基于阻抗控制的空间机械臂目标捕获技术研究

针对7自由度空间机械臂在目标捕获过程中的应用,根据机械臂末端执行器与目标适配器导向插入过程中存在接触碰撞的特点,提出一种阻抗控制方法,将机械臂末端测量的反作用力和力矩转化为位置增量,从而提高机械臂的主动柔性。并建立MATLAB/ADAMS联合仿真模型进行仿真验证,利用ADAMS的碰撞模型模拟接触捕获时的力学过程。仿真结果表明,本文提出的阻抗控制方法可以减小机械臂末端作用力和关节的驱动力矩,补偿了机械臂位置控制的误差,从而保证了机械臂对目标的捕获精度。     

一种基于位置阻抗的机械臂抓捕飞行器控制方法

针对机械臂抓捕飞行器过程碰撞冲击大或发生大构型变化易碰撞问题,提出并实现了一种基于位置闭环的阻抗控制方法,通过对机械臂末端等效刚度控制实现机械臂抓捕目标过程的柔顺控制,基于建立的系统全数字仿真模型对控制效果进行了仿真验证,结果表明阻抗控制软抓捕与位置保持硬抓捕相比,可大幅减小机械臂抓捕目标过程末端与目标间的碰撞冲击力,并且能控制机械臂构型在抓捕中不产生过大变化从而避免碰撞。     

面向航天器装配的机械臂柔性力控研究

针对航天器装配的特点,研究一种机械臂柔性力控方法:在机械臂末端安装六维力传感器感力与力矩信息,通过重力补偿消除负载重力的影响,得到外部作用力/力矩信息作为输入控制机械臂运动,实现负载的柔性随动。     

针对月球探测任务的新型对接方式研究

根据月球探测任务的需求,在传统碰撞式对接和空间机械臂辅助式对接的基础上,结合当前智能化技术的迅速发展,提出了一种轻量化、智能化、简单可靠的新型对接方式,即基于小型的智能捕获机构实现自主捕获和缓冲等对接功能。对系统方案的实现方法、构型设计和安装布局等方面进行了研究,并通过仿真来验证技术的可行性。运动学仿真结果表明该方式能够顺利完成自主捕获任务;动力学分析结果表明,经过自主缓冲后,该方式能有效降低末端六维力和电机力矩值。研究成果可为月球无人探测和载人探月任务的实施等提供技术参考。     

空间机械臂地面装调与空间应用迭代学习控制

针对空间机械臂系统地面装调和空间应用两阶段的末端轨迹控制问题,提出了采用闭环PD型迭代学习控制算法对空间机器人进行轨迹跟踪控制,从而使在地面重力条件下装调好的空间机械臂能够在空间微重力条件下实现在轨操控任务。建立了空间机械臂在地面装调阶段和空间应用阶段的运动学与动力学模型,给出了控制算法和控制结构,并通过对控制器的收敛性进行分析,给出系统收敛的充分条件。仿真结果表明,采用闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是有效可行的。     

面向空间机械臂遥操作任务的客观绩效指标分析

面向空间站背景下的机械臂遥操作任务,总结并提出了11项操作者在手柄操作中的客观绩效指标,基于机械臂遥操作仿真平台进行了机械臂转移对接操作实验。实验结果表明:提供数值信息对多项操作绩效指标有提升作用,4摄像机布置方案在到达关节限位次数指标上优于2摄像机布置方案;关节限位次数、错误操作次数、手柄控制效率等几项指标,可以预测是否能够成功完成对接任务。提出的手柄控制效率指标能够预测操作用时以及到达限位位置风险等核心指标,可用于综合评价实验任务中人的操作效率。     

面向空间机械臂任务验证的硬件在环半物理仿真系统研究

针对空间机械臂在轨任务进行高保真地面仿真和验证的需求,搭建了空间机械臂操作任务验证平台(MTVF)系统。该系统基于硬件在环技术,将空间机械臂动力学仿真模型、两台地面模拟机械臂和测量系统通过实时仿真计算机实现软硬件的整合,具有响应速度快、跟踪精度高的特点。开发了闭环稳定算法和阻抗控制算法以保证MTVF系统的高保真性能,并通过搭建仿真计算模型以及设计地面试验等方法对MTVF系统的性能进行验证,结果表明,该系统能够反映真实微重力环境下空间机械臂的动力学特性,能够实现对真实微重力环境下的空间机械臂在轨操作任务进行高保真的地面试验和验证。     

空间站机械臂关键技术研究

我国空间站机械臂承担舱段转位、辅助对接、舱外设备安装及维修等关键任务,具有大负载、高精度、高可靠等特点,涉及机、电、热、光、控等多学科技术交叉耦合,高度集成且研制难度巨大。在分析、比较国内外机械臂的基础上,提出了我国空间站七自由度冗余、分布式控制、位置可移动的机械臂技术方案,并阐述了高精度伺服控制、多约束路径规划等八类关键技术研究成果。空间站机械臂已具备了工程化实施条件,为我国空间站工程建设奠定了基础。     

基本认知与操作能力对机械臂精细对接任务绩效及人误的影响

针对认知及操作能力与机械臂精细对接任务绩效、人误的关系尚不明确的问题,通过实验研究了基本认知与操作能力对机械臂精细对接任务绩效及人误的影响.20名志愿者完成了基本认知及操作能力与机械臂精细对接实验,对志愿者基本认知及操作能力与机械臂精细对接任务绩效及人误指标进行了相关分析.研究结果表明:机械臂精细对接任务前期阶段绩效主...     

串并联混合型末端执行器设计与柔顺控制研究

包含末端执行器设计及柔顺控制方法的在轨柔顺抓捕技术是空间机械臂进行空间探索与实验的基础。基于DELTA型并联机械臂,拓展设计了针对非合作目标抓捕的空间机械臂串并联混合型末端执行器及其基于主动柔顺控制的位置-力阻抗控制器。利用ADAMS与MATLAB对末端执行器系统进行了控制仿真,分析了影响柔顺抓捕控制的关键参数。结果证明设计的末端执行器可以有效地对非合作目标进行抓捕,且抓捕具有一定的柔顺特性;表明影响柔顺抓捕控制的关键环境阻抗参数为环境刚度。     

大型深空测控天线副反射面控制技术

针对大口径、高频段深空测控天线主/副反射面变形引起的天线电性能下降问题,采用副反射面控制技术实现天线的电性能补偿。首先,在分析并联机构数学模型的基础上,结合并联机构坐标系定义,给出六自由度并联机构位姿的正、逆解;其次,根据变形后天线形状采用抛物面拟合法给出副反射面位姿与仰角的关系,这样在天线实时运动过程中,可根据仰角查找出副反射面位姿最佳工作点;最后通过六自由度并联机构正、逆解及控制算法控制副反射面到最佳位置和姿态上。理论分析和工程实践表明,副反射面控制技术通过控制副反射面中心到最佳焦点位姿上,可实现对天线电性能的有效补偿。六自由度并联机构控制具有自身承载力强,位置、姿态控制灵活等特点,适合于大型天线副反射面实时精密控制。     

一种悬吊式恒拉力系统的间接力控制策略设计与仿真验证

针对现有恒力控制常用的直接力控制策略对拉力波动较为敏感系统稳定性差且在大冲击下力误差会显著增大的问题,基于建立的恒拉力系统动力学模型,提出了一种间接力控制策略,控制电机保证恒拉力机构的输入端转角对输出端转角的跟随,从而间接的实现吊索力的恒定控制,外界的冲击扰动则由恒拉力机构缓冲抑制。MATLAB和ADAMS的联合仿真验证了控制算法的可行性和抗扰动特性。     

机械臂辅助舱段转位轨迹跟踪控制与精度分析

舱段转位是空间站机械臂的核心任务之一,舱段转位过程中的高精度控制是保证实验舱与核心舱径向对接的重要前提。通过建立转位过程的高保真度仿真模型,分析了不同的整臂控制策略及关节控制策略对转位过程中机械臂轨迹跟踪精度的影响;指出了提高整臂控制精度需要整臂控制和关节控制协调设计,提高关节伺服控制带宽和降低关节目标速度频率都是提高机械臂末端跟踪精度的有效方法。     

自适应阻抗控制在广义主动加载中的应用

 以并联六自由度机构为对象,研究了阻抗控制在广义主动加载中的应用。推导了并联六自由度机构广义力、单缸力和单缸位移之间的阻抗控制数学模型,并分析了稳态误差影响因素;设计了符合现有实验条件的模型参考自适应阻抗控制器(MRAC),该控制器仅通过广义力反馈、单缸力反馈即可实现控制参数的在线修正,并由六自由度机构单缸位移反馈构成闭环控制系统。比较自适应阻抗力控制器和经典力控制器进行了广义主动加载仿真,结果表明所设计的控制器提高了系统动态响应能力,对环境刚度变化鲁棒性强,可以实现实验室条件下广义力的精确稳定跟踪。     

基于碰撞检测的自适应阻抗控制机械臂系统(英文)

针对柔性关节机械臂,本文阐述了机械臂能够像人手一样安全操作的方法。3种方法相结合,以便机械臂能够柔顺的接触操作对象并控制接触力在预设定范围内。首先,提出采用虚拟分解法的笛卡尔阻抗控制用来实现机械臂在笛卡尔空间的柔顺控制。其次,引入自适应关节动态补偿器使得机械臂能够实施更为精确的控制。最后,设计了基于笛卡尔力反馈的实时路径规划,从而使机械臂能够检测碰撞并控制接触力。基于碰撞检测的自适应阻抗控制器能够简化其在机械臂上的实施,保持机械臂对环境的友好操作,并且严格满足系统的全局稳定性。实验在4自由度的卫星在轨自维护机械臂平台得以验证。碰撞检测实验和轨迹跟踪实验结果证明了所提出方法的有效性和可行性。     

空间机械臂视觉测量技术研究

空间机械臂技术是维护空间站、执行指定任务、保障航天员出舱作业的安全等必不可少的关键技术。视觉测量技术则是保证空间机械臂顺利完成空间遥操作任务的前提。基于此前提,首先对空间机械臂视觉测量技术进行了概述,并分别对手眼关系标定、标志器识别以及相对三维位姿测量等关键技术进行了阐述;然后,以加拿大机械臂为例提出了一种基于边缘特征的标志器识别算法,给出了具体的识别流程,并采用一种基于非迭代的相对位姿测量算法实现了位姿求解;最后,针对标志器识别算法和位姿测量算法给出了基于仿真图像的实验结果和机械臂原理样机集成实验结果。最终实验结果表明:提出的空间机械臂视觉测量方法合理可行,满足预期的技术指标要求,具有较强的工程应用价值。     

基于阻抗内环的新型力外环控制策略

对于空间装配等与环境进行交互的任务,迫切要求空间机器人具有力控制的能力。利用机器人的关节力矩传感器,提出了一种新型的基于阻抗内环的力外环控制策略。在该方法中,内环采用阻抗控制代替传统的位置控制。阻抗控制内环使机器人具有一定的柔顺性,力外环通过期望力与实际力的误差对内环的参考轨迹进行修正,实现了机器人的力跟踪控制。另外,为了验证利用关节力矩传感器间接测量末端接触力的效果,机器人末端安装了一个高精度的JR3腕力传感器用来直接测量实际接触力。在基于位置内环和阻抗内环的力外环控制方式下,进行了机器人接触刚度变化较大环境（海绵、泡沫和铁块）的力跟踪实验。实验表明,当环境刚度变化较大时,相对于传统的力外环方法,本文提出的方法能够实现稳定的力跟踪性能。尤其对于铁块这种刚度很大的环境,该方法的有效性更加明显。     

基于摩擦补偿的空间机械臂关节高精度控制研究

空间机械臂关节具有大惯量、高精度的特点,针对空间机械臂关节低速、高精度控制要求,提出一种基于摩擦补偿的双位置闭环控制策略。建立了考虑摩擦和惯量变化等因素的一体化关节动力学模型,分析了全位置闭环系统的稳定性,在此基础上提出了一种基于双位置传感器信息的闭环伺服控制策略,并引入自适应率辨识未知摩擦和惯量变化,利用Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛性。在测试平台上的试验结果表明,提出的空间机械臂一体化关节伺服控制策略能够有效地提高关节伺服控制精度和系统鲁棒性。     

基于终态滑模的机械臂自适应迭代学习控制

针对带未知参数且执行重复任务的机械臂,提出一种自适应迭代学习控制算法。为了克服因重置精度低带来的重置误差,引入了终态滑模和初始状态修正吸引子,实现了跟踪误差在有限时间收敛于0,并通过迭代轴上的自适应算法来调节控制器参数。理论证明了跟踪误差的收敛性和系统中所有信号的有界性,仿真结果验证了算法的有效性。     

结合深度学习的机械臂视觉抓取控制

针对基于视觉的机械臂抓取精确抓取的需求,考虑传统的视觉识别算法受环境、对象变化的制约且在识别正确率及快速性上存在的问题,在现有研究的基础上,提出了一种基于深度学习的目标精确检测与识别方法。首先基于深度学习改进了YOLO算法,通过对数据集的训练,基于英伟达Jetson TX1高性能处理单元实现了复杂环境下多目标的识别与定位,给出了目标的类别与位置等信息;以此为基础,结合利用Move It!功能包完成的机械臂运动轨迹的求解与规划,以及基于李群李代数建立的递推正逆动力学模型,设计了机械臂抓取控制的滑模控制律。仿真及实物验证表明,基于深度神经网络的方法学习到的特征对复杂背景具有较强的鲁棒性和稳定性;所设计的滑模控制算法在0.21 s时跟踪误差在2%,取得了较高的控制精度。可为后续视觉抓取任务提供参考。