基于肌電信號(hào)的仿人型假手及其抓取力控制的研究.pdf

1、多自由度肌電假手是一種主要面向殘疾人應(yīng)用的仿生裝置,它融合了生物醫(yī)學(xué)、機(jī)器人學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)以及控制學(xué)等多個(gè)學(xué)科,其發(fā)展趨勢(shì)也朝著仿人化、智能化、控制自然化的方向轉(zhuǎn)變。然而,不論是其結(jié)構(gòu)本體還是控制方式仍然與自然人手存在較大差距,大大延緩了假手的實(shí)用化進(jìn)程。因此,本文針對(duì)多自由度仿人假手的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,以提高假手的外觀、運(yùn)動(dòng)方式以及功能的仿人性為目標(biāo),以期通過(guò)一種自然的控制方法改善假手的操作性能。主要研究?jī)?nèi)容包括:5自由度仿人假手的研制

2、,假手連桿機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)、靜力學(xué)以及動(dòng)力學(xué)分析,單指的柔順控制研究,基于 EMG的抓取力預(yù)測(cè)及實(shí)驗(yàn)等。
　　本文首先從驅(qū)動(dòng)、傳動(dòng)、感知、EMG控制方法等假手關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)對(duì)國(guó)內(nèi)外假手的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的分析。在此基礎(chǔ)上立足于殘疾人的實(shí)際需求,基于仿生機(jī)電一體化的思想研制了新穎的五自由度假手。該假手采用五指獨(dú)立驅(qū)動(dòng)方式,具有仿人形的外觀以及運(yùn)動(dòng)方式,在人手大小的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了驅(qū)動(dòng)、傳動(dòng)、控制、力/位感知等眾多功能的集成。具體地,以人手掌

3、型為依據(jù),通過(guò)各手指位姿的特殊布置設(shè)計(jì)了一個(gè)弧形掌面;以人手的運(yùn)動(dòng)規(guī)律為基礎(chǔ),通過(guò)平面耦合連桿機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了各手指的仿人形運(yùn)動(dòng)軌跡,特別地,針對(duì)拇指獨(dú)特的空間錐面運(yùn)動(dòng)方式,通過(guò)抓取仿真與最大化交截體積結(jié)合的方法設(shè)計(jì)了特殊構(gòu)型的拇指,并通過(guò)空間連桿機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn);以機(jī)械本體為依托,采用柔性走線方式將傳感以及控制模塊巧妙集成,通過(guò)仿人形的手皮最終實(shí)現(xiàn)了功能仿人性與外觀仿人性的融合。
　　對(duì)假手的控制需要建立在其數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,因此,本文針對(duì)假

4、手的連桿機(jī)構(gòu)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)、靜力學(xué)、以及動(dòng)力學(xué)分析。不同于通常的串連機(jī)器人分析方法,針對(duì)閉鏈機(jī)構(gòu)固有的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,分別采用拆分桿組法以及回轉(zhuǎn)變換張量法分析了平面以及空間耦合連桿機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué),采用拆分桿組法分析了耦合連桿機(jī)構(gòu)的靜力學(xué),在上述基礎(chǔ)上采用虛擬彈簧法與拉格朗日法相結(jié)合進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)分析,從而能夠獲得完全解耦的動(dòng)力學(xué)模型。上述分析一脈相承,既驗(yàn)證了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)又為假手的控制奠定了基礎(chǔ)。
　　假手抓取能力的高低在一定程度上取決于單

5、指的控制性能,本文采用阻抗力跟蹤的控制方法以兼顧接觸的柔順性以及接觸力控制的準(zhǔn)確性。針對(duì)阻抗控制中接觸力控制較差的問(wèn)題引入間接自適應(yīng)方法估計(jì)環(huán)境參數(shù);基于假手傳感器的配置,采用信號(hào)融合以及模糊 PD方法提高位置控制精度;采用廣義動(dòng)量擾動(dòng)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)基于關(guān)節(jié)力矩的接觸力估計(jì),提高力信號(hào)的質(zhì)量。通過(guò)假手接觸不同硬度物體以及環(huán)境位置變化下的實(shí)驗(yàn)表明,該阻抗控制方法能夠以較高的精度跟蹤恒定的期望接觸力。
　　假手作為人手的替代裝置,其控制方

6、式也必須盡可能地符合人的認(rèn)知規(guī)律。本文首先提出了基于多通道 EMG的抓取模式以及力信息提取方法,為假手控制提供更為豐富的信號(hào)源。重點(diǎn)針對(duì)抓取力信息的提取進(jìn)行了研究,采用支持向量回歸建立力預(yù)測(cè)模型,并采用多變量參數(shù)優(yōu)化方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以提高力預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及快速性;通過(guò)離散卡爾曼濾波法削弱 EMG信號(hào)畸變引起的精度降低,以提高控制系統(tǒng)的安全性。在此基礎(chǔ)上采用靜力平衡方法分配各指抓取力,通過(guò)骨骼算法計(jì)算接觸點(diǎn),三指抓取實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各指抓