仿蜘蛛救援機械臂結構設計與研究

楊昆明

(西安航空學院， 西安 710077)

近年來，地震、火災、洪水等自然災害嚴重威脅著人們的安全，引起了廣泛的關注。在這種情況下，將機器人技術、營救行動技術、仿生學等多學科知識有機融合，研制與開發用于搜尋和營救的救援機器人，是機器人學研究中一個富有挑戰性的新領域[1]。對此，國內外學者進行了大量研究。作為一個多核能、多地震的國家，日本在救援機器人方面開展了相對全面的研究工作。日本東京工業大學等科研機構的學者[2-3]從仿生的角度和基于超機械系統的思想，先后研制了"ACM”、“GENBU”與“SORYU”等系列救援機器人，在仿生機械及災難救援應用研究等方面作出了卓越的貢獻。KAMEGAWA等[4]研發了一種新的救援機器人平臺，其由多節履帶車連接而成，可進入狹窄空間，具有良好的越障能力和地面適應能力。美國科研機構基于仿生學，先后設計研制了模塊化可重構的救援機器人CONRO[5]、具有三維運動且在非結構環境下具有較強運動能力的蛇形機器人Snakebot[6]。

國內學者結合生物界生物的運動特性也進行了大量研究。例如，魏娟等[7]運用虛擬樣機技術，在CATI環境下建立煤礦救援機器人三維實體模型，分析機器人在完成自撐起運動時擺臂的速度、加速度與驅動力矩的變化規律，為煤礦救援機器人的進一步仿真分析提供依據，同時也為煤礦救援機器人控制系統設計提供可行的理論數據。王楠等[8]針對災難救援應用領域的具體需求，提出了控制站系統的設計原則；基于人機交互技術，設計了可變形災難救援機器人控制站系統，通過災難救援模擬環境進行實驗，驗證了該控制站系統可以實現機器人在復雜環境中的運動控制、多通道信息交互等功能，在災難救援等領域具有可行性及有效性。劉罡等[9]針對未知環境建模問題闡述了可視切線圖的概念,提出了一種未知環境下基于可視切線圖的新型煤礦救援機器人路徑規劃方法,并采用"方向偏差最小"啟發式策略搜索全局目標指導下的局部最優路徑。雖然國內學者在救援機器人等研究領域取得了一定進展，但與國外相比仍存在一定的差距，尤其是在仿生救援機器人等領域。本文針對非結構化環境下的救援任務，結合生物界蜘蛛腿部的結構特性，設計了一種仿蜘蛛式救援機器人平臺。基于機器人機構學數學基礎，對其進行動力學建模[10-11]。鑒于其工作特性，采用徑向基函數神經網絡的控制策略對其進行控制。控制仿真結果表明：所設計的控制方法可實現救援機器人的自適應性和魯棒性，對仿生救援機器人的設計與研發具有一定的參考價值。

1 救援機械臂結構設計

1.1 蜘蛛結構特性分析

生物蜘蛛(如圖1所示)是對節肢動物門蛛形綱蜘蛛目所有種的通稱[12]。蜘蛛的身體分為兩大部分，包括胸部(前體)和腹部(后體)。頭胸部含有兩隊副肢，第1隊為鰲肢，有毒腺開口；第2對為須肢，用以夾持食物及作感覺器官，但在雄性成蛛須肢末節膨大，變為傳送精子的交接器[12]。蜘蛛步足共有4對，在動物學上分別為基節、轉節、腿節、膝節、脛節、后附節、附節和附端節(上具爪)。蜘蛛的膝部長有肌肉，它的功能是使腿得以彎曲，但是不能反方向動作使腿伸直。

圖1 生物蜘蛛實圖

由圖1可知，生物蜘蛛腿部結構呈對稱分布，若將蜘蛛與地面落腳點用圓滑曲線連接起來，可得其腿部結構分布在橢圓范圍內。若對生物蜘蛛的腿部進行簡化，可得其單只腿具有3個自由度。本文的仿蜘蛛式救援機器人結構采用對稱的方式進行設計，結合非結構化環境的特點，將其腿關節進行簡化設計，包括2個自由度，即兩個轉動關節中一個與救援機器人旋轉平臺連接，另一個與末端支爪鉸接。

1.2 仿生結構設計

仿蜘蛛式救援機械臂主要包括4個部分，其中支撐關節與回轉平臺相連，關節2和關節3均為活動關節，與支撐關節采用回轉副鉸接；關節3與末端支爪結構鉸接，末端支爪采用地栓結構設計，當鉆入土壤時，沿徑向向內折疊收納于支撐筒內并在伸出支撐筒時在彈性件作用下沿徑向向外發散展開，以增強救援平臺的穩定性，詳見圖2。輔助支腿采用移動關節進行設計，其功能與末端支爪一致。

1.支撐關節;2.關節1 ;3.關節2 ;4.末端支爪

2 動力學模型

動力學分析是機器人控制、結構設計與驅動器選型的基礎。機械手動力學模型的推導對運動仿真、結構設計和控制算法的設計具有重要的作用。仿蜘蛛式救援機器人主要針對非結構化環境進行作業，因此對其救援平臺的蜘蛛腿關節進行動力學分析顯得尤為重要。

設n關節機械手方程為

(1)

結合所設計蜘蛛腿關節的結構特點，可將其簡化為兩關節活動機械臂，簡化模型如圖3所示。基于拉格朗日公式對其進行動力學模型的求解。

圖3 機械手關節連桿

慣性矩陣為：

其中kri為電動機i的齒輪減速比。

由動力學模型典型性質得：

cijk=cikj

則有：

c112=c121=-ml2a1l2ss=h

則離心和哥氏力項為

同理，得重力項為

g1=(ml1l1+mm2a2+ml2a1)gc1+ml2l2gc12

g2=ml2l2gc12

因此，可得救援機器人腿關節運動學模型為：

3 控制仿真

徑向基函數(radial basis function,RBF)神經網絡是由J.Moody和C.Darken在20世紀80年代末提出的一種神經網絡，它是具有單隱層的3層前饋網絡(圖4)。RBF網絡模擬了人腦中局部調整、相互覆蓋接收域(receptive field，也稱感受野)的神經網絡結構，是一種3層前向網絡，由輸入到輸出的映射是非線性的，且隱含層空間到輸出空間是線性的(圖5)。

在RBF網絡結構中，X=[x1,x2,…,xn]T為網絡的輸入向量，設RBF網絡的徑向向量H=[h1,…,hm]T，hj為高斯基函數：

其中網絡第j個節點的中心矢量為cj=[cj1,…,cjn]。設網絡的基寬量為B=[b1,…,bm]T，bj為節點j的基寬度參數，且值大于0。網絡的權向量為

W=[w1,…,wm]T

RBF網絡輸出為

ym(t)=w1h1+w2h2+…+wmhm

RBF網絡性能指標函數為

圖4 RBF神經網絡結構

圖5 RBF神經網絡逼近

3.1 控制律設計

D(q)=DSNN(q)+ED

G(q)=GSNN(q)+EG

[{WG}T·{ΞG(q)}]+E

控制律設計為：

e(t)=qd(t)-q(t)

(4)

其中：qd(t)表示理想的位置指令；q(t)表示實際的位置。

將式(5)(6)代入式(1)得：

其中Kp>0，Ki>0。

3.2 蜘蛛救援機器人腿關節控制仿真

采用Simulink和S函數進行控制系統設計，仿真結果如圖6～10所示。

圖6 關節1的控制輸入

圖7 關節2的控制輸入

圖8 關節1的位置跟蹤

圖9 關節2的位置跟蹤

圖的逼近

4 結束語

針對非結構化環境下的救援任務，尤其是對于救援機器人作業的實時性及自適應等特性，結合生物界蜘蛛腿部的運動特性，設計了一種仿蜘蛛式救援機器人平臺。基于機構學數學基礎的拉格朗日方程，求解救援機器人平臺的動力學模型，分析徑向基函數神經網絡的控制策略，提出基于徑向基函數神經網絡救援機器人平臺的控制策略。采用徑向基3層前向網絡設計救援機器人的控制方案，重點探討救援機器人單關節的神經網絡控制方法，并對其進行Matlab軟件仿真，結果表明：所設計的控制方法可實現救援機器人的自適應和魯棒性。