CN104950692B - 一种适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统 - Google Patents

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李顺冲
盛鑫军
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Abstract

本发明属于机器人仿真技术领域,涉及一种适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统。本系统包括模型生成模块、抓取规划模块、抓取求解模块、抓取质量评估模块、数据可视化模块。与现有欠驱动机械手仿真系统相比,因考虑了真实抓取中的接触及摩擦约束条件,使仿真结果更接近真实抓取情况。本发明能够对欠驱动机械手进行快速设计迭代、设计参数优化,缩短研发周期、提高研发效率。

Description

一种适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统
技术领域
[0001]本发明属于机器人仿真技术领域,具体涉及一种适用于欠驱动机械手的抓取仿真 系统。
背景技术
[0002]欠驱动机械手是一种独立驱动器数量少于关节自由度数量的新型机械手。通过巧 妙的传动链设计及引入弹性元器件,这类机械手能够利用较少的驱动器带动所有关节自由 度,并保留一定的抓取灵活性和形状自适应性。与传统全驱动机械手相比,其具有体积小、 重量轻、控制方式简单、功耗低的特点,特别适合于仿人假肢手及其它一些对尺寸、重量等 有着严格限制的应用场合。
[0003]具备接近人手抓取功能的机械手是一个复杂的系统,因此在设计过程中需要反复 调整和优化参数。如果研发过程中采用“制造样机-试验分析-调整参数”的模式,往往造成 研发周期长、设计效率低、优化效果不佳。如果能利用计算机仿真系统对抓取过程进行模 拟、获得仿真试验结果、快速进行设计迭代,则能够有效地提高设计效率、缩短研发周期。 [0004]自20世纪80年代起,传统全驱动机械手的抓取问题得到了深入研究,基于此发展 出了一套完备的抓取仿真方法及相应的仿真工具。例如Mi 11 er等开发的一款叫做 “Grasplt!”的抓取仿真系统,就实现了对一些具有代表性的全驱动机械手的抓取仿真 (Miller A T,Allen P K.Graspitla versatile simulator for robotic grasping [J] • Robotics&Automation Magazine,IEEE,2004,11 ⑷:110-122)。
[0005] 对于欠驱动机械手而言,由于驱动器数量的减少及关节被动顺应性的引入,使得 该类机械手与传统全驱动机械手在抓取特性上有着本质的区别,这导致了原有的一些适用 于全驱动机械手的较为成熟的抓取仿真方法及工具无法直接用于该类新型机械手。近年 来,人们在传统全驱动机械手抓取研究的基础上开始对欠驱动机械手的抓取进行了初探。 Bicchi等学者构建了欠驱动机械手抓取基础框架,并开发了一款专门针对具有关节被动顺 应性的欠驱机械手抓取仿真工具“SynGrasp”(Gabiccini M,Farnioli E,Bicchi A.Grasp analysis tools for synergistic underactuated robotic hands [J] . The International Journal of Robotics 1^3631^11,2013:0278364913504473)0 6110等研宄者 也开发了一款类似的抓取仿真工具,并将其用于一个自由度数为20的仿人机械手的抓取仿 真(Guo D,Sun F,Zhang J,et al.A grasp synthesis and grasp synergy analysis for anthropomorphic hand [C] . Robotics and Biomimetics,2013IEEE International Conference on,2013:1617-1622)。
[0006] 然而,目前上述这些针对新型机械手的抓取仿真系统仍然存在问题:即仿真方法 中所使用的抓取模型没有考虑抓取中的接触及摩擦约束条件,这使得仿真结果与实际抓取 存在较大偏差。
发明内容
[0007]本发明的目的是针对上述问题,改进了欠驱动机械手抓取模型,提供了一种更为 接近真实抓取情况的、专门针对欠驱动机械手的抓取仿真系统。
[0008] 本发明的技术方案如下:
[0009] —种适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其包括了以下几个模块:
[0010] (1)模型生成模块:用于机械手模型及被抓取物体模型的定义与生成。
[0011] ⑵抓取规划模块:在给定机械手模型及物体模型后,通过随机优化算法产生若干 机械手抓取初始构形。之后由初始构形出发,采用随机优化算法计算最优抓取路径。
[0012] (3)抓取求解模块:该模块是整个抓取仿真系统的核心,其采用准静力学分析方 法,将抓取系统状态变量的求解转化为了一个凸二次规划,然后使用内点法对其进行求解 获得抓取系统的新状态。
[0013] ⑷抓取质量评估模块:在仿真抓取实施过程中计算评估抓取质量的指标,并反馈 给抓取规划模块。
[0014] (5)数据可视化模块:将各模块的数值计算结果通过图形形式直观地显示出来,以 便于用户观察和分析。
[0015]所述模型生成模块接收输入的机械手D-H参数、关节刚度、欠驱动矩阵、物体参数 以及物体刚度并生成机械手模型和物体模型;所述抓取规划模块与模型生成模块连接,接 收模型生成模块输出的机械手运动学模型、系统刚度和物体参数并计算出最优抓取初始状 态;所述抓取求解模块与抓取规划模块连接,接收抓取规划模块输出的初始状态,计算抓取 动态过程和接触点位置以及接触力;所述抓取质量评估模块与抓取求解模块连接,接收抓 取时接触点位置和接触力,计算抓取质量并将其传递给抓取规划模块;所述数据可视化模 块分别与模型生成模块、抓取规划模块、抓取求解模块和抓取质量评估模块连接,将机械手 模型、物体模型、抓取动态过程以及抓取特性用图形方式显示出来。
[0016]本发明的优点在于,与现有欠驱动机械手仿真方法相比,因考虑了真实抓取中的 接触及摩擦约束条件,使得仿真得到的结果更接近真实抓取情况。其能够快速进行该类新 型机械手的设计迭代、参数优化,有利于提高该类机械手的研发效率。
附图说明
[0017]图1为本发明的一种较佳实施例的原理框图。
[0018]图2为本发明仿真系统的使用步骤。
具体实施方式
[0019]下面结合附图对本发明作进一步说明。
[0020]图1所示是本发明的一种实施方式的原理框图,该仿真系统是基于MATLAB语言环 境开发的,其主要由模型生成模块、抓取规划模块、抓取求解模块、抓取质量评估模块和数 据可视化模块构成。所述模型生成模块接收输入的机械手D_H参数、关节刚度、欠驱动矩阵、 物体参数以及物体刚度并生成机械手模型和物体模型;所述抓取规划模块与模型生成模块 连接,接收模型生成模块输出的机械手运动学模型、系统刚度和物体参数并计算出最优抓 取初始状态;所述抓取求解模块与抓取规划模块连接,接收抓取规划模块输出的初始状态, 计算抓取动态过程和接触点位置以及接触力;所述抓取质量评估模块与抓取求解模块连 接,接收抓取时接触点位置和接触力,计算抓取质量并将其传递给抓取规划模块;所述数据 可视化模块分别与模型生成模块、抓取规划模块、抓取求解模块和抓取质量评估模块连接, 将机械手模型、物体模型、抓取动态过程以及抓取特性用图形方式显示出来。各个模块的原 理如下:
[0021] (1)模型生成模块:利用该模块用户可以与抓取仿真系统进行交互,通过输入参数 定义和生成机械手模型及被抓取物体模型。对于机械手模型,用户可以通过配置机器人手 的D-H参数来描述机械手的运动学模型,包括手指的数量、每个手指基座的位置、各个关节 的位置、运动方向、运动范围,同时可以配置机械手各关节的刚度系数,以及描述独立驱动 器到各手指关节耦合运动映射关系的欠驱动矩阵;对于物体模型,仿真系统提供球体、圆柱 体、立方体这几种基本的几何体,用户可以配置被抓取物体的类型,配置物体的几何参数以 及物体刚度系数。该模块同时也提供了多种预设的机械手和物体模型,用户可在这些模型 基础上进行参数修改,便于快速进行仿真试验。在完成机械手模型及被抓取物体模型的配 置后,仿真系统就能够对由机械手与物体构成的抓取系统进行仿真抓取试验。
[0022] (2)抓取规划模块:该模块在获得机械手及物体模型后,通过模拟退火优化算法来 寻找最优的抓取系统初始构型,其包括机械手各驱动器的初始位移以及被抓取物体的初始 位置和姿态。然后由这一抓取系统初始构形出发,利用抓取质量评估模块提供的抓取质量 评估指标,采用模拟退火优化算法选择最优抓取路径。
[0023] (3)抓取求解模块:该模块是整个抓取仿真系统的核心。针对大部分抓取系统是低 速、小惯量的前提条件,该模块采用了准静力学分析方法。相比通用的动力学分析方法,准 静力学分析方法大大降低了抓取模型的复杂程度、提高了系统的求解速度。针对目前现有 的欠驱动机械手抓取仿真系统中未考虑抓取中的接触及摩擦约束条件之问题,本发明的仿 真系统改进了抓取模型,通过引入了前述的接触及摩擦约束条件,即1)抓取中机械手只能 在接触点对物体产生压力;2)接触点处的作用力必须在以接触点为顶点、摩擦角为圆锥角 的摩擦锥内,同时为了便于模型求解,我们对摩擦锥进行了线性近似处理。这样就将抓取系 统状态变量的求解问题转化为了一个可解的凸二次规划,并使用内点算法(interior point)对该凸二次规划进行求解,从而获得抓取系统从前一个静力平衡状态出发,在其邻 域内经单步长仿真计算后到达的新平衡状态。
[0024] ⑷抓取质量评估模块:在仿真抓取实施过程中,该模块用于评估抓取系统在新状 态时的抓取质量。具体来说就是使用抓取力螺旋空间(grasp wrench space)的度量作为抓 取质量的评估指标,将计算得到的评估指标反馈给抓取规划模块用于抓取路径规划。
[0025] (5)数据可视化模块:将各模块的数值计算结果通过图形的形式直观地显示出来, 以便于用户观察和分析。具体来说该模块可以显示包括用户定义的机械手、物体模型,整个 抓取的动态过程,抓取中的接触点位置,接触力及力矩的示意。同时也能将数值结果导出, 便于进一步地分析。
[0026] 所述模型生成模块接收输入的机械手D-H参数、关节刚度、欠驱动矩阵、物体参数 以及物体刚度并生成机械手模型和物体模型;所述抓取规划模块与模型生成模块连接,接 收模型生成模块输出的机械手运动学模型、系统刚度和物体参数并计算出最优抓取初始状 态;所述抓取求解模块与抓取规划模块连接,接收抓取规划模块输出的初始状态,计算抓取 动态过程和接触点位置以及接触力;所述抓取质量评估模块与抓取求解模块连接,接收抓 取时接触点位置和接触力,计算抓取质量并将其传递给抓取规划模块;所述数据可视化模 块分别与模型生成模块、抓取规划模块、抓取求解模块和抓取质量评估模块连接,将机械手 模型、物体模型、抓取动态过程以及抓取特性用图形方式显示出来。
[0027]该仿真系统的使用遵循如图2所示的步骤:
[0028]用户首先通过输入参数或者修改预设模型参数配置机械手及被抓取物体模型。然 后对仿真系统参数进行配置,包括设置仿真步长、最大仿真步数、选择的抓取质量评估指 标。在完成上述配置步骤后,即可开始进行仿真试验,仿真系统每计算完一个仿真步长,就 判断是否满足设置的仿真终止状态,循环往复进行抓取仿真试验。
[0029]以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解,本领域的普通技术无需创造性 劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本 发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验'可以得到的技术方 案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。 '

Claims (8)

1. 一种适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,包括: 模型生成模块,所述模型生成模块用于机械手模型及物体模型的定义与生成; 抓取规划模块,所述抓取规划模块用于寻找抓取最优路径; 抓取求解模块,所述抓取求解模块用于抓取系统的状态变量求解; 抓取质量评估模块,所述抓取质量评估模块用于抓取质量指标的计算; 数据可视化模块,所述数据可视化模块通过图形形式显示上述各模块计算结果; 所述模型生成模块接收输入的参数并生成所述机械手模型和所述物体模型;所述抓取 规划模块与所述模型生成模块连接,接收所述模型生成模块输出的参数并计算出最优抓取 初始状态;所述抓取求解模块与所述抓取规划模块连接,接收抓取规划模块输出的初始状 态,计算抓取动态过程和接触点位置以及接触力;所述抓取质量评估模块与所述抓取求解 模块连接,接收抓取时所述接触点位置及所述接触力,计算抓取质量并将其传递给抓取规 划模块;所述数据可视化模块分别与所述模型生成模块、所述抓取规划模块、所述抓取求解 模块和所述抓取质量评估模块连接,将所述机械手模型、所述物体模型、所述抓取动态过程 以及抓取特性用图形方式显示出来;所述抓取求解模块采用准静力学分析方法,所述准静 力学分析方法中引入了抓取中的接触及摩擦约束条件,通过求解凸二次规划的方法计算抓 取系统的状态变量。
2. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述接触及 摩擦约束条件包括:抓取中机械手只能在接触点对物体产生压力;接触点处的作用力必须 在以接触点为顶点、摩擦角为圆锥角的摩擦锥内。
3. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述模型生 成模块通过配置机器人手的D-H参数描述机械手的运动学模型;通过选择物体类型、输入几 何参数配置物体模型。
4. 根据权利要求1或3所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述模 型生成模块提供多种预设的机械手模型和物体模型,并且进行参数修改,便于快速进行仿 真实验。
5. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述抓取规 划模块通过模拟退火优化算法寻找抓取系统初始构形。
6. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述抓取质 量评估模块采用抓取力螺旋空间的度量作为抓取质量的评估指标。
7. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述数据可 视化模块将其他各所述模块的数值计算结果通过图形显示。
8. 根据权利要求1所述适用于欠驱动机械手的抓取仿真系统,其特征在于,所述仿真系 统的使用步骤为: 用户首先通过输入参数或者修改预设模型参数配置机械手模型及被抓取物体模型; 然后对仿真系统参数进行配置,包括设置仿真步长、最大仿真步数、选择的抓取质量评 估指标; 在完成上述配置步骤后,即可开始进行仿真试验,仿真系统每计算完一个仿真步长,就 判断是否满足设置的仿真终止状态,循环往复进行抓取仿真试验。
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