模塊化機器人協(xié)調(diào)運動規(guī)劃與運動能力進化研究
發(fā)布時間:2017-12-14 11:08
本文關(guān)鍵詞:模塊化機器人協(xié)調(diào)運動規(guī)劃與運動能力進化研究
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【摘要】:模塊化自重構(gòu)機器人由具有一定運動和感知能力的基本模塊組成,可以通過模塊間的連接和斷開形成豐富多樣的構(gòu)型(形態(tài)),從而能夠更好的適應(yīng)環(huán)境特征與任務(wù)要求,如采用蛇形或者毛蟲構(gòu)型穿越狹小的孔洞,四足構(gòu)型越過崎嶇的地面,在平面環(huán)境下采用環(huán)形構(gòu)型實現(xiàn)高速滾動等。另外機器人模塊自帶運動關(guān)節(jié),所以組成的構(gòu)型具有超冗余自由度。正是由于模塊化機器人構(gòu)型多樣性和運動超冗余度的特點,使其運動規(guī)劃和控制成為一個挑戰(zhàn)性課題。而整體協(xié)調(diào)運動作為模塊化機器人最基本的能力,探尋一種有效的、可應(yīng)用于任意構(gòu)型的協(xié)調(diào)運動規(guī)劃與自動生成理論與技術(shù),是該領(lǐng)域急需解決的難題之一。模塊的基本結(jié)構(gòu)對機器人的整體構(gòu)型和運動模式有直接的影響。本文的研究內(nèi)容基于UBot模塊化機器人系統(tǒng),UBot模塊具有主動模塊和被動模塊兩種類型,通過主動模塊的機械式鉤爪實現(xiàn)對被動模塊的連接和斷開,模塊關(guān)節(jié)采用L型虎克鉸結(jié)構(gòu)的雙轉(zhuǎn)動自由度配置,轉(zhuǎn)角范圍為(-90°~90°)。為實現(xiàn)機器人的運動能力自動生成,需要解決一系列關(guān)鍵技術(shù),尤其在軟件方面,迫切需要一個適合模塊化機器人、可快速生成協(xié)調(diào)運動的仿真計算軟件平臺。為此開發(fā)了具有運動仿真功能并且可進行高效虛擬運動進化的三維運動進化仿真平臺,實現(xiàn)了UBot模塊化機器人的運動仿真和運動能力虛擬進化,為模塊化機器人協(xié)調(diào)運動能力的快速自動生成提供有力的研究工具。針對具有特殊結(jié)構(gòu)的機器人構(gòu)型,研究一種可伸縮運動控制器及其規(guī)劃方法,從而適應(yīng)模塊數(shù)量改變下的運動自動生成及其多模式運動規(guī)劃,是模塊化機器人運動自動生成的一個重要方面。本文系統(tǒng)研究了一類鏈式構(gòu)型運動規(guī)劃問題,研究其開環(huán)和閉環(huán)形式的多模式運動規(guī)劃方法,基于Serpenoid曲線和提出的Serpenoid多邊形模型,構(gòu)建了適應(yīng)模塊數(shù)量改變的普適性運動控制器表達式,實現(xiàn)了多種新型的運動步態(tài),例如類蚯蚓蠕動運動和Serpenoid多邊形滾動模式等,為鏈式構(gòu)型機器人適應(yīng)環(huán)境和執(zhí)行任務(wù)提供了運動基礎(chǔ)。對于沒有或者難以進行運動控制器模型建立的構(gòu)型,如何自動生成其運動模式,在模塊化機器人領(lǐng)域仍然是有待研究的開放性問題。本文采用運動仿真與進化算法相結(jié)合的機器人控制器參數(shù)離線優(yōu)化方案,首先設(shè)定典型構(gòu)型的控制器表達式與優(yōu)化變量,然后以仿真評價得出的適應(yīng)度值為判據(jù)來引導(dǎo)控制器參數(shù)向量的變化趨勢,從而在有限的時間內(nèi)得出滿意的運動結(jié)果。為進一步發(fā)掘模塊化機器人的多模式運動,提出了基于機器人運動行為空間稀疏度為自然進化選擇標準(適應(yīng)度)的粒子群搜索算法,放棄運動搜索目標,實現(xiàn)一個可搜索出高運動速度運動步態(tài)的同時,還可發(fā)掘機器人豐富運動模式的計算框架,針對不同模塊數(shù)量的毛蟲構(gòu)型、蛇形構(gòu)型、十字構(gòu)型、四足構(gòu)型等典型構(gòu)型進行仿真研究,驗證算法的有效性;诳刂茀(shù)搜索的運動能力進化仍然需要人工設(shè)定機器人運動控制器表達式,這種方式需要對機器人構(gòu)型及其幾何特征有一定程度的了解。因此針對任意構(gòu)型,控制器表達式及其參數(shù)的自動生成(自建模),成為一個重要的研究課題。本文提出一種控制器表達式自動生成與控制參數(shù)進化相結(jié)合的自建模運動能力進化方法,將機器人構(gòu)型拓撲解析、功能子結(jié)構(gòu)的控制器表達式自動生成、同構(gòu)子結(jié)構(gòu)運動關(guān)系約束以及參數(shù)優(yōu)化搜索結(jié)合在一起,實現(xiàn)了任意機器人構(gòu)型協(xié)調(diào)運動能力的一鍵式自動生成功能。對多種構(gòu)型進行仿真驗證,結(jié)果顯示自建模運動進化可以快速找到規(guī)則的運動步態(tài),從而在機器人構(gòu)型改變情況下為機器人提供快速適應(yīng)環(huán)境的能力。為驗證模塊化機器人整體運動規(guī)劃及運動進化結(jié)果的有效性,建立了完整可靠的UBot模塊化機器人軟硬件系統(tǒng)。采用空間方位信息比對算法實現(xiàn)了UBot實際機器人與仿真機器人的構(gòu)型自動識別與匹配,并將其集成到構(gòu)建的UBot Sim平臺中,實現(xiàn)了虛擬機器人與實際機器人之間所見即所得的同步控制功能,為進行快速實驗驗證提供有力工具。進行8模塊毛蟲構(gòu)型和12模塊閉環(huán)構(gòu)型的協(xié)調(diào)運動實驗,驗證基于模型的可伸縮運動控制器規(guī)劃結(jié)果;針對基于參數(shù)優(yōu)化的運動進化和自建模運動進化的幾種新型運動步態(tài)進行實驗驗證,包括四模塊毛蟲構(gòu)型仿尺蠖運動,短十字構(gòu)型全關(guān)節(jié)驅(qū)動協(xié)調(diào)運動,八模塊毛蟲構(gòu)型行進轉(zhuǎn)彎運動,四足和長十字構(gòu)型的大跨度類對角步態(tài)快速運動模式,T型構(gòu)型的類游泳步態(tài)等,驗證運動仿真平臺下模塊化機器人運動能力進化的有效性。
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP242
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