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仿生机器人手指系统关节设计
哲,维卡什库马,松冈容子和伊曼纽尔托多罗夫
摘要——描述了一种新的由三个仿生关节组成的机器人手指,它的生物力学和动态属性接近人类手指。利用六个气缸,通过一系列简化敌对的肌腱驱动手指,其插入点和力矩臂模仿人类手的解剖。我们开发运动学和空气动力学的仿真模型,并使用实验数据验证它们。控制手指的初步结果也进行了描述。
1 简介
人类的手由于其令人印象深刻的合规性和灵活性,并且可以适应各种喘气和机械不可替代的模型检测条件,被用作不同机械手的开发模型。而拟人化机械手由于与人手的内在相似性以及从假肢到医疗机械甚至于太空探索领域内的潜在用处被广泛研究。目前的机械手通常根据多个自由度设计,以提供舒适的重量和大小。作为个人的助力,而不是复制一个灵巧的手,工业风格的夹持器普遍用于执行高精度和鲁棒性的任务。至于太空探索,太空行走是宇航员的日常任务,以便修复轨道或航天器。人工/机械手的设计往往受技术极限和对人手的认识所限制。要设计外形和功能与人手相近的拟人机械手,需要客服许多挑战,在此,我们重点研究人手的内在生物力学和运动学规律。
人类手的手指具有几个很难同时模拟的生物学特性。包括:(1)在关节处的确定关节自由度的特殊形状的骨头;(2)由细韧带组成的关节囊固定关节的运动范围;(3)软骨和滑膜液,使关节表面形成低摩擦接触[ 1 ];(4)筋与骨拓扑之间的非线性相互作用动态确定手指的运动。通常研究人员设计的拟人机械手没有包含这些生物特征或正确的结构。
作者是计算机科学与工程系,华盛顿大学,佤邦98195年美国电子邮件:zhexu@cs.washington.edu,vikash@cs.washington.edu,yoky@cs.washington.edu,todorov@cs.washington.edu
图1 拟人机器人的仿生手指与手指关节。
在过去的几十年中,许多机械手已研制开发用于不同的用途。在最相关的拟人化机械手中,几个重要的功能都已经实现,包括高度模块化[ 2 ] [ 3 ],重量轻,电缆驱动[ 4 ],[ 7 ]- [ 13 ],连杆机构齿轮传动[ 14 ] -[ 16 ] 。为了实现正确的自由度数和模仿人类手的运动学特征,这些机器人的手往往需要复杂的联合机制,如铰链、框架、连杆机构,或者齿轮和皮带。然而,很少含有人类的手探索非结构化的现实世界不确定性必须的内置合规性。相反,欠驱动手爪/手[ 17 ] –[ 19 ]能符合不同形状的物体抓取,但只保留基本的自由度。由于不同的设计约束,似乎必须在内置合规性和高自由度之间做出选择。虽然已经取得了巨大的进展,目前大多数的机械手执行人类水平操作任务的能力仍然是有限的。
虽然上述标准的设计方法能够模仿一个手指关节的运动,但它没有说明让人类的手在完成灵巧任务反面难以代替的突出特性。为了定量地确定这些特征以提供拟人化机械手的设计基础,有必要基于精确的生理特征开发人造手指关节。开发直接利用人类独特的关节形状和驱动手指的肌腱罩结构的机制是替代传统的机械手设计的一个挑战。仿生物学设计后也可能降低单个组件的数量,形成一个简洁的设计。
本文中讨论的拟人化机器人手指(如图1所示)是基于先前描述的自由度、运动范围和动态属性接近人类的手指的人工手指关节[20],在这篇文章中,我们感兴趣的是设计一个接近人类手指的气动驱动副本,并通过运动学仿真模型为高速驱动做准备。在下面几节中拟人化机器人手指的机械创新设计是详细的,推导空气气动系统的动态模型,然后建模与仿真结果通过实验数据进行验证。
二 拟人化机器人的发展
虽然人手的结构提供了详细的静态模型的来源,如关节结构,肌腱路由和分层的皮肤,但是我们要实现得是如何有机结合最先进的工程发展到功能齐全的机械手系统。本节描述机器人手指的机械设计和成型过程。
骨骼和关节的仿生设计
人类手指关节的骨头有几个生物特性(如图2所示),包括在掌指关节、近端指间关节和远端指间关节的独特形状的骨头,这决定了关节的自由度;对精确得水功能来说,手指骨头的形状沿着肌腱路径形成随关节角度变化的力臂是非常重要的行为[ 21 ]。可变力臂是实现类似人类的关节肌肉运动关系所必需的[ 22 ]。开发一个解剖学上正确的机械手可以帮助研究人员找到更多只能通过动态交互对象显示的关键人手功能。
为了准确地匹配人类手指的骨骼的大小和形状。我们使用标准模板中西斯公司的激光扫描人左手骨头食指模型,导入生物学/工程细分面片,并通过拟合新表面扫描几何为每一根骨头创造了坚实的模型。机器人手指的详细参数表I和II中列出。在人的手指的每个关节。关节囊是由细韧带形成的,密封关节空间,并限制运动通过其韧带以提供被动稳定性,设置关节的运动范围。如图3所示,我们已经开发了一个用三个主要部分组成的人工关节:一个逼真的骨骼拓扑结构3 d打印关节,钩针编织的用于实现正确的运动范围的韧带,和提供人造关节被动合规的硅橡胶套管。这种方式设计的人工手指关节具有类似人类手指的刚度和阻尼性能[ 20 ]。
图2 激光扫描人体指数的三维模型
表一 机器人手指骨的物理参数
指骨 |
长度(mm) |
质量(g) |
掌指关节到中间指关节 |
53.4 |
5.5 |
中间指关节到远端指关节 |
32.0 |
2.0 |
远端指骨 |
23.7 |
1.2 |
表二 远端指骨
关节 |
最小 |
最大 |
近端指骨 |
30o延伸 |
90o弯曲 |
35o外展 |
30o内收 |
|
中间指骨 |
0o延伸 |
115o弯曲 |
远端指骨 |
0o延伸 |
70o弯曲 |
图3 仿生人工关节设计[20]
人类手指的两个关节表面之间,软骨和滑液可以实现低摩擦接触。在我们的设计中,采用热塑性涂层提供低摩擦表面的手指关节。虽然当遇到长期的撕裂和磨损时一般工程材料不能像生物组织一样再生,但我们相信,通过低成本、快速成型技术的模块化设计可以使我们提出的机器人手指/手的维护经济可再生。
B腱罩设计及其在伸指系统中的简化
在手指骨背侧的皮肤下面,手指的扩展运动实现通过一个复杂的网络结构如图4(a)最左边的图片所示的图。在手指的掌侧的拮抗筋称为屈肌,从骨插入点连接到前臂外肌使弯曲运动得以实现。
(a)
(b)
图4 (a)人手[23],该法案的手和机器人手指伸肌机制对比。(b)用于机器人手指的滑轮系统。
之前,我们为行为手设计了一个腱罩模仿人类手指的伸肌的网络(如图片4(a)所示)。编织尼龙复合而成的人工伸肌尽可能的模仿人类对应的几何形状和功能。在本文中,我们应用我们从行为手中所学到的知识,并且为了专注于研究机器人手指的性能只保留了实现食指弯曲/扩展和绑架/内收的肌腱,而不是采用同样的伸肌设计。
如图4(a)所示,机器人手指的插入点和字符串引导的位置都是从该动作手继承的。肌腱由0.46毫米光谱R纤维(联信公司,新泽西莫里斯镇)制作。这种纤维被选中,是因为它的强度(200N破坏强度),刚度高,灵活性,并且它能够顺利地通过字符串引导。在人手中,三个伸肌插入点的肌腱都合并在主控关节的伸肌罩内,因此滑轮系统是用来确保每个独立肌腱的持续张力(见图4(b))。
驱动系统
我们的机器人手指系统使用“只拉气动驱动系统”(参见图5)驱动。由于其鲁棒性,光滑动力学和固有的阻尼性能,气动驱动似乎在肌肉行为建模方面大有前途。机器人手指系统包含五个通过滑动支架均匀安装在一个圆柱梁上双作用气缸(Airpel-防粘气缸,型号M9D37.5NT2)。气缸使用专门设计的低摩擦防粘连操作模块。粘滞作用和摩擦值太小以至于如果滚筒不水平活塞可以靠在自身的重量下落。滑动支架是为了消除任何潜在的肌腱和执行机构之间的松弛而设计的。5个气缸的活塞分别连接到中央伸肌,外展和内收肌腱,近端指间和远端指间屈肌。
每个气缸的前室被连接到一个比例5/3的压力阀(费斯托,型号MPYE-5-M5-010-B)。当前室类似于肌肉收缩被加压而后室左打开联通大气,压和肌腱一样筋不能推动手指(只拉驱动)。阀门接受来自国家仪器公司电路驱动
- 驱动系统的三维模型
- 实验装置
图5 拟人化机器人手指的驱动系统
版的电压信号。这个电压(0-10V)指定阀门内部的一个线性致动器的位置,进而设置前室连接到压缩机(90磅以上的大气压力)的孔径。控制命令(伏特)5 - 10对系统加压,而5 - 0排气。前室内的压力用固态压力传感器(SMC, 型号PSE540-IM5H)测量。传感器在50千赫下进行数据采样,500个批次产生一个非常清晰的信号的均值为100赫兹。每个气缸两个气室之间的压力差(表示为D)是成线性比例的施加在活塞上。为了保护手指,每个气缸的活塞收缩都受到肌腱偏移的限制。
空气动力学模型
理想情况下,我们将能够以最小的延迟控制活塞的力量。这在气动系统中是很难实现,因为空气动力学具有不可忽略的时间常数,这个常数依赖于多个因素,如压缩机的压力,阀的吞吐量和响应时间,阀与气缸之间的空气管的长度,腔室的体积,和空气温度。这些影响很难准确地建模,而一个能使控制器预测产生的延误和并进行补偿的模型对于控制目的是很重要的。我们做了严格的系统识别去发现空气动力学模型。
dP=dt = a0 a2V 2 a3V 3 b0P b1P V b2P V 2 b3P V 3
系统识别痛斥模型,第一阶段压力(P)和第三顺序阀电压(V)是我们在上面明确提到的非线性和延迟。有趣的是,我们的模型是独立于气缸容量的。与占室体积为缸长度50厘米的气动模型[ 24 ],[ 25 ]不同。我们使用紧凑型(长度为3.75厘米)高流量阀门。核算气室体积的好处太小所以我们忽略这个问题以制作简洁的模型。我们的模型能够用收集在不同频率图6中R2 gt; 0.9在广阔范围内的不可见数据解释空气动力学R2 gt; 0.9。
为了研究空气动力学的延迟,我们应用一系列持续2.5秒时间的电压段。P在开始阶段设为极值,然后用中间电压命令驱动至一些中间值。在这些实验中,活塞是固定的,因此,在腔室体积的变化并没有影响实验的结果。如图7所示,我们发现空气动力学产生的延迟在50ms左右时的效果最大。气动延时和肌腱路径非线性及沿骨段的包装使我们的问题变得有挑战性和趣味性。
图6。原始流量与模型预测流量比较
图7。加压/减压流量不同的电压阶跃变化从极端的压力值
骨骼和肌腱的运动模型
我们构建了手指骨骼和肌腱路径的运动模型。这是利用用于3D打印的手指
CAD数据,将其倒入XML文件(见附录)供建模软件读取完成的。我们的软件——称mujoco代表多关节的动态接触——是一个全功能的新的物理引擎,拥有一批包括肌腱驱动仿真的独特能力。在本文中,我们只使用该引擎的运动学建模功能,以及内置OpenGL可视化。
图8。对OpenGL的机器人手指的运动学模型的三维可视化。
骨骼建模方法是标准的:系统配置表现在关节空间,正运动学用于在每个时间段计算整体位置和身体段与其接触物体的方向
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