人和机器人握手的同步控制VIP免费

人和机器人握手的同步控制*梁锡昌1谢光辉1,2,3桥本稔3潘继生1李伟1(1.重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044；2.重庆电子工程职业学院机电工程系重庆401331；3.日本信州大学纤维学部长野386-8567日本)摘要：为实现人和机器人握手运动的同步，提出基于神经振动子同步控制的方法，并将此方法应用于人和机器人握手的研究中。在现有神经振动子的基础上，设计一种新的人和机器人握手的神经振动子模型并对其特性进行分析。人和机器人相互作用而产生的机器人关节扭矩信号，作为输入信号被反馈到神经振动子，神经振动子输出机器人关节给定的轨迹。最后，将该神经振动子模型应用于同步控制方法中来对机器人臂和人臂的握手交流进行动力学仿真，并基于7自由度机器人臂进行人和机器人握手交流试验。仿真和试验结果表明，该方法能够实现人和机器人握手运动的同步。通过调节神经振动子的增益参数，同步的程度能够被改变，从而实现人和机器人握手时相互作用的被动性。关键词：神经振动子握手动力学同步控制中图分类号：TP240前言对人和服务机器人来说，它们身体各部分相互接触(比如搀扶、握手等)是不可避免的。近几年，有许多关于人和机器人身体相互作用的研究，取得了一定成果[1-2]，但它们大都着眼于机器人的阻抗控制研究，这种方式需要确定人和机器人之间谁是主控，谁是被控，然后被控者来同步主控者的运动。但在现实生活中，人与人之间相互作用是自然的，不存在谁主控、谁被控的现象，比如握手。所以，目前用阻抗控制的方式来实现人与机器人的自然交流有一定的难度。为实现机器人运动与周围环境保持同步，神经振动子亦被应用于诸如机器人行走[3]和其他有节奏的运动[4]上。这些研究的目的是用神经振动子来实现人与机器人的自然交流，使各自的运动保持同步。为进一步找到人与机器人实现自然交流的控制方式，本文以人和机器人握手这样一个有节奏的运动作为例子进行研究。正常情况下，当人们之间握手时，任何一方都会感觉很自然，这主要是因为双方的握手运动频率基本上是同步的。这种同步可以作为一种基本现象。当然，在握手时，一个人主动而另一个人被动的情况亦是可能的。本文首次提出一种基于神经振动子同步控制(Synchronizationbasedcontrol,SBC)的方法，并将此方法应用于人和*国家留学基金委(2007102654)和日本三菱株氏会社基金资助项目。20071224收到初稿，20081212收到修改稿机器人握手的研究中。通过这种方法，人和机器人握手运动的同步能被实现。通过调节该方法的控制参数，同步的程度亦能被改变。其对实现人和机器人身体相互作用的自然交流有较大的重要意义。1控制同步模型人和机器人身体相互作用的同步控制模型如图1所示。通过SBC，人和机器人之间的运动能实现同步。同时，这种相互作用的被动性能够通过调节同步强度来实现。图1SBC同步控制模型神经振动子(NeuralOscillator）关节神经振动子同步调节机器人外部输入扭矩人类运动关节给定角度(PD反馈）SBC模块的核心是参数可调的神经元振荡器。人与机器人相互作用所产生的扭矩信号被反馈到神经元振荡器输入端。由于神经元振荡器具有同步特性，在其输出端会输出与输入扭矩信号同步的给定关节位移(角度)，从而实现人和机器人之间运动的同步。同时，通过同步调节模块，能够调节运动同步的程度，从而实现相互作用的被动性。2神经振动子模型2.1神经振动子MATSUOKA[5-6]分析了相互抑制神经元的特性并且发现了神经元产生振动的条件。其单个神经元的结构如图2所示。由两个神经元组成的网络，称为神经振动子(Neuraloscillator,NO)，它可以同步输入信号，并被用来产生如动物的走和呼吸等周期性运动，结构如图3所示，输入为外部扭矩，输出为执行机构(如关节等)的给定角度。每个神经元的动力学微分方程如式(1)～(3)所示rd()diiijjiiijixTxagxbfst≠+=−−++∑I(1)ad()diifTfgt+=ixi(2)()max(0,)igx=x(3)式中，ix为第i个神经元的内部状态变量，if为第i个神经元的疲劳强度变量，is为第个神经元的稳态输入变量，b为第i个神经元的疲劳强度系数，a为第iiijj个神经元对第i个神经元的连接系数，T、T为时间常数，raI为外部输入信号。图2神经元结构图3神经...