基于神经网络的遥操作工程机器人力觉反馈技术.pdfVIP

非淡泊无以明志，非宁静无以致远。——诸葛亮

基于神经网络的遥操作工程机器人力觉反

馈技术

提出基于神经网络模型的摇操作主从式工程机器人的力觉反馈技术原理。首先根据机器

人从动手机构的空载动力学特性，离线建立了空载神经网络模型，然后依此模型在线辨识空

载驱动力以间接提取负载力。该方法可提高力觉反馈的准确性和同步精度，实验结果验证了

其有效性。

1引言

人们在人体难以靠近的场所如宇宙空间、海底、地下及原子反应堆等附近的高温、

高压、强辐射等恶劣环境中作业时，有必要使用遥操作工程机器人系统完成作业任务。为了

提高机器人系统的作业效率，需要将远端作业现场的声音、图像、运动和力等信息反馈给操

作者，使操作者在听觉、视觉、运动觉和力觉上具有临场现实感。而在一些特殊场合，操作

者对力觉反馈的质量要求更高。为了完成精确的操作任务，操作者不但要求能感觉到远端作

业现场的实际负载力，还要求其力觉能与负载存在同步。实现上述要求的前提是必须首先准

确提取负载力，目前一种方法是在机器人抓取机构的末端安装测力传感器直接检测负载力；

另一种是检测相关参量间接求出负载力。前者可使操作者获得真实的力觉，但测力装置易受

现场环境影响，磨损问题突出。后者虽易于实现，但现有的算法误差较大，操作者获得的力

觉精度不高。针对此问题，本文提出—了利用抓取机构的空载神经网络（NN）模型间接提

取负载力的方法，在日本岐阜大学开发的遥操作工程机器人上进行了实验研究，验证了该方

法可以有效提高力觉反馈的准确性和同步精度。

2力觉反馈技术原理

遥操作工程机器人可看作由主动手机构和从动手机构两部分构成，其作业任务是靠

操作者操纵主动手机构遥控从动手机构完成的。从动手机构分为直线型和转动型，受力分析

如图1所示。

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图1从动手机构受力[/align]

以直线型为例，力平衡可写成如下形式：

（1）

式中：F为驱动力，F[SUB]i[/SUB]为惯性力，F[SUB]f[/SUB]为摩擦力，

F[SUB]e[/SUB]为弹性力，F[SUB]g[/SUB]为重力引起的负载力，F[SUB]L[/SUB]为负载力。

令F[SUB]L[/SUB]=0，得空载驱动力为：

（2）

代入式（1）得：

（3）

非淡泊无以明志，非宁静无以致远。——诸葛亮

只要驱动力F和空载驱动力F[SUB]n[/SUB]已知，即可确定负载力F[SUB]L[/SUB]

的大小。

由于F[SUB]i[/SUB]、F[SUB]f[/SUB]分别与从动手机构的加速度、速度有关，

F[SUB]e[/SUB]与从动手机构的位移有关，F[SUB]g[/SUB]与从动手机构的空间位置有关，

故空载驱动力可用如下函数式表示：

（4）

式中：分别为从动手机构加速度、速度和位移，θ为从动手机构的空间位置角。

函数式（4）表示的是以加速度、速度、位移和空间位置为自变量，以空载驱动力

为函数的从动手机构空载模型。可以看出，若能实测或计算出各变量，依此模型就可以计算

出空载驱动力，进而计算出负载力。

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图2力觉反馈控制结构[/align]

基于空载模