机械。其特征是能够在凸凹不平的地上行走,跨越沟壑和上下台阶,具有广泛的适应性,但控制困难。且需要力传感器、接触传感器、倾斜传感器在内的稳定的步行控制系统。
6、机器人关节伺服驱动控制技术
电液伺服系统是由电的信号处理部分与液压的功率输出部分组成的闭环控制系统。有位置伺服控制系统、速度控制系统和力或压力控制系统。电液伺服系统综合了电和液压两方面特点,具有控制精度高、响应速度快、信号处理灵活、输出功率大、结构紧凑和质量小等优点。电液伺服系统的动力元件不外乎阀控和泵控式两种基本形式。

关节的位移量与指令脉冲数成比例,移动速度与指令脉冲频率成比例。
与一般的伺服系统或过程控制系统相比,机器人控制系统有如下特点:
1、机器人的控制与机构运动学和动力学密切相关。机器人末端的状态可以在各种坐标下描述,但应当根据需要,选择不同的基准坐标系,并做适当的坐标变换,这就经常需要求解运动学中的正问题和逆问题。此外,还要考虑各种外力(包括重力)以及哥氏力、向心力、惯性力等的影响。
2、即使一个简单的机器人也至少有3~5个自由度,比较复杂的机器人有十几个甚至几十个自由度。每个自由度一般包含一个伺服机构,它们必须协调起来,组成一个多变量控制系统。
3、从经典控制理论的角度来看,多数机器人控制系统中都包含有非最小相位系统。例如,步行机器人或关节式机器人往往包含有“上摆”系统。由于上摆的平衡点是不稳定的,必须采取相应的控制策略。
4、把多个独立的伺服系统有机地协调起来,使其按照人的意志行动,甚至赋予机器人一定智能,这个任务只能由计算机器控制系统完成。
5、描述机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型,随着状态的不同和外力的变化,其参数也在变化,各变量之间还存在耦合。因此,仅仅是位置闭环是不够的,还要利用速度甚至加速度闭环。系统中经常使用重力补偿、前馈、解耦或自适应控制等策略。
6、机器人的动作往往可以通过不同的方式和路径来完成,因此存在一个最优化决策的问题。较高级的机器人可以用人工智能的方法,用计算机建立起庞大的信息库,借助信息库进行控制、决策、管理和操作。利用传感器和模式识别的方法获得关于对象及环境的信息,按照给定的指标要求,自动判断选择最佳的控制规律。
机器人控制系统是一个与运动学和动力学原理密切相关的、具有耦合的、非线性的多变量控制系统。由于它的特殊性,经典控制理论和现代控制理论都不能照搬使用。
7、机器人的控制方式
点位式:只要求准确地控制末端执行器的位置,而路径却无关紧要。如在印刷电路板上安插元件、点焊、装配等工作。
轨迹式:要求机器人末端执行器按照示教的轨迹和速度运动。如弧焊、喷漆、切割。
力(力矩)控制方式:在完成装配、抓放物体等工作时,除要准确定位之外,还要求使用适当的力或力矩进行工作,这时就要利用力(力矩)伺服方式。
7.1 机器人的控制策略
重力补偿:在机器人系统,特别是关节机器人中,臂的自重相对于关节点会产生一个力矩,这个力矩的大小随臂所处的空间位置而变化。它的变化是有规律的,可以通过传感器测出手臂的转角,再利用三角函数和坐标变换计算出来。重力补偿可以是各个关节独立进行的,称之为单级补偿;也可以同时考虑多个或若干个关节的重力进行补偿,称为多级补偿。
前馈和超前控制:在轨迹控制方式中,由于运动规律是事先设定好的,因此可以从给定信号中提取速度和加速度信号,把它加在伺服系统适当位置上,以消除系统速度和加速的跟踪误差,这就是前馈,它不影响系统的稳定性,但控制效果显著。同样,由于运动规律是已知的,可以根据某一时刻的位置和速度,估计下一时刻的位置误差,并把这个估计量加到下一时刻的控制量中,这就是超前控制。超前控制与前馈控制的区别在于:前者是指控制量在时间上提前,后者是指控制信号的流向是向前的。
耦合惯量和摩擦力的补偿:在高速、高精度的机器人中,必须考虑一个关节的运动会引起另一个关节的等效转动惯量的变化,也就是耦合惯量,这需要对机器人进行加速度补偿。高精度机器人中还要考虑摩擦力的补偿。由于静摩擦与摩擦力的差别很大,因此系统启动时和启动后的补偿量是不同的,它的大小可由实验测得。
传感器位置反馈:在点位式控制方式中,单靠提高伺服系统的性能来保证精度要求有时是困难的,可以在程序控制的基础上,再用一个位置传感器进一步消除误差。
记忆修正控制:在轨迹控制方式中,可以利用计算机储存记忆和误差计算功能,记忆前一次的运动误差,调整后一次的控制量,经过若干次修正,可以逼近理想轨迹。
触觉控制:可以判别物体的有无,也可判别物体的形状。前者可以用于控制动作的启、停;后者可以用于选择零、改变行进路线。还可用滑动觉(切向力传感器)来自动改变机器人夹持器的握力,使物体不至于滑落。触觉控制可以使机器人具有一定的适应性和灵活性,也可以把它看成是一种初级的智能。
听觉控制:机器人可以根据人的口头命令作出回答或执行任务,这是利用了声音识别系统。该系统首先提取收集的声音信号的特征,例如,幅度、过零率、音调周期、线性预测系数、声道共振峰等特性,与事先存储在计算机内的标准模板进行比较识别,较高级的声音识别系统还可以用句法分析等手段识别较多的语言内容。
视觉控制:利用视觉系统可以大量获取外界信息,但由于计算机容量及速度所限,所处理的信息往往是有限的。机器人系统常用视觉系统判断物体形状和物体之间的关系,也可以用来测量距离、选择运动路径等。但无论是光导摄像管、还是电荷耦合器件,都只能获取二维图像信息。为了获取三维视觉信息,可以使用两台或多台摄像机,也可以使用结构光,获得的信息用模式识别等方法进行处理。
最佳控制:除了选择最优路径之外,还普遍采用最短时间控制。
自适应控制:实时地辨识系统参数并调整增益矩阵,才能保证跟踪目标的准确性。
解耦控制:机器人的手足之间,即各自由度之间存在着耦合,即某关节的运动对其他关节的运动有影响,在耦合严重的情况下,须考虑一些解耦措施,使各自由度的控制相对独门。
递阶控制:智能机器人具有视觉、触觉或听觉等多种外部传感器,自由度的数目比较多。各传感器系统要对信息进行实时处理,各关节都要进行实时控制,它们是相对独门的,需要协调。因此控制必然是多层次的,每一层次都有独立的工作任务,它给下一层次提供控制指令和信息,下一层又把自身的状态及执行结果反馈给上一层次,最低一层是各关节的伺服系统,最高一层是管理系统,称为协调级。
7.3 机器人控制理论不再局限于一些单纯的伺服回路和相应的理论,而是一门涉及运动学、动力学、传感器技术、模式识别、精密机械、控制理论等多学科领域的综合性理论。
7.4 机器人不但需要轨迹控制功能,还需要力控制功能,具备力控制功能后,就可以胜任更复杂的操作任务,例如完成零件装配作业。如果在机械手上装有力传感器,则可检测出机械手与环境接触状态的有关信息,对这些信息经控制器处理后,可以指挥机器人在不确定的环境下采取与该环境相适应的控制,称为顺应(compliance)控制,这是机器人的一种智能化特征。机器人具备了力控制功能,可以在一定程度上降低它的精度指标,从而降低对整个机器人的体积、质量以及制造精度方面的要求。
8、示教—再现控制
示教再现型机器人的控制可分为三步:示教、存储、再现
1、人工引导示教方式:这是最简单的示教方法,由有经验的操作人员移动机器人的末端执行器,计算机记忆各自由度的运动过程,即自动采取示教参数。对直线可采集两点,对圆弧采集三点,然后根据这些进行插补计算。再现时,按插补计算出的每一步位置信息控制执行机构。对不规则的运动路径,则要采集大量数据以备利用。优点是对控制系统的要求比较简单,缺点是精度受操作者的技能限制。
2、模拟装置示教:对于功率较大的液压传动机器人或高减速比的电气传动机器人等,靠体直接引导极为困难,用特别的人工模拟装置可以减轻体力劳动,使操作方便。
3、示教盒示教:示教盒是一个带有微处理器的、可随意移动的小键盘,内部ROM中固化有键盘扫描和分析程序。
以上三种示教方式都是已经被广泛应用于生产实际的在线示教,随着机器人应用范围的扩大,又出现了在线求教难以解决的问题:对于比较复杂的形状加工,例如弧焊机器人焊接复杂曲面的相贯线焊缝,喷漆机器人喷涂复杂曲面等,要想提高加工精度和质量,示教工作量就必须加大。在柔性加工系统中,加工小批量产品时,示教花费的时候比例过大,影响机器人的生产效率。为此,有人提出了离线示教,这种示教主要有以下两种方式:
1、解析示教:将计算机辅助设计的数据直接用于示教,并利用传感器技术对给定数据进行修正。这种方法要求建立准确的数字模型和相应的软件,对传感器的精度要求很高。
2、任务示教:只给定对象物体的位置、开关和要求达到的目的,不具体规定机器人的路径,机器人可以自行综合地处理路径问题。这是一个困难又有前途的研究方向。
8.2主从操作
主从操作系统(Master-Slave operation system)可以广泛用于核工业、化学工业等对人体有害的工作环境,还可用来从事救火、抢险、公安以及军事等方面的危险工作,在空间技术、海洋开发等领域它更担负着十分重要的作用。
主从式机器人的发展经历了从机械联动、电气联动、电液伺服的主从操作到计算机辅助远程操作的过程。现今正向着操作员监控操作以及更高级的智能化方向发展。监控方式的主从式机器人在控制结构方面比远程操作和自治式机器人有显著的优点。
主从系统广泛应用在太空站上,换上相应的工具可以分别完成搬运、装配、配割、焊接、维修等任务。
9、智能机器人的工作过程
1)机器人首先采用视觉传感器测量所要抓取工件的位置和姿态,用从传感器得到的信息建立环境模型和确定作业目标
2)机器人在关节伺服机构的驱动下,用其内部传感器的信息控制自身的运动,使其运动到工件附近,这时采用的传感器用于检测关节的位置。为了改善运动性能,还需要检测关节的运动速度和加速度。
3)机器人利用其手部的接近传感器,接近工件,并跟踪工件表面,确定抓取位置。
4)机器人抓取工件是利用手部的触觉传感器控制夹持力,使工件从手上即不滑落又不至于被夹坏。
5)利用内部的传感器信息,将机器人移动到另一工件处。
6)机器人将工件装入另一工件内,并利用力传感器确认是否完成装配作业。
7)机器人检验是否正常,确认无误后恢复初始状态。
9.1 机器人传感器
按其采集信息的位置,一般分为内部传感器和外部传感器。内部传感器采集有关机器人内部的信息,一般包括位置、速度、驱动力和力矩等。外部传感器检测机器人所处环境、外部物体状态或机器人与外部物体的关系;末端执行传感器用于检测机器人末端执行器和所处理工件的相互关系、障碍状态、相互作用情况等。
用途
机器人的精确控制
检测的信息
位置、角度、速度、加速度、姿态、方向、倾斜、力等
所用的传感器
微动开关、光电开关、差动变压器、编码器(直线和旋转式)、电位计、旋转变压器、测速发电机、加速度计、陀螺、倾角传感器、力传感器(力和力矩)等
用途
了解工件、环境或机器人在环境中的状态
检测的信息
工件和环境(形状、位置、范围、质量、姿态、运动、速度等)、机器人与环境(位置、速度、加速度、姿态等)
所用的传感器
视觉传感器、图像传感器(CCD、摄像管等)、光学测距传感器、超声测距传感器、触觉传感器等
末端执行传感器
用途
对工件的灵活、有效的操作
检测的信息
非接触(间隔、位置、姿态等)、接触(接触、障碍检测、碰撞检测等)、触觉(接触觉、压觉、滑觉)、夹持力等
所用的传感器
光学测距传感器、超声测距传感器、电容传感器、电磁感应传感器、限位传感器、压敏导电橡胶、弹性体加应变片等

9.2 视觉传感器:机器人的视觉传感系统需要处理三维图像,不仅需要了解物体的大小和形状,还要知道物体之间的关系,因而与文字或图像识别有根本的区别。为了实现这一目标,要克服很多困难,由于视觉图像传感器只能获得二维图像,从不同角度上看同一物体,会得到不同的图像;照明条件的不同,得到图像的明暗程度与分布情况也会不同;实际的物体虽然相互并不重叠,但从某一角度上看,却得到重叠的图像。为了减轻视觉系统的负担,人们总是尽可能地改善外部环境的条件,对视角、照明、物体的摆放方式、物体的颜色等作出某种限制。
人眼处理的信息无非是视野范围内的亮度、颜色以及距离等,人眼的视觉系统组成如下:
1、视网膜用于将呈现其上的图像转换成神经信号。
2、晶状体、睫状体等组成的光学系统用于调节焦距、瞳孔等。
3、眼球周围的肌肉用于控制眼球的运动。
4、从视网膜到大脑的神经系统用于视觉系统的信息处理。

    实现视觉传感系统的硬件,一般可以分为图像输入、图像处理、图像存储和图像输出
视觉图像传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件,如光导摄像等电视摄像机。现在有CCD(电荷耦合器件)和MOS(金属氧化物半导体器件)等固体视觉传感器。
机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号,因此取景部分应当能根据具体的情况自动调节光圈的焦点,以便得到易处理的清晰图像,为此应能调节以下几个参数:
1)焦点能自动对准被观测的物体
2)根据光线强弱自动调节光圈
3)自动转动摄像机,使被观测物体位于视野的中央
光源控制器可用于调节方向和强度,使目标物体观测得更清楚
9.3 视觉传感器的应用:
1)图像目视检查:如集成电路和其掩膜图形的伤残检查
2)视觉定位:用于零件组装和搬运,如测量零件的位置和姿态,装配时测定螺丝孔和连接端子的位置
3)零件识别:识别零件的形状和种类,识别方法主要包括——根据外形特征(周长、面积)和表面特征识别
4)视觉伺服:可以用来跟踪和抓取运动中的物体,如抓取传送带上运动的零件和空间抓取浮游物体等。也可以使机器人能够模仿人的某些技能,如打乒乓球等。
5)移动机器人的导航:移动机器人或自动驾驶汽车中的视觉系统,能够根据路标确定前进的方向,识别前进道路上的障碍物,并绕行。
9.4 测距传感器
机器人测距传感器大致可分为两种:其测量距离从几十厘米到数米远的称为距离觉传感器;探测距离为零点几毫米到几十毫米的称为接近觉传感器。它的功能归纳如下:
1)发现障碍物,限制机器人的运动范围,以避免与障碍物发生碰撞
2)在接触对象物前得到必要的信息(如与物体的相对距离、相对倾角),以便为后续动作做准备
3)获取对象物表面各点间的距离,从而得到有关对象物表面形状的信息。
     根据所采用的原理不同,机器人测距传感器可以分为以下几种:
1)接触式传感器:通过微动开关和相应的机械装置(探头、探针)相结合
2)感应式测距传感器:有三种类型,基于电磁感应、霍尔效应和电涡流原理,仅对铁磁性材料起作用,用于近距离、小范围内的测量
3)电容式测距传感器:能够检测任何固体和液体材料,但检测距离仅为几个毫米
4)超声测距传感器:人耳能听到的声波在20~20000Hz之间,而频率超过20000Hz的声波是人耳所不能听到的声波,称为超声波。声波的频率越高,波长越短,绕射现象越小,最明显的特征是方向性好,能够成为射线而定向传播,与光波的某些特性(如反射、折射定律)相似。超声波的这些特性使之能够应用于距离的测量。   
5)光电式测距传感器:一般都包括有发光元件和接收元件,按测距原理,基本上可以将其分为三种,即光强法、相位法和光学三角法。
6)气压式测距传感器:测量原理是使压缩空气通过一个固定的小孔向外喷发,当外界物体靠近时,由于气流受阻,内部压力将发生变化,距离越近,其压力越大,通过检测压力获得距离信息。
7)微波和无线电波测距传感器:基本原理是通过天线向外发身电磁波信号,测量被目标物体所反射回来的信号与发射信号的时间间隔。通常只适合于测量较大距离,做避障和导航用。


9.5 力学传感器
大多数力传感器采用应变片作为敏感元件,一般情况下,机械手有三种部件安装:
    1)在关节驱动器上安装:测量驱动器本身输出的力和力矩,但一般情况下它无法直接提供手爪与外界接触力的信息。
2)在手爪与机械手的最后一个关节之间安装,即构成所谓的“腕部力传感器”。这种力传感器直接测量作用在手爪上的力及力矩,得到六个分量的力/力矩向量,在机械人力控制中应用极为普遍。
3)在手爪指尖上安装
9.6 触觉传感器
机器人触觉传感器可以实现接触觉、压觉和滑觉等功能,测量手爪与被抓握物体之间是否接触,接触位置以及接触力的大小等。触觉传感器包括单个敏感元构成的传感器和触觉阵列。它们是输出简单的二值信息(是否接触),或是输出与压力大小成比例的信息。
触觉信息是通过传感器与目标的实际接触而得到的,因而触觉传感器的输出信号基本上是由两者接触而产生的力以及位置偏移的函数。所采用的转换原理有如下几种:
1、光电式:把接触界面的压力转换为机械位移,再利用此机械位置改变光源与光敏检测器之间的距离,或遮挡淘汰形成阴影,从而使检测器的光电信号发生变化。
2、压阻式:利用各种电阻率随压力大小而发生变化的材料,例如,硅导橡胶等压敏电阻材料把接触面的压力变为电信号。
3、电阻应变式:与压阻式原理类似,利用金属导体(或半导体材料)变形时电阻值也发生变化的电阻应变效应。
4、压电式:利用压电陶瓷、压电晶体等材料的压电效应,把接触面的压力转化为电信号。
5、磁致弹性式:利用某些磁性材料在外力作用下磁场发生变化的效应,感知接触面上的压力,将磁场的变化经各种类型的磁路系统转化为电信号。
不同原理和结构类型的传感器能够实现不同的触觉功能,有些触觉传感器仅能实现接触觉,有些则既可实现压觉(压觉包括触觉,触觉是二值化的压觉信息),又可实现滑觉。
1)能够实现接触觉的传感器
    接触觉是指物体是否碰到手爪的一种感觉,是二值量,因此简单的接触觉传感器是最简单的触觉传感器。
2)能够实现压觉的传感器
压觉能够用来控制机器人手指施加于对象物的压力或感觉对象物加于手指上的压力,压觉是连续量。
3)能够实现滑觉的传感器
    当机器人手指抓住物体时,被抓物体由于自重在策略作用方向或者沿作用于物体上的外力方向上产生滑动,检测这种滑动的感觉即称为滑觉。通过滑动量的检测来决定最佳握力的目标值,在不操作物体的范围内,牢靠地把物体抓住。

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