微重力环境模拟作业训练机器人碰撞力反馈控制

针对航天员在地球表面进行微重力环境中操作训练时微重力环境模拟作业训练机器人存在的碰撞力反馈控制问题,建立碰撞力反馈模型、提出单个柔索驱动单元控制策略和机器人系统碰撞力反馈控制策略。利用Matlab/Simulink软件对碰撞力反馈模型和控制策略进行仿真验证,该模型和控制策略可以实现机器人碰撞力反馈,且具有计算量小、实时性好、不需要额外增加传感器等优势;结合提出的柔索驱动单元复合控制策略和机器人系统碰撞力反馈控制策略进行机器人碰撞力反馈控制实验,提高机器人控制的准确性和实时性。结果表明,基于干扰观测器的柔索驱动单元复合控制策略将柔索驱动单元主动控制精度提升11%,被动控制多余力消除率达到81.82%;机器人碰撞力反馈控制策略可以有效提升航天员作业训练时碰撞力临场感体验。     

航天员虚拟训练中的一维直线运动速度规划算法

研究了身穿航天服的航天员在搬运物体时的运动规律，将搬运物体的过程进行了分类。结合传统的六段加减速算法，对每种情况下的肌肉激活度进行了规划,并采用粒子群算法进行求解。利用Matlab/Simulink搭建了上肢骨骼肌模型，实现了目标物体的速度规划。将动态加速度约束转变为静态肌肉激活度约束，提出了一种在动态加速度约束下基于肌肉激活度规划的速度规划算法。用Matlab对提出的算法进行了验证，证明了算法的可行性。与其他的速度规划算法相比，提出的算法所规划的肌肉激活度更符合人体生物力学，提高了航天员的训练效率。     

柔索驱动式航天员虚拟微重力训练系统控制与实验

针对现有的航天员地面微重力训练设备存在成本高、单次训练时间短、模拟精度低等问题,提出了一种柔索驱动的航天员虚拟微重力训练系统。通过采样航天员对作业对象的操作力,控制柔索驱动虚拟物体(末端执行器)运动,使虚拟物体符合在微重力环境中的运动规律。建立了柔索驱动训练系统的动力学模型,分析了系统的特性。针对传统力伺服系统多余力对控制力精度影响较大且难以克服的问题,提出了一种使用弹簧产生柔索张力的并联柔索全位置型控制方法,并引入力/速局部反馈的控制策略。实验结果表明,系统克服多余力效果明显,可以获得较高的驱动力控制精度;虚拟质量在操作力作用下的运动符合在微重力环境中的运动规律,且有较高的模拟精度;系统稳定性良好,可以实现微重力环境中移动不同质量物体的虚拟作业训练。