仿生六足機器人模塊化控制單元及其力控制研究.pdf

1、六足機器人因其設計思想來源于自然界中的節(jié)肢動物，所以對于復雜地形有很強的適應能力。另外，低等生物對復雜非結構化地形的適應性給予我們重要啟示，既以腿部系統(tǒng)為單位基于感知和神經(jīng)系統(tǒng)的反射控制可以簡化復雜的運動。因此，本課題從功能仿生和控制仿生的角度，以腿部模塊化和復雜運動規(guī)劃底層化為核心思想，通過模塊化腿部系統(tǒng)設計和力控制單元設計，實現(xiàn)六足機器人高效、穩(wěn)定的步行運動。
　　本文首先設計了具備獨立控制單元和感知系統(tǒng)的模塊化腿部系統(tǒng)。采用

2、ARM處理器為核心控制單元，以EPOS2 Module36/2模塊作為驅動器執(zhí)行腿部三個電機的驅動，并且采用CANopen通信協(xié)議實現(xiàn)控制器與各驅動器之間的通信。在腿部系統(tǒng)原有傳感器配置的基礎上，設計了足端力信號采集模塊，采用有源二階低通濾波器對力信號的采集進行優(yōu)化。其次，在設計控制算法之前，對其運動學進行了分析。分析了擺動腿的正運動學、逆運動學以及雅克比矩陣。根據(jù)運動學方程分析了足端工作空間，結果表明，機器人具有很好的運動靈活性。并對

3、三足支撐情況下，軀干位姿與支撐腿關節(jié)角之間的關系進行了分析。再次，采用足端力柔順控制策略改進崎嶇地形機器人運動的穩(wěn)定性。基于主動阻抗控制理論建立最基本的力跟蹤控制算法?；诃h(huán)境模型，分析了穩(wěn)態(tài)力誤差與環(huán)境參數(shù)之間的關系。為改善原算法，采用環(huán)境參數(shù)在線辨識算法對原力跟蹤算法進行改進。最后采用模型參考自適應方法補償環(huán)境模型的不確定性，進一步提高力跟蹤算法的適用性。環(huán)境參數(shù)在線辨識算法以及模型參考自適應方法均采用李雅普諾夫穩(wěn)定性定理來設計。最