腱繩驅動機械手的設計及其柔性抓取控制*

徐光宇,湯 卿,王麗霞

(四川大學 機械工程學院,四川 成都 610065)

0 引 言

隨著工業自動化的不斷發展,機器人技術在工業制造、醫療衛生、航天科技和軍事安全等眾多領域的應用也越來越廣泛[1-2]。作為機器人關鍵技術之一,機械手的設計與控制也在不斷地進步和完善中[3]。高性能的機械手不僅可以提高機器人操作的準確性和安全性,而且可以拓寬機器人的應用領域。因此,其越來越受到研究人員的關注[4]。

不同于應用廣泛的傳統剛性夾具,柔性機械手可以根據目標物體的形狀、尺寸以及材質,在抓取和釋放過程中,自適應地調節機械手的包絡角度和抓取力,從而適應人類生活環境中復雜多樣的物體[5]。

為了實現對任意形狀物體較好的包絡和抓取力控制功能,目前常見的柔性機械手驅動方式包括:腱繩驅動、氣壓驅動、復合驅動等[6]。其中,WEN L等人[7]提出了一種內嵌執行器的腱繩驅動手指方案,采用腱繩路徑上的復位彈簧,實現了對不同關節逐次控制的目的,在面對不同物體時,其體現出了良好的包絡抓取效果;但該設計的尺寸和質量較大,且沒有搭載傳感器系統,無法感知機械手抓取過程中的信息,抓取能力有限。SUBRAMANIAM V等人[8]設計了具有主動手掌姿態控制的氣動軟爪,采用負壓驅動的方法控制手掌和手指的動作,增加了機械手的有效抓取范圍,提高了壓力驅動的安全性;但該設計未能解決軟手抓握魯棒性差和有效載荷較低的問題,且材料要求較高,加工制作工藝復雜。宋振東等人[9]提出了一種具有欠驅動特性和自鎖特性的雙關節靈巧手手指結構,其設計的三指靈巧手具有較高的穩定性和較好的運動性能,可以完成不同物體的抓取任務;但該設計結構復雜、驅動繁瑣,且其雙關節手指的設計不能對目標物體實現良好的包絡效果。

此外,在柔性機械手的設計方式中,仿生設計也是研究熱點之一[10]。其中,張恒[11]采用仿生魚鰭的手指結構方案,設計了一種能夠根據目標物體產生自適應接觸形變的形狀自適應柔性機械手,結構簡潔且載荷比大;但該設計難以精確感知抓取力信息,進而難以實現力控抓取的目的。XIE Z等人[12]設計了一種仿生章魚臂式夾持器,探究了手臂錐度角與彎曲曲率、彎曲力的相關關系,并評估了其在結構多樣化物體上的夾持能力;但該設計的錐度角不能實現動態調整,限制了抓取目標的范圍,并且驅動控制復雜,難以實現精準的姿態控制。

綜上所述,盡管機械手領域的研究涵蓋廣泛,但如何實現穩定的自適應抓取目的,加強對抓取信息的感知處理,以及設計柔順的力控抓取算法,仍然是尚未完全解決,且具有挑戰性的問題。

針對以上問題,筆者提出一種腱繩驅動的柔性三指機械手方案及對應的柔性抓取力控算法,以實現對不同尺寸、外形、材質的物體的穩定、柔順抓取目的。

1 柔性機械手結構設計

此處的三指柔性機械手的設計目標如下:1)提高抓取的自適應性,對直徑30 mm～90 mm內的目標完成自適應包絡抓取;2)提高抓取的柔順性,實現對抓取力的控制。

目標抓取物體包括:1)尺寸、外形不同的物體;2)材質不同且對抓取力有要求的物體。

1.1 手指結構設計

手指作為柔性機械手實現柔性抓取的重要組成部分,其結構設計影響著最終的抓取效果。筆者所設計的柔性手指由3個依次靠近手掌的指節組成,分別為遠端指節、中端指節和近端指節,手指總長120 mm。

手指結構圖如圖1所示。

圖1 手指結構圖

圖1中,遠端指節和中端指節內的結構鋁柱,搭配旋轉關節中間的V型軸承,用作布置腱繩傳動的線路。旋轉關節的連接處安裝有微型深溝球軸承,保證旋轉的穩定;關節外部的扭簧槽安裝扭轉彈簧,可保證手指的復位。同時,關節連接處的結構設計包含機械限位,限定了關節的角度范圍。

手指的動作包括彎曲動作和俯仰動作。手指的彎曲動作由驅動舵機拉動腱繩實現,舵機轉動帶動腱繩繞輪旋轉,進而實現腱繩的拉動和釋放。當拉動腱繩時,相鄰指節的彎曲角度范圍為0°～90°;當松開腱繩時,手指通過復位扭簧恢復至初始狀態。

手指的俯仰動作由驅動舵機控制近端指節的旋轉來實現,其近端指節與驅動舵機通過法蘭連接,旋轉角度受機械手整體結構的限制。手指最小張開角度為55°,最大張開角度為170°,滿足設計目標的需求。

1.2 腱繩傳動設計

筆者設計的腱繩傳動線路及分析圖如圖2所示。

圖2 腱繩傳動線路設計及分析圖

注:Fl為腱繩拉力;M1為中端指節所受力矩;M2為遠端指節所受力矩;h,r1,r2為手指結構尺寸;α1,α2為傳動角。

腱繩傳動線路如圖2(a)中虛線路徑所示,采用往復式纏繞設計,纏繞通過旋轉關節,并使用結構鋁柱確定傳動角,保證了腱繩傳動結構在手指彎曲時的穩定性。

筆者將腱繩一端固定在遠端指節的結構鋁柱上,通過關節2時纏繞在V型軸承上,然后向下引出。在中端指節的結構鋁柱處調整路徑角度,纏繞通過關節1的V型軸承并引入近端指節的限位孔,最后與驅動舵機的腱繩繞輪連接。

筆者基于圖2(b)對該腱繩傳動進行分析。通過計算M1和M2可得:

M1=2Flcosα1·h

(1)

M2=Flcosα2·(h-r2)

(2)

手指彎曲過程中,傳動角α1≈α2,易得M1>M2。因此,在拉動腱繩時,相比于質量相似的遠端指節,所受力矩更大的中端指節會產生更大的旋轉量,進而以先中端、再遠端的順序接觸物體。

這種傳動結構使得機械手指在抓取物體時,通過指節的同時運動和逐次接觸,更好地適應不同物體的外形,展現出與人手類似的自適應抓握狀態。

1.3 整體結構設計

機械手的手掌部分由3D打印制作的手掌掌面與碳纖維安裝板組成。機械手整體設計圖如圖3所示。

圖3 機械手整體設計圖

為了實現機械手指的彎曲和俯仰動作,每根手指都需要2個驅動舵機作為動力源。為了方便布置手指,并使結構簡單緊湊,筆者將這2個驅動舵機安裝在手掌掌面的兩側,形成了一個三角形結構。手指的近端指節底部一側通過法蘭孔與驅動舵機連接,而另一側與掌面相應位置的微型軸承配合,以確保手指在旋轉時保持穩定且受力平衡。

此外,手掌背面還配備了可更換的小型連接板,用于與當前主流的機械臂進行連接。這樣的設計使得機械手能夠靈活地執行各種動作,并適應不同的工作需求。

2 手指建模及分析

柔性機械手由3個相同的手指模塊及對應的驅動舵機組成。為了驗證柔性機械手對于不同尺寸的物體包絡能力,筆者將對單根柔性手指進行運動學分析。

單根機械手指由3個指節和3個旋轉關節組成,可將其視為三連桿機械臂。

手指模型分析圖如圖4所示。

圖4 手指模型分析圖

基于圖4的手指模型,筆者選用改進Denavit-Hartenberg(DH)法,進行不同空間坐標系相對關系的分析。其DH參數表如表1所示。

表1 DH參數表

獲得DH參數之后,依此計算齊次變換矩陣,可得:

(3)

式中:c1為cos(θ1);s1為sin(θ1);c1+2+3為cos(θ1+θ2+θ3);s1+2+3為sin(θ1+θ2+θ3);其余以此類推。

其中,關節角范圍分別為-80°<θ1<35°,0°<θ2<90°,0°<θ3<90°。

獲得機械手指的運動學信息后,筆者使用MATLAB的機器人工具箱,繪制手指末端可達空間。

手指末端工作空間如圖5所示。

圖5 手指末端工作空間圖

從圖5上的軌跡點可以看出:當遍歷各個手指的關節角后,每根手指的末端可達范圍完全覆蓋手內空間。因此,機械手的有效包絡范圍滿足設計目標,可以自適應包絡抓取直徑30 mm～90 mm內的目標物體。

3 導納控制算法

此處筆者選用扭矩大、體積小、易于控制的舵機作為驅動,以滿足設計的需求。

考慮到舵機常見的位置控制是有局限性的,強行“硬碰硬”的抓取方式可能都會對機械手和目標物體產生損傷,故筆者在舵機的位置控制基礎上設計柔順力控算法,使其可以像人手一樣控制位置和力的動態關系,完成機械手的柔性抓取任務。

3.1 算法設計

常見的柔性機械手力控制算法包括:阻抗控制和導納控制[13]。前者由阻抗控制外環和力控制內環組成,后者由導納控制外環和位置控制內環組成。

(4)

(5)

式中:X為舵機當前的真實位置;X0為舵機的目標位置;T為舵機所受力矩;Md為慣性參數;Bd為阻尼參數;Kd為剛度參數。

在導納控制中,已知量為力矩T,未知量為舵機的期望位置Xd。假設位置控制是沒有誤差的,所以舵機當前的真實位置X恒等于舵機的期望位置Xd,即X≡Xd,則有:

(6)

柔性機械手導納控制框圖如圖6所示。

圖6 柔性機械手導納控制框圖

(7)

(8)

(9)

迭代計算的過程為:

(10)

(11)

式中:Δt為程序的計算周期。

在導納控制算法的作用下,柔性機械手抓取物體時,會根據力矩T的大小調整期望位置Xd,同時保持著對目標物體的穩定抓取,實現柔性抓取的設計目標。這種控制方式建立在位置控制的基礎上,不需要系統的動力學模型,具有較強的可靠性和魯棒性。

3.2 導納控制實驗

為了測試導納控制的效果,筆者使用機械手進行測試實驗,并采集相應的數據,觀察控制算法能否達到預期目標。

機械手選用DYNAMIXEL的XC430-W150-T型號的舵機,利用官方的U2D2模塊連接PC端和驅動舵機;6個驅動舵機串聯連接,ID分別為ID1～ID6。

筆者給定抓取目標位置X0,通過PC端編程控制機械手,進行空手抓取和實物抓取。

導納控制實驗圖如圖7所示。

圖7 導納控制實驗

筆者以ID1的舵機為例,采集機械手抓取和釋放過程中的力位信息數據,并采用MATLAB繪制包含力矩T、期望位置Xd、目標位置X0的圖像[18]。

導納控制抓取數據圖如圖8所示。

圖8 導納控制抓取數據圖

在圖8(b)的11 s處,模型參數的調節改變了抓取力的大小,但并未影響抓取的穩定性。這代表系統的平衡力矩(即機械手的抓取力)會受到導納模型的慣性參數Md、阻尼參數Bd、剛度參數Kd的影響,從而使得機械手在抓取不同要求的目標物體時,呈現不同的抓取特性。

4 機械手抓取實驗

4.1 控制平臺搭建

筆者采用QT軟件進行設計,并搭建了PC端Linux環境下的控制平臺界面,以實現對機械手各項功能快速操作功能。

柔性機械手控制平臺如圖9所示。

圖9中,平臺界面分為狀態監控區、數據圖像區以及功能操作區。其中,左上角的狀態監控區域,是當前機械手的端口狀態信息、控制狀態信息以及舵機力位信息的文字輸出窗口。在右上角的數據圖像區域中,可以手動切換顯示所有舵機的當前實時力矩、位置和速度信息并繪制動圖。

下方的功能操作區域則是整個系統的控制部分,包含了固定指令的操作功能、各驅動舵機的參數輸入功能、控制算法參數的調節功能等。

4.2 實物抓取實驗及分析

為了驗證機械手的柔性自適應抓取物體的性能,針對不同外形、不同材質的目標物體,筆者分別進行了相應的抓取實驗。

筆者將柔性機械手安裝在Franka Emika Panda機械臂的末端,通過U2D2控制模塊連接PC端,搭建抓取實驗平臺,如圖10所示。

圖10 抓取實驗平臺

筆者在機械手抓取實驗平臺的基礎上開展穩定抓取實驗。

穩定抓取實驗效果如圖11所示。

圖11 穩定抓取實驗

在圖11(a)中,筆者選取Franka Hand、蘋果、文具袋以及膠帶等常見的形狀各異的物體作為抓取目標,驗證機械手在抓取不同尺寸、形狀物體時的形狀自適應性能;

在圖11(b)中,筆者選取毛絨玩具、空礦泉水瓶、衛生抽紙以及彎曲的鼠標墊等容易變形的物體作為抓取目標,驗證機械手在抓取不同材質物體時的柔順力控抓取性能。

機械手自重1 027 g,被抓目標物體的參數及特性如表2所示。

表2 目標物體的參數及特性

由圖11的結果和表2的數據可以得知:在抓取生活中的不同物體時,根據目標的形狀,該腱繩驅動的欠驅動手指可以自適應地調整包絡狀態,保證了抓取的穩定性。

另外,在面對容易因抓取力過大而產生變形甚至表面損傷的物體時,導納控制的設計使得機械手不會強硬地抓握目標,而是在導納模型參數的調節控制下,以柔順的方式對不同材質的目標實現穩定抓握。

5 結束語

為了實現穩定的自適應抓取目的,加強對抓取信息的感知處理,并設計柔順的力控抓取算法,筆者提出了一款腱繩驅動的三指機械手,以及該機械手導納力控算法,采用設計腱繩手指的往復式纏繞傳動結構和柔順抓取的導納力控算法,實現了該機械手對不同尺寸、外形、材質的目標物體的柔性抓取功能,同時進行了實物抓取測試實驗,取得了良好的抓取效果。

研究結論如下:

1)與以往的腱繩驅動機械手研究相比,筆者針對腱繩驅動所設計的往復式纏繞傳動線路,在結構簡潔的基礎上,實現了不同指節與目標物體逐次接觸的功能。在面對不同尺寸、外形的物體時,機械手指有著更好的形狀自適應性,可以自適應地完成多種穩定的抓取動作;

2)針對該款結合剛性機械結構和欠驅動腱繩傳動的機械手,筆者設計了導納力控算法,并將其應用于機械手實機上,使得機械手在穩定抓取不同材質物體的過程中,不會對目標產生破壞性的擠壓,該機械手體現出良好的柔順性和力控效果。

在未來的工作中,筆者將聚焦于機械手自適應抓取控制策略方面的研究,以期達到更好的抓取效果。