移动机械臂人机交互系统研究

发布时间：2017-08-19 10:40

  本文关键词：移动机械臂人机交互系统研究

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【摘要】：随着机器人技术的不断发展,面向各行业的机器人不断涌现。现实生活中,要想移动机器人完成各种作业任务,完成类似于人的工作,灵活的作业臂是必不可少的。移动机械臂平台使机械臂具有了更高的运动冗余性和更为广阔的工作空间,通过机械臂的协调作业和移动底盘的运动,机器人可以在复杂的环境中代替操作人员工作,移动机械臂平台将会是机器人的一个重要发展方向,近年来在爆炸物或危化品处置、救援救灾、移动仓储、工业生产线等多个领域得到了越来越广泛的应用。移动机械臂平台一般是由一个运动平台以及搭载在其上的关节或连杆式机械臂组成,移动平台的2-3个自由度加上机械臂的4-6个自由度,其操作与控制是一个复杂的过程。传统的控制台操作方式对操作员具有很高的要求,需要经过长时间训练才能熟练掌握,从而给这类机器人的推广应用带来了负面的影响。因此,如何能够采用自然、高效的方式实现多自由度移动机械臂精准、便捷的操作与控制,是一个值得研究的关键技术问题。本课题中针对与移动机械臂平台的多自由度复杂交互的特点,采用了穿戴式的设备MYO和3DMouse与移动机械臂平台进行交互,充分考虑作业人员操作便捷性与直观性的同时发挥机器人自主特性的,快速完成作业任务,提高作业效率。针对于课题的方法提出,本文从以下方面进行了研究：针对课题采用的履带式移动平台作为移动机械臂平台的移动底盘,建立履带式机器人的运动学模型,规划机器人的控制方式并规划其人机交互方式；基于课题中选用的六自由度关节型机械臂,建立其运动学模型,并其对正、逆运动学分析、仿真和验证,为人机交互的实现奠定理论基础。课题中本文选用提出一种基于穿戴式设备和便携设备组合的移动机械臂平台自然交互技术,通过人的智能决策能力对机器人的闭环控制补偿,实现对目标物体的准确抓取,充分发挥操作人员的智能决策能力和机器人的自主能力,作业效率极大提高。既保证系统有较好的实用性和可靠性,又方便操作人员对机器人的控制。针对于课题交互方案,通过3DMouse、智能腕带MYO和机器人平台实验验证。通过对智能腕带MYO数据采集和处理,准确定义控制机器人的手势指令,便于实现对履带式移动机器人控制；通过对3DMouse的信号数据的采集和处理,测试在六自由度关节机器人平台上的方案的可行性,通过J模式和P模式分别验证与六自由度机器人交互过程中,3DMouse操作六自由度机器人的准确性和可靠性,保证课题的可行性和实用性。
【关键词】：移动机器人 机械臂 运动学模型 人机交互
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 绪论12-23
• 1.1 课题研究背景与意义12-13
• 1.1.1 课题的研究背景12-13
• 1.1.2 课题的研究意义13
• 1.2 课题相关研究的现状13-20
• 1.2.1 移动机械臂平台研究综述14-18
• 1.2.2 人机交互技术研究综述18-20
• 1.3 论文研究内容和结构20-23
• 1.3.1 主要研究内容20-21
• 1.3.2 论文结构21-23
• 第2章 移动机械臂平台的整体方案23-35
• 2.1 系统整体功能介绍23-24
• 2.2 移动机械臂平台方案24-29
• 2.2.1 履带式移动机器人24-26
• 2.2.2 机械臂平台26-29
• 2.3 人机交互规划29-34
• 2.3.1 人机交互技术路线29-31
• 2.3.2 人机交互设备31-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第3章 移动机械臂平台的运动学模型建立及分析35-52
• 3.1 D-H方法概述35-39
• 3.2 履带移动平台的运动学模型39-43
• 3.3 机械臂平台的运动学模型43-49
• 3.3.1 正运动学求解43-48
• 3.3.2 逆运动学求解48-49
• 3.4 移动机械臂建模与分析49-50
• 3.5 本章小结50-52
• 第4章 移动机械臂平台人机交互实现52-66
• 4.1 常用的人机交互方式52-54
• 4.2 人机交互方案54-57
• 4.2.1 人机交互的控制方式54-56
• 4.2.2 人机交互的分层控制策略56-57
• 4.3 通讯57-59
• 4.4 人机交互实现59-65
• 4.4.1 人机交互的上位机实现59-63
• 4.4.2 3DMoue和智能腕带MYO交互63-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第5章 移动机械臂平台人机交互仿真与实验验证及分析66-79
• 5.1 实验仿真66-75
• 5.1.1 3DMouse测试及数据处理66-68
• 5.1.2 3DMouse与机器人联合仿真68-74
• 5.1.3 智能腕带MYO测试及数据处理74-75
• 5.2 实验验证75-78
• 5.3 本章小结78-79
• 第6章 总结与展望79-81
• 6.1 总结79-80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-86
• 致谢86-87
• 攻读硕士期间发表的专利论文87
• 攻读硕士期间参与的项目87-88
• 附件88

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