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基于变导纳柔顺策略的康复机械臂示教研究

程杨 潘尚峰 孙江宏

程杨, 潘尚峰, 孙江宏. 基于变导纳柔顺策略的康复机械臂示教研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (4): 13-20. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.04.001
引用本文: 程杨, 潘尚峰, 孙江宏. 基于变导纳柔顺策略的康复机械臂示教研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (4): 13-20. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.04.001
CHENG Yang, PAN Shangfeng, SUN Jianghong. Research on teaching of rehabilitation robot arm based on variable admittance and compliant strategy[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (4): 13-20. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.04.001
Citation: CHENG Yang, PAN Shangfeng, SUN Jianghong. Research on teaching of rehabilitation robot arm based on variable admittance and compliant strategy[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (4): 13-20. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.04.001

基于变导纳柔顺策略的康复机械臂示教研究

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.04.001
详细信息
    作者简介:

    程杨,男,1997年生,硕士研究生在读,研究方向为康复机器人、柔顺控制。E-mail:y-cheng19@mails.tsinghua.edu.cn

    通讯作者:

    潘尚峰,男,1961年生,副教授,研究方向为液压传动与控制、数控机床可靠性。E-mail:pansf@mail.tsinghua.edu.cn

  • 中图分类号: TP242

Research on teaching of rehabilitation robot arm based on variable admittance and compliant strategy

  • 摘要: 针对康复机械臂在康复示教过程中随动效果不佳的问题,设计了在关节空间内结合力矩微分项的导纳控制器,并利用双曲正切函数设计了改进的变导纳控制策略。在Adams与MATLAB/Simulink联合仿真平台上进行了示教仿真,并搭建了实物示教试验平台进行了验证。结果表明,该变导纳控制器能够较好地实现示教功能,同时降低了轨迹跟随误差及人机交互力矩的大小,提高随动效果,示教重复性高。

     

  • 图  1  康复机械臂实物图片

    图  2  拉压力传感器安装图示

    图  3  转角形式导纳控制原理

    图  4  示教控制算法流程框图

    图  5  tanh(x)及tanh(x)的函数图像

    图  6  机械臂SolidWorks模型

    图  7  Adams导出的控制子模块

    图  8  系统仿真Simulink图

    图  9  位置环VDC控制

    图  10  改进变导纳控制器

    图  11  仿真实验机械臂末端位置

    图  12  仿真实验机械臂末端位置误差

    图  13  仿真实验各关节人机交互力矩曲线

    图  14  示教试验平台

    图  15  示教试验过程

    图  16  常规导纳控制法示教实物试验画圆

    图  17  改进变导纳控制法示教实物试验画圆

    图  18  实物试验人机交互力矩曲线

    表  1  机械臂标准DH参数表

    Joint(j)${\alpha _i}/{\text{rad}}$${a_i}/{\text{m}}$${d_i}/{\text{m}}$${\theta _i}/{\text{rad}}$
    1$ - {{\text{π }} \mathord{\left/ {\vphantom {{\text{π }} 3}} \right. } 3}$00${\theta _1}$
    2$ - {{\text{π }} \mathord{\left/ {\vphantom {{\text{π }} 3}} \right. } 3}$00${\theta _2}$
    300.2460${\theta _3}$
    400.4640${\theta _4}$
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    表  2  仿真实验误差分析 mm

    误差绝对值常规导纳改进导纳改进变导纳
    x向最大值6.218 97.228 07.513 2
    x向平均值3.130 62.071 21.537 7
    y向最大值2.627 61.296 91.230 8
    y向平均值0.938 70.434 30.351 5
    z向最大值6.331 73.815 14.545 8
    z向平均值2.474 61.272 80.974 3
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    表  3  仿真实验人机交互力矩分析 N·m

    力矩绝对值常规导纳改进导纳改进变导纳
    关节1最大值0.070 20.050 60.038 4
    关节1平均值0.031 70.016 10.012 4
    关节2最大值0.064 40.051 90.043 1
    关节2平均值0.015 80.010 90.008 8
    关节3最大值0.299 40.273 90.266 5
    关节3平均值0.041 10.026 30.019 7
    关节4最大值0.518 00.436 00.416 1
    关节4平均值0.031 70.016 10.012 4
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    表  4  实物试验误差分析 mm

    示教轨迹误差绝对值最大值标准差平均值
    常规导纳9.905 23.365 23.287 3
    改进变导纳7.164 02.979 42.462 6
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    表  5  实物试验人机交互力矩绝对值分析 N·m

    关节交互力矩绝对值示教方法最大值标准差平均值
    1常规导纳0.073 90.014 30.019 5
    改进变导纳0.073 30.013 50.018 6
    2常规导纳0.195 80.040 40.068 3
    改进变导纳0.149 40.031 00.054 1
    3常规导纳0.149 60.027 30.042 0
    改进变导纳0.105 20.023 00.037 8
    4常规导纳0.153 20.010 30.011 7
    改进变导纳0.056 00.009 00.010 9
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  • [1] 李振光, 伍期专. 卒中预警研究的现状与展望[J]. 中国卒中杂志, 2008(11): 791-797. doi: 10.3969/j.issn.1673-5765.2008.11.002
    [2] 张通. 中国脑卒中康复治疗指南(2011完全版)[J]. 中国医学前沿杂志:电子版, 2012, 4(6): 55-76.
    [3] 郭庆军, 李佩芳. 脑卒中后平衡障碍的康复治疗进展[J]. 中医药临床杂志, 2012, 24(6): 569-571.
    [4] 赵小磊, 林木松, 李齐, 等. 基于加速度传感器的下肢康复机器人示教训练[J]. 传感技术学报, 2016, 29(10): 1596-1601. doi: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.10.021
    [5] Kulic D, Ott C, Lee D, et al. Incremental learning of full body motion primitives and their sequencing through human motion observation[J]. The International Journal of Robotics Research, 2011, 31(3): 330-345.
    [6] 张浩萍. 基于双目视觉的康复机器人轨迹规划[D]. 沈阳: 东北大学, 2014.
    [7] Hogan N. Impedance control: an approach to manipulation[J]. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, 1985: 8-16.
    [8] 郭冰菁. 柔性下肢步态康复训练机器人人机共融理论研究[D]. 洛阳: 河南科技大学, 2019.
    [9] Abu-Dakka F J, Saveriano M. Variable impedance control and learning - A review[J]. Frontiers in Robotics and AI, 2020, 7: 590681. doi: 10.3389/frobt.2020.590681
    [10] 付兴, 徐海波, 李月,等. 基于导纳控制的喷涂机器人直接示教方法研究[J]. 现代制造工程, 2020(12): 49-54,82.
    [11] 吴青聪, 王兴松, 吴洪涛, 等. 上肢康复外骨骼机器人的模糊滑模导纳控制[J]. 机器人, 2018, 40(4): 457-465.
    [12] 赫向阳. 七自由度仿人机械臂直接示教方法研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2017.
    [13] 杜志江, 王伟, 闫志远, 等. 基于模糊强化学习的微创外科手术机械臂人机交互方法[J]. 机器人, 2017, 39(3): 363-370.
    [14] 王飞, 晁智强, 张传清, 等. 机器人手臂运动轨迹跟踪变导纳控制仿真[J]. 计算机仿真, 2018, 35(12): 280-285. doi: 10.3969/j.issn.1006-9348.2018.12.066
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  • 收稿日期:  2021-11-15

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