（机械设计及理论专业论文）基于容错性能的可重构机器人构形综合研究.pdf

鼍1 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 关于论文使用授权的说明 必2o 多，f 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定。即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：廖旅导师签名：日期： 垄! 竺：笪：， 摘要 摘 可重构机器人是由一系列不同规格的模块组成的智能机器人，它能够根据不 同工作环境和任务要求调整改变自身构形而快速构建成最佳工作构形。构形综合 是可重构机器人研究的重要内容。冗余度机器人是自2 0 世纪8 0 年代末发展起来 的一种先进机器人系统。利用其自身所具有的冗余特性，研究如何使冗余度机器 人实现容错操作，已成为一个十分活跃的研究领域。当把冗余度的概念引入可重 构机器人，结合两种机器人的优势特性，将使可重构机器人在容错操作方面具有 突出的优越性和广泛的应用前景。本文对冗余度机器人的容错规划、可重构机器 人系统的概念设计、运动学自动建模以及基于容错性能冗余度可重构机器人的构 形综合问题进行了细致的研究。 首先，分析研究了冗余度机器人的基本理论及其运动学优化算法，对容错空 间和退化条件数两种容错性能指标进行了理论分析和处理。综合考虑退化条件数 和关节运动限制两种指标，构造了冗余度机器人的运动规划优化指标函数，在使 得机器人具有良好的容错操作灵活性的同时，保证了冗余度机器人各关节在其相 应的运动范围内运动。 然后，根据可重构机器人的应用需求归纳了其系统的一般设计原则，并以此 为依据，对可重构机器人系统进行了概念设计。研究了可重构机器人系统的运动 学自动建模方法，包括自动求解机器人正运动学方程的方法以及自动求解机器人 的雅可比矩阵的方法，克服了传统的d - h 法必须根据不同的机器人构形重新推导 相应运动学模型所带来的不便。 接下来，明确描述了基于容错性能的可重构机器人构形综合问题，并分析说 明了用以解决构形综合问题的遗传算法的基本原理。将可重构机器人构形综合实 现过程分解为构形搜索以及构形遴选两个阶段工作，分别详细阐述了两个阶段工 作实现算法的方法和流程，其中着重说明了用以实现构形搜索的遗传算法的内部 细节，包括算法中构形染色体的编码与解码方法、初始种群的产生方式以及选择、 交叉、变异等基本遗传操作的具体实施方法等。 最后，利用m a t l a b 实现了本论文提出的构形综合算法。针对给定目标任务， 基于容错操作性能，分别对平面3 自由度以及空间4 自由度的可重构机器人构形 综合问题进行了仿真研究。仿真结果表明，本论文所提出的构形综合算法能够有 效地搜索遴选出具有相对最优的容错操作性能的可重构机器人构形。 关键词可重构机器人；冗余度机器人；容错操作；遗传算法：构形综合 北京工业大学工学硕士学位论文 a b s t r a c t t h er e c o n f i g u r a b l er o b o t i cs y s t e mi sa l l i n t e l l i g e n tr o b o t i cs y s t e mt h a t i s c o m p o s e do fas e r i e s o fs t a n d a r dm o d u l e sw i t hv a r i o u ss i z e s a c c o r d i n gt ot h e r e q u i r e m e n t so fd i f f e r e n tw o r k i n ge n v i r o n m e n t sa n dt a s k s ，i tc a ne a s i l ya n dr a p i d l y c h a n g ei t sm e c h a n i c a ls t r u c t u r et ob u i l dt h eb e s to p e r a t i n gc o n f i g u r a t i o n o b v i o u s l y , c o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i s i sak e yi s s u eo ft h er e c o n f i g u r a b l er o b o tr e s e a r c h t h e r e d u n d a n tr o b o t i cs y s t e m ，e m e r g i n ga n dd e v e l o p i n gf r o mt h el a t e19 8 0 s ，i sa l s oa n a d v a n c e dr o b o t i cs y s t e m t h er e s e a r c ht h a tf o c u s e so nh o wt om a k et h eo p e r a t i o no f t h i sk i n do fr o b o tm o r ea v a i l a b l ef o rf a u l tt o l e r a n c eb ym e a n so ft h er e d u n d a n c y c h a r a c t e r i s t i co ft h er o b o t so w nc o n f i g u r a t i o nh a sb e e no n eo ft h em o s ta c t i v ef i e l d s i nt h er e d u n d a n tr o b o tr e s e a r c h b yi n t r o d u c i n gt h ec o n c e p to fr e d u n d a n c yi n t ot h e r e c o n f i g u r a b l er o b o t i cs y s t e ma n dc o m b i n i n gt h ea d v a n c e dc h a r a c t e r i s t i c so ft h e s e t w ok i n d so fr o b o tm e n t i o n e da b o v e , t h er e c o n f i g u r a b l er o b o t i cs y s t e mw i l lh a v ea n o u t s t a n d i n gs u p e r i o r i t ya n dw i l lf i n dw i d ea p p l i c a t i o n si nf a u l tt o l e r a n to p e r a t i o n s i n t h i sd i s s e r t a t i o n ，t h ep r o b l e m so nt h ef a u l tt o l e r a n c ep l a n n i n go ft h er e d u n d a n tr o b o t ， t h e c o n c e p t u a ld e s i g n a n da u t o m a t i ck i n e m a t i c a l m o d e l i n g m e t h o do ft h e r e c o n f i g u r a b l er o b o t i cs y s t e m ，a n dt h ec o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i so ft h er e d u n d a n t r e c o n f i g u r a b l er o b o tb a s e do nf a u l tt o l e r a n ti n d i c e sh a v eb e e ns t u d i e de l a b o r a t e l y f i r s t l y , t h eb a s i ct h e o r ya n dt h ek i n e m a t i c so p t i m i z a t i o nm e t h o do ft h er e d u n d a n t r o b o ta r ei n t r o d u c e d t h et w ok i n d so ff a u l tt o l e r a n ti n d i c e s ，t h ef a u l tt o l e r a n t w o r k s p a c ea n dt h er e d u c e dc o n d i t i o nn u m b e r , a r et h e o r e t i c a l l ya n a l y z e da n dp r o p e r l y m o d i f i e d c o n s i d e r i n gb o t ho ft h er e d u c e dc o n d i t i o nn u m b e ra n dt h ej o i n tm o t i o n l i m i tc r i t e r i o n , t h em o t i o np l a n n i n go p t i m i z a t i o ni n d e xf u n c t i o ni sc o n s t r u c t e d t h i s i n d e xf u n c t i o nc a nn o to n l ym a k et h er o b o tp o s s e s sa h i g hf l e x i b i l i t yi nf a u l tt o l e r a n t o p e r a t i o n ，b u ta l s o e n s u r et h a te a c ho ft h er o b o t sj o i n t sw o u l dr u nw i t h i ni t sj o i n t m o t i o nl i m i ta tt h es a m et i m e s e c o n d l y , a c c o r d i n g t ot h e a p p l i c a t i o nr e q u i r e m e n t s ，t h eg e n e r a ld e s i g n p r i n c i p l e so far e c o n f i g u r a b l e r o b o t i cs y s t e ma r es u m m e du p b a s e do nt h e s e p r o p o s e dp r i n c i p l e s ，t h ec o n c e p t u a ld e s i g no f t h er e c o n f i g u r a b l er o b o t i cs y s t e mi nt h i s d i s s e r t a t i o ni sd o n e t h e n ，t h ea u t o m a t i ck i n e m a t i c a lm o d e l i n gm e t h o d so ft h er o b o t i c s y s t e ma r es t u d i e d ，i n c l u d i n gt h em e t h o d st os o l v et h er o b o t sf o r w a r dk i n e m a t i c e q u a t i o n a n di t sj a c o b i a nm a t r i x t h e s ea u t o - m o d e l i n gm e t h o d so v e r c o m et h e i n c o n v e n i e n c eb r o u g h tb yt h et r a d i t i o n a ld - - hm e t h o da st h ed hm e t h o dh a st o d e r i v et h ec o r r e s p o n d i n gk i n e m a t i cm o d e lr e s p e c t i v e l y a c c o r d i n gt od i f f e r e n t c o n f i g u r a t i o n so ft h er o b o t s i i 摘要 f u r t h e r m o r e ，t h ep r o b l e mo nc o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i so ft h er e c o n f i g u r a b l er o b o t b a s e do nt h ef a u l tt o l e r a n ti n d i c e si se x p l i c i t l yd e s c r i b e d t h e n ，t h ef u n d a m e n t a l t h e o r yo ft h eg e n e t i ca l g o r i t h mt h a ti su s e dt od e a lw i t ht h ec o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i s p r o b l e mi s i n t r o d u c e da n de x p l a i n e d t h es o l v i n g p r o c e s so ft h ec o n f i g u r a t i o n s y n t h e s i sp r o b l e mi nt h i sd i s s e r t a t i o ni sd i v i d e di n t ot w os t a g e s ，t h ec o n f i g u r a t i o n s e a r c h i n gs t a g ea n dt h ec o n f i g u r a t i o ns e l e c t i o ns t a g e t h em e t h o d sa n dp r o c e d u r e so f t h ei m p l e m e n t a t i o na l g o r i t h m si nt h e s et w os t a g e sa r ee l a b o r a t e d ，i nw h i c ht h ed e t a i l s o ft h eg e n e t i ca l g o r i t h mt h a ti su s e dt oi m p l e m e n tt h ec o n f i g u r a t i o ns e a r c h i n gs t a g ei s e m p h a t i c a l l ye x p o u n d e d ，i n c l u d i n gt h e m e t h o d st oe n c o d ea n dd e c o d et h e c o n f i g u r a t i o nc h r o m o s o m e ，t h ew a y t og e n e r a t et h ei n i t i a lp o p u l a t i o n ，a n dt h es p e c i f i c m e t h o d st or u nt h o s eb a s i cg e n e t i co p e r a t o r s ，s u c ha ss e l e c t i o n ，c r o s s o v e ra n d m u t a t i o n f i n a l l y , b yu t i l i z i n gm a t l a bt h ec o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i sa l g o r i t h mp r o p o s e db y t h i sd i s s e r t a t i o ni sc a r r i e do u t f o rs o m e g i v e nt a s k s ，c o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i s s i m u l a t i o ne x a m p l e sf o rap l a n a r3d o fa n das p a c i a l4d o f r e c o n f i g u r a b l er o b o ta r e a c c o m p l i s h e db a s e do nt h ef a u l tt o l e r a n ti n d i c e s t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h e c o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i sa l g o r i t h mp r o p o s e db yt h i sd i s s e r t a t i o nc a ne f f e c t i v e l yf i n d t h ec o n f i g u r a t i o no ft h er e c o n f i g u r a b l er o b o tw h i c hp o s s e s s e st h er e l a t i v e l yo p t i m a l f a u l tt o l e r a n tp e r f o r m a n c e k e yw o r d sr e c o n f i g u r a b l er o b o t ；r e d u n d a n tr o b o t ；f a u l tt o l e r a n to p e r a t i o n ； c o n f i g u r a t i o ns y n t h e s i s i 目录 目录 摘要“i a b s t r a c t i i 第1 章绪论1 1 1 论文的研究背景和现状1 1 1 1 可重构机器人1 1 1 2 冗余度机器人6 1 2 论文的研究内容和意义8 1 3 本章小结9 第2 章冗余度机器人容错操作的基本理论。1 l 2 1 冗余度机器人的基本理论1l 2 1 1 冗余度机器人逆运动学问题的解1 1 2 1 2 梯度投影优化算法1 2 2 2 容错性能指标l2 2 2 1 容错空间。1 2 2 2 2 退化条件数：；13 2 3 优化指标的处理14 2 4 本章小结15 第3 章可重构机器人系统的概念设计1 7 3 1 可重构机器人系统的设计原则1 7 3 2 可重构机器人系统基本模块的概念设计1 7 3 2 1 连杆模块单元的概念设计1 8 3 2 2 运动模块单元的概念设计1 9 3 3 可重构机器人的运动学建模2 2 3 3 1 连杆模块单元的标准变换矩阵2 2 3 3 2 转动模块单元的标准变换矩阵2 3 3 3 3 移动模块单元的标准变换矩阵2 5 3 3 4 正运动学方程的自动生成2 6 3 4 可重构机器人雅可比的求解2 6 3 5 本章小结2 9 第4 章基于容错性能的可重构机器人构形综合31 4 1 问题描述3 l 4 2 构形综合方法。31 4 3 构形综合的实现：3 5 v 北京工业大学工学硕士学位论文 4 3 1 基于容错空间可达性的可重构机器人构形搜索3 7 4 3 2 基于容错操作灵活型的可重构机器人构形遴选5 6 4 4 本章小结5 8 第5 章仿真研究6 1 5 1 平面可重构机器人构形综合算例仿真6 l 5 1 1 仿真参数6 l 5 1 2 仿真结果6 1 5 2 空间可重构机器人构形综合算例仿真6 5 5 2 1 仿真参数6 5 5 2 2 仿真结果6 6 5 3 本章小结6 8 第6 章结束语6 9 6 1 全文总结6 9 6 2 展望7 0 参考文献7 1 攻读硕士学位期间的研究成果7 5 致谢7 7 v i 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 论文的研究背景和现状 1 1 1 可重构机器人 1 1 1 1 可重构机器人概述 传统机器人一般是为了满足特定的应用需求而被开发设计出来的，因此，其 所能完成的任务范围往往受到自身结构构形的限制。随着市场全球化竞争的加 剧，现代制造业要求制造系统高度柔性化，这就意味着系统中机器人的作业能力 须能够适应更加多元的工作环境和操作任务。解决机器人的操作能力与其结构构 形之间矛盾的思路之一就是开发研制一种新型的机器人，这种机器人可以根据不 同的工作环境和任务要求调整改变自身的构形来更好地完成作业任务，称这类机 器人为可重构模块化机器人【l 3 】，以下简称可重构机器人。 可重构机器人一般由若干具备一定自治能力和感知能力的模块组成，各个模 块之间具有统一的接口环境，可用于传递力、运动、能量和通信等。通过模块之 间的连接、断开操作以及相互运动，可重构机器人能够自动改变整体构形，扩展 运动形式，进而完成多种运动及操作任务。与传统的固定构形机器人相比，可重 构机器人具有环境适应能力强、制造成本低、可自行修复、自变形等优点，可以 应用于多种不同的工作场合，完成各种复杂的操作任务【4 ，5 】。 1 1 。1 2 可重构机器人的发展和研究现状 可重构机器人这一概念可以追溯到2 0 世纪7 0 年代中期在计算机数控加工中 心应用领域中提出的“快速切换”的概念。当时，各种特定的具有通用连接功能 的模块可以被自动地装配到机械手臂末端或替换数控加工中心原有的工具。2 0 世纪8 0 年代，t o s h i of u k u d a 把这种具有通用连接功能的机械模块的概念应用到分 子结构机器人( c e l ls t r u c t u r e dr o b o t ，简称c e b o t ) 上，可重构机器人的概念由 此出现。c e b o t 是一个分布式机器人系统，由多个独立的被称为“分子”的单 元模块组成，能自动地根据目的和环境的不同重构成最佳结构，更好地完成任务 【6 】。自此，世界各国的大学和科研机构对可重构机器人的重构技术、变形策略、 运动规划、控制算法、体系结构和协同控制等方面进行了广泛而深入的研究，并 建立了多种模型实验系统，使得可重构机器人这一研究领域取得了极大的进步和 发展。 根据可重构机器人能否实现自动重组，可以将目前已经开发的可重构机器人 系统分为2 类，即动态可重构机器人系统和静态可重构机器人系统。 ( 1 ) 动态可重构机器人 北京工业大学工学硕士学位论文 动态可重构机器人亦称自重构机器人。根据模块间的空间位置排列，动态可 重构机器人又可分为3 类，即晶格点阵式体系结构、链式或树型体系结构以及移 动式体系结构。 i 晶格点阵式体系结构的模块一般按照规则的空间模式组合和连接，例如 按立方体或六角晶体结构排列。其控制和运动可以被同时执行，但这种结构通常 重组能力较弱； i i 链式或树型体系结构的模块一般按照线状或树状拓扑结构连接。这种结 构的模块可以被折叠起来以节约空间，理论上可以沿着空间中的任何方向达到空 间上的任意一点，因而扩大了机器人的适用范围。但是，该结构在各模块的数据 通信处理分析和模块的控制上会困难很多； i i i 移动式体系结构的模块可以根据环境进行重组，也可以形成复杂的链状 或晶格状结构，或者形成许多小的机器人，通过坐标运动，形成一个协调的、大 的虚拟系统【7 1 。 p a l oa l t or e s e a r c hc e n t e r ( p a r c ) 的y i m 等人研制出一种链式重构机器人系 统p o l y b o t i s ，如图1 1 所示。该系统中的每个模块大致为边长是5 0 m m 且具有一个 转动自由度的立方体，它们能够动态地构成p o l y b o t n - i 重构机器人，并实现多种 模式的运动。华盛顿大学的k l a v i n s 等人研制了一种测试平台，以研究多个可编程 部件如何自组织【9 1 。如图1 2 所示，若干个可编程部件在气动工作台上随机地受到 气动激励而运动，当碰撞、相接时，它们之间能够通讯并决定是否与其他部件结 合或分离以及何时分离。各个可编程部件受到经过设计和优化的局部相互作用规 则的支配，可以任意组成预期的全局形状。 图1 - 1p a r c 的p o l y b o tg 3 f i g u r e1 1p o l y b o tg 3f r o mp a r c 图1 2 华盛顿大学的自重构可编程部件 f i g u r e1 - 2s e l f - o r g a n i z i n gp r o g r a m m a b l e p a r t sf r o mu n i v e r s i t yo f w a s h i n g t o n 康乃尔大学的z y k o v 等人研发了如图l 一3 所示的m o l e c u b e s 机器人系统【l o 】， 用以验证可重构机器人运动学自衍生问题。该系统中的每个模块是一个重 o 6 5 k ，边长为1 0 0 m m 且具有一个转动自由度的立方体i 模块转轴通过立方体 最长的斜线。3 个及4 个模块的机器人自衍生问题在此系统上得以验证，同时， 第1 章绪论 通过计算证明了任意模块数的机器人的自衍生机构在理论上都是存在的。 图l - 3 康乃尔大学的m o l e c u b e s f i g u r e1 - 3m o d e e u b e sf r o mc o m e l lu n i v e r s i t y 南加州大学( t h eu n i v e r s i t yo fs o u t h e r nc a l i f o r n i a ，简称u s c ) 的s h e n 等人 研制出面向真实世界应用的开放自重构机器人系统【1 ，如图1 4 所示。该机器人 系统的每个模块具有链式和点阵晶格式混合的结构，共有3 个自由度，并能通过 6 个一样的连接器接e l 与其他模块进行连接、通讯以及分配动力。麻省理工学院 ( m a s s a c h u s e t t si n s t i t u t eo f t e c h n o l o g y ，简称m i t ) 的k y l e 等人研制开发出能够 组成任意构形的点阵晶格式的模块化m i c h e 系统【1 2 】，如图1 - 5 所示。该系统通过 解体实现自重构，并通过上百次实验证明了其强劲的操作能力。系统中，每个模 块都是一个能够与其他模块进行连接和通讯的自主立方体机器人，由电磁铁充当 连接机构。各个模块通过面对面的带有红外系统的通讯装置来检测其他邻近模块 的存在。当组合成某种结构时，各模块将形成一个能被计算机界面和分布式程序 控制的体系，利用能使信息传输和存储最小化的算法，该模块体系可决定哪个模 块会被保留在或剔除出最终的构形，不在最终构形中的模块将在系统外力的控制 下退出模块体系。 蟊 图1 - 4 南加州大学的s u p e r b o t 图1 5 麻省理工学院的m i c h e f i g u r e1 - 4s u p e r b o tf r o mu s cf i g u r ei - 5m i c h ef r o mm i t 通过以上对于现有研究成果的论述分析不难看出，目前的动态可重构机器人 系统虽然均以高度先进和智能化为其显著特征，但该领域的研究尚处于探索性质 北京工业大学工学硕士学位论文 的实验室研究阶段。由于自身结构的复杂程度高以及较低的力学性能，动态可重 构机器人尚不适合应用于工业生产。 ( 2 ) 静态可重构机器人 静态可重构机器人的特点是机器人构形的变化需依靠外部力量来完成。 b e n h a b i b 建立了一种可重构机器人系鲥1 3 】，目标是开发一个模块库，能够重构成 期望的机器人几何构形，该模块库由连接单元、连杆模块、关节模块组成。 m a t s u m a m 】提出了t o m m s 系统，它由关节模块、连杆模块以及带有操纵杆的 控制单元组成，通过人工能够构成各种构形的机器人。p a r e d i s 等提出了一种可重 构机器人系统( r m m s ) b 5 ，如图1 - 6 所示。该机器人系统由一套可交换的具有 不同尺寸和特性的连杆和关节模块组成。通过组合系统中的通用模块，可以装配 出各种专用机器人。该机器人系统不仅在硬件上具有可重构性，同时还考虑了软 件可重构。 图1 - 6r m m s 可重构机器人系统及其组成模块 f i g u r e1 - 6r e c o n f i g t t r a b l em o d u l a rm a n i p u l a t o rs y s t e ma n di t sm o d u l e s f u j i t a 等人开发了一个可重构机器人平台1 1 6 j ，它是基于s o n y 公司开发的 o p e n r j 示准来建立各种软、硬件模块的，利用基本模块可组成各种不同的机器 人结构，该平台主要用于玩具娱乐业。德国a m t e c 公司研发生产了如图1 7 所示 的p o w e r c u b e 可重构机器人系统1 1 7 1 ，该机器人系统能够装配成各种特定构形 的机器人以满足不同的生产需要。 零嘎 图1 7p o w e r c u b e 可重构机器人系统 f i g u r e1 - 7p o w e r c u b er e c o n f i g u r a b l er o b o ts y s t e m 第1 苹绪论 g a b r i e u a 等人开发了一种包括连杆模块( 非驱动模块) 和关节模块( 驱动模 块) 的可重构机器人系统1 1 8 l ，如图1 8 所示。该机器人系统能以相对较少的模块 类型数量组装成更加多样的串联机器人构形，使其在工业生产中更具通用性，可 以完成各种作业任务，如装配、搬运、喷涂、焊接等。 图1 8g a b r i e l l a 等人开发的可重构机器人系统 f i g u r e1 - 8t h er e c o n f i g u r a b l er o b o ts y s t e md e v e l o p e db yg a b r i e l l ae t a l 可以看出，静态可重构机器人的开发研制往往明确地指向工业应用。通过对 传统工业机器人实现模块化设计，拓展机器人的功能，降低其制造成本，缩短设 计周期，提高机器人对不同工作环境和操作任务的适应性，可重构机器人将有助 于提升整个制造系统的柔性。因此，静态可重构机器人的研究引起了越来越多学 者的关注，已成为机器人研究领域中的热门课题之一。 1 1 1 3 可重构机器人的研究内容 概括而言，可重构机器人的研究主要包括可重构机器人系统研究、可重构机 器人构形综合研究以及可重构机器人控制方法研究等三方面内容。 ( 1 ) 可重构机器人系统研究 该研究领域包括研究模块的划分方法、模块的实现技术和模块化平台的管理 方法。模块划分的合理性直接影响了机器人的构形设计、实现方法及机器人的性 能。模块须根据研究的问题确定合理的划分层次。对不同的问题，模块划分的原 则也不尽相同，可以从功能、结构、制造、控制、维修等不同的方面和几个方面 的组合来确定模块划分的原则。模块的实现技术主要是研究模块的外部实现技术 和内部实现技术：外部实现技术研究模块如何与其它模块快速连接，包括机电硬 件和控制软件的连接方法；内部实现技术则研究模块如何能有效地完成自身功 能，实现其自治性能以及运动学、动力学性能。模块化平台的管理应使模块库中 模块的表达方法全面、具体，具有单一性，同时应适应于模块的更新和增删，便 于模块的存取。 ( 2 ) 可重构机器人构形综合研究 该研究领域包括研究构形的表达方法、构形评价方法和构形综合方法。 i 构形的表达：构形表达是可重构机器人综合首先要解决的问题。构形表 北京工业大学工学硕士学位论文 达应能唯一地表达机器人结构特征，并且存在一一对应的关系，同时构形表达方 法也要便于后期的构形综合。 i i 构形的评价：机器人构形的评价是与其完成的任务是密切相关，不同的 任务对机器人性能的要求不同，评价的方法也不同。同时对不同结构的机器人其 评价方法也不尽相同。因此，如何评价机器人的性能成为构形综合的一个重要研 究内容。 i i i 构形综合方法：构形设计是在离散构形空间寻找一个最适合完成给定任 务的机器人结构构形。由于通常情况下构形空间非常大，寻找最佳构形成为一个 非常困难的问题。 ( 3 ) 可重构机器人控制方法研究 该研究领域包括研究可重构的控制系统体系结构、控制算法和控制软件等。 可重构机器人控制系统体系结构决定了可重构机器人设计的全过程。合理的控制 系统体系结构将给机器人完成自身功能带来极大的方便。可重构机器人的控制算 法须能够适应不同的机器人构形，以确保当机器人的结构和控制系统发生改变 时，其依然可以完成给定操作任务( 1 9 1 。 1 1 2 冗余度机器人 1 1 2 1 冗余度机器人概述 随着工业自动化、航天、核工业等领域的发展，智能机器人技术的应用越来 越广泛。而机器人智能的实现，不仅取决于它所具备的智能控制系统，在一定程 度上还依赖于机器人的结构特性。机器人机构的几何灵活性与其所配置的智能控 制系统相结合，可使机器人完成复杂操作任务。冗余度机器人以其本身几何结构 所具有的高度灵活性，得到了广泛研究和迅速发展，已成为机器人技术的一个重 要发展方向【2 0 j 。 若令机器人的自由度等于其关节空间维数疗，机器人任务空间维数为机器人 工作时所需的末端位姿参数数目朋，则称关节空间维数玎大于任务空间维数聊 的机器人为冗余自由度机器人，简称冗余度机器人。当给定冗余度机器人的末端 位姿，关节空间可以有无穷多个位形与之对应，这些位形的集合是关节空间中的 一个万一所维流形。换言之，冗余度机器人位形能够在这个流形内自由变动而不影 响末端位姿，即发生“自运动 。机器人所具有的这种性质称为冗余特性；该特 性使冗余度机器人能够在实现给定末端位姿( 第一目标) 的同时，还可以根据不 同的工作要求，通过各种运动学、动力学性能指标的规划在这个子空间变动满足 各种二次目标，如：躲避障碍犯1 1 、增加灵活性2 2 i 、避免奇异位性2 3 i 和优化关节 力矩1 等。 第1 章绪论 1 1 2 2 冗余度机器人容错控制 在复杂恶劣的应用环境中，如航天、深海及核废料的处理等领域，一方面， 机器人系统的电机和传感器很容易发生故障而无法正常工作；另一方面，人们也 无法或很难及时赶到现场进行故障修复。因此，容错能力，即机器人在发生故障 后仍能继续完成预定操作任务的能力，是机器人执行这类任务时必需考虑的重要 问题 2 5 】。 2 0 世纪9 0 年代，m a c i e j e w s k ia a 在对冗余度机器人灵活度退化问题研究 的基础上，提出利用冗余度机器人进行运动学容错的概念【2 q 。由于冗余度机器人 具有冗余的关节，因此，它能够补偿故障关节的运动从而保证机器人在发生故障 后仍然能够完成预定的作业任务，即具有容错性。机器人的故障类型包括关节锁 定、关节自由摆动和跟随运动等多种形式【2 7 1 ，其中锁定故障关节是最为可靠和 最为常用的一种容错方式。故障关节锁定包括两种情况：一是主动锁定，即在预 先检测到了机器人的某个关节工作不正常后，通过电机闸将其锁定；二是被动锁 定，即由于机械故障导致机器人关节坏死。当具有一个冗余度的机器人的某一关 节发生故障并被锁定后，其自由度和结构参数都将发生变化，即退化为一个非冗 余的机器人，称为退化机器人。完全锁定故障关节会造成冗余度机器人失去原有 的工作能力，因此，如何评价退化机器人的操作性能是冗余度机器人容错操作的 关键问题之一。 g o r d o n 等人讨论了冗余度机器人锁定故障关节后的容错空剐2 8 。在保证机 器人完成末端操作任务的前提下，通过分析机器人各个自运动的边界区域并求其 交集来确定机器人的容错空间。将操作任务置于容错空间之内则可以确保机器人 在某一个( 或几个) 关节发生故障后仍能完成预定的工作任务，即具有容错能力； l e w i s 和g o e l 根据容错空间的大小及它与操作任务的相对位置关系分析评价了 退化机器人在完成后续任务过程中的灵活度“；m a c i e j e w s k i 和r o b e , s 提出了 两种常用的容错性能指标，即冗余度机器人退化雅可比矩阵的最小奇异值和退化 可操作度，用以评价锁定故障关节时刻退化机器人的灵活度【3 1 3 2 1 。除了退化机器 人的灵活度之外，锁定故障关节时刻的关节速度突变也是一个不容忽视的重要问 题【3 3 1 。在锁定关节时刻，原机器人的运动将由退化机器人的运动所替代。为了 保证末端预定的运动轨迹，退化机器人的关节速度将产生突变，关节速度突变会 导致关节力矩的突变，从而使机器人末端的操作精度下降。g r o o m 讨论了退化机 器人在奇异位形附近的关节速度突变问题，提出一种基于退化雅可比矩阵最小奇 异值的容错控制算法，利用这种算法可以避免退化机器人的奇异位形，减小关节 速度突变p 训。然而，研究结果表明，锁定故障关节时刻的关节速度突变是由故障 前后关节速度之间的差异造成的，即使退化机器人处于非奇异位形也可能发生关 北京工业大学工学硕士学位论文 节速度突变【3 ”。赵京针对冗余度机器人提出了一种基于最优初始位姿的关节速 度突变极小化容错规划算法，但该算法的计算量较大，不适用于实时控, 0 t 3 6 】；为 解决该问题，赵京又推导出具有实时性的、使速度突变极小化的关节速度解析表 达通式，提出新的关节速度突变极小化容错规划算法。理论及仿真研究结果表明， 与原有最小范数和最大灵活性容错规划算法相比，该新算法可以进一步降低机器 人在锁定故障关节时刻的关节速度突变，并且故障关节数目越少，效果越明显。 1 2 论文的研究内容和意义 一般而言，常规的冗余度机器人是针对某一特定的工作环境和作业任务设计 的，当面对变化的工作环境和作业任务时，它很难保持原有的操作性能 3 7 1 。为了 使机器人在难以预知的环境中能够高效地完成随时可能变化的复杂作业，如外星 探测和抢险救灾，人们已开始研究具有适应性强、成本低( 便于批量生产) 和维修 方便等优点的可重构机器人p 引。由于可重构机器人能够根据不同的作业任务随时 改变自己的结构、形状和自由度，因此，当引入冗余度的概念之后，它在容错操 作方面也具有突出的优越性和广泛的应用前景p 9 】。例如，可以将移动模块和转动 模块间隔配置组成冗余度机器人，其中移动模块用来调整结构参数实现变结构，