CN106003032A - 一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其具有双臂、躯干、机器人宇航员末端执行器、控制系统；所述控制系统将由双臂、躯干、扶手组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂，并对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制，从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力，大大提高了机器人宇航员在空间站舱内攀爬的稳定性。

Description

一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员

技术领域

本发明涉及一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，适用于双臂机器人宇航员在空间站微重力环境下稳定攀爬。

背景技术

为了降低航天员在空间站维护与操作中的工作强度与安全风险，节约时间与经济成本，机器人宇航员成为空间站辅助或代替航天员的必然选择。由于空间站处于微重力环境中且内部结构复杂，这要求机器人宇航员具有与地面机器人宇航员系统显著不同的控制方法。

在机器人宇航员空间站攀爬运动过程中，机器人宇航员两条臂的末端执行器同时抓握运动扶手，形成闭合链。一方面，由于机器人宇航员运动存在误差(包括机构变形和控制误差等)，该误差会在闭链空间内产生无法预期的内力；另一方面，双臂与扶手间的接触力和期望力的不同，会对机器人宇航员攀爬产生冲击力。在微重力环境下，这两种力在闭合链内形成的纷争力会对机器人宇航员运动产生复杂的扰动，并且还会对关节产生很大的冲击。机器人宇航员双臂协作运动控制，一般有力/位混合控制(Uchiyama M,Dauchez P.Asymmetric hybrid position/force control scheme for the coordination of tworobots[C]//Robotics and Automation,1988.Proceedings.,1988IEEE InternationalConference on.IEEE,1988:350-356.)和阻抗柔顺控制(Abdallah M E,Wampler C W,Platt Jr R.Object impedance control using a closed-chain task definition[C]//Humanoid Robots(Humanoids),2010 10th IEEE-RAS International Conferenceon.IEEE,2010:269-274.)两种方法。

然而，以上基于阻抗控制的双臂协调方法多用于针对于销孔对接、搬运物体等。在这些任务中，阻抗控制器用于纠正操作物运动中的微小偏差或避障，控制器中虚拟弹簧形变量较小，所产生的阻抗力有限，因此不会严重影响机器人宇航员控制的稳定性。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其具有双臂、躯干、机器人宇航员末端执行器、控制系统；所述双臂又包括肘关节、腕关节、驱动机构、六维力/力矩传感器，并通过所述腕关节、肩关节分别与所述机器人宇航员末端执行器、躯干连接；所述控制系统将由双臂、躯干、被抓握物组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂，并对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制。所述机器人宇航员末端执行器为机械手；所述被抓握物为扶手。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述六维力/力矩传感器用于检测机器人宇航员末端执行器与被抓握物间相互作用力/力矩；机器人宇航员手臂的所述六维力/力矩传感器的测量值用于推导到肩部受力值。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述控制系统中建立有多点冲击动力学模型，并具有主从动臂识别模块、基于阻抗控制的双臂协调模块。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述主从动臂识别模块又包括运动学分析模块、多点冲击的动力学分析模块，其用于在机器人宇航员双臂攀爬过程中，通过对所述机器人宇航员与扶手间作用力的分析，将所述双臂分为主动臂与从动臂，从而得到两个开链的机械臂。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述运动学分析模块进行运动学分析并获得双臂的运动状态；所述多点冲击的动力学分析模块进行多点冲击的动力学分析，通过静力学分析得到接触力/力矩施加到机器人宇航员肩部的作用力。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述多点冲击的动力学分析模块将所述作用力向沿机器人宇航员骤停方向与垂直于机器人宇航员骤停方向分解；其中沿垂直于骤停方向的分力为闭环的内力，将内力较大的所述机械臂作为从动臂，另一条机械臂则作为主动臂。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述基于阻抗控制的双臂协调模块又包括位置控制路径规划模块、阻抗柔顺控制模块；所述位置控制路径规划模块用于对主动臂进行位置控制；所述阻抗柔顺控制模块用于对从动臂采用基于遗忘因子函数的阻抗柔顺控制。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述阻抗柔顺控制模块采用基于遗忘因子的自适应调整算法函数，通过扩展经典阻抗控制方法中的虚拟弹簧项，对平衡位置进行自适应调节，将从动臂阻抗控制中的平衡原点由预期的平衡位置不断向相对于主动臂对称的平衡位置而改变；所述遗忘因子函数为：

$u_{n+1}\left(t\right)=(1-r(n\left)\right)u_n\left(t\right)+r\left(n\right)u_0\left(t\right)+\[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_1& {\mathrm{\Γ}}_2\end{array}\]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{e}}_n\left(t\right)\\ e_n\left(t\right)\end{array}\right]$

其中r(n)∈[0,1)为自适应调整算法函数，n为迭代次数，e_n(t)为控制量误差；

其中，r(n)设为：

利用遗忘因子函数，将经典阻抗控制改为：

$M_s{\stackrel{\·\·}{\tilde{e}}}_s+B_s{\stackrel{\·}{\tilde{e}}}_s+K_s{\tilde{e}}_s=Q_{des}-Q_{ext}$

其中M_s、B_s与K_s分别为目标惯量、阻尼和刚度矩阵，Q_des为从动臂肩部期望受力，Q_ext为由机器人宇航员手臂六维力/力矩传感器测量值推导得到的肩部受力值；为从动臂的实际位置与其相对于主动臂的期望位置之差：

${\tilde{e}}_s\left(n\right)={\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中χ_p(n)为从动臂实际位置，为基于遗忘因子函数的期望位置；因此，利用遗忘因子函数有以下推导：

${\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}(n+1)=(1-r(n\left)\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)$

其中χ^# _des(n)为从动臂规划位姿，χ^# _a(n)为从动臂相对于主动臂的期望位姿；通过推导χ^# _a(n)为：

χ^# _a(n)＝T^# _a(n)·χ_a(n)

其中χ_a(n)为主动臂实际位姿；令由主动臂到从动臂的坐标转换矩阵为T^# _a(n)，则

${\tilde{e}}_s\left(n\right)=(1-r(n\left)\right){T^{\#}}_a\left(n\right)\·{\mathrm{\χ}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中，r(n)∈[0,1)，并在攀爬周期内单调递减。

上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，在攀爬周期的初始阶段，r(n)接近于1，从动臂阻抗控制中虚拟弹簧的平衡位置偏向于从动臂的期望位置；随着攀爬的进行，为减小所述内力，平衡位置逐渐向与主动臂相对应的从动臂位置靠拢；经过所述机器人宇航员的一次攀爬后，r(n)逐渐向0递减，从动臂虚拟弹簧平衡位置绝大部分由主动臂实际位置决定；从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力。

本发明还提供了一种机器人宇航员稳定攀爬控制方法，其中，所述机器人宇航员具有双臂、躯干、机器人宇航员末端执行器、控制系统；所述控制方法包括如下步骤：

(1)所述控制系统将由双臂、躯干、扶手组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂。

(2)所述控制系统对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，在所述步骤(1)中，所述控制系统中的主从动臂识别模块通过对在所述机器人宇航员双臂攀爬过程中的所述机器人宇航员与扶手间作用力的分析，将所述双臂分为主动臂与从动臂，从而得到两个开链的机械臂。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，所述控制系统中建立有多点冲击动力学模型，所述步骤(1)又包括：

(1.1)所述主从动臂识别模块中的运动学分析模块通过运动学分析获得双臂的运动状态。

(1.2)所述主从动臂识别模块中的多点冲击的动力学分析模块进行多点冲击的动力学分析，通过静力学分析得到接触力/力矩施加到所述机器人宇航员的肩部的作用力。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，在所述步骤(1.2)中，所述多点冲击的动力学分析模块将所述作用力向沿机器人宇航员骤停方向与垂直于机器人宇航员骤停方向分解；其中沿垂直于骤停方向的分力为闭环的内力，将内力较大的所述机械臂作为从动臂，另一条机械臂则作为主动臂，从而完成主动臂与从动臂的区分。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，所述步骤(2)又包括：

(2.1)所述控制系统中的基于阻抗控制的双臂协调模块对主动臂进行位置控制。

(2.2)所述双臂协调模块对从动臂进行基于遗忘因子函数的阻抗柔顺控制。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，在所述步骤(2.2)中，所述双臂协调模块采用基于遗忘因子的自适应调整算法函数，通过扩展经典阻抗控制方法中的虚拟弹簧项，对平衡位置进行自适应调节，将从动臂阻抗控制中的平衡原点由预期的平衡位置不断向相对于主动臂对称的平衡位置而改变；所述遗忘因子函数为：

$u_{n+1}\left(t\right)=(1-r(n\left)\right)u_n\left(t\right)+r\left(n\right)u_0\left(t\right)+\[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_1& {\mathrm{\Γ}}_2\end{array}\]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{e}}_n\left(t\right)\\ e_n\left(t\right)\end{array}\right]$

其中r(n)∈[0,1)为自适应调整算法函数，n为迭代次数，e_n(t)为控制量误差；

其中，r(n)设为：

利用遗忘因子函数，将经典阻抗控制改为：

$M_s{\stackrel{\·\·}{\tilde{e}}}_s+B_s{\stackrel{\·}{\tilde{e}}}_s+K_s{\tilde{e}}_s=Q_{des}-Q_{ext}$

其中M_s、B_s与K_s分别为目标惯量、阻尼和刚度矩阵，Q_des为从动臂肩部期望受力，Q_ext为由机器人宇航员手臂六维力/力矩传感器测量值推导得到的肩部受力值；为从动臂的实际位置与其相对于主动臂的期望位置之差：

${\tilde{e}}_s\left(n\right)={\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中χ_p(n)为从动臂实际位置，为基于遗忘因子函数的期望位置；因此，利用遗忘因子函数有以下推导：

${\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}(n+1)=(1-r(n\left)\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)$

其中χ^# _des(n)为从动臂规划位姿，χ^# _a(n)为从动臂相对于主动臂的期望位姿；通过推导χ^# _a(n)为：

χ^# _a(n)＝T^# _a(n)·χ_a(n)

其中χ_a(n)为主动臂实际位姿；令由主动臂到从动臂的坐标转换矩阵为T^# _a(n)，则

${\tilde{e}}_s\left(n\right)=(1-r(n\left)\right){T^{\#}}_a\left(n\right)\·{\mathrm{\χ}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中，r(n)∈[0,1)，并在攀爬周期内单调递减。

对于上述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，在所述步骤(2.2)中，在攀爬周期的初始阶段，r(n)接近于1，从动臂阻抗控制中虚拟弹簧的平衡位置偏向于从动臂的期望位置；随着攀爬的进行，为减小所述内力，平衡位置逐渐向与主动臂相对应的从动臂位置靠拢；经过所述机器人宇航员的一次攀爬后，r(n)逐渐向0递减，从动臂虚拟弹簧平衡位置绝大部分由主动臂实际位置决定；从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力。

附图说明

图1是本发明实施例的所述机器人宇航员稳定攀爬控制方法的图示。

具体实施方式

参照图1，一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员及机器人宇航员稳定攀爬控制方法，所述机器人宇航员具有双臂、躯干、机器人宇航员末端执行器、控制系统；所述双臂又包括肘关节、腕关节、驱动机构、六维力/力矩传感器，并通过所述腕关节、肩关节分别与所述机器人宇航员末端执行器、躯干连接；所述控制系统将由双臂、躯干、被抓握物组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂，并对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制。

所述机器人宇航员末端执行器为机械手；所述被抓握物为扶手。所述六维力/力矩传感器用于检测机器人宇航员末端执行器与被抓握物间相互作用力/力矩；机器人宇航员手臂的所述六维力/力矩传感器的测量值用于推导到肩部受力值。

所述控制系统中建立有多点冲击动力学模型，并具有主从动臂识别模块、基于阻抗控制的双臂协调模块。

所述多点冲击动力学模型为：假设机器人宇航员运动时有n个接触点，通过对接触点施加运动学约束：

$\frac{d}{dt}\left(J_i\stackrel{\·}{q}\right)=0,i=1,2,\mathrm{......},n,$

得到机器人宇航员微/弱重力下的动力学方程：

$M\left(q\right)\stackrel{\·\·}{q}+C(q,\stackrel{\·}{q})=\left[\begin{array}{c}0\\ \mathrm{\τ}\end{array}\right]+\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{J}_i^T{f}_i,$

其中，q为机器人宇航员的关节角度，M(q)为关节空间的惯性矩阵，为科氏力与离心力的合力矢量，τ为关节力矩，f_i为第i个接触点作用力，J_i为第i个接触点的雅克比矩阵。

令f_zext为合外力，是所有接触力的矢量和：

$f_{zext}={\Σ}_{i=1}^n{f}_i$

对于图1所示的所述机器人宇航员稳定攀爬控制方法，其中，q为机械臂关节角度，为关节角速度，为关节角加速度，f为机器人宇航员受力，τ为机器人宇航员所受力矩。

所述主从动臂识别模块又包括运动学分析模块、多点冲击的动力学分析模块，其用于在机器人宇航员双臂攀爬过程中，通过对所述机器人宇航员与扶手间作用力的分析，将所述双臂分为主动臂与从动臂，从而得到两个开链的机械臂。所述运动学分析模块进行运动学分析并获得机器人宇航员的双臂的位姿状态；所述多点冲击的动力学分析模块进行多点冲击的动力学分析，通过静力学分析得到接触力/力矩施加到机器人宇航员肩部的作用力。所述多点冲击的动力学分析模块将所述作用力向沿机器人宇航员骤停方向与垂直于机器人宇航员骤停方向分解；其中沿骤停方向的分力为有效作用力，沿垂直于骤停方向的分力为闭环的内力，由于闭环的内力是机器人宇航员双臂之间纷争力的根源，产生更大闭环内力的臂需要进行调整，将内力较大的所述机械臂作为从动臂，另一条机械臂则作为主动臂，从而完成主动臂与从动臂的区分。

所述基于阻抗控制的双臂协调模块又包括位置控制路径规划模块、阻抗柔顺控制模块；所述位置控制路径规划模块用于对主动臂进行位置控制；所述阻抗柔顺控制模块用于对从动臂采用基于遗忘因子函数的阻抗柔顺控制。上述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员中，所述阻抗柔顺控制模块采用基于遗忘因子的自适应调整算法函数，通过扩展经典阻抗控制方法中的虚拟弹簧项，对平衡位置进行自适应调节，将从动臂阻抗控制中的平衡原点由预期的平衡位置不断向相对于主动臂对称的平衡位置而改变；所述遗忘因子函数为：

$u_{n+1}\left(t\right)=(1-r(n\left)\right)u_n\left(t\right)+r\left(n\right)u_0\left(t\right)+\[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_1& {\mathrm{\Γ}}_2\end{array}\]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{e}}_n\left(t\right)\\ e_n\left(t\right)\end{array}\right]$

其中r(n)∈[0,1)为自适应调整算法函数，n为迭代次数，e_n(t)为控制量误差；

其中，r(n)设为：

利用遗忘因子函数，将经典阻抗控制改为：

$M_s{\stackrel{\·\·}{\tilde{e}}}_s+B_s{\stackrel{\·}{\tilde{e}}}_s+K_s{\tilde{e}}_s=Q_{des}-Q_{ext}$

其中M_s、B_s与K_s分别为目标惯量、阻尼和刚度矩阵，Q_des为从动臂肩部期望受力，Q_ext为由机器人宇航员手臂六维力/力矩传感器测量值推导得到的肩部受力值；为从动臂的实际位置与其相对于主动臂的期望位置之差：

${\tilde{e}}_s\left(n\right)={\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中χ_p(n)为从动臂实际位置，为基于遗忘因子函数的期望位置；因此，利用遗忘因子函数有以下推导：

${\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}(n+1)=(1-r(n\left)\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)$

其中χ^# _des(n)为从动臂规划位姿，χ^# _a(n)为从动臂相对于主动臂的期望位姿；通过推导χ^# _a(n)为：

χ^# _a(n)＝T^# _a(n)·χ_a(n)

其中χ_a(n)为主动臂实际位姿；令由主动臂到从动臂的坐标转换矩阵为T^# _a(n)，则

${\tilde{e}}_s\left(n\right)=(1-r(n\left)\right){T^{\#}}_a\left(n\right)\·{\mathrm{\χ}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中，r(n)∈[0,1)，并在攀爬周期内单调递减。在攀爬周期的初始阶段，r(n)接近于1，从动臂阻抗控制中虚拟弹簧的平衡位置偏向于从动臂的期望位置；随着攀爬的进行，为减小内力，平衡位置逐渐向与主动臂相对应的从动臂位置靠拢；经过机器人宇航员的一次攀爬后，r(n)逐渐向0递减，从动臂虚拟弹簧平衡位置绝大部分由主动臂实际位置决定；从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力。

机器人宇航员稳定攀爬控制方法包括如下步骤：

(1)所述控制系统将由双臂、躯干、扶手组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂。

其中，所述控制系统中的主从动臂识别模块通过对在所述机器人宇航员双臂攀爬过程中的所述机器人宇航员与扶手间作用力的分析，将所述双臂分为主动臂与从动臂，从而得到两个开链的机械臂。具体为：

(1.1)所述主从动臂识别模块中的运动学分析模块通过运动学分析获得双臂的运动状态。

(1.2)所述主从动臂识别模块中的多点冲击的动力学分析模块进行多点冲击的动力学分析，通过静力学分析得到接触力/力矩施加到所述机器人宇航员的肩部的作用力。

其中，所述控制系统中建立有多点冲击动力学模型，所述多点冲击的动力学分析模块将所述作用力向沿机器人宇航员骤停方向与垂直于机器人宇航员骤停方向分解；其中沿垂直于骤停方向的分力为闭环的内力，将内力较大的所述机械臂作为从动臂，另一条机械臂则作为主动臂，从而完成主动臂与从动臂的区分。

(2)所述控制系统对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制。具体为：

(2.1)所述控制系统中的基于阻抗控制的双臂协调模块对主动臂进行位置控制。

(2.2)所述双臂协调模块对从动臂进行基于遗忘因子函数的阻抗柔顺控制。其中，所述双臂协调模块采用基于遗忘因子的自适应调整算法函数，通过扩展经典阻抗控制方法中的虚拟弹簧项，对平衡位置进行自适应调节，将从动臂阻抗控制中的平衡原点由预期的平衡位置不断向相对于主动臂对称的平衡位置而改变；所述遗忘因子函数为：

$u_{n+1}\left(t\right)=(1-r(n\left)\right)u_n\left(t\right)+r\left(n\right)u_0\left(t\right)+\[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_1& {\mathrm{\Γ}}_2\end{array}\]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{e}}_n\left(t\right)\\ e_n\left(t\right)\end{array}\right]$

其中r(n)∈[0,1)为自适应调整算法函数，n为迭代次数，e_n(t)为控制量误差；

其中，r(n)设为：

利用遗忘因子函数，将经典阻抗控制改为：

$M_s{\stackrel{\·\·}{\tilde{e}}}_s+B_s{\stackrel{\·}{\tilde{e}}}_s+K_s{\tilde{e}}_s=Q_{des}-Q_{ext}$

其中M_s、B_s与K_s分别为目标惯量、阻尼和刚度矩阵，Q_des为从动臂肩部期望受力，Q_ext为由机器人宇航员手臂六维力/力矩传感器测量值推导得到的肩部受力值；为从动臂的实际位置与其相对于主动臂的期望位置之差：

${\tilde{e}}_s\left(n\right)={\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中χ_p(n)为从动臂实际位置，为基于遗忘因子函数的期望位置；因此，利用遗忘因子函数有以下推导：

${\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}(n+1)=(1-r(n\left)\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)$

其中χ^# _des(n)为从动臂规划位姿，χ^# _a(n)为从动臂相对于主动臂的期望位姿；通过推导χ^# _a(n)为：

χ^# _a(n)＝T^# _a(n)·χ_a(n)

其中χ_a(n)为主动臂实际位姿；令由主动臂到从动臂的坐标转换矩阵为T^# _a(n)，则

${\tilde{e}}_s\left(n\right)=(1-r(n\left)\right){T^{\#}}_a\left(n\right)\·{\mathrm{\χ}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中，r(n)∈[0,1)，并在攀爬周期内单调递减。在攀爬周期的初始阶段，r(n)接近于1，从动臂阻抗控制中虚拟弹簧的平衡位置偏向于从动臂的期望位置；随着攀爬的进行，为减小内力，平衡位置逐渐向与主动臂相对应的从动臂位置靠拢；经过机器人宇航员的一次攀爬后，r(n)逐渐向0递减，从动臂虚拟弹簧平衡位置绝大部分由主动臂实际位置决定；从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力。

当然，本发明创造并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其具有双臂、躯干、机器人宇航员末端执行器、控制系统；所述双臂又包括肘关节、腕关节、驱动机构、六维力/力矩传感器，并通过所述腕关节、肩关节分别与所述机器人宇航员末端执行器、躯干连接；其特征在于：所述控制系统将由双臂、躯干、被抓握物组成的刚性闭链系统解耦为两个开链的机械臂，并对所述开链的机械臂分别采取位置控制、阻抗柔顺控制。

2.根据权利要求1的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述机器人宇航员末端执行器为机械手；所述被抓握物为扶手。

3.根据权利要求1或2的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述六维力/力矩传感器用于检测机器人宇航员末端执行器与被抓握物间相互作用力/力矩；所述六维力/力矩传感器的测量值用于推导到肩部受力值。

4.根据权利要求3的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述控制系统中建立有多点冲击动力学模型，并具有主从动臂识别模块、基于阻抗控制的双臂协调模块。

5.根据权利要求4的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述主从动臂识别模块又包括运动学分析模块、多点冲击的动力学分析模块，其用于在所述机器人宇航员双臂攀爬过程中，通过对所述机器人宇航员与扶手间作用力的分析，将所述双臂分为主动臂与从动臂，从而得到两个开链的机械臂。

6.根据权利要求5的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述运动学分析模块进行运动学分析并获得双臂的运动状态；所述多点冲击的动力学分析模块进行多点冲击的动力学分析，通过静力学分析得到接触力/力矩施加到所述机器人宇航员的肩部的作用力。

7.根据权利要求6的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述多点冲击的动力学分析模块将所述作用力向沿机器人宇航员骤停方向与垂直于机器人宇航员骤停方向分解；其中沿垂直于骤停方向的分力为闭环的内力，将内力较大的所述机械臂作为从动臂，另一条机械臂则作为主动臂。

8.根据权利要求4至7中任一项的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述基于阻抗控制的双臂协调模块又包括位置控制路径规划模块、阻抗柔顺控制模块；所述位置控制路径规划模块用于对主动臂进行位置控制；所述阻抗柔顺控制模块用于对从动臂采用基于遗忘因子函数的阻抗柔顺控制。

9.根据权利要求8的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：所述阻抗柔顺控制模块采用基于遗忘因子的自适应调整算法函数，通过扩展经典阻抗控制方法中的虚拟弹簧项，对平衡位置进行自适应调节，将从动臂阻抗控制中的平衡原点由预期的平衡位置不断向相对于主动臂对称的平衡位置而改变；所述遗忘因子函数为：

$u_{n+1}\left(t\right)=(1-r(n\left)\right)u_n\left(t\right)+r\left(n\right)u_0\left(t\right)+\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_1& {\mathrm{\Γ}}_2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{e}}_n\left(t\right)\\ e_n\left(t\right)\end{array}\right]$

其中r(n)∈[0,1)为自适应调整算法函数，n为迭代次数，e_n(t)为控制量误差；

其中，r(n)设为：

利用遗忘因子函数，将经典阻抗控制改为：

$M_s{\stackrel{\·\·}{\tilde{e}}}_s+B_s{\stackrel{\·}{\tilde{e}}}_s+K_s{\tilde{e}}_s=Q_{des}-Q_{ext}$

其中M_s、B_s与K_s分别为目标惯量、阻尼和刚度矩阵，Q_des为从动臂肩部期望受力，Q_ext为由机器人宇航员手臂六维力/力矩传感器测量值推导得到的肩部受力值；为从动臂的实际位置与其相对于主动臂的期望位置之差：

${\tilde{e}}_s\left(n\right)={\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中χ_p(n)为从动臂实际位置，为基于遗忘因子函数的期望位置；因此，利用遗忘因子函数有以下推导：

${\widetilde{\mathrm{\χ}}}_{des}(n+1)=(1-r(n\left)\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)$

其中χ^# _des(n)为从动臂规划位姿，χ^# _a(n)为从动臂相对于主动臂的期望位姿；通过推导χ^# _a(n)为：

χ^# _a(n)＝T^# _a(n)·χ_a(n)

其中χ_a(n)为主动臂实际位姿；令由主动臂到从动臂的坐标转换矩阵为T^# _a(n)，则

${\tilde{e}}_s\left(n\right)=(1-r(n\left)\right){T^{\#}}_a\left(n\right)\·{\mathrm{\χ}}_a\left(n\right)+r\left(n\right){{\mathrm{\χ}}^{\#}}_{des}\left(n\right)-{\mathrm{\χ}}_p\left(n\right)$

其中，r(n)∈[0,1)，并在攀爬周期内单调递减。

10.根据权利要求9的所述可在空间站舱内稳定攀爬的机器人宇航员，其特征在于：在攀爬周期的初始阶段，r(n)接近于1，从动臂阻抗控制中虚拟弹簧的平衡位置偏向于从动臂的期望位置；随着攀爬的进行，为减小所述内力，平衡位置逐渐向与主动臂相对应的从动臂位置靠拢；经过所述机器人宇航员的一次攀爬后，r(n)逐渐向0递减，从动臂虚拟弹簧平衡位置绝大部分由主动臂实际位置决定；从而减小由机器人宇航员末端执行器同时抓握扶手所形成的闭合链内的纷争力。