机械手机器人外文翻译-动态全身机器人操作【中文3290字】【PDF+中文WORD】
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中文3290字
机械手
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机械手机器人外文翻译-动态全身机器人操作【中文3290字】【PDF+中文WORD】,中文3290字,机械手,机器人,外文,翻译,动态,全身,操作,中文,3290,PDF,WORD
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【中文3290字】动态全身机器人操作Yehhi Abe,Benjamin Stephens,Michael P. Murphy,Alfred A. Rizzi波士顿动力学,78 4th Ave.,Waltham,MA,USA 02451摘要为了高度自由创建动态操纵行为,移动机器人将允许他们在现场完成越来越困难的任务。我们正在研究在移动机器人上如何协调使用身体,腿部和综合机械手,以便在处理重物时能够提高强度,速度和工作空间。我们设想,这样的能力将有助于从路径清除障碍物或快速搜索瓦砾堆时进行搜索和救援。操纵重物体是特别具有挑战性的,因为动态力量很高,而腿部系统必须协调其所有自由度以完成任务,同时保持平衡。为了完成这些类型的操作任务,我们使用轨迹优化技术通过在13维空间中规划轨迹来为28个dof四足机器人(BigDog)生成可行的开环行为。我们应用协方差矩阵适应(CMA)算法来解决优化任务性能的轨迹,同时也遵守诸如扭矩和速度极限,运动极限和压力中心的重要约束。然后,这些开环行为用于产生所需的前馈体力和脚步位置,这使得能够在机器人上进行跟踪。在一些人类手臂式操纵器的BigDog四足平台上展示了一些用于cinderblock投掷的硬件结果。结果类似于人类运动员如何通过执行编排步骤的精确序列来最大化铁饼事件中的距离。关键词:移动操纵,动态操纵,有腿机器人,BigDog,动态提升,动态投掷,全身操纵1.简介只要移动机器人已被用于现场的移动操纵任务,运营商一直将其推向极限。机器人操纵解决方案在危险场所的成功,如简易爆炸装置(IEDs)的失败,已经促使它们得到广泛的使用,并且导致它们用于日益增加的挑战性任务。不幸的是,移动操纵器平台的有限负载能力限制了它们在许多情况下的适用性。一个解决方案是建立更强大的操纵器;然而,这将导致更大的平台,更高的系统成本和有限的任务持续时间由于功耗。克服我们在本文中研究的这些局限性的一种方法着重于利用机器人的所有自由度来增加机械手功能,从而潜在地导致更大的有效负载能力,更大的覆盖范围和更快的终端执行器速度,而不需要硬件增强。虽然这个过程对轮式和跟踪车辆有一些适用性,但是我们选择专注于腿式系统,因为这些机器人通常在机器人腿部具有许多高力量,大的工作空间自由度,这通常仅用于移动性。因此,通过使用全身行为和控制策略来改善现有硬件以放大操纵能力,有可能增加操纵性能。这项工作的一个主要目标是将机器人操纵行为从工业机器人武器中发现的传统故意和精确运动转向更加生物或运动的制度。很明显,全人类的策略被人类和动物用来提高,提高效率,速度等等。总而言之,我们正在努力实现更自然的操纵行为。 图1.任务概念渲染:大狗四足机器人,配备操纵器,在灾难现场搜索瓦砾。在过去17中,我们已经演示了两种重型操纵行为:提升和投掷。在重型举升行为中,机器人将物体从地面移动到工作空间中的最高点。重型举升行为类似于奥运举重抢险或“清洁和冲击”事件,运动员试图将地板上的加权条提升到顶部的位置。在这些事件中,人类能够提升明显比他们的手臂能够操纵的更重的载荷。这是通过利用将腿部的能量注入有效载荷的惯性的全身运动来实现的,通过动量将质量通过运动缺陷的区域拉动,并且以张力和压缩的单一构造利用增加的臂的承载能力。以前我们也探讨了动态投掷行为。这个任务的目标是尽可能地投掷一个质量块,在这种情况下是一个标准的煤渣块。很像提升任务,有许多运动类似物,包括奥运锤子投掷,铁饼,标枪投掷和射击。所有这些运动都涉及将动能注入重物,以最大化投掷距离,运动员扭转,旋转,跑步,延伸身体注入能量,管理动力,保持平衡。这些是我们希望在机器人控制中渗透的特征。在本文中,我们主要关注改进我们的投掷行为。与我们以前演示的行为相反,机器人的脚保持静止,我们的新的投掷行为采取协调的步骤来增强平衡,从而实现更积极的投掷。通过采取类似于人类运动员的步骤,我们可以将最大投掷距离提高一米以上,同时也提高动态稳定性。加入我们的行为也使控制器设计复杂化。当机器人投掷煤渣块时,施加在机器人上的巨大力量会“扔”其身体,后者必须被其“腿”抓住。这种“扔/抓”隐喻是我们行为设计的核心。由于腿部动力不足的特性,自行进行的任务已经与自己的自己的身体或自我杂耍进行了比较18。我们的问题随之而来的复杂化,因为这个自我杂耍必须与操纵者的动作协调一致。至完成这个壮举,我们通过解决最佳控制问题,离线地预先设计机器人的轨迹。所产生的前馈条款用于在行为执行期间在线通知控制器。1.1相关工作通常,机器人移动操纵意味着安装到移动基座的操纵器系统,其中两个系统相对独立地操作。最近,研究人员已经展示了从不是静态稳定的平台(segway RMP)执行精细操纵的技术1。在这个例子中,开发的技术表明尽管存在移动平台而不是通过利用其移动基础提高其操纵性能来执行操纵的能力。这种方法有一些例外,特别是2,3,其利用移动系统提供的额外的自由度来改善运动学条件(避免奇点)并保持平衡,同时抵抗/产生外力通过操纵系统。全身操纵重物的核心难点在于运动规划。由于执行器基座不再附着在地面上,有效载荷质量对基础运动有显着的影响,所以控制架构必须考虑到物体 - 操纵器基础系统的完全耦合动力学。为了最大限度地发挥能力,系统必须以远离静态稳定和执行机构极限的方式运行,从而引入与欠驱动系统相关的所有复杂性11和腿式机器人的动态稳定性14。找到最大化任务性能而不超过机器人的物理限制的运动的问题正好位于轨迹优化领域12,13,这是解决大型非线性系统的一个非常困难的问题,例如腿式机器人。对于我们的投掷行为,我们使用直接拍摄方法来制定我们的轨迹优化问题12。使用Covarience矩阵适应(CMA)算法10解决了问题,最近已经证明15,16是一种强大而有效的方法来解决这些问题。2. 机械设计2.1大狗平台图2.使用集成液压操纵器作为此工作的平台的BigDog机器人(内部组件未显示)的CAD渲染。我们在这项工作中的操作工作的基础平台是BigDog机器人,这是一款四足动物机器人,能够承载高达250磅的有效载荷,并且在室外非结构化环境中具有高度移动性。这个机器人(在图中显示为机械手),是一个理想的平台,用于调查动态操纵,因为其腿部的高力致动(超过简单移动性所需要的),相对较大的运动范围和本体感应传感器。2.2机械手设计图3.液压操纵器具有七个旋转自由度(三个肩,一个肘,三个手腕)和一个平行的夹爪夹持机构。经过对商业机器人的全面调查,我们选择为BigDog平台设计和构建定制机械手。液压致动是因为其强力密度和BigDog现有发电厂的液压动力可用性而选择。机械手设计有八个自由度,包括抓握。这种配置在形态和规模上类似于人类手臂,具有3-dof肩部,肘部和3-dof手腕。机械手的形态如图所示。目标是使机器人能够在人造环境中适当地与物体进行交互,而不能通过静态方法提供足够的强度来操纵目标物体(16.5kg煤渣块),因此需要使用全身操纵技术。大量的关节还允许更多的潜在运动学解决方案,这使得能够产生比简单的机械手配置更复杂和自然的行为。平行夹爪夹紧机构设计有足够的夹紧力(约250 lbf),以在重度加速下保持煤渣块,以允许动态投掷行为。操纵器以一种方向安装在BigDog平台上,该方向允许在机器人的前方,侧面和上方的大型工作空间,但避免了工作空间与身体和腿部的大量重叠。操纵器可以以“弯头向上”或“弯头”配置组装,每个配置都有自己的工作区。3.发生技术3.1 概观为了生成一个强大的动态投掷行为,采取步骤,我们首先分层我们的控制器在现有的小跑行为。我们开始的跑步控制器非常强大,但对投掷任务缺乏了解。它天真地产生反馈术语(脚部位置和身体力量),其尝试将机器人状态恢复到稳定的操作点(即,行进到位)。因此,它可以作为一个可预测的入口点和一个强大的出口点,用于在投掷期间更积极的身体运动。跑步控制器没有操纵任务的概念,然而,通过将有意义的前馈术语插入跑步控制器中,可以激发系统的动力学,并引起快速的身体加速离开稳定的工作点。为了使这些加速度有助于投掷,它们
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