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手术机械臂系统优化与轨迹跟踪控制研究

发布时间:2017-04-14 18:20

  本文关键词:手术机械臂系统优化与轨迹跟踪控制研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着经济和医疗水平不断发展,人类能够通过外科手术治疗的疾病越来越多,相应的外科手术越来越繁杂,精度和稳定性要求也越来越高,面对如此高精度且步骤繁杂的手术,人类发明了手术机器人。手术机器人可以实现对外科手术前所未有的精确控制,对于人类文明的发展具有相当程度的意义,也具有非常广阔的市场前景。手术机器人在控制精度和稳定性方面比传统的工业机器人要求更高,而且还要求具有较大的工作空间、较快的响应速度和良好的灵活性。在机器人的性能指标中,运动精度尤为重要,它是机器人能够完成操作任务的前提保证。然而由于受几何误差、环境噪声以及控制算法优劣等众多因素影响,导致机器人实际的运动性能与期望的高精度运动性能相比还有较大差距,使得设计一个高性能的控制系统也变得困难。因此,对提高机器人的运动精度的关键技术展开研究具有非常重要的意义。本文以七自由度串联机械臂为研制对象和实验平台,针对传统的机械臂控制精度低、稳定性差等缺点,采用理论分析、实验验证和仿真相结合的方法,对相关技术进行了较为全面和系统的研究。首先,对七自由度机械臂进行正运动学分析,建立其运动学模型,推导逆运动学求解方法并对其进行理论分析。其次,分析机械臂运动过程中出现振颤现象的原因及提出相应的软硬件抑制方案。通过软件方法设计一个频率和占空比可随时调节且精度较高的多路时序脉冲发生器,提高控制平稳性;在关节控制的电路中添加一个简单且实用性强的智能调压电路用于铺助关节控制,作为补偿方法,减少机械臂的运动学误差,优化关节位置闭环控制。然后,在不改变机械结构的情况下,应用神经网络建立七自由度机械臂的关节空间与笛卡尔空间的直接映射关系,通过映射关系得到笛卡尔空间坐标下对应的机械臂各关节角度值,实现机械臂逆解的快速求取,同时又保证较高的精度;在系统控制方面,为了解决传统机械臂的控制系统自适应性差的问题,设计参数自整定的模糊PID控制器,改善控制系统的运行性能,实现机械臂关节的综合控制。而后,通过KINECT传感器的骨骼跟踪技术和上位机控制及信号处理,实现了一种人体和实际的机械臂进行远程交互的方式。程序设计中采用空间向量夹角的计算方法获取人体手臂相邻关节的角度,使得关节角的计算简单、快速,同时避免了平面夹角计算所要考虑的一些边界条件限制;控制关节角获取之后,考虑到操作者手部抖动、环境变化等使得控制关节角存在异常值会降低机械臂的控制效果,采用一种加权滑动平均值算法对采集到的关节角进行滤波处理,滤除噪声和异常值,提高机械臂的控制效果。最后,搭建手术机器人仿真平台,并在所搭建的仿真平台上进行七自由度机械臂的运动仿真研究。
【关键词】:手术机械臂 神经网络 模糊PID算法 系统优化 关节综合控制
【学位授予单位】:上海工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP241
【目录】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-14
  • 第一章 绪论14-24
  • 1.1 选题来源14-15
  • 1.2 手术机器人的发展15-19
  • 1.2.1 国外的发展现状15-17
  • 1.2.2 国内的发展现状17-18
  • 1.2.3 发展趋势18-19
  • 1.3 机器人的相关技术研究19-22
  • 1.3.1 机器人误差及补偿研究19-20
  • 1.3.2 机器人关节控制策略研究20-21
  • 1.3.3 机器人轨迹跟踪方法研究21-22
  • 1.4 本文主要研究工作及创新点22-23
  • 1.5 本章小结23-24
  • 第二章 手术机械臂运动学分析24-36
  • 2.1 运动学概述24
  • 2.2 运动学建模方法24-28
  • 2.2.1 刚体的位姿描述24-25
  • 2.2.2 刚体的坐标变换25-26
  • 2.2.3 D-H方法和连杆参数26-28
  • 2.3 运动学分析28-35
  • 2.3.1 正运动学分析28-33
  • 2.3.2 逆运动学分析33-35
  • 2.4 本章小结35-36
  • 第三章 手术机械臂误差分析与优化方案确定36-45
  • 3.1 引言36
  • 3.2 机械臂系统的误差因素36-38
  • 3.2.1 误差的来源和分类36-37
  • 3.2.2 误差的分析方法37-38
  • 3.3 机械臂系统的误差分析38-43
  • 3.3.1 末端位姿的描述38-39
  • 3.3.2 误差模型的建立39-43
  • 3.4 机械臂系统的优化方案43-44
  • 3.4.1 末端位姿的误差分析43
  • 3.4.2 系统的优化方案43-44
  • 3.5 本章小结44-45
  • 第四章 手术机械臂系统的的硬件优化45-57
  • 4.1 引言45
  • 4.2 肘摆关节的智能调压电路设计45-51
  • 4.2.1 实验平台搭建45-46
  • 4.2.2 硬件电路设计46-49
  • 4.2.3 关节转动功率测试49-50
  • 4.2.4 实验结果对比50-51
  • 4.3 基座关节的多细分驱动电路设计51-53
  • 4.4 转动关节的驱动电路设计53-54
  • 4.5 转动关节的位置反馈电路设计54-56
  • 4.6 本章小结56-57
  • 第五章 手术机械臂系统的的软件优化57-80
  • 5.1 引言57
  • 5.2 多路时序控制脉冲发生器57-63
  • 5.2.1 时序脉冲信号产生的软件方法58-59
  • 5.2.2 时序脉冲信号的软件编程和结果分析59-63
  • 5.3 神经网络的机械臂逆运动学求解63-71
  • 5.3.1 机械臂逆运动学问题63-64
  • 5.3.2 BP神经网络建模64-66
  • 5.3.3 BP神经网络求机械臂逆解66-67
  • 5.3.4 实验结果分析67-71
  • 5.4 机械臂模糊PID控制71-79
  • 5.4.1 模糊PID的基本原理71-74
  • 5.4.2 模糊PID控制器设计74-79
  • 5.5 本章小结79-80
  • 第六章 手术机械臂系统轨迹跟踪控制的研究与实现80-92
  • 6.1 引言80
  • 6.2 机械臂系统的动态实时仿真平台80-83
  • 6.3 机械臂系统的轨迹跟踪83-90
  • 6.3.1 Kinect的工作原理83-85
  • 6.3.2 关节角计算85-87
  • 6.3.3 关节角度轨迹平滑处理87-90
  • 6.4 整体系统实现90-91
  • 6.5 本章小结91-92
  • 第七章 总结与展望92-94
  • 参考文献94-100
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果100-101
  • 致谢101-102

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本文编号:306583

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