柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究
柔性机械臂动力学建模研究进展
第２１卷第１２期２０２３年１２月动力学与控制学报J O U R N A L O FD Y N AM I C SA N DC O N T R O LV o l ．２１N o ．１２D e c ．２０２３文章编号:１６７２Ｇ６５５３Ｇ２０２３Ｇ２１(１２)Ｇ００５Ｇ０１７D O I :１０．６０５２/１６７２Ｇ６５５３Ｇ２０２３Ｇ１３１㊀２０２２Ｇ１２Ｇ１５收到第１稿,２０２３Ｇ０１Ｇ２７收到修改稿．∗国家自然科学基金资助项目(１１９３２０１５,１２２７２０９６)和上海市基础研究特区计划项目(２１T Q １４００１００Ｇ２２T Q ００９),N a t i o n a lN a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o no f C h i n a (１１９３２０１５,１２２７２０９６)a n d t h e S h a n g h a i P i l o t P r o g r a mf o r B a s i cR e s e a r c h ＧF u d a nU n i v e r s i t y (２１T Q １４００１００Ｇ２２T Q ００９)．†通信作者E Ｇm a i l :j i a n _x u ＠f u d a n ．e d u ．c n柔性机械臂动力学建模研究进展∗方虹斌１,２㊀郑立１,２㊀张琦炜１,２㊀郭丁旭３㊀张舒３㊀徐鉴１†(１．复旦大学智能机器人研究院,上海㊀２００４３３)(２．复旦大学义乌研究院,义乌㊀３２２０００)(３．同济大学航空航天与力学学院,上海㊀２０００９２)摘要㊀刚性机械臂由于其较高的工作精度和重复性㊁较强的承载能力,已广泛应用于危险或相对单一㊁重复性高工作场景．但刚性机械臂的结构及运作方式不够灵活,无法适用于不定型㊁非标准㊁狭窄空间等生产场景．最近几年,柔性机械臂因其结构柔性㊁作业空间大㊁人机交互安全等优点而受到广泛关注,有希望应用于医疗㊁服务和智能制造等领域．但柔性机械臂结构柔软,运动比较自由,在作业过程中柔性效应不可忽略,这对其高精度控制提出了重大挑战．柔性机械臂控制的核心科学问题之一是建立包含结构柔性特征和动态特性的高精度动力学模型．为此,本文对柔性机械臂运动学建模和动力学建模研究进行了综述．作为动力学建模的基础,本文首先综述了柔性机械臂的运动学建模方法,主要介绍了曲率法㊁伪刚体运动学(P R B )方法㊁基于C o s s e r a t 杆的运动学建模方法㊁结构几何分析方法㊁D e n a v i t ＧH a r t e n b e r g (D ＧH )法及坐标法㊁数据驱动和机器学习方法等．随后,本文详细综述了柔性机械臂的动力学建模方法,主要包括集中参数系统法㊁假设模态法㊁有限元法．最后,本文简述了目前柔性机械臂动力学研究的主要内容,并对未来研究做出展望．关键词㊀柔性机械臂,㊀机器人运动学,㊀机器人动力学,㊀动力学模型,㊀多体动力学中图分类号:O ３１３．７文献标志码:AR e s e a r c hP r o g r e s s o nD y n a m i c sM o d e l i n g of F l e x i b l eR o b o t i cA r m s :AR e v i e w ∗F a ng H o n g b i n １,２㊀Z h e n g L i １,２㊀Z h a n g Q i w e i １,２㊀G u oD i n g x u ３㊀Z h a n g Sh u ３㊀X u J i a n １†(１．I n s t i t u t e o f I n t e l l i g e n tR o b o t i c s ,F u d a nU n i v e r s i t y ,S h a n g h a i ㊀２００４３３,C h i n a )(２．Y i w uR e s e a r c h I n s t i t u t e ,F u d a nU n i v e r s i t y ,Y i w u ,Z h e j i a n g㊀３２２０００,C h i n a )(３．S c h o o l o fA e r o s p a c eE n g i n e e r i n g a n dA p p l i e d M e c h a n i c s ,T o n g j iU n i v e r s i t y ,S h a n gh a i ㊀２０００９２,C h i n a )A b s t r a c t ㊀R i g i d r o b o t i c a r m s h a v eb e e nw i d e l y u s e d i n r i s k y o r s i n g l e ,r e pe t i t i v ew o r ks i t u a t i o n sd u e t o t h e i r h i g hw o r k a c c u r a c y a n d r e p e a t a b i l i t y ,a n d s t r o n g l o a d b e a r i n g c a p a c i t y．H o w e v e r ,t h e s t r u c t u r e a n d o p e r a t i o no f r i g i d r o b o t i c a r m s a r e n o t f l e x i b l e e n o u g h t o b e a p pl i e d t o s o m e p r o d u c t i o n s c e n a r i o s s u c h a s u n s t r u c t u r e d ,n o n Ｇs t a n d a r d ,a n dc o n f i n e ds pa c e s ．I nr e c e n t y e a r s ,f l e x ib l er o b o t i ca r m sh a v ea t t r ac t ed w i de s p r e a da t t e n t i o nd u e t o t h e i r s t r u c t u r a l p l i a b i l i t y ,e x t e n s i v e o p e r a t i o n a l s p a c e ,a n d s af e t y o f h u m a n Ｇm a c h i n e i n t e r a c t i o n ,w i t h p r o m i s i ng a p p l i c a t i o n s i n th e fi e l d s o fm e d i c a l ,s e r v i c e ,a n d i n t e l l i ge n tm a n u Ｇf a c t u r i ng ．H o w e v e r ,th e s o f t s t r u c t u r e a n d f r e em o v e m e n t o f f l e xi b l e r o b o t i c a r m sm e a n t h a t t h e i r f l e x Ｇu r a l e f f e c t s c a n n o t b e i g n o r e dd u r i n g o p e r a t i o n s ,p o s i n g s i g n i f i c a n t c h a l l e n g e s f o r h i g h Ｇpr e c i s i o n c o n t r o l ．O n e o f t h e c o r e s c i e n t i f i c p r o b l e m s i nt h ec o n t r o l o f f l e x i b l e r o b o t i ca r m s i s t h ee s t a b l i s h m e n to fh i gh Ｇp r e c i s i o nd y n a m i cm o d e l s t h a t i n c o r p o r a t e s t r u c t u r a l f l e x i b i l i t y f e a t u r e s a n dd yn a m i c c h a r a c t e r i s t i c s ．T o t h i s e n d ,t h i s p a p e r r e v i e w s t h e r e s e a r c ho n t h e k i n e m a t i cm o d e l i n g a n d d y n a m i cm o d e l i n g of f l e x i b l e r o Ｇb o t i c a r m s ．A s a f o u n d a t i o n f o r d y n a m i cm o d e l i ng ,thi s p a p e r f i r s t l y s u mm a r i z e s t h e k i n e m a t i cm o d e l i n g动㊀力㊀学㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报２０２３年第２１卷m e t h o d s o f f l e x i b l e r o b o t i c a r m s,m a i n l y i n t r o d u c i n g t h e c u r v a t u r em e t h o d,P s e u d oＧR i g i dB o d y(P R B) k i n e m a t i c s,k i n e m a t i cm o d e l i n g b a s e do nC o s s e r a t r o d s,s t r u c t u r a l g e o m e t r y a n a l y s i s,D e n a v i tＧH a r t e nＧb e r g(DＧH)m e t h o da n dc o o r d i n a t e m e t h o d,a n dd a t aＧd r i v e na n d m a c h i n e l e a r n i n g a p p r o a c h e s．S u b s eＧq u e n t l y,t h e p a p e r p r o v i d e s ad e t a i l e do v e r v i e wo f d y n a m i cm o d e l i n g m e t h o d s f o r f l e x i b l e r o b o t i c a r m s, p r i m a r i l y i n c l u d i n g t h e l u m p e d p a r a m e t e r s y s t e m m e t h o d,a s s u m e d m o d e sm e t h o d,a n df i n i t ee l e m e n t m e t h o d．F i n a l l y,t h i s p a p e r o u t l i n e s t h em a i nc o n t e n t o f f l e x i b l e r o b o t i c a r md y n a m i c s r e s e a r c ha n do fＧf e r s p r o s p e c t s f o r f u t u r e s t u d i e s．K e y w o r d s㊀f l e x i b l e r o b o t i c a r m,㊀r o b o tk i n e m a t i c s,㊀r o b o td y n a m i c s,㊀d y n a m i cm o d e l,㊀m u l t i b o d yd y n a m i c s引言工业机械臂主要用于工业生产线等生产场景,完成指定的重复性㊁高精度和高质量的生产任务．为了保证机械臂作业的精度㊁稳定性和可靠性,机械臂需要以高刚度来抵抗外部载荷,而刚度的增加是以超出结构强度要求的质量来实现的．在功耗和灵活度等方面,高刚度机械臂被证明有着较大的不足．与刚性机械臂相比,柔性机械臂的结构柔韧性好㊁变形能力强㊁作业空间大㊁人机交互安全,适用于狭窄空间和非定型工作场景,最近受到了学术界和工程界的广泛关注．表１㊀E F R IＧC３S o R o资助的项目T a b l e１㊀P r o j e c t s f u n d e db y E F R IＧC３S o R oN o．P r o j e c t t i t l e A w a r d e d a m o u n t E x e c u t i o n p e r i o d １M i c r o nＧs c a l eM o r p h i n g S o f tＧR o b o t s f o r I n t e r f a c i n g W i t hB i o l o g i c a l S y s t e m sƔ２,０００,０００．００２０１９．１１~２０２３．１０２F u n c t i o n a lＧD o m a i nS o f tR o b o t sP r e c i s e l y C o n t r o l l e db y Q u a n t i t a t i v eD y n a m i cM o d e l s a n dD a t aƔ２,０００,０００．００２０１９．１０~２０２４．９３O v e r c o m i n g C h a l l e n g e s i nC o n t r o l o fC o n t i n u u mS o f tR o b o t s t h r o u g hD a t aＧd r i v e nD y n a m i cD e c o m p o s i t i o na n dL i g h tＧm o d u l a t e d M a t e r i a l sƔ２,０００,０００．００２０１９．１０~２０２４．９４M o d e lＧB a s e dD e s i g na n dC o n t r o l o f P o w e rＧD e n s eS o f tH y d r a u l i cR o b o t sf o rD e m a n d i ng a n dU n c e r t a i nE n v i r o n m e n t sƔ１,９９９,８７２．００２０２０．１~２０２３．１２５B e t w e e naS o f tR o b o t a n d aH a r dP l a c e:E s t i m a t i o na n dC o n t r o lA l g o r i t h m st h a tE x p l o i t S o f tR o b o t s＇U n i q u eA b i l i t i e sƔ１,９９９,９８４．００２０２０．１~２０２３．１２６３ＧDs u r f a c e c o n t r o l f o r o b j e c tm a n i p u l a t i o nw i t hs t r e t c h a b l em a t e r i a l sƔ２,０００,０００．００２０１９．９~２０２０．２７S a f eM e d i c a l C o n t i n u u m R o b o t s:S e n s i n g,C o n t r o l a n dF a b r i c a t i o nƔ１,９９９,９７５．００２０１９．９~２０２３．８８I n t e g r a t i o no fA v i a nF l i g h tC o n t r o l S t r a t e g i e sw i t hS e l fA d a p t i v eS t r u c t u r e s f o r S t a b l eF l i g h t i nU n k n o w nF l o w sƔ２,０００,０００．００２０２０．１~２０２４．１２９C o n t r o l o fL o c a l C u r v a t u r e a n dB u c k l i n g f o rM u l t i f u n c t i o n a lT e x t i l eＧB a s e dR o b o t sƔ２,０００,０００．００２０１９．１０~２０２３．９T o t a l f u n d i n gƔ１７,９９９,８３１．００㊀㊀２０１８年和２０１９年,美国国家科学基金会(N S F)和美国空军科学研究办公室(A F O S R)连续两年在前沿研究计划(E m e r g i n g F r o n t i e r si n R e s e a r c ha n d I n n o v a t i o n,E F R I)框架下发布了以 连续㊁顺应和可重构的软体机器人工程(C o n t i n uＧu m,C o m p l i a n t,a n d C o n f i g u r a b l eS o f tR o b o t i c s E n g i n e e r i n g,C３S o R o) 为主题的研究方向．E F R IＧC３S o R o共资助项目９项,总计资助经费约１８００万美元,平均每项经费约为２００万美元,项目周期３~５年,项目研究涵盖新型软体机器人设计与制备,软体机器人力学建模㊁软体机器人传感与控制等(表１)．我国也高度重视柔性机器人这一前沿研究领域,在多个国家重大研究计划中立项支持．２０１６年, 共融机器人基础理论与关键技术 重大６第１２期方虹斌等:柔性机械臂动力学建模研究进展研究计划在国家自然科学基金委获批,其重点研究的关键科学问题之一即是 刚－柔－软体机器人的运动特性与可控性 ,并尤其关注刚－柔－软机器人构型设计及力学行为解析． 十四五 国家重点研发计划 智能机器人 重点专项也高度关注柔性机器人技术,设立了柔性集成制造系统㊁柔性外科手术机器人㊁柔性焊接机器人㊁柔性精密传动等研究方向,并重点考核与柔性相关的运动自由度㊁定位精度㊁力感知精度等技术指标．在上述重大研究计划的资助下,柔性机械臂的设计㊁建模和控制研究取得了长足发展．图１展示了在W e bo fS c i e n c e (WO S)数据库中,以 f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r 或 f l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r m 为主题的期刊㊁会议和综述论文等的数目及其引用量在２００８年至２０２２年间的演变趋势．近１５年来,在柔性机械臂领域发表的论文数目增长了近６倍,于２０２２年达到了２２００余篇,引用量从２００８年的４０次跃升到２０２２年的４０２７３次,这充分表明了学术界对柔性机械臂这一前沿研究领域的关注．机械臂的柔性来源包括连杆柔性和关节柔性．本文主要讨论柔性连杆机械臂,而关节柔性的相关研究不在本文关注范围,读者可以参考相关综述论文[１Ｇ３]．最近几年,各种柔性机械臂的设计不断涌现并被尝试应用于不同场景．例如,新型超冗余管状机械臂[４]通过具有可变中性轴机构和可调刚度,保证了机械臂的操作精度和高有效载荷能力[图２(a)]．从头足类章鱼获得灵感,学者们提出了气驱动和绳驱动结合的柔性机械臂设计[５],两种驱动的融合导致了整体的拮抗驱动机制,气驱动和绳驱动利用类似章鱼手臂的纵向和横向肌肉的运动方式,实现了多种运动模式,包括弯曲㊁拉伸㊁收缩和变硬．在医疗领域运用中,常见的柔性机械臂包括模块化柔性机械臂㊁连续体机械臂和蛇形机械臂等,它们具有高灵活性㊁结构柔性和操作安全性,可用于微创和外科手术[６Ｇ８];为保证外科手术中激光传输的精确性,F a n g等人[９]提出了一种流体驱动的柔性机械臂系统[图２(b)],其能够在粘膜上进行精细㊁精确和可重复的激光点控制．与传统的离散体机械臂相比,连续体机械臂不仅具有更高的自适应和避障能力,在抓取不同尺寸物体方面也具有明显优势．为实现柔性机械臂与不同曲率的非结构化环境的交互,M a等人[１０]提出了一种仿象鼻气动柔性机械臂,通过调节局部刚度来适应变化曲率的环境[图２(c)];L i u等人[１１]提出了一种约束极少的新型象鼻机械臂,简化了操作过程中对传感和控制系统的要求．此外,还有学者提出了受折纸启发的柔性机械臂:K a u f m a n n等人[１２]利用双稳态折纸结构构建机械臂,有效降低了柔性机械臂的控制要求;J e o n g等人[１３]基于折纸塔设计了一种三指机械臂,并证明了其能有效抓取易碎物体;基于折纸结构变大小㊁变形状和变刚度的特性,Z h a n g等人[１４]设计的折纸机械臂实现了多种变形模式,如弯曲㊁扭转㊁伸缩以及他们的组合[图２(d)]．(a)WO S数据库以f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r或f l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r m为主题的论文发文量(a)P u b l i c a t i o n s i n f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r o r f l e x i b l e/s o f tr o b o t i c a r mi n t h eWO Sd a t a b a s e(b)WO S数据库以f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r或f l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r m为主题的论文引用量(b)C i t a t i o n s t o p u b l i c a t i o n s i n f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r o rf l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r mi n t h eWO Sd a t a b a s e图１㊀以f l e x i b l e/s o f tm a n i p u l a t o r或f l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r m为主题的研究发展历程分析F i g．１㊀A n a l y s i s o f t h e d e v e l o p m e n t p r o c e s s o f f l e x i b l e/s o f t m a n i p u l a t o rＧt h e m e do r f l e x i b l e/s o f t r o b o t i c a r mＧt h e m e d r e s e a r c h尽管柔性机械臂具有许多刚性机械臂所不具有的优点,但其也面临着由于结构柔性效应增加而产生的精度降低和振动问题．因此,柔性机械臂的研究必须充分考虑结构的柔性特征,柔性机械臂的高精度控制也需要考虑其动力学特性．开展柔性机７动㊀力㊀学㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报２０２３年第２１卷械臂动力学和高精度控制研究的前提是建立其动力学模型,但柔性机械臂是一个复杂的动力学系统,具有非线性㊁强耦合和时变等特点,这使得柔性机械臂的动力学建模极具挑战．尽管柔性机械臂具有广阔的应用前景,但其结构刚度低,容易引起振动问题,针对不同场景也常需要进行专门的结构设计和分析,缺乏一般性理论．对于柔性机械臂这一高复杂度系统,精确的运动学模型能够对机械结构设计起到关键的指导作用,而有效的动力学模型则有助于获得更好的控制效果．因此,柔性机械臂研究的一个重要方向就是运动学和动力学建模,以及在此基础上的设计方案和控制策略．但是,柔性机械臂是一类典型的连续动力学系统,其模型可以由非线性偏微分方程描述,模型的精确求解非常困难,无限维模型也对控制方案的设计施加了许多限制．为解决上述难题,学者们提出了多种等效动力学建模方法来解决柔性机械臂的大变形预测㊁振动预测与控制㊁运动规划和高精度位姿控制等问题．尽管取得了一些进展,柔性机械臂动力学建模的方法框架尚不成熟和完备,相关研究依然面临较大挑战,但也充满机遇．作为动力学建模的基础,本文首先介绍柔性机械臂的常用运动学建模方法;随后详细介绍柔性机械臂的动力学建模方法,并概述当前柔性机械臂动力学的主要研究内容．最后,本文梳理柔性机械臂动力学领域值得关注的若干问题,为相关的研究者提供参考．图２㊀不同场景下的柔性机械臂．(a)新型超冗余管状机械臂[４],(b)激光外科手术机械臂[９],(c)象鼻机械臂[１０],(d)折纸连续体机械臂[１４]F i g．２㊀F l e x i b l e r o b o t i c a r m s i n d i f f e r e n t s c e n e s．(a)N e wu l t r aＧr e d u n d a n t t u b u l a r r o b o t i c a r m[４],(b)L a s e r s u r g i c a l r o b o t i c a r m[９],(c)E l e p h a n t t r u n k r o b o t i c a r m[１０],(d)O r i g a m i c o n t i n u u mr o b o t i c a r m[１４]１㊀运动学建模相比于刚性机械臂,柔性机械臂的运动学具有数学描述复杂㊁非线性强㊁逆解多解性等难题,解决这些问题的前提是建立柔性机械臂的运动学模型．本节简要介绍了柔性机械臂的运动学建模方法,引用了介绍相关方法的文献．柔性机械臂的柔性杆常被假设为广义欧拉－伯努利梁[１５],在此基础上,学者们提出了一系列运动学建模方法,包括曲率法㊁伪刚体运动学(P s e u d oＧR i g i dB o d y,P R B)㊁基于C o s s e r a t杆的运动学建模㊁结构几何分析㊁D e n a v i tＧH a r t e n b e r g(DＧH)表示法及坐标法,以及机器学习及数据驱动方法．１．１㊀曲率法在连续体机械臂的运动学建模中,常基于恒定曲率假设来简化模型．常曲率常被认为是连续体机器人的理想几何特性,可以有效简化运动学建模．恒定曲率假设不能完全描述柔性机械臂的运动学,可变曲率假设虽然可以更准确地描述连续体机械臂的运动学,但其过程更加复杂．可变曲率多截面连续体机械臂的运动学建模和分析还存在许多难题,包括复杂的矩阵计算㊁奇点问题㊁不可伸缩性以及在某些情况下无法找到数值解等[１６]．图３㊀柔性机械臂运动学简化模型．(a)P H曲线的边界条件[１７],(b)中性骨架和双支点柔性关节连续机器人的运动学参数[１８],(c)象鼻状机械臂[１９],(d)刚㊁柔性骨干的线㊁恒定曲率模型[２０] F i g．３㊀S i m p l i f i e d k i n e m a t i c sm o d e l o f f l e x i b l em a n i p u l a t o r．(a)B o u n d a r y c o n d i t i o n s f o r P Hc u r v e s[１７],(b)K i n e m a t i c p a r a m e t e r s o f a c o n t i n u o u sr o b o tw i t h a n e u t r a l s k e l e t o n a n d d u a l p i v o t f l e x i b l e j o i n t s[１８],(c)E l e p h a n t t r u n k r o b o t i c a r m[１９],(d)L i n e a r,c o n s t a n tc u r v a t u r em ode l sf o r r ig i d a n d f l e x i b l e b a c k b o n e s[２０]S i n g h等人采用基于毕达哥拉斯曲线的定量建模方法[１７]建立了具有可变曲率的连续体机械臂８第１２期方虹斌等:柔性机械臂动力学建模研究进展模型[图３(a )],并以此为基础进行逆运动学问题求解．B a r r i e n t o s ＧD i e z 等人基于驱动空间和构型空间的运动学建模方法[１８]给出了两端固定㊁具有中心支撑轴和柔性关节的连续机械臂的运动学参数[图３(b)],仿真/实验结果表明该方法有效降低了计算需求．M i s h r a 等人[１９]采用椭圆积分方法建立了仿生连续体机械臂的可变曲率运动学模型[图３(c )]．基于分段恒定曲率模型,W a n g 等人[２０]比较了柔性骨干中的线模型㊁柔性骨干中的恒定曲率模型㊁刚性骨干中的线模型和刚性骨干中的恒定曲率模型[图３(d )],在提高建模精度的同时实现了动力学模型的快速解耦．L u 等人[２１]基于恒定曲率假设并结合D ＧH 方法㊁泰勒级数和四元数,建立了柔性机械臂的正运动学模型,并推导出了逆运动学的近似解析解．在无负载或小负载条件下,L i 等人[２２]基于恒定曲率假设建立了线驱柔性机械臂的运动学模型．针对多连杆柔性机械臂,M a r c h e s e 等人[２３]采用片状恒定曲率假设对柔性机械臂进行了运动学建模．为分析柔性机械臂的局部变形,G i o r e l l i 等人[２４]采用分段恒定曲率假设建立了柔性机械臂的静态变形模型．为避免奇点问题,Y a n g 等人[２５]采用分段恒定曲率近似处理的方法建立了连续体机械臂的非恒定曲率的正㊁逆动力学模型(图４):图４㊀连续体机械臂的几何关系[２５]F i g ．４㊀G e o m e t r i c r e l a t i o n s h i ps o f t h e c o n t i n u u mr o b o t i c a r m [２５]i －１i T ＝R (Z ,ψi )R (X ,θi )L iθi c o s θi －１s i n θi ０éëêêêùûúúú０１éëêêêêêùûúúúúúR (Z ,－ψi )(１)其中,i －１i T 是第i 个节段对第i －１个节段的齐次变换矩阵,L i 是第i 个节段的长度;ψi 为轴向旋转角,θi 为轴向偏转角,T (Z ,ʃψi )为绕z 轴旋转的旋转变换矩阵．考虑弹性的影响,R u n ge 等人[２６]运用曲率法以求解变直径的柔性机械臂的运动学方程．针对超弹性材料制成的连续体机械臂,Z h a o 等人[２７]提出了位移补偿法以得到其逆运动学的闭式解．１．２㊀伪刚体运动学(P R B )模型及基于C o s s e r a t 杆的运动学模型连续体机械臂在运动过程中会连续变形,而学者们已经建立了运动学模型来描述柔性体的弹性变形．基于柔性体静力学中的伪刚体理论,P R B 模型先将机械臂的柔性连杆近似为由传统的旋转关节㊁万向节关节或球形关节连接的刚性连杆,然后将柔性机械臂简化成由n 个关节连接的n ＋１个均匀间隔的刚性连杆．相比而言,基于C o s s e r a t 杆的运动学模型可以更为精确地描述机械臂柔性杆的变形特征,包括其延展㊁剪切㊁弯曲和扭转这四种应变．C a m pi s a n o 等人[２８]分别用P R B 方法和C o s s Ｇe r a t 杆模型建立了由水射流驱动的柔性连续体机械臂H y d r o J e t 的运动学模型,并给出了每个关节的内部弯矩和挠度角之间的关系(图５):τi ＝K i ωi θi ＝k i ,x ０００k i ,y ０００k i ,z éëêêêêùûúúúúωi x θi x ωi y θi y ωi z θi z éëêêêêùûúúúú(２)其中τi ɪℝ３代表内部弯矩的矢量,K i 是第i 个关节的刚度矩阵,ωi 是第i 个关节上的正交轴矢量,θi 是第i 个关节绕各轴旋转的角度矢量．伪刚体理论模型主要侧重于平面静态建模,它准确地描述了柔性体的大变形,计算效率高．V e n Ｇk i t e s w a r a n 等人[２９]利用伪刚体建模方法得到了连续体机械臂在多重外载荷下的静力学方程．针对由弹性中心轴组成的连续体机械臂,H u a n g 等人[３０]运用了基于P R B 理论的三维静态建模方法来建立运动学模型．针对平面连续体机械臂,K u o 等人[３１]运用了伪刚体模型方法来分析其运动学．T r i v e d i 等人[３２]建立的动力学模型充分考虑了柔性机械臂中非线性㊁自身重量和有效载荷等影响因素．将连续体机械臂视为多个具有耦合边界条件的C o s s e r a t 杆,T i l l 等人[３３]提出了柔性机械臂逆运动学的数值求解方法．同样基于C o s s e r a t 理论,M a 等人[３４]将柔性机械臂分为多段,然后依次建立了各段的动力学模型．针对具有高自由度的仿章鱼触手柔性机械臂,N i u 等人[３５]推导出了柔性机械臂９动㊀力㊀学㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报２０２３年第２１卷闭式方程的解析解．图５㊀连续体机械臂H y d r o J e t运动学模型[２８]．(a)连续体机械臂H y d r o J e t,(b)C o s s e r a t框架,(c)P R B框架F i g．５㊀K i n e m a t i cm o d e l o f c o n t i n u u mr o b o t i c a r m H y d r o J e t[２８]．(a)C o n t i n u u mr o b o t i c a r m H y d r o J e t,(b)C o s s e r a t f r a m e w o r k,(c)P R B f r a m e w o r k１．３㊀几何结构分析针对连续体机械臂在小载荷下发生大变形的问题,基于分段恒定曲率假设的计算过于复杂,因此,学者们通过几何结构分析来推导末端执行器的位置方程．为得到柔性机械臂末端执行器的准确位置,K a r i m i等人[３６]考虑了柔性关节处的变形,推导出了末端位置的表达式[图６(a)]．针对在载荷作用下机械臂的静力学平衡和结构产生的刚度变化, Z h a o等人[３７]建立了基于平面双三角形张拉机构的多连杆柔性机械臂的运动学模型．B a r r i e n t o s等人[１８]将麦克劳林一阶展开应用于柔性机械臂,建立了机械臂的分段线性化运动学模型．为避免连续体机械臂中的奇点问题,A l l e n等人[３８]建立了机械臂柔性关节部分的闭式运动学方程[图６(b)]．L e e 等人[３９]通过几何方法推导了柔性机械臂的运动学方程,并通过实验验证了运动学模型的准确性．折纸机械臂是柔性机械臂中较为新颖的一类．结合折纸结构的柔性机械臂的复杂性在于折纸刚性面围绕折痕线的旋转,这些折痕线可等效为渐进式关节．而折纸的刚性折叠运动是由各个顶点的运动共同决定的．因此,建立一个运动学模型以及确定单个顶点的刚性折叠性条件,在折纸机械臂的设计中显得尤为重要．基于折纸末端点的运动学与底层的三角形各点的关系,Z i mm e r m a n n等人[４０]提出了三单元原理,为折纸机械臂的运动学建模提供了方法．S t a n k o v i cᶄ等人[４１]通过球形余弦定律推导出了折纸未知二面角的解析表达式,并利用刚性可折叠性得出了机械臂运动学模型．C h e n等人[４２]将机械臂的折纸单元简化为等边三角形,通过几何形状之间的关系建立了机械臂运动学模型．图６㊀柔性机械臂的几何结构分析．(a)主动柔性针的偏转柔性关节的运动学参数[３７],(b)恒定曲率截面[３９]F i g．６㊀G e o m e t r i c s t r u c t u r e a n a l y s i s o f f l e x i b l em a n i p u l a t o r．(a)K i n e m a t i c p a r a m e t e r s o f t h e d e f l e c t e d f l e x i b l e j o i n t o f a na c t i v ef l e x i b l e n e e d l e[３７],(b)C o n s t a n t c u r v a t u r e s e c t i o n[３９]１．４㊀D e n a v i tＧH a r t e n b e r g法(DＧH法)相较于传统刚性机械臂,柔性机械臂由多个柔性单元串联组成,它的运动学模型更加难以建立准确．DＧH法通过将笛卡尔空间转换为关节空间来建立运动学模型,而这种空间变换对柔性机械臂的逐点控制是必要的．W a n g等人[４３]运用DＧH法简化了多关节连续体机械臂,并构建了关节空间的运动学模型(图７)．针对蛇形柔性机械臂,O m i s o r e等人[４４]使用DＧH 法解决了正㊁逆运动学问题．针对一种多段柔性机械臂,L u等人[２１]结合DＧH方法㊁泰勒级数和四元数,推导了逆运动学的近似解析解．C h a w l a等人[４５]通过DＧH法得到了多关节串联机械臂从关节空间０１第１２期方虹斌等:柔性机械臂动力学建模研究进展到笛卡尔空间的映射关系．图７㊀连续体机械臂的D ＧH 坐标系[４４]F i g ．７㊀D ＧHc o o r d i n a t e s ys t e mo f a c o n t i n u u mr o b o t a r m [４４]图８㊀逆运动学使用的神经网络模型[４６]F i g．８㊀N e u r a l n e t w o r km o d e l s u s e d i n i n v e r s ek i n e m a t i c s [４６]１．５㊀机器学习及数据驱动方法与基于模型的方法相比,无模型方法的计算成本较低．但机器学习需要在柔性机械臂上进行大量实验才能获得学习集,再用于训练柔性机械臂的运动学模型．通过无模型的机器学习方法,S h a s t r i 等人[４６]训练了多层神经网络,为柔性机械臂逆运动学方程提供近似解(图８),缩短了逆运动学求解的计算时间并降低了复杂度．为避免传统的机械臂逆运动学求解算法中大量的迭代计算过程,G a o 等人[４７]改进了反向传播神经网络,并用于柔性机械臂逆解的求解,提高了逆运动学方程求解的精度．为解决柔性冗余机械臂的逆运动学问题,C s i s z a r 等人[４８]采用了支持向量回归和混合机器学习策略,并进行了有效性的验证．结合极限学习机㊁高斯混合回归和K－最近邻回归三种回归方法,X u 等人[４９]运用数据驱动的方法建立了柔性机械臂的逆运动学模型．对于可变曲率柔性机械臂,学者运用单节迭代方法[１６]来解决逆运动学问题．考虑刚柔耦合的变直径柔性机械臂的压力㊁载荷等因素,Y a n g 等人[２５]采用深度神经网络解决了逆运动学求解问题．２㊀柔性机械臂动力学建模柔性连杆机械臂是具有无限个自由度的连续动力学系统,其控制由非线性㊁强耦合的常微分方程和偏微分方程实现,而求出这种数学模型的精确解通常是不可行的．通常采用假定模态㊁有限元或集中参数方法对柔性连杆离散化,再利用拉格朗日方程建立动力学模型．M y 等人[５０]采用假设模态法和有限元法将柔性连杆离散化,再利用欧拉－伯努利方程推导梁的动力学方程,最后通过拉格朗日方程得出了柔性机械臂的动力学方程．A t a 等人[５１]在切向坐标系和虚拟链路坐标系中,使用扩展的哈密尔顿原理对具有末端质量的单连杆柔性机械臂进行动力学分析．S u b e d i 等人[５２]用位移矢量和旋转矩阵来建立平面三连杆柔性机械臂的运动学模型,最后使用拉格朗日方法推导出了动力学方程:㊀M (q )q ＋C (q ,q )＋G (q )＋K q ＋D q＝τ(３)其中M (q )是惯性矩阵,C (q ,q)是科里奥利力和离心力的矢量阵,G (q )是重力矩阵,K 是刚度矩阵,D 是关节粘性摩擦和连杆结构的阻尼矩阵,τ是作用机械臂上的广义力,q 是广义坐标向量．２．１㊀集中参数法集中参数法是指由有限个惯性元件㊁弹性元件及阻尼元件等组成的用常微分方程来描述的离散系统．该方法建立的模型形式简单,并且在处理小挠度的单连杆柔性机械臂的动力学问题时精度较高．在集中参数法中,任何柔性接头都被认为是用来储存势能的弹性元件,任何柔性连杆都将被等效为一个质量－弹簧－阻尼系统．R o n e 等人[５３]使用一组有限的运动学变量描述柔性机械臂的曲率变化,建立了动力学模型来解释柔性机械臂的惯性㊁驱动㊁摩擦㊁弹性和重力效应．针对非线性动力学参数未知的柔性机械臂,Q i等人[５４]提出了灰盒分布式参数建模方法,建立了一个n 维的O D E 系统:m D a(t )＋c D a(t )＋E I G a (t )＋f [a (t ),q (t )]＝－[m H q (t )＋c H q(t )＋E I R q (t )](４)１１动㊀力㊀学㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报２０２３年第２１卷D k i ＝ʏL０φi (x )φk (x )d x ,G k i ＝ʏL０φi x x x x (x )φk (x )d x H k ＝ʏL ０g (x )φk (x )d x ,R k ＝ʏL ０g x x x x (x )φk (x )d x f k ＝ʏL ０f φk (x )d x ,a (t )＝a １(t ),a ２(t ), ,a n (t )[]T ìîíïïïïïï(５)其中非线性补偿项f [a (t ),q (t )]是位移的函数,φi (x )是第i 个特征函数,g (x )是满足边界条件的形函数,a i (t )是第i 个表示运动规律的时间函数,m 是机械臂的密度,c 是阻尼系数,E 是杨氏模量,I 是惯性矩,q (t )是垂直于机械臂轴线的外激励,D ɪRn ˑn,G ɪRn ˑn是相应矩阵的参数．考虑关节柔性,C o m i 等人[５５]基于集中参数系统法建立了柔性机械臂的数值模型．针对质量分布在末端的情况,M i s h r a 等人[５６]将柔性机械臂建模为可变曲率的弯杆和弹簧阻尼器．图９㊀柔性机械臂的集中参数法．(a)长度分布块状质量模型[５８],(b )原型导管的块状参数模型[６１],(c)柔性钓鱼竿块状参数模型[６３]F i g ．９㊀L u m p e d p a r a m e t e rm e t h o d f o r f l e x i b l em a n i pu l a t o r ．(a )L e n g t h Ｇd i s t r i b u t e d l u m pe dm a s sm o d e l [５８],(b )B l o c k p a r a m e t r i cm o d e l i n g of p r o t o t y pe c o n d u i t s [６１],(c )P a r a m e t r i cm o d e l i n g of f l e x i b l e f i s h i ng ro db l o c k s [６３]线性柔性机械臂的性能取决于基本振动模态,学者运用集中参数法[５７]将柔性杆离散化来构建动力学模型．为提高柔性机械臂模型的准确性,G o d Ｇa ge 等人[５８]提出了稳定模态的集中参数动力学模型[图９(a )]．H e 等人[５９]推导了自由端具有载荷的柔性机械臂的非线性动力学方程,并以常微分方程的形式对柔性臂杆进行了控制．对量化控制的问题,C a o 等人[６０]研究了具有量化输入的双连杆刚柔耦合机械臂的控制问题．考虑内摩擦的影响,J u n g 等人[６１]提出了一种包含非线性效应㊁摩擦的建模方法建立了柔性机械臂的动力学模型[图９(b )]．针对在质量高速运动的柔性机械臂,S a r k h e l等人[６２]将单连杆柔性机械臂构建为柔性钓鱼竿,采用了集中参数方法对柔性杆进行建模[图９(c )]．为提高柔性机械臂挠度描述的准确性,S u n 等人[６３]通过集中弹簧质量方法对系统进行了建模．为分析柔性机械臂的动力学,G i r i 等人[６４]使用模型单元(质量㊁弹簧和阻尼器)对连续体机械臂的局部进行了建模．针对柔性多连杆机械臂的轨迹跟踪与振动控制问题,G i o r gi o 等人[６５]应用集中参数法对连杆进行了离散化．将机械臂的弹性杆构建为成对的弹簧和阻尼器,A r k o u l i 等人[６６]为柔性机械臂的动力学建模提供一个框架．针对动力学实验的参数识别,K i m 等人[６７]提出了一个等效的集总元件系统,完善了柔性机械臂的伺服定位系统．为了解决柔性机械臂动力学模型计算复杂㊁精度低的问题,Z h a n g 等人[６８]提出了结合弹簧质量系统的柔性机械臂动力学模型．２．２㊀假设模态法柔性连杆机械臂在理论上具有无限自由度,而无限自由度到有限自由度是通过模态截断实现的．假设模态法(A s s u m e d M o d e s M e t h o d ,AMM )被广泛用于建立柔性连杆机械臂的有限自由度动力学模型．假设模态法是一种广义坐标近似法,将连续系统离散化,利用有限个已知的模态函数线性组合来近似确定系统的响应．在动力学模型的假设模态中,柔性连杆系统的柔性通常由截面的一组基于空间模态特征函数和时变模态振幅的有限模态函数组合来表示．学者利用模态振型函数和模态坐标来离散系统的动力学方程,再利用模态截断缩小方程的规模以便于柔性机械臂动力学的求解．柔性连杆机械臂是一个连续系统,它的动力学方程可表示为[６９]:w (x ,t )＝ð¥n ＝１W n (x )T n (t )(６)其中,n 为模态阶数(n ＝１,２, ¥);W n (x )为第n 阶模态振型函数,x 是与未变形的中性梁轴的距离;T n (t )为第n 阶模态的时间相关模态坐标．由于不可能包括系统的所有模态,假设模态法通过假设有限数量的模态来对系统进行建模,利用模态截断来重写方程,如下所示:w (x ,t )＝ðmn ＝１W n (x )T n (t )(７)m 为假设模态的模态截断阶数．在AMM 中,有许多可选择的边界条件．理想情况下,最佳的假设模２１。
柔性机械臂运动规划与控制技术研究
柔性机械臂运动规划与控制技术研究随着机器人技术的不断发展，机械臂已经成为了工业生产中必不可少的设备。
然而，传统的刚性机械臂在应对某些任务时，往往显得力不从心。
为了解决这一问题，柔性机械臂应运而生。
它的可塑性和柔韧性使得它在处理复杂场景和不规则形状的物体时，具备非常明显的优势。
然而，柔性机械臂的运动规划和控制却是对于工程师们而言非常大的挑战。
一、柔性机械臂的主要形态柔性机械臂的形态主要包括以下三种：膨胀机械臂、软臂机械臂和连续机械臂。
膨胀机械臂由许多软质的阀片组成，可以通过不断充气来实现运动。
软臂机械臂主要由柔性杆材和电动机构组成，其灵活性和柔韧性更加明显。
连续机械臂则是由许多节构件组成，通过旋转关节动作来实现运动。
不同的机械臂形态，对于运动规划和控制技术提出了不同的挑战。
二、柔性机械臂的运动规划技术柔性机械臂的运动规划技术主要包括路径规划和轨迹跟踪两个方面。
路径规划的主要目标是寻找机械臂在空间中的运动轨迹，并将其转化为切实可行的控制指令。
而轨迹跟踪则是将规划好的路径按照某种规律实现网形的运动。
路径规划技术的主要策略是利用约束和优化算法，将机械臂的动作控制在某一固定范围之内。
其中，约束算法主要是通过约束条件限制机械臂运动轨迹的可行空间，而优化算法则是通过对目标函数的求解来实现轨迹规划。
轨迹跟踪技术的主要策略是建立控制模型，使得机械臂能够按照既定的路径进行运动。
其中，控制模型通常是以模型预测控制（MPC）为基础建立的，利用控制算法将模型状态进行实时控制，从而达到轨迹跟踪的目的。
三、柔性机械臂的控制技术柔性机械臂的控制技术是指将规划好的路径和轨迹转化为实际的控制指令，并通过控制器对机械臂进行控制。
它是机械臂技术的重要组成部分，也是机械臂运动控制的关键环节。
传统的机械臂控制技术主要是基于PID控制器实现的，然而，由于柔性机械臂的柔性和曲率变化比较大，传统的PID控制器很难实现对机械臂位置和速度的高精度控制。
柔性机械臂运动控制策略研究
柔性机械臂运动控制策略研究柔性机械臂是一种具有柔软、弹性特点的机械臂，被广泛应用于机器人领域。
其柔性结构使得机械臂能够适应复杂的工作环境，具有较高的灵活性和可靠性。
然而，由于其结构特点，如何有效地控制柔性机械臂的运动成为了研究的重点。
一种常见的柔性机械臂运动控制策略是基于传统PID控制算法的方法。
PID控制算法利用反馈控制的原理，根据实时的位置/角度误差来调整控制信号，使机械臂达到预期的运动目标。
然而，由于柔性机械臂的动力学特性复杂，PID控制算法往往无法满足高精度运动控制的需求。
因此，研究者们提出了许多改进的控制策略。
一种改进的控制策略是基于模型预测控制（MPC）的方法。
MPC方法通过对机械臂的动力学模型进行建模和预测，从而得到更加精确的控制信号。
与PID控制算法相比，MPC方法能够更好地处理柔性机械臂的非线性和时变特性，提高运动控制的精度和稳定性。
然而，MPC方法也存在计算复杂度高、实时性差的问题，需要进一步改进和优化。
另一种改进的控制策略是基于人工智能的方法，如深度学习和强化学习。
深度学习通过构建深度神经网络模型，从大量的实验数据中学习机械臂的运动规律，实现自适应控制。
强化学习则通过不断与环境交互，学习出最优的运动策略。
这些基于人工智能的方法能够克服传统控制方法的局限性，具有较好的运动控制效果。
然而，这些方法仍然存在训练时间长、模型不可解释等问题，需要进一步完善。
除了以上提到的控制策略，还有一些其他的研究方向。
例如，基于自适应控制的方法，根据实时的系统状态，自动调整控制参数以适应系统的变化；基于优化算法的方法，通过求解最优化问题，得到最优的运动规划和控制策略。
这些研究方向都在不断推动柔性机械臂运动控制策略的发展。
综上所述，柔性机械臂运动控制策略的研究涉及传统控制算法、模型预测控制、人工智能等多个方面。
不同的控制策略在柔性机械臂运动控制的精度、稳定性和实时性上都有各自的优劣。
随着科技的不断发展，我们相信在不久的将来，柔性机械臂的运动控制技术会进一步突破和创新，为机器人领域的应用带来更多的可能性。
柔性机械手臂的动力学建模研究
柔性机械手臂的动力学建模研究机器人技术的快速发展为工业自动化带来了重大意义的突破，其中的柔性机械臂也是其中的一大亮点。
柔性机械臂以其具有的柔性、高精度、低惯性等优点，被广泛应用于各个领域的生产和加工工作中，但是柔性机械臂的特殊性质使得其动力学建模存在困难，甚至有些复杂。
因此，本文将详细探讨柔性机械手臂的动力学建模研究。
一、柔性机械手臂的基本概述柔性机械臂的特殊性质在于其结构柔软且运动自由度多，同时由于受到弯曲、扭曲、伸展等多种形变影响，运动学和动力学关系极其复杂，这对动力学建模提出了很高的挑战。
在动力学建模的过程中，基于“柔性”的假设将变形的机械臂重新处理成一个具有连续分布的质量-弹性分布系统，通过利用Euler-Bernoulli和Timoshenko等经典理论可得到模型参数。
柔性机械臂建模的主要目标是求解机械臂在外部力作用下的位移、速度、加速度等信息，从而获得机械臂的动态响应。
二、柔性机械手臂的建模方法基于质量弹性分布的模型在建模过程中非常有用，这意味着考虑柔性机械臂上所有点的质量和弹性特性，同时考虑不同点之间的相互作用。
针对运动方程的构建，通常有三种主要方法：欧拉角动力学建模法、Quaternions动力学建模法和本体角动力学建模法等。
欧拉角动力学建模法：经典的欧拉角模型在柔性机械臂动力学建模方面得到了广泛的应用。
本模型基于欧拉角运动方程，其中的角度限制引起了机械臂姿态的不连续性和奇异性。
Quaternions动力学建模法：正是因为欧拉角动力学建模法存在的不连续性和奇异性问题，该问题也被Quaternions动力学建模法很好地解决了。
这个模型附属于一个四元数系统，它具有更好地解决方案的不连续性和奇异性等方面的优势，因此应用广泛。
本体角动力学建模法：柔性机械臂相对于地面的位移和基本运动轴之间的关系通常称为本体运动。
这种类型的建模方法可以用于需要计算机身姿态运动的场合。
但是，本体角动力学建模法也存在“万向锁”问题，限制了它在柔性机械臂领域的应用。
刚—柔耦合问题与空间多杆柔性机械臂的动力学建模理论研究
刚—柔耦合问题与空间多杆柔性机械臂的动力学建模理论研究一、本文概述随着现代机器人技术的发展，空间多杆柔性机械臂在航天、深海探索、精密制造等领域的应用日益广泛。
这类机械臂在运动中不仅呈现出刚体动力学特性，而且由于结构柔性，其动力学行为还受到弹性变形的影响。
对刚—柔耦合问题的深入研究，以及建立准确的空间多杆柔性机械臂动力学模型，对于提高机械臂的运动精度、稳定性和控制效率具有重要意义。
本文旨在探讨空间多杆柔性机械臂的动力学建模理论。
我们将回顾和梳理刚—柔耦合问题的基本概念和研究现状，分析现有动力学模型的优缺点及适用范围。
接着，我们将基于弹性力学、多体动力学和计算机仿真技术，建立一种综合考虑刚体运动和弹性变形的动力学模型。
该模型将能够更准确地描述机械臂在运动过程中的动力学行为，为后续的轨迹规划、控制和优化提供理论基础。
本文还将对所建立的动力学模型进行实验验证。
通过对比仿真结果与实验结果，评估模型的准确性和可靠性，并提出改进和优化建议。
我们期望通过本文的研究，能够为空间多杆柔性机械臂的动力学建模提供新的理论和方法，推动相关领域的技术发展和应用创新。
二、刚-柔耦合问题的基础理论刚-柔耦合问题涉及机械系统中刚性部分与柔性部分之间的相互作用和动力学特性。
在解决这类问题时，我们需要结合刚体动力学和弹性力学的基本理论，对系统的整体运动进行建模和分析。
刚体动力学是研究刚体在力和力矩作用下的运动规律的学科。
根据牛顿第二定律，刚体的运动可以通过建立运动方程来描述，其中包含了刚体的质量、惯性矩以及所受的力和力矩。
这些方程可以通过数值方法求解，得到刚体的位移、速度和加速度等运动参数。
弹性力学则关注物体在受到外力作用时发生的形变和应力分布。
对于柔性机械臂，其弹性形变会对整体运动产生影响，因此需要考虑其弹性特性。
在弹性力学中，物体的形变可以通过位移场来描述，而位移场满足弹性力学的基本方程，如平衡方程、几何方程和本构方程。
在刚-柔耦合问题中，我们需要将刚体动力学和弹性力学的基本理论相结合，建立系统的整体动力学模型。
柔性机械臂控制技术研究
柔性机械臂控制技术研究随着工业自动化的不断发展，机械臂技术也得到了飞速的提升和进步。
传统的机械臂常常有一个共同问题，就是它们在执行任务时缺乏柔性和灵活性。
而柔性机械臂则不同，其独特的柔性结构使得它们可以进行复杂的操作和任务。
柔性机械臂控制技术是柔性机械臂技术发展的关键之一。
它可以帮助柔性机械臂实现各种复杂的运动和操作，满足人们不同的工业生产需求。
本文将重点介绍柔性机械臂控制技术及其应用研究。
一、柔性机械臂控制原理1.传统机械臂控制在了解柔性机械臂控制之前，我们先来看一下传统机械臂控制。
传统机械臂控制一般采用伺服控制和PID控制两种方式，其中PID控制原理相对简单，是常用的控制方式。
传统机械臂控制的核心思想是使得机械臂达到给定的位置和角度，让机械臂按照特定的轨迹完成相应的任务。
2.柔性机械臂控制柔性机械臂的特点是柔性，因此，它们的控制原理不同于传统机械臂。
柔性机械臂控制的核心思想是控制机械臂的柔性结构，以实现柔性机械臂的高灵活度和自适应性。
柔性机械臂的柔性结构需要通过接触和变形等方式来实现一定的力控制。
因此，柔性机械臂控制需要更加复杂的控制算法，如模糊控制算法、遗传算法、神经网络算法等等。
这些算法可以对柔性机械臂的力学特性进行建模、控制力的大小，实现对机械臂的高精度控制。
柔性机械臂控制技术大大提高了机械臂的自适应性和柔性性能，使得柔性机械臂得到了广泛的应用。
二、柔性机械臂控制技术的应用柔性机械臂作为一种新型机械臂，其控制技术得到了广泛的应用。
这里，我们简单介绍几个典型的应用案例。
1.医疗器械领域柔性机械臂控制技术在医疗器械领域的应用较为普遍。
例如，柔性机械臂可以被用于人体内微创手术，可以精准地控制机械臂的长度、角度、力度和稳定性等。
这种程度的操纵比传统的刀具靠人工操作要更加精细和准确，有望在治疗上提供更好的选择和帮助。
2.电子产品组装生产线柔性机械臂还可以被用于电子产品组装生产线。
由于柔性机械臂的柔性结构和智能化控制，它们可以完成电子产品中高精度操作，并且具有较高的自适应能力，甚至可以对产品进行实时监测、检测和管理。
柔性机械手臂运动学建模与控制
柔性机械手臂运动学建模与控制柔性机械手臂是一种具有柔软结构的机械臂，它能够模仿人类手臂的运动特点，实现更加精准和灵活的操作。
在现代工业生产中，柔性机械手臂已经被广泛应用于装配、搬运和加工等领域。
为了实现对柔性机械手臂的精确控制，需要对其进行运动学建模和控制。
对于柔性机械手臂的运动学建模，需要考虑其结构的特点和运动的自由度。
柔性机械手臂一般由多个节段相连而成，每个节段都具有一定的柔性和变形能力。
因此，柔性机械手臂的运动学建模需要考虑节段之间的相互影响以及柔性结构的运动特性。
在柔性机械手臂的运动学建模中，最常用的方法是基于杆模型的方法。
杆模型将柔性机械手臂简化为多个刚性杆段，通过节点之间的关系来描述手臂的运动。
每个节点都有一定的质量和刚度，通过求解节点的位移和旋转来得到手臂的运动状态。
为了更准确地描述柔性机械手臂的运动，可以采用有限元分析方法。
有限元分析是一种数值计算方法，通过将柔性结构离散为有限个子系统，然后求解每个子系统的运动方程，最终得到整个结构的运动状态。
有限元分析方法可以考虑材料的非线性性和手臂的真实形变，对柔性机械手臂的运动学建模具有更高的精度和准确性。
在对柔性机械手臂进行运动学建模后，就需要设计相应的控制算法来实现对手臂的精确控制。
传统的控制方法主要是基于PID控制算法，通过测量手臂的位置和速度信号，计算出控制量来驱动手臂的运动。
然而，由于柔性机械手臂的柔韧性和非线性特点，传统的PID控制算法在精确控制方面存在一定的局限性。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将深度学习方法应用于柔性机械手臂的控制中。
深度学习算法可以通过学习大量的样本数据，自动调整神经网络的权重和偏置，从而实现对复杂系统的精确控制。
通过将深度学习算法与柔性机械手臂的运动学模型相结合，可以实现对手臂运动的自适应控制，提高手臂的运动精度和灵活性。
除了运动学建模和控制算法的设计，柔性机械手臂的运动学建模和控制还需要考虑实际应用中的限制和约束。
机械手臂动力学建模与控制
机械手臂动力学建模与控制机械手臂是一种能够模拟人类手臂的机器装置，它可以在工业自动化、医疗卫生、仓储物流等领域发挥重要作用。
经过多年的研究和发展，机械手臂的精度和可靠性已经得到了显著提升，并且在工业生产中已广泛应用。
在机械手臂的研究中，动力学建模和控制是非常重要的环节。
动力学建模动力学建模是机械手臂研究的基础。
动力学建模涉及到机械结构、运动学、动力学和控制等多个方面，其中动力学是关键环节。
动力学建模主要是通过对机械臂力学特性的描述来实现。
在机械手臂运动学和动力学建模的研究中，关节的自由度数是非常重要的，它是机械手臂动力学特征的核心。
由于每个关节都有动力学参数，因此在动力学建模过程中，需要考虑每个关节的影响，以实现全局动力学特性的描述。
我们需要开发出适当的数学模型，以掌握机械臂动力学特性，为控制提供可靠的理论依据。
对于机械手臂的动力学建模，可以采用多种方法，例如拉格朗日法、牛顿-欧拉法、Kane方程法等。
每种方法都有各自的优点和适用范围。
选择哪种方法，需要根据研究需要和实际情况进行合理的选择。
控制方法机械手臂的运动控制是实现精确动作的关键，目前常用的控制方法主要有PID控制、模糊控制、神经网络控制等，其中PID控制是最为常用且有效的一种。
PID控制是一种基于误差反馈的闭环控制方法，它可以快速响应控制命令，同时具有良好的稳定性和抗干扰能力。
PID控制中的各项参数需要根据实际情况进行优化调整，以满足控制要求。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以在不精确定义系统数学模型的情况下进行控制。
模糊控制通过对系统非线性特性的描述来实现全局控制，可应用于机械手臂等非线性系统的控制。
神经网络控制是一种采用神经网络模型进行控制的方法，通过对机械手臂进行大量训练，实现控制精度和鲁棒性的提升。
神经网络控制可以适用于各种非线性系统的控制，并且具有良好的鲁棒性。
在机械手臂的控制中，不同的控制方法可以采用组合的方式，以适应复杂控制环境的需要。
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柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研
究
柔性机械臂是一种结构具有柔性特点的机械臂，在实际应用中具有广泛的应用
前景。
它灵活、轻巧，并能适应不同的环境和任务需求。
然而，由于柔性机械臂的特殊结构和柔性特性，其动力学建模和运动控制方法成为研究的重点之一。
一、柔性机械臂的动力学建模
柔性机械臂的动力学建模是研究柔性机械臂运动规律和力学特性的基础。
传统
的机械臂动力学建模方法通常基于刚体假设，忽略了柔性结构的影响。
而对于柔性机械臂来说，柔性结构会对机械臂的运动产生显著的影响，因此需要考虑柔性结构的动力学特性。
1.模态分析
柔性机械臂的动力学建模中，模态分析是重要的一步。
通过模态分析，可以得
到柔性机械臂的振型和频率响应特性，为后续的动力学建模提供基础。
模态分析可以借助实验测试和数值模拟方法进行。
2.拉格朗日方程
拉格朗日方程是柔性机械臂动力学建模中常用的一种方法。
通过拉格朗日方程，可以将柔性机械臂的动力学方程转换为一组常微分方程，从而可以得到柔性机械臂的运动规律。
二、柔性机械臂的运动控制方法
柔性机械臂的运动控制方法是研究如何控制柔性机械臂的运动轨迹和力的关键。
传统的控制方法通常基于刚体控制理论，无法很好地应用于柔性结构。
因此，针对柔性机械臂的特殊性，需要开发适应性强、鲁棒性好的运动控制方法。
1.自适应控制
自适应控制方法适用于处理柔性机械臂的非线性和不确定性问题。
自适应控制通过实时调整控制参数，使控制系统能够适应柔性结构的变化，从而实现更好的运动控制效果。
2.模糊控制
模糊控制方法通过建立模糊推理规则，将模糊逻辑应用于控制系统中，从而实现柔性机械臂的运动控制。
模糊控制方法具有较好的鲁棒性和适应性，可以应对柔性机械臂动态特性变化较大的情况。
3.神经网络控制
神经网络控制方法基于神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力，可以对柔性机械臂进行较为精确的运动控制。
通过训练神经网络，使其能够识别柔性机械臂的动态特性，并实现运动控制目标。
三、柔性机械臂在工业应用中的前景
柔性机械臂由于其灵活性和适应性，被广泛应用于工业生产线、医疗领域、救援等各个领域。
在工业应用中，柔性机械臂可以完成复杂的装配任务、材料搬运等工作，提高了生产效率和产品质量。
在医疗领域，柔性机械臂可以进入狭小的手术区域，进行精确的手术操作。
在救援领域，柔性机械臂可以适应不同的环境和复杂的救援任务，提高了救援效率和安全性。
综上所述，柔性机械臂的动力学建模和运动控制方法是研究柔性机械臂的重要组成部分。
通过对柔性机械臂的动力学建模，可以了解其运动规律和力学特性；而通过运动控制方法的研究，可以实现对柔性机械臂的运动轨迹和力的精确控制。
随着科技的不断进步，柔性机械臂将在各个领域得到更广泛的应用。