《工业机器人设计及控制》读书笔记

《工业机器人设计及控制》

 李慧 马正先

 154个笔记

 内容提要

• 内容提要本书从工业机器人产品开发的角度出发，对工业机器人理论、设计与控制等进行系统阐述与实例分析，主要对工业机器人结构优化与控制的理论、实现方法及存在的问题进行剖析。主要内容包括：机器人设计要求与基本参数，工业机器人系统与配置，工业机器人结构及特性分析，工业机器人优化设计，工业机器人控制等。全书理论与应用相结合，通过典型实例具体剖析，并采用工程图与文字融合的方法简明扼要地表达与阐述机器人及其结构，突出全书的理论性、实用性与综合性的特点。

 前言

• 前言这是一部理论与工程实际密切联系，并结合设计实例系统阐述工业机器人设计及控制的著作。针对当前机器人设计及控制等理论知识相对独立的问题，对机器人设计要求与基本参数、工业机器人系统与配置、工业机器人结构及特性分析、工业机器人优化设计以及工业机器人控制等问题进行了较为深入的探索，以解决工业机器人设计及控制中联系不紧密的缺憾。通过对机器人本体结构设计、各模块及整体建模、各模块及整体控制方法设计等的分析与探讨，实现理论与实践、软件与硬件的融合。笔者本着“理论-设计-控制”融合的理念完成了此书，重点是在工业机器人结构、优化与控制之间建立联系，书中较全面系统地阐述了工业机器人设计及控制等的概念、理论、实现方法、存在的问题及发展趋势，并通过多个实例突出应用性。本书从设计角度提出机器人的设计要求，如机器人运动规划、定位、受力与驱动以及导航等；对机器人基本结构、特征、性能及应用状况等基本参数进行分析。从系统论的角度阐述如何对工业机器人系统进行配置，针对机器人配置方案、操作机驱动与配置以及操作机成套装置等进行研究分析。针对机器人结构类型及机器人模型影响因素等，分析工业机器人的应用特点；通过对机器人运动学和动力学分析，明确工业机器人的相关特性及设计的方法和理论；通过实例介绍拉格朗日-欧拉法、牛顿-欧拉法等在工业机器人设计中的具体应用；通过机构优化和架构优化等，分析机器人机构与架构对工业机器人优化设计的影响因素；通过杆件静态性能、机械臂运动性能和误差等分析，明确机器人优化设计的主要问题并进行工业机器人优化设计。针对机器人关节空间控制、位置控制以及力控制等进行工业机器人控制的分析与探讨，主要对作业过程中机器人的多功能特性、多自由度结构的复杂性进行分析，以控制工业机器人配合完成作业任务。

 1.1 工业机器人简介

• 1.1　工业机器人简介工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。工业机器人可以在多种生产现场工作：在制造领域，工业机器人经过诞生、成长及成熟期后，已成为不可或缺的核心自动化装备；在非制造领域，上至太空舱、宇宙飞船，下至极限环境作业，机器人已拓展到社会经济发展的诸多领域。以下仅简要介绍几种常用的工业机器人。
• .1.1　制造类机器人制造类机器人专门用来在受控环境中反复进行完全相同的工作。例如，某台机器人可能会负责给装配线上传送的食品罐拧上盖子。为了教机器人如何做这项工作，程序员会用一只手持控制器来引导机械臂完成整套动作，机器人将动作序列准确地存储在内存中，此后每当装配线上有新的食品罐传送过来时，它就会反复地做这套动作。制造类机器人在计算机产业中也发挥着十分重要的作用，它们无比精确的手可以将一块微型芯片组装起来。最常见的制造类机器人是机械臂。典型的机械臂通常由七个部件构成，它们是用六个关节连接起来的，这里的关节即运动副，是指允许机器人手臂各零件之间发生相对运动的机构。机械臂可以用电、液或气等动力控制，例如，简单机械臂可以用步进式电机控制，步进式电机会以增量方式精确移动，这使计算机可以精确地移动机械臂不断重复完全相同的动作；某些大型或复杂机械臂一般使用液压或气动系统控制。机械臂也是制造汽车时使用的基本部件之一，大多数工业机器人在汽车装配线上负责组装工作，在进行大量的此类工作时机器人的效率比人类高得多，而且非常精确，理论上无论它们已经工作多少小时，在装配线上仍能在相同的位置钻孔，用相同的力度拧螺钉等。
• 六自由度串联机器人也是现代制造领域最常用的一种自动化装置。该类工业机器人与人类的手臂极为相似，它具有相当于肩膀、肘部和腕部等的部位。通常，它的“肩膀”安装在一个固定的基座结构上，而不是移动的身体上。该类型的机器人具有六个自由度，即它能向六个不同的方向运动，与之相比，人的手臂有七个自由度。人类手臂的作用是将手移动到不同的位置，机械臂的作用则是移动末端执行器，末端执行器通常是指安装在机器人末端的工具或夹具。机械臂连接末端执行器时，工业机器人可以通过移动末端执行器至指定位置，或者驱动末端执行器沿指定轨迹运动来完成复杂作业，因此，可以在机械臂上安装适用于特定应用场景的各种末端执行器。常见的末端执行器能抓握并移动不同的物体，该类末端执行器一般有内置的压力传感器，该传感器将机器人抓握某一特定物体时的力度告诉计算机，使机器人手中的物体不会掉落或被挤破。当其他类型的末端执行器应用于喷灯、钻头和喷漆器时，六自由度机器人也就被广泛地应用于焊接、搬运及喷涂等方面。
• 制造类机器人形式多样，它们能够在一定范围内取代人力完成重复性强且劳动强度大的工作，甚至完成一些人工无法完成的任务和工作。
• 1.1.2　行走机器人行走机器人是指机器人带有可行的运动系统。如果机器人只需在平地上移动，轮子或轨道是最好的选择，如果轮子和轨道足够宽，它们还可以适用于较为崎岖的地形。当机器人使用腿状结构时，机器人的适应性更强。制造有腿的机器人时需要充分利用运动学的知识，这在生物研究领域是有益的实践。机器人的腿通常在液压或气动活塞的驱动下前后移动，可以使各个活塞连接在不同的腿部部件上，就像不同骨骼上附着的肌肉。如何使所有这些活塞都能以正确的方式协同工作是需要解决的问题，设计时必须弄清与行走有关的问题，如进行正确的活塞运动组合，并将这一信息编入控制系统的计算机中。行走机器人的内置平衡系统应能告诉计算机何时需要校正机器人的动作。例如，两足行走的运动方式本身是不稳定的，因此在机器人的制造中实现难度很大，为了设计出行走更稳的机器人，人们常会将眼光投向动物界，尤其是昆虫。昆虫有六条腿，它们往往具有超凡的平衡能力，对许多不同的地形都能适应自如。某些行走型机器人是远程控制的，可以通过遥控装置指挥机器人在特定的时间从事特定的工作。遥控装置可以使用连接线、无线电或红外信号与机器人通信。远程机器人在探索充满危险或人类无法进入的环境时非常有用，如深海或火山内部探索等。某些机器人只是一部分受到遥控，例如，操作人员可能会指示机器人到达某个特定的地点，但不会为它指引路线，而是任由它找到自己的路径。近年来，在分析和借鉴人类行走特性的基础上，研究者已经研制开发出多款更趋合理的行走机器人原型机。随着原型机结构与运行环境复杂性的不断提高，对机器人提出了更高的要求，如系统控制结构与算法，特别是有关动态行走周期步态优化控制与环境适应性及鲁棒性等问题，给研究者提出了新的挑战。实际上，人们更希望机器人在行走过程中可以根据实际工况信息，通过调整控制输入实现动态行走的周期步态，使具有周期运动的行走机器人能够在人类生活和工作的环境中与人类协同工作，还可以代替人类在危险环境中高效地作业，以拓宽人类的活动空间。
• 1.1.3　移动型机器人移动型机器人可以自主行动，无需依赖于任何控制人员，通过对机器人进行编程，使之能以某种方式对外界刺激做出反应。例如，碰撞反应机器人有一个用来检测障碍物的碰撞传感器，当启动碰撞反应机器人后，它大体上是沿一条直线曲折地行进，当它碰到障碍物时冲击力会作用在它的碰撞传感器上，每次发生碰撞时机器人的程序会指示它“后退-向右转-继续前进”，按照这种方法，机器人只要遇到障碍物就会改变它的方向。若是高级机器人，则会以更精巧的方式运用这样的原理。移动性能是机器人在特定环境中高效运动并完成指定作业任务的关键，包括移动速率、能耗、稳定性、灵活性、导航、负载能力、连续作业时间及地形适应性等多个指标。移动型机器人可以使用红外或超声波传感器来感知障碍物。这些传感器的工作方式类似于动物的回声定位系统，即机器人发出一个声音信号或一束红外光线，并检测信号的反射情况，此时机器人会根据信号反射所用的时间计算出它与障碍物之间的距离。某些移动型机器人只能在它们熟悉的有限环境中工作，例如，割草机器人依靠埋在地下的界标确定草场的范围，清洁办公室的机器人则需要建筑物的地图才能在不同的地点之间移动。较高级的移动型机器人可以利用立体视觉来观察周围的世界，摄像头可以为机器人提供深度感知，图像识别软件使机器人有能力确定物体的位置，并辨认各种物体。机器人还可以使用麦克风和气味传感器来分析和适应不熟悉的环境，甚至能适应崎岖的地形，这些机器人可以将特定的地形模式与特定的动作相关联。漫游车机器人会利用它的视觉传感器生成前方地区的地图，若地图上显示崎岖不平的地形，机器人会知道它该走另一条道。许多移动型机器人都有内置平衡系统，该平衡系统会告诉计算机何时需要校正机器人的动作。这类系统对于在其他行星上工作的探索型机器人是非常有用的。移动机器人的本体结构有轮式移动、履带式移动、腿式移动及混合式移动等类型。本体结构的复杂程度、移动效率的高低以及控制的难易程度等存在较大差别，环境适应能力上也各有所长。（1）轮式移动机器人轮式移动机器人采用轮子作为行走元件，结构简单，易于批量制作，控制也简单，在平坦地形中具有较快的移动速度，但轮式机器人对障碍地形的适应能力较弱。例如，工业生产中的轮式移动型焊接机器人由移动基座和固定于基座上的焊接机械臂组成，比固定式焊接机器人适应性更强，更为灵活，在舰船制造、大型球罐焊接及军用特定环境焊接等方面具有广阔的应用前景。但是，移动型焊接机器人系统具有多变量、强耦合及非线性的特点，工作环境复杂，系统易受到外界干扰和参数摄动的影响，不确定性强，使用单一控制方法难以完成高精度的轨迹跟踪控制任务。因此，移动型焊接机器人跟踪控制精度研究对焊接自动化研究领域具有重要意义。（2）履带式移动机器人履带式移动机器人采用履带轮作为运动部件，移动速度较快，由于承压面积大，对地形的破坏性较小，能够适应简单障碍地形，但其运动部件质量大，所需驱动功率较大，运动所产生的惯性也大，而且恶劣环境下的振动、冲击等易造成机器人的倾覆。（3）腿式移动机器人腿式移动机器人是模拟哺乳动物的运动方式，采用腿式行走，其落足点是离散的，对地形要求很低，但机器人运动速度慢、动作刻板、控制复杂，而且腿式机器人一般采用直接驱动关节运动的方式使机器人行走，与轮式移动、履带式移动相比较，其能量利用效率是三者中最低的。（4）混合式移动机器人混合式移动机器人结合多种移动方式的优点，从功能上可以实现两种或三种运动模式的结合，能够适应复杂地形、水陆两栖环境等，可以最优的运动模式在作业环境中移动，移动性能良好。混合式移动机器人需要增加转换或调整机构，以实现两种移动方式之间的转换，随之而来的是驱动器增加和布线问题，从而导致控制系统更加复杂，控制算法难度增大及可靠性降低。此外，当其中一种移动机构不工作时，则其成为系统的负载，导致驱动功率增大以及负载能力减小，进而影响机器人的动态性能。综上所述，高级移动型机器人均应有备选设计方案，方案采用较为松散的结构，并引入随机化因素。当机器人被卡住时，它会向各个方向移动附肢，直到它的动作产生效果为止。高级移动型机器人通过力传感器和传动装置的紧密协作来完成任务，而不是由计算机通过程序指导一切，当它需要通过障碍物时不会当机立断，而是不断地尝试各种做法，直到绕过障碍物为止。
• 1.1.4　自制机器人自制机器人的型号及样式五花八门、种类繁多。例如，机器人爱好者们可以制造出非常精巧的行走机器人，也为自己设计家政机器人，也有一些爱好者热衷于制造竞技类机器人。自制机器人是一种正在迅速发展的文化，在互联网上具有相当大的影响力，机器人爱好者利用各种商业机器人工具、邮购的零件、玩具甚至老式录像机组装出他们自己的作品。自制的竞技类机器人或许算不上真正的机器人，因为它们通常没有可重新编程的计算机大脑，它们更像是加强型遥控汽车。较高级的竞技类机器人是由计算机控制的，例如，足球机器人在进行足球比赛时完全不需要人类随时输入信息，标准的机器人足球队由几个单独的机器人组成，它们与一台中央计算机进行通信，该计算机通过一部摄像机“观察”整个球场，并根据颜色特征分辨足球、球门以及己方和对方的球员，计算机随时都在处理此类信息，并决定如何指挥它的球队。自制机器人用于特定的用途，但是目前它们对完全不同的应用场景的适应能力并不是很好。
• 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸及扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新科学，是计算机科学的一个分支。人工智能机器人是指通过对人们意识、思维信息过程的模拟，完成一些任务规划等复杂而抽象的工作，辅助和代替人做出决策，减轻人类的负担。人工智能是机器人学中令人兴奋的领域，无疑也是最有争议的领域，许多人都认为，机器人可以在装配线上工作，但对于它是否可以具有智能则存在分歧，就像“机器人”术语本身一样，同样很难对“人工智能机器人”进行定义。终极的人工智能将是对人类思维过程的再现，即一部具有人类智能的人造机器。人工智能包括学习任何知识的能力、推理能力、语言能力和形成自己的观点的能力。目前机器人无法完整实现这种水平的人工智能，但已经在有限的人工智能领域取得了很大进展，具有人工智能的机器已经可以模仿某些特定的智能要素。用人工智能解决问题的执行过程很复杂，但基本原理却非常简单，因为计算机已经具备了在有限领域内解决问题的能力。首先，人工智能机器人或计算机会通过传感器或人工输入的方式来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，并根据收集到的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。当然，计算机只能解决其程序允许它解决的问题，不具备一般意义上的分析能力，例如，棋类计算机。某些现代机器人还具备有限的学习能力。学习型机器人能够识别某种动作是否实现了所需的结果，机器人存储此类信息，当它下次遇到相同情景时，会尝试做出可以成功应对的动作。同样，现代计算机只能在非常有限的情景中做到这一点，因为它们无法像人类那样收集所有类型的信息。目前，某些机器人可以通过模仿人类的动作进行学习，例如，机器人学会了跳舞；有些机器人具有人际交流能力，例如，它能识别人类的肢体语言和说话的音调，并做出相应的反应。人工智能的真正难题还在于理解自然智能的工作原理。例如，开发人工智能与制造人造心脏不同，科学家手中并没有一个简单而具体的模型可供参考。大脑中含有上百亿个神经元，人类的思考和学习是通过在不同的神经元之间建立电子连接来完成的。但是人类并不知道这些连接如何实现高级的推理能力，甚至对低层次操作的实现原理也并不知情，大脑神经网络似乎复杂得不可理解。因此，人工智能在很大程度上还只是理论。科学家们针对人类学习和思考的原理提出假说，然后利用机器人来验证他们的想法。许多机器人专家预言，机器人的进化最终将使人类彻底成为半机器人，即与机器融合的人类。人工智能的研究还只是刚刚起步而已，要达到理想状态还需很长时间，随着人工智能技术的不断升级，智能机器人也将应用到各个领域，成为人们生活工作的好帮手。
• 1.1.6　其他机器人种类较多，从作业要求上工业机器人应具有自适应性，能根据环境或者任务的不同而灵活地应用及改变构型或设计。从外形看，机器人还有轮-足复合移动机器人及球形机器人等。从机器人组织结构上可以分为固定构型机器人及模块化机器人等。
• （1）轮-足复合移动机器人轮-足复合移动机器人是腿式移动与轮式滚动的结合，为混合式移动机器人。轮-足复合式移动机器人可分为两类：第一类是直接将轮子以串联的形式安装在腿的末端；第二类则是采用轮腿分离的形式，移动时可根据地形选择最佳的运动模式。在轮-足复合移动机器人中，轮的应用最为广泛。轮式机器人的直立过程是一个典型的非线性、多变量、强耦合、自然不稳定的复杂动态系统，具有极大的非线性、大滞后特征。在轮式机器人的直立过程中，经过模糊PID自整定后，抗扰动能力加强，平衡速度更快，控制精度明显提高，能满足更复杂的环境对直立的需求。在现代仓储物流中轮式机器人也扮演了重要的角色，是实现工业自动化生产的关键技术之一。但是，轮式机器人搭载货架工作时，由于货架和轮式机器人之间是直接接触关系，在不平路面的激励作用下产生振动，会导致货物的倾倒甚至倾翻。同时货架上货物的摆放有很大的随机性，使得货架的重心位置和整体重量不可预知，而货架和机器人的接触具有很强的非线性，给振动控制带来困难。轮-足机器人在汽车工业大量应用，但轮-足机器人高速情况下转弯的稳定性和安全性问题不可忽视，转弯在轮-足机器人的行驶过程中是很重要的一个环节，在车辆稳定行驶中至关重要。轮式移动机器人在转向状态时，两侧车轮在相同时间内所走过的路程不同，内侧车轮所走过的路程要小于外侧车轮。理想情况下，两侧车轮会得到相同的转速，但如果两侧车轮所行驶的路程不等，则两侧车轮由于转速相同会导致外侧车轮产生滑移现象，这将加大车轮的磨损甚至发生翻车事故。轮-足复合移动机器人具有自重轻、承载能力强、结构简单、行走速度快、行走机动灵活、驱动和控制相对方便、工作效率高等优点，因而被广泛应用于工业、农业、家庭、空间探测等领域。（2）球形机器人球形机器人是一种外壳为球形的机器人，其运动方式以滚动为主，一般由球壳和内部驱动机构组成，属于移动机器人分支。球形机器人是通过模仿生物翻滚运动而发展起来的移动机器人，该类机器人通常依靠球壳内部的驱动机构实现滚动行走，具有很强的姿态恢复能力。如果内部驱动机构设计合理，球形机器人能够很方便地实现原地转向，转弯半径为零，其行动灵活，无运动死角，并且可以搭载摄像头和机械执行装置等设备，完成各种任务。球形机器人区别于常见的轮式、履带式和腿式移动机器人，其最大的特点就是它具有特殊的外形和运动方式。球形外壳使得其在失稳后能够经过短暂的调整迅速恢复稳定状态，因此不怕翻倒。由于球形机器人的所有驱动装置、传感器、动力源等都分布在球壳内，所以能获得密封外壳提供的最大保护，使内部设备免受外界环境的影响。其球形或椭球形的外壳具有很好的密封性能，可将能源、电子元器件等附件封装在壳体内，可以有效防止外部恶劣的工作环境对内部装置造成损伤和破坏；同时，球形外壳能够在多重结构特征地形中稳定运行，具有良好的动态和静态稳定性，不存在失稳状态，即使在运动过程中与障碍物发生碰撞，也不存在足式以及履带式机器人可能出现的倾覆现象，能够在短暂的自调整后恢复运行。滚动方式的特殊性使得球形机器人相对于其他运动形式的移动机器人具备更小的运动阻力，具有运动效率高、能量消耗小的特点。此外，球形机器人还具有很好的水陆两栖功能和全地形运动特征。所以球形机器人可以在高温、辐射、毒气、沙尘等不适宜人类工作的环境下作业，应用范围广泛，可用于行星探测、环境监测、国防安保及娱乐等领域。理论上，球形机器人与地面的接触为点接触，具有非完整约束特征，是典型的非线性非完整系统，其运动学方程为二阶微分方程，并不能通过积分的方法得到零阶运动轨迹，这给球形机器人的控制带来很大的困难。虽然现有的球形机器人方案各有千秋，但大多存在着结构复杂、工程实现较难、实用性较低等不足。特别是，有些驱动机构原理复杂，加大了运动控制难度，例如，球形机器人不能在球壳外搭载附件，限制了机械执行装置的有效使用，未能提供稳定平台用于搭载各种仪器设备，降低了球形机器人的实用性。此外，球形机器人对台阶、斜坡、沟壑、废墟等地形的适应性较弱，极大地限制了球形机器人的发展与应用。从国内外研究现状可以看出，球形机器人目前仍停留在试验阶段，暂时还不能真正进入应用阶段。其中的影响因素有很多，首先，现有球形机器人的内部驱动结构设计大多比较复杂，很难真正实现球形机器人的直线运动和转弯运动，而且复杂的机械结构不利于运动控制和加工制作；其次，在驱动结构相对简单的可全向运动球形机器人中，也鲜有提供机械执行装置和足够面积的稳定平台的，然而这些对于推进球形机器人进入应用阶段均具有非常重要的作用。（3）模块化机器人模块化是指在对机器人的目标功能分析后，将整体结构分解并设计生产出一系列通用模块或标准模块。最早的模块化机械臂是美国的卡耐基梅隆大学于20世纪80年代研发的六自由度模块化机械臂RMMS（Reconfigurable Modular Manipulator System）。RMMS样机由一台用于实时控制的计算机、六个模块化关节以及关节连杆所组成。其中，关节模块分为摆动关节和旋转关节两种，每个关节都集成了直流伺服电机、谐波减速器、编码器、制动器、供电电路以及驱动电路等关键部件，同时实现了机械结构、电气结构以及控制硬件方面的模块化设计。RMMS的控制系统采用了分布式总线的控制方式，可以实现对关节的独立控制，使控制结构更加灵活、稳定可靠。模块化机器人可以由一系列通用模块组装而成，能够根据所处环境或任务的变化依靠模块间的通信和自主运动重组为另一种适应新环境、新任务构型的机器人，数学建模时可以归为在其所能表达的构型空间中的两个构型之间找到一条满足某种条件的最优路径。模块化机器人可以分为两种类型：第一种是由不同尺寸和功能的模块组装而成的模块化机器人；第二种是由相同模块组装而成的模块化机器人，其中每一个模块都是一个封装了特定功能的物理独立单元。第一种模块化机器人通常可分解为关节模块、连杆模块及末端执行器模块等类型模块，不同类型的模块完成的功能不同，不能相互替代。这种类型的机器人通过多种模块的不同组装形式构成不同的形态，可以完成诸如喷漆、焊接以及爬壁等不同任务，已经较为广泛地应用在不同工业领域。第二种模块化机器人由于每个模块完全相同，在重构过程中任意两个模块都能相互替换。
• 相比于固定构型机器人，模块化机器人通过增减某些模块或者对现有模块进行重新组合，可以由当前构型迅速变换为另一种适应新环境、新任务的构型。目前，固定构型机器人和模块化机器人都是常用的工业机器人。在结构设计方面，总部位于丹麦欧登赛的优傲机器人（Universal Robots，UR）公司于2009年推出第一款轻型模块化协作机械臂UR5，该机身采用了铸铝的加工方式，UR5的重复定位精度达到了较高水准。机械臂关节采用了一体式模块化设计，内部集成了两个高精度绝对值编码器、直流伺服电机、伺服驱动器及制动器等零部件。在控制方面，UR5机械臂通过检测电流环的数值变化，控制关节的输出力矩，从而实现了机器人的拖动示教和紧急触停功能。UR5机械臂的拖动示教功能，使机械臂的编程更为简便、直观，在降低了操作人员的技术要求的同时，也提高了机械臂调试工作的效率。机械臂的紧急触停功能可以使机械臂在与周围物体发生碰撞时，自动停止运动，避免造成进一步的损伤。因此，与传统机械臂相比，UR5机械臂可以在没有围栏的工作环境中安全作业，实现了人与机器人的协同作业。除此之外，还有一些比较有代表性的模块化机械臂，如美国宇航局研发的IDD（Instrument Deployment Device）机械臂、美国波士顿动力Barrett公司的WAM（Whole Arm Manipulation）机械臂等，在此不再一一赘述。与传统机械臂相比，模块化机械臂具有如下优势：1）生产成本低　模块的一致性在批量生产过程中可以降低机械零件加工成本以及系统关键零部件的采购成本，从而降低生产成本。2）维护费用低　当机械臂出现故障时，可以通过快速更换损坏关节，短时间内完成维护工作，避免投入大量人力物力，而且对维护人员的专业技术要求相对较低。3）应用成本低　当工作需求发生改变时，可以根据现有模块快速组装成能满足工作要求的机械臂，减少了研发时间和研发成本。国内外模块化机器人的研究呈现以下几个趋势：1）冗余自由度构型　机器人所具有的运动冗余性可以使机械臂具有更好的运动灵活性和操作性，并且可以利用冗余自由度机械臂的自运动特性进行避障操作等。此外，相对于非冗余自由度构型的机械臂，冗余自由度机械臂还具有关节备份、容错性高等优势。2）多传感器配置　温度传感器、位移传感器、力传感器、力矩传感器等多种传感器被越来越多地应用于模块化机械臂的设计当中，构建了更加完善的信息反馈系统，有助于实现机械臂控制系统的多信息融合。3）自主操作　随着任务级规划相关研究的深入，机器人的智能性和自主性受到了越来越多的关注，机器人的自主操作可以在实际运行过程中，减少人为参与，有利于提高设备的工作效率。模块化机械臂凭借其多种突出特性，成为国内外学者研究的热点，并取得了令人瞩目的研究成果。

 1.2 工业机器人与机械智能

• 1.2　工业机器人与机械智能国内机器人发展晚于发达国家，目前机器人中重要部分需要进口，尤其是机器人的减速器、控制器及伺服系统，因此，核心零部件对我国工业机器人技术发展非常重要，提高工业机器人的“智”，使工业机器人向着智能化方向发展是工业机器人的主要发展趋势。
• 1.2.1　机器人中的机械智能机械智能是指机器在不依赖电气传感元件或中央控制器的前提下，能够通过机械本体来感知外界或自身状态变化并做出相应反应，从而实现一定的自适应功能。尽管人类目前生活在一个对信息技术高度依赖的时代，更偏向于用传感器和电气控制解决机器的运动问题，然而，机械智能依然存在于人类的周围，并发挥着不可替代的作用。例如，法国人雷诺提出的齿轮差速器至今仍在汽车工业中占据着绝对统治地位。汽车工业中还有很多地方体现着类似的智能，例如，能根据不同拖拽加速度而保护乘客的安全带，根据不同的动力需求而动态改变传动比的液力自动变速箱等。机械智能不仅减少了机器对复杂控制系统的依赖，释放了中央控制器的资源，而且大大提高了系统的响应速度和鲁棒性。随着机构学、机器人学、仿生学和材料学等学科的发展，机械智能已经渗透到柔性机器人、仿生机器人以及可重构机器人等领域。1.2.1.1　柔性机构与机械智能柔性机构的固有柔顺性可以根据外界空间和负载的变化，自适应地做出机械响应，减少使用刚性机构时对传感器和控制算法的依赖，也就是柔性机构中会产生机械智能。刚性机构虽然可以通过阻抗控制使机构末端与环境具有一定的柔顺交互能力，但是需要额外的力传感器且显著增加了控制算法的复杂性，因此人机共融是智能机器发展的重要趋势。柔性机构的典型代表是柔性操作臂，可分为关节柔性操作臂和连续体柔性操作臂。（1）关节柔性操作臂机械臂主要分为刚性操作臂和柔性操作臂。柔性操作臂包括关节柔性操作臂和柔性臂杆操作臂等。相较于刚性操作臂，柔性操作臂具有重量轻、灵活度高、能耗低等特点，在医疗、航天等领域发挥着重要作用。关节柔性操作臂可以利用自身机械结构对操作对象的形状、接触力等做出响应，具有良好的环境适应性和安全的人机交互性。图1-1所示为Rethink Robotics公司操作臂机器人采用的串联弹性驱动器（Series Elastic Actuator，SEA），作为驱动关节，这是一种在电机和负载端串联一个弹性元件的柔顺驱动器，它能够根据外界负载的变化被动地调节机械阻抗，使其不仅能够通过弹性元件变形感应接触，同时可以吸收能量。
• 然而，柔性操作臂在关节处使用谐波齿轮减速器和力矩传感器等柔性器件时，常使得关节操作臂的控制问题变得较为困难。图1-2所示为比萨大学设计的一种三自由度轻型操作臂，为关节柔性操作臂，它采用一对气动人工肌肉进行驱动，这种操作臂具有良好的柔性，即使不安装传感器，也可通过肌肉变形感知和吸收冲击，能在一定程度上保证人机交互的安全性。此外，该柔性操作臂还能利用自身冗余的自由度对目标进行包络抓取。
• 相对于刚性操作臂，柔性操作臂具有惯性小、能耗低和运动速度高等优点，但由于其质量较轻、刚度低和模态阻尼小，使得柔性操作臂在转动或受到外部扰动时，会产生较长时间的自由振动，将对其稳定性和工作精度产生较大影响。柔性操作臂作为一种强耦合、非线性、时变多、输入多、输出分布参数多的系统，其复杂性不仅体现在动力学建模分析方面，更主要的是表现在控制器的设计上。
• 为了保证柔性操作臂系统的瞬态性能和稳定性，在控制律设计过程中通常需要考虑系统输出约束对系统性能的影响。常用的输出约束方法有预设性能控制和障碍李雅普诺夫函数等。相比刚性关节，柔性关节引入了额外的自由度，因此，电机转角与操作臂连杆转角不同步，不但增加了系统的响应时间，而且容易引起操作臂振动，增加机器人建模和控制难度。但是，随着机器人系统向高精度、大负载和轻质量方向发展，柔性关节机器人因体积小、能耗低，且具有高负载自重比，将更多地应用于空间探索、人机协作、家庭服务等领域。尤其是，柔性机器人因其具有所需力矩小，能够有效降低因外界碰撞带来的损伤等优点而受到关注。（2）连续体柔性操作臂连续体柔性操作臂理论上具有无限多自由度，无需复杂的控制系统即可穿越非结构化路径，适于狭小空间范围内的运动和操作。例如，一种连续体气动仿生章鱼操作臂，当内部驱动关节充入气体后，操作臂会自行贴合皮球表面，直至稳固抓取。一种基于“多软管嵌套（Hose-In-Hose）”概念的连续体操作臂，同样采用气动方式驱动，进行了类似的抓取试验。一种采用柔性管状材料的连续体手术工具，利用自身的柔性，该手术工具可被动地适应人体自然腔道形状，在进给力的推动下，无需主动控制其变形即可顺应自然腔道到达病灶处进行手术操作。相较于刚性灵巧手臂复杂的机械设计和对阻抗控制的依赖，柔性灵巧手臂仅仅利用自身机械特性即实现了更多的自由度、最佳的抓取接触面积和更安全的人机交互性。具有多个关节的柔性欠驱动灵巧手臂，每个关节采用类似韧带的结构设计，当碰到刚性物体时，它能够被动地改变自身形态，极大地提高了与环境接触时的安全性。一种纯软体手，手指和手掌均由软体驱动器组成，纯软体手能够不依靠控制器即实现自适应包络抓取物体。类似地，柔性夹持器无需传感器介入测量接触力或对目标进行外形评估，利用自身柔性即可实现对复杂外形或易损物体的拾取。包含多个基本驱动单元的柔性夹持器，能够夹持鸡蛋等不规则物体。某气动夹持器能在一定范围内自适应地对不同大小的目标物体快速抓取和释放，这将大大提高生产线的分拣效率，类似夹持器还被应用于水下生物采集机器人的操作臂前端中。使用“阻塞干扰（barrage jamming）”技术的新型柔性夹持器，不需要任何智能控制算法或图像识别技术即可完成对不规则物体的拾取。它主要由一团密封包裹的颗粒材料构成，常压状态下，当其压在目标物体上时，内部颗粒会围绕目标物体流动，在重力的作用下自动符合目标的几何外形，此时对其抽真空，颗粒材料迅速挤压和固定物体，即所谓刚柔转换，从而实现了对目标物体的抓取和握持。
• 1.2.1.2　机械智能的典型实例许多机器人系统能够利用机械智能自主地执行既定任务动作、调整运动姿态及生成物理逻辑控制等。（1）扑翼机器人利用机械反馈实现升力平衡的毫米级扑翼机器人，参考了汽车差速器的设计思想，其核心是两自由度传动机构。它能够平衡扑翼两侧的输出力矩，当机器人一侧下降时，该侧的扑翼幅度会变大，因此提供更大的升力，直至机器人两侧平衡。（2）蛇形救援机器人生物蛇的生理构造与象鼻、章鱼、鱿鱼触角类似，身体由多段关节构成，可以适应各种环境。该类仿生机器人具有机构自由度数目多、运动灵活的优点，从仿生角度出发，这类机器人多模仿具有柔软躯干的生物体。蛇形救援机器人能够根据外界环境变化进行自主避障，其避障轮安装在关节式机器人的头部，遇到障碍物时，能够利用轮和障碍物之间的滚动摩擦，使头部避开障碍物。此外，其身体内部存在金属线连接各个关节，由于形成闭环的金属线总长度不变，因此各个关节存在耦合关系，当身体遇到障碍物后，外力作用下会使该侧向内凹陷，随即机器人整体呈弯曲形态，从而保证后侧的关节也不会碰到障碍物。（3）纯软体仿生章鱼机器人包括能源系统和控制系统在内的纯软体仿生章鱼机器人，无需任何电子元器件，其动力由自身所携带的化学燃料催化分解提供。通过内部两路气体反应，实现对侧阀门互锁，自主调节体内气体的流动方向，以一种纯物理方式的微流逻辑（Microfluidic logic）进行自主控制，实现两组触须的交替运动。其机械智能不仅体现在软体结构与环境的交互上，更体现在使用机械的方法进行逻辑控制方面。
• 工业机器人的控制系统是典型的多轴实时运动控制系统，也是机器人的核心部分，由它来处理复杂的环境目标等信息，并结合机器人作业要求规划出机器手臂最佳的运动路径，然后通过伺服驱动器来驱动各个关节电机运转，完成机械手的工作过程。根据传统控制观点，人工智能处于控制系统的顶端，负责全局优化、路径规划等任务，即人工智能控制；基于运动学、动力学和经典控制理论的运动伺服控制处于底端，提供驱动器层面的控制或底层的控制，即机械智能控制。这两类控制器不能直接与环境交互信息，需要通过额外的传感器构成反馈回路。而机械智能的引入为底层的控制提供了新途径，机械智能通过机械本体感知状态变化并做出反应，能在系统末端与环境发生交互作用的局部区域形成快速反馈调节机制。类比人类的神经控制系统，人工智能和运动伺服控制类似于后天性反射，需要大脑皮层参与并经过一定程度的训练方能形成；而机械智能类似于先天性反射，是一种与生俱来的不需大脑皮层参与的神经活动，具有更快的响应速度。具备了机械智能和人工智能的机器，就如同具备了先天性和后天性反射控制的人类，可以在复杂的非结构化环境中从容应对不同的任务，成为真正的智能机器。在传统控制流程中，“运动控制”将“任务指令”解析转化为电机等各类驱动器的参考输入信号，经由伺服驱动实现整个“机械系统”的运转。然而，机械控制系统的智能行为可以由传感器和控制器产生，而机械系统可以仅提供结构形态和运动形式。
• 图1-4中包含顶层策略、运动控制、机械系统、传感系统和外界环境等部分。顶层策略可由人类直接指挥或运行预先编排的程序实现，可以将笼统的任务需求（如避障等）具化为可执行的任务指令（如机器人运动路径）并传达给运动控制。为了保证机械系统能按照人们所需的形式运行，传感系统会读取机械系统的运行状态并告知运动控制，运动控制将反馈的信息与任务指令或驱动器参考信号比对后，调整机械系统中驱动器的运动状态，使整个机械系统按照预定要求运行，实现全系统的闭环控制。
• 随着信息技术的发展，顶层策略可以由计算机自主完成，人工智能就是一种实现方式。在机械系统控制过程中，不论是决策规划层面的人工智能，还是驱动层面的伺服控制，都极大依赖于计算机、电机及传感器等电气元件。随着被控状态或控制自由度的增加，电气元件数量也相应增加，导致系统尺寸大、重量沉、响应时间慢、电磁兼容和可靠性差等一系列问题。对于一些特殊场合如柔性机构、微小机构和超冗余自由度机构等，为每一个运动自由度配置驱动器和传感器的思路显然无法适用。对此，现代控制和感知技术为传统机械系统自主完成任务提供了可能性。然而，人们往往忽略了机械本身的智能，有时甚至舍近求远地过度增加系统的电气复杂度。通过对传统机构、柔性机构以及机器人中机械智能的分析，人们发现机械智能可以在一定程度上替代传感器和中央控制器的功能，减少底层控制对中央控制器的依赖，从而降低控制系统的尺寸、重量和复杂性，并提高可靠性。机器人控制系统的开放化、模块化及标准化将进一步促进机械智能的深化和发展。

 1.3 本书的主要内容与特点

• 第1章，概述。主要内容为工业机器人概述，工业机器人及控制的相关基本概念，工业机器人与机械智能，本书的主要内容与特点。第2章，机器人设计要求与基本参数。主要内容为机器人设计要求和工业机器人基本参数。本章对机器人运动规划、机器人定位、机器人导航及机器人受力与驱动等基本概念进行分析，对机器人负载、最大运动范围、自由度、精度及制动和惯性力矩等进行阐述，提出工业机器人设计要求，并为工业机器人设计与应用基本参数提供理论基础。第3章，工业机器人系统与配置。主要内容为机器人系统组成，机器人配置方案及成套装置等。首先，通过被控部件、驱动及检测、控制平台及主要模块等概念的描述，认识工业机器人系统组成；其次，通过驱动方式、操作机其他配置、电驱动及配置方案等内容的介绍，了解机器人操作机驱动及配置等相关问题；再次，通过机器人系统配套及成套装置等的分析，明确工业机器人系统的多面性及发展方向；最后，以机器人系统中结构与配置为实例，分析了关节驱动方式、功能置换措施及机器人关节与配置等问题。本章把机器人系统组成、机器人配置方案及成套装置等结合起来，综合其各功能特点将有利于特定的工业自动化系统开发和工业机器人作业。工业机器人设计及控制是一项复杂的工作，其工作量大、涉及的知识面很广，需要多方面来共同完成，它面向用户，不断地分析用户的要求，并寻求和完善解决方案。随着科学技术的发展及社会需求的变化，工业机器人设计及控制将是不断升级的过程。第4章，工业机器人结构及特性分析。主要内容为机器人结构类型、机器人模型影响因素及机器人特性分析等。首先，针对直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人以及关节机器人等结构形式，介绍了机器人操作机的结构特点及其应用；其次，通过机器人形态与模块结构、机器人全局与局部关系、机器人建模工具等的分析，探讨了机器人模型影响因素；再次，通过对机器人运动学和机器人动力学的分析，明确了工业机器人的相关特性，并阐述了机器人设计的相关方法和理论；最后，通过实例介绍拉格朗日-欧拉（Lagrange-Euler）法、牛顿-欧拉（Newton-Euler）法等在工业机器人设计中的意义和作用。本章是全书重要组成内容之一，通过特定工业机器人结构类型的分析，从源头上理解机器人建模对工业机器人设计的重要性；通过机器人特性分析，为其设计及控制提供充分的理论依据。第5章，工业机器人优化设计。主要内容为机构与架构的优化设计、机器人杆件的优化设计以及机器人本体的优化设计等。首先，通过机构优化及架构优化认识机器人优化设计的必要性；其次，通过杆件静态性能、机械臂运动性能、机械臂运动误差、杆件力学性能以及机械臂性能测试等分析，明确机器人杆件的优化设计问题；最后，通过机器人本体方案、机器人关节对性能的影响、机器人分析及优化等相关内容的分析，实施对机器人本体的优化设计。本章把机构与架构的优化设计、机器人杆件的优化设计、机器人本体的优化设计等内容结合起来，借助多方面的先进理论、方法及工具等进行特定的优化设计。本章也是全书的主要内容之一。第6章，工业机器人控制。主要内容为机器人关节空间控制、机器人位置控制、机器人力控制等。首先，针对关节控制原理、关节控制传递函数、关节控制方法以及关节控制系统硬件结构等，分析了机器人关节空间概念及控制特点；其次，通过笛卡儿位置控制、控制方法与分析等探讨了机器人位置控制问题；再次，通过对力控制关键问题、工业机器人主要部件、关节控制软件系统等分析，阐述了机器人力控制理论和应用方法；最后，通过实例分析了机器人动力学前馈补偿控制、机器人多关节联动低速高精度控制、柔性机械臂控制等在工业机器人控制中的意义和作用。
• 1.3.2　主要特点《工业机器人设计及控制》一书以工业机器人的结构为核心，对工业机器人设计及控制中的主要问题进行分析与研究，对重点章节涉及的问题通过实例进行分析和总结。该书注重工业机器人设计及控制的实用性，并兼顾理论要点，对特定机器人的理论依据进行分析和阐述，强调现有技术和方法在特定机器人设计与控制中的应用。采用多种方式的工程图例，对工业机器人设计及控制中的相关问题进行表达和阐述，力求通过简明的图例能够较全面地理解复杂的设计及控制问题。1）始终坚持理论联系实际　根据实际任务、要求或目标，提出工业机器人作业特征要求或基本参数等，对特定工业机器人进行设计和控制。理论上，进行机器人运动规划及机器人控制等基本问题研究；实践中，针对特定工业机器人的设计、配置及控制等实施多次优化、试验及修正。2）不强求设计要素的完整性及完美性　无论是工业机器人结构、特征还是机器人环境都具有一定复杂性，为了使问题的阐述重点突出、图面更清晰，文中图样仅对具体表述到的部分进行显示，去掉了无关的和不重要的部分，这或许会给阅读和理解带来某些困难。3）简明扼要的写作风格　为了简洁明了，各章图例省略了许多部件、子系统及环节等的表达。本书涉及较宽广的知识面，其理论性、实践性及开放性结合紧密，如何将理论知识、实践经验及新科技等与工程技术人员的智慧结合起来，合理地设计及控制机器人，还需要笔者在今后的研究、学习与实践中不断地探索与提高

 2.1 机器人设计要求

• 2.1　机器人设计要求在机器人设计中，设计要求是对机器人性能量化的基本保证，对机器人的设计过程起指导性作用。为了实现机器人的相关功能，需要满足一定的设计要求，如机器人运动规划、机器人定位、机器人导航及机器人受力与驱动等。2.1.1　机器人运动规划从理论观点看，运动规划是机器人设计的基本要求。运动规划的目的是为工业机器人找到一条从给定的初始位姿到目标位姿的运动路径。对此，机器人在作业前需要进行运动规划，通过运动要求以规划出机器人最佳的运动路径。若机器人运动不同，意味着机器人所受物理约束不同，则对应运动或路径规划的算法也不同。对机器人进行运动规划能够有效地避免机器人运行的奇点问题，并且降低计算复杂性。由于机器人具有的多功能特性及多自由度结构的复杂性，经常需要在运动受到约束的场景中找到最优解，机器人运动自由度越大，路径规划算法的设计越灵活。（1）机器人运动轨迹工业机器人的运动轨迹，根据其运动特点可以分为点到点（point-to-point）运动和轨迹跟踪（trajectory tracking）运动。点到点运动只关心特定的位置点，而轨迹跟踪运动则关心整个运动轨迹或运动路径。1）点到点运动　由于点到点运动只关心起始和目标位置点，对运动路径没有限制，所以在笛卡儿坐标系中，点到点运动具有多条可能的轨迹。图2-1为点到点运动的可能运动轨迹示意图，从图2-1可以看出，A点到B点可能的运动轨迹没有限制。[插图]图2-1　点到点运动的可能运动轨迹示意图点到点运动是指根据目标点的机器人位姿，利用逆向运动学求取机器人各个关节的目标位置，通过控制各个关节的运动使机器人的末端到达目标位姿。在笛卡儿空间，由于对机器人末端的运动轨迹没有限制，所以机器人各个关节的运动不需要联动，各个关节可以具有不同的运动时间。点到点运动不需要在笛卡儿空间对机器人的末端运动轨迹进行规划，它只需要在关节空间（joint space）对每个关节分别进行运动规划，以保证机器人运动平稳。这里，关节空间通常是指由机器人各关节转动形成的角度空间，机器人每个关节构形对应其角度空间中的一组角度坐标。点到点运动的应用技术较简单，如现有技术的机械臂。当机械臂采用点到点运动的控制方法时，可采用较小的速度启动和停止来抑制振动，但是会导致运动效率低。
• 2）轨迹跟踪运动　轨迹跟踪运动是指机器人的末端以特定的姿态沿给定的路径运动。为了保证机器人的末端处在给定的路径上，需要计算出路径上各点的位置，以及在各个位置点上机器人所需要达到的姿态。计算路径上各点处的机器人位置与姿态的过程，称为机器人笛卡儿空间的路径规划。根据规划出的各个路径点处的机器人位置与姿态，利用逆向运动学求取机器人各个关节的目标位姿，通过控制各个关节的运动，使机器人的末端到达各个路径点处的期望位姿。轨迹跟踪运动以点到点运动为基础，而点到点运动的中间路径是不确定的，因此，轨迹跟踪运动只是在给定的路径点上能够保证机器人末端到达期望位姿，而在各个路径点中间不能保证机器人末端到达期望位姿。对于机器人末端，在笛卡儿空间的期望轨迹和规划出的路径点的可能运动轨迹不同，在两个路径点之间机器人的末端轨迹具有多种可能，与期望轨迹相比存在偏差。为了使机器人末端尽可能地接近期望轨迹，在进行机器人笛卡儿空间的路径规划时，两个路径点之间的距离应尽可能小。此外，为了消除两个路径点之间机器人末端位姿的不确定性，通常对各个关节按照联动控制进行关节空间的运动规划。具体而言，就是在进行关节空间的运动规划时，要使各个关节具有相同的运动时间。可见，轨迹跟踪运动需要在笛卡儿空间对机器人的末端位姿进行运动规划，同时还需要在机器人的关节空间进行运动规划。对于系统的空间目标轨迹，若采用平面轨迹跟踪的方法很难实现其良好的轨迹跟踪运动性能，特别是对于空间目标轨迹变化大、外界干扰严重的控制系统更是难以提高其跟踪性能。由于轨迹跟踪使机器人的实际轨迹快速且稳定地跟踪期望轨迹，因此问题的解决即是要设计出合理的控制器，以满足机器人的性能要求，通过控制器作用使机器人跟踪一条期望轨迹，并稳定地沿着期望轨迹运行。但在实际应用中，由于机器人自身的结构和系统以及外部的不确定因素，要达到理想的轨迹跟踪效果，就显得困难重重。轨迹跟踪是机器人运动控制中一个重要且实际的问题，根据控制目标的不同，机器人的运动控制方式不同。例如，在移动机器人运动控制的研究中，通常假设机器人在运动过程中轮子纯滚动而无滑动，但在现实环境中，路面结冰、道路湿滑和快速转弯等都会使移动机器人产生打滑，使得移动机器人的实际运行轨迹与期望轨迹间存在一定误差，移动机器人很难实现有效、精确的跟踪。文献[4]将移动机器人运动学模型离散化，设计了离散时间的滑模控制器来解决打滑状态下移动机器人的轨迹跟踪问题。上述研究均使用外部传感器（GPS或视觉传感器）实时检测机器人的状态，但是通过外部传感器获得机器人参数的方法实现起来较困难。轨迹跟踪问题作为机器人运动控制的重要研究问题，受到研究者的广泛关注。
• （2）机器人关节空间轨迹规划机器人轨迹规划（也称机器人运动规划）被很多学者关注，基本形成了两种形式的轨迹规划方法：笛卡儿空间轨迹规划和关节空间轨迹规划。机器人关节空间运动规划一般是指控制机器人的关节空间运动量，使关节运动轨迹平滑及关节运动平稳，关节空间运动规划简称关节运动规划。关节运动规划的内容，主要包括关节运动轨迹的选择和关节运动位置的插值。关节运动轨迹如图2-2所示。
• 轨迹规划旨在满足给定机器人的动力学方程、各关节驱动力、速度、加速度和加速度变化率的约束条件下，计算机器人姿态、各关节速度、加速度和加速度变化率等相关参数，并使所规定的代价函数通常为表征时间或能量等条件的函数最小化。因此，在关节空间中对机器人末端位姿进行描述时，也需要准确的连杆参数与关节转角。对于不同类型的机器人，相同的关节构形对应的末端执行器位姿完全不同，即使是同一型号的不同机器人本体之间，相同的关节构形所对应的末端执行器位姿也存在差异。随着研究的不断深入与应用的不断扩展，轨迹规划的性能需要进一步提高，很多学者对此做出了贡献。
• B样条曲线具有局部控制性、凸包性、变差缩减性和自动连续性，由于其有多阶导数连续和局部支撑性的特点，被广泛用于工业机器人关节空间的轨迹规划。
• 通常，B样条是一种广泛使用的样条，对局部的修改不会引起样条形状的大范围变化是其主要特点。换言之，修改样条的某些部分时，不会过多地影响曲线的其他部分。B样条拟合曲线不通过任一控制点，若要使其通过给出的位置-时间序列点，须将位置-时间序列点作为型值点去反算控制点，反算过程需要求解多元线性方程组。B样条模型具有很多优势，使得具有局部性和连续性的优化问题能转化为带有更简洁的表达式和更简单的求解过程的有限凸优化问题。因此，B样条插值被广泛应用于机器人运动轨迹的插值。目前很多运动控制卡采用3次B样条插值，实现运动轨迹的插补。以上仅从理论方面介绍机器人关节空间路径规划，但实际的机器人运动控制中，当机器人进行快速运动且运动时间确定时，受到驱动机构性能等因素的制约，机器人进行运动路径规划时，须考虑角加速度约束、角速度约束和角度约束。工业机器人在不同约束下进行轨迹规划，其轨迹规划的可行性方法有很多学者做了研究，在此不再进行展开。
• （3）机器人笛卡儿空间路径规划机器人笛卡儿空间路径规划就是计算机器人在给定路径上各点处的位置与姿态。在笛卡儿空间路径规划中，须保证每个关节的运动平滑性，在进行位置、速度及加速度规划的环节中，常通过梯形速度曲线方法及样条曲线加减速方法等，在笛卡儿空间内实现直线、圆弧及曲线路径的规划。
• （4）机器人路径规划路径规划要解决机器人在环境中如何运动的问题。路径规划是机器人导航的核心内容之一，在机器人开发中具有重要作用，是移动机器人能够进行自主决策的基础。对于一个点、一条线段、一个面或一个三维形体，从一个位置到另一个位置，必然经过一个连续的路径，因此，执行器的工作空间至少由一条路径构成，即至少有二维或三维工作空间。如果是平面机器人，就要有两个自由度；如果是空间机器人，就要有三个或三个以上的自由度。无论是在一个二维空间还是三维空间，路径一般都不是唯一的。理论上讲，二维空间或三维空间内的曲线数量是无穷大的，而且是二级无穷大。在路径的某一个位置上，都要有确定的姿态、确定的速度、确定的加速度、确定的惯性及确定的力等，这都是路径规划需要解决的问题。路径规划是对高级机器人进行开发的前提，也是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度，路径规划可以分为三种类型：第一种是基于环境先验完全信息的路径规划；第二种是基于传感器信息的不确定环境的路径规划；第三种是基于行为的路径规划方法。1）基于环境先验完全信息的路径规划基于环境先验完全信息的路径规划也被称为全局路径规划，能够处理完全已知环境下的移动机器人路径规划。当环境发生变化时，如出现未知障碍物时，这种方法就无能为力了。该方法主要包括可视图法、栅格法和拓扑法等。①可视图法　可视图法（visibilitygraph）是将机器人视为一点，把机器人、目标点和多边形障碍物的各个顶点进行连接，要求机器人和障碍物各顶点之间，目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线，都不能穿越障碍物，这样就形成了一张图，称之为可视图。由于任意两连线的顶点都是可视的，显然移动机器人从起点沿着这些连线到达目标点的所有路径均是无碰路径。对可视图进行搜索，并利用优化算法删除一些不必要的连线以简化可视图，缩短了搜索时间，最终就可以找到一条无碰最优路径。②栅格法　栅格法（grids）是将移动机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元，多采用二维笛卡儿矩阵栅格表示工作环境，每一个矩形栅格都有一个累积值，表示在此方位中存在障碍物的可信度。用栅格法表示格子环境模型中存在障碍物的可能性，通过优化算法在单元中搜索最优路径。由于该方法以栅格为单位记录环境信息，环境被量化成具有一定分辨率的栅格，因此栅格的大小直接影响环境信息存储量的大小以及路径搜索的时间，因此在实用上受到一定的限制。③拓扑法　拓扑法是根据环境信息和运动物体的几何特点，将组成空间划分成若干具有一致拓扑特征的自由空间，然后根据彼此间的连通性建立拓扑网，从该网中搜索一条拓扑路径。该方法的优点在于因为利用了拓扑特征而大大缩小了搜索空间，其算法复杂性只与障碍物的数目有关，在理论上是完备的。但建立拓扑网的过程是相当复杂且费时的，特别是当增加或减少障碍物时，如何有效地修正已经存在的拓扑网络以及如何提高图形搜索速度是目前亟待解决的问题。但是针对一种环境，拓扑网只需建立一次，因而在其上进行多次路径规划就可期望获得较高的效率。2）基于传感器信息的不确定环境的路径规划环境完全未知情况下的路径规划问题是机器人研究领域的难点，目前采用的方法主要有人工势场法（artificial potential field）、栅格法、可视图法、遗传算法、粒子群算法及人工神经网络算法等。人工势场法最初由Khatib提出，这种方法由于具有简单性和优美性而被广泛采用。其基本思想是把机器人在周围环境中的运动看作是一种虚拟的在人工受力场中的运动，目标点对机器人产生引力作用，障碍物对机器人产生斥力作用，引力和斥力的合力控制机器人的运动。该方法结构简单，易于实现。但也存在着一些缺点，由于人工势场法存在局部最优点，不能保证路径最优且有时无法到达目标点；存在陷阱区，在相近的障碍物前不能发现路径，在障碍物前产生振荡以及在狭窄通道中摆动，等等。栅格法在复杂的大面积环境中容易引起存储容量的激增；可视图法在路径的搜索复杂性和搜索效率上存在不足；遗传算法搜索能力和收敛性较差；粒子群算法易出现早熟、搜索速度慢的问题；人工神经网络算法易陷入局部极小点，而且学习时间长，求解精度低，等等。虽然这些路径规划方案各有优点，但这些方法也存在一些不足，仅能够在一定程度上解决问题。3）基于行为的路径规划方法基于行为的路径规划方法中最具有代表性的是美国MIT的R.Brooks的包容式体系结构。所谓基于行为的路径规划方法是把移动机器人所要完成的任务分解成一些基本的、简单的行为单元，这些单元彼此协调工作。每个单元均有自己的感知器和执行器，二者紧密耦合在一起，构成感知动作行为，机器人根据行为的优先级并结合本身的任务综合做出反应。该方法的主要优点在于每个行为的功能较简单，因此可以通过简单的传感器及快速信息处理过程获得良好的运行效果。但该方法主要考虑机器人的行为，而对机器人所要解决的问题以及所面临的环境没有任何的描述，只是通过在实际的运行环境中机器人行为的选择，达到最终的目标。如何构造和优化机器人行为控制器是成功与否的关键。因此，机器人路径规划的验证仍然是一项十分有挑战性的工作。现实中的机器人要同时考虑很多因素，如环境不确定性、测量元件误差、执行元件误差及算法实时性等。目前，现有机器人技术中融入了很多统计和概率的算法，如机器学习算法、神经网络算法及深度学习算法，基于栅格环境建模和基于人工势场法是可以针对非结构化环境及路径规划进行研究的方法。这些方法均需要建立环境模块，在非结构化环境中能够简单地生成规则的静态障碍物和动态障碍物，在其位置坐标均不知道的情况下可以进行两种仿真。例如，一是使机器人漫游一遍环境，用激光雷达将环境中的静态障碍物的位置记录下来并传递给环境建模模块，当机器人将整个环境漫游一遍时，将数据库中的数据调出来与原来的全局地图对比并更新，然后在基于人工势场法中规划路径，以取得较好的效果；二是使机器人直接局部建模，即边运动边规划路径，当机器人将激光雷达和超声波传感器测试的数据传递给建模模块时，根据栅格法进行局部环境的建模，然后再进行路径规划。综上所述，路径规划也是机器人研究领域的一个重要分支，其任务是在一定性能指标的要求下，在机器人运动环境中寻找出一条从起始位置到目标位置的最优或次优无碰撞路径，例如机器人避障、机器人运动规划与运动能力、路径及运动规划仿真等。
• ①机器人避障　机器人避障是指机器人遵循一定的性能要求，如最优路径、用时最短及无碰撞等寻求最优路径。避障规划的定义即为从起始点到目标点选择一条路径，使得机器人能够安全、快速到达目标点，或者更严格地表述为已知机械臂的末端轨迹，在完成末端期望轨迹跟踪的同时，能保证机器人不与障碍物发生碰撞。机器人避障时常会遇到定位精度问题、环境感官性问题以及避障算法问题等。例如，双机械臂运动规划问题比普通的单机械臂运动要复杂得多，在运动规划中首先要考虑的就是双臂之间的碰撞，在避障策略中最经典的算法就是虚拟力算法，可以实时地计算各关节所受的力，从而调整方向来防止碰撞以实现目标的抓取。但是虚拟力算法存在局部最小值的问题，当机械臂在某一位置达到吸引力和排斥力相等时，双机械臂将停止向目标位置运动，可能导致运动规划失败。
• 关于避障路径规划的研究方法种类繁多，根据国内外现状，主要有模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、梯度投影法及这些方法的混合方法等。例如，当采用遗传算法时可以使机器人满足工作空间的可达性、环境避障、线性误差及角度误差等要求。机器人避障也包括利用多种传感器，如超声波传感器、红外传感器等感知外界环境。其中超声波传感器成本较低，但是无法在视觉上感知障碍物，并且测距精度受环境温度影响；红外传感器反射光较弱，需要使用棱镜并且成本较高；激光雷达虽然可以获取较多外界环境信息，但是成本较高。
• 从目前的路径规划方法来看，大多倾向于二维平面的算法研究，而对三维环境下的路径规划算法研究较少。但是，大多数的机器人是在三维环境下进行作业的，因此，加强对三维环境下的路径规划方法研究将是未来的研究方向之一。②机器人运动规划与运动能力　对于机器人运动规划与运动能力的研究，常用的方法是首先了解机器人构型特点，尤其是对于多形态复杂结构机器人；然后，基于运动学和动力学相关理论建立末端轨迹与关节空间之间的数学关系；最后，规划末端轨迹并将其映射到关节空间。
• 下面主要针对模块化机器人运动规划与运动能力进行分析。对于模块化机器人的运动规划，可以根据其模块组成构型的特点，借鉴相对成熟的机器人关节规划理论与技术，例如蛇形机器人、四足机器人及六足机器人等的步态与关节规划方法。对于模块化机器人的节律运动而言，核心技术为关节间的配合。从规划的角度分析，即设计驱动函数及其参数。常用的驱动机器人节律运动的关节控制是采用中枢模式发生器（Central Pattern Generator，CPG），中枢模式发生器是一种不需要传感器反馈就能产生节律模式输出的神经网络。有研究表明，即便缺少运动和传感器反馈，CPG仍能产生有节律的输出并形成“节律运动模式”。也可以采用关节姿态法，该方法也常被应用于节律运动规划，即通过分析机器人各个运动阶段的整体姿态，计算关键姿态的关节角度，然后使用一些插值算法来实现机器人的连续运动。从控制角度分析，模块化机器人协调运动可分为集中式和分布式两种。集中式控制可以采用控制器协调机器人所有模块的关节转动，即受控于中央大脑的规划；分布式控制中各个模块作为一个独立个体，根据局部交互信息自主规划产生下一个动作。但无论是集中式还是分布式，机器人的整体节律运动控制器归根结底是一系列字符串表达式，表达式的形式和参数的设计选择决定了机器人的运动模式。所以从该角度出发，模块化机器人整体协调运动自动规划的关键技术可以划分为以下三个层次。a. 控制器表达式设计与参数设计结合　基于机器人形态特征来建立模型，根据不同环境和任务人为地设计控制器表达式和参数选择规律，该过程称为基于模型的运动规划。b. 控制器表达式设计与参数搜索结合　基于机器人形态特征人为设定控制器表达式，但利用计算机对参数进行优化搜索，从而得出满意的运动效果，该过程称为基于参数搜索的运动能力进化。c. 控制器表达式自动生成与参数搜索结合　基于给定的机器人形态使计算机自动分析生成控制器表达式，并且通过运动进化获取控制参数，该过程称为机器人自建模运动能力进化。
• 实现角度分析，机器人运动过程中需要保证各个关节在某个时间点旋转到设定的角度位置，或者根据整体的姿态实时动态地调整关节角度。例如，机器人的关节电机应跟随规划的角度函数进行运动，在实际应用中需要将各个关节的驱动函数进行离散化。对于复杂结构机器人、链式或者混合式模块化机器人，其组成构型可以看成是一个超冗余自由度关节型机器人，由于组成构型千变万化，如何使机器人实现有效的协调运动是一个重要问题。对于任意构型的机器人，可以预设构型的运动关节和控制器参数，即确定哪些关节需要运动，并且确定控制参数间的关系，以减少开放进化参数个数。如果没有预设或者难以预设，则需要对机器人控制器进行自建模，即确定自身的运动模型。对于节律运动而言，就是自动分析和确定机器人构型的驱动关节、关节间的节律信号关联性等。例如，一些研究者对模块化可重构机器人的运动学及动力学自建模进行了研究，为机器人组成链式操作臂等需要进行末端笛卡儿空间到关节空间的映射处理和控制提供了便利。
• ③路径及运动规划仿真　路径规划不同于轨迹规划，路径规划一般是对机器人的几何信息即位置、方向信息给出描述，不限定机器人的角速度和线速度。路径及运动规划需要解决的重要问题是机器人的节律运动规划与运动能力进化。
• 其次，当前通用的机器人仿真软件平台很少，所以有必要针对固有样机开发专用的进化仿真软件平台。
• 2.1.2　机器人定位机器人定位是指通过机器人传感系统实时获得其所在的位置和航向信息，是机器人完成复杂实际任务的基础。机器人定位是机器人通过自身感知系统从所在环境获取与定位相关的信息数据，然后再经过一定的算法处理，进而对机器人当前的位姿进行准确估计的过程。因此机器人定位又被叫作位姿估值或者位姿跟踪。定位问题一直是机器人研究领域的基础和关键技术之一，这里主要介绍定位能力、基于数理基础的定位方法及智能移动机器人定位。（1）定位能力机器人定位能力也是机器人最基本的感知能力，几乎所有机器人在运动或者抓取任务中，都需要知道机器人距离目的地或者物体之间的位置信息。机器人在环境中的位姿信息通常无法直接被传感器感知到或者测量到，因此，机器人需要根据地图信息和机器人传感器数据计算出机器人的位姿。实际上，机器人需要综合之前的观察才能确定自身在当前环境中的位置，由于环境中通常存在着很多相似的区域，仅凭当前的观察数据很难确定其具体位置，这也是机器人定位问题中存在的歧义性。根据先验知识的不同，机器人定位可以分为位姿跟踪、全局定位及绑架问题等，位姿跟踪、全局定位及绑架问题是机器人定位能力的重要方面。位姿跟踪是指假设机器人在环境中的初始位姿已知或者大概已知。机器人开始运动时其真实位姿和估计位姿之间可能存在偏差，但是偏差通常比较小。这种偏差为位姿的不确定性，通常是单峰分布函数。另外机器人在环境中运动的同时也需要不断地更新自己的位姿，这类问题也叫作局部定位。全局定位是指假设机器人在环境中的初始位姿未知，机器人有可能出现在环境中的任意位置，但是机器人自身并不知道。这种位姿的不确定性，通常是均匀分布或者多峰分布。全局定位通常比局部定位要困难。例如，在水下机器人定位方法的应用上，根据机器人是否已知和自身位置相关的先验信息可分为两大类：位置跟踪和全局定位。位置追踪又称为相对定位，是指机器人在已知初始位置的条件下确定自己的位置，是机器人定位过程中最广泛的研究方法；全局定位又称为绝对定位，要求机器人在未知初始位置和没有任何对于自身位置的先验信息的情况下确定自己的位置。绑架问题是指机器人全局定位的变种问题，比全局定位问题更复杂，其假设一开始知道机器人在环境中的位姿，但是在机器人不知道的情况下被外界移动到另一个位姿。因为在全局问题中机器人不知道其在环境中的位置，而在绑架问题中机器人甚至不知道自己的位姿已经被改变，机器人需要自己感知这一变化并能够正确处理。
• 目前，机器人的定位主要有基于自身携带加速度计、陀螺仪等传感器的自定位法，通过激光测距、超声测距、图像匹配的地图定位法、基于视觉与听觉的定位方法及网络环境平台等。1）定位方法受感知能力的影响　在应用中只有机器人位置状态已知的情况下，才能更有效地发挥传感器的监测功能。虽然机器人机动性能突出，但感知能力在某些环境下还存在一定的局限性，只有在适宜的环境下，传感器节点才可以根据目标传感信息，自动地感知目标实时位置，从而实现定位跟踪。例如，学者将WSN（Wireless Sensor Network）节点作为动态路标，组成局部定位系统以辅助机器人定位，该方法与自定位等传统方法相比具有较好的定位精度。为了提高机器人的定位精度和稳定性，基于EKF（Extended Kalman Filter）的定位方法使得定位精度得到了大幅提高，通过使用异质传感器信息融合的粒子群定位算法，不仅有效提高了定位精度，也改善了定位的收敛速度。2）超声波定位及误差分析　超声波测距是超声波定位的基础，超声波测距时引起机器人不同距离下响应时间不同的因素有很多，一般主要归结为超声波模块计算误差、检测电路灵敏度产生的误差、启动计时和启动超声波发射之间的偏差等。基于超声波定位的智能跟随小车，利用超声波定位和红外线避障，能够对特定移动目标进行实时跟踪。该定位技术具有体积小、电路简单、价格低等优势，在小范围定位方面得到越来越广泛的应用。利用超声波定位技术和跟随性技术，可以根据不同场合的跟踪要求设置小车的跟踪距离和跟踪速度等参数，以实现对运动目标的准确跟踪，但是机器人的载物能力以及避障能力较弱。当跟随机器人采用超声波和无线模块定位技术时，其机械结构设计巧妙，不但能够准确定位承载能力较强的物体，而且具有无正方向及零转弯半径等特点。3）网络环境平台　为了使机器人的定位更加准确，通常需要建立网络环境平台，如无线传感器网络环境平台。通过平台可以实现机器人与周边环境节点的信息交互，从而使自身的定位更加准确。例如，在机器人机身上安装阅读器使信标节点分布在作业区域内，机器人对全局环境信息的了解便通过机器人机身上节点对环境信标节点进行读取来实现。
• （2）基于数理基础的定位方法依据理论和应用的不同，定位方法可以有多种分类。基于数理理论基础可以分为基于贝叶斯滤波理论的方法和基于模糊理论的方法。1）基于贝叶斯滤波理论的定位方法　为处理机器人获取的不确定性信息，提取能够用于定位的数据，提出了许多基于贝叶斯滤波理论的机器人定位算法，取得较好的定位效果。这类算法主要有卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）、多假设跟踪（MHT）、马尔可夫（Markov）定位（ML）及粒子滤波定位（PF）法。根据不同算法间的相关性，这些算法又可分为基于卡尔曼滤波器的机器人定位算法和基于马尔可夫理论的机器人定位算法。①基于卡尔曼滤波器的机器人定位算法　卡尔曼滤波器是一种获取状态最优估计的算法，该算法用于线性系统能够取得最优的滤波效果。实际的机器人定位中，卡尔曼滤波器用于线性系统取得了较好的定位效果和精度。但是，实际机器人系统模型和观测模型均带有非线性，受机器人自身及各种外界因素的影响，真实的系统噪声和观测噪声不完全是高斯白噪声，无法满足卡尔曼滤波器的前提要求，使得其在机器人定位领域的应用受到一定限制。②基于马尔可夫理论的机器人定位算法　马尔可夫定位法基于观测值独立性假设及运动独立性假设，能够表示任意形式的概率分布，可以较好地解决机器人位姿跟踪及全局定位问题。马尔可夫定位算法，主要有基于栅格地图的实现和基于拓扑地图的实现等。基于拓扑地图的定位算法计算效率高，但定位精度低，应用范围较窄；相对于拓扑地图算法，基于栅格地图的定位算法因为具有较高的鲁棒性和精度而被广泛应用。2）基于模糊理论的机器人定位方法　模糊理论主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理等方面的内容。模糊理论为描述和处理事物的模糊性及系统的不确定性提供了新的思路，在一定程度上模拟了人类所特有的模糊逻辑思维功能，为将人类思维模式运用到智能系统领域开辟了新的视角。由于模糊理论能够较好地处理不确定性信息及适应能力强的特点，该理论被引入到机器人定位领域，以解决机器人感知信息不确定的问题。目前，主要是将模糊理论与已有的定位算法进行融合并加以改进，形成更加有效的定位算法。①基于模糊理论的路标定位法　路标定位法主要包括人工路标定位法和自然路标定位法两种。自然路标定位法是指利用自然环境路标进行检测和识别，根据明显特征匹配产生的偏差信息进行定位，该方法计算复杂，鲁棒性不强且实用性差。人工路标定位法是通过机器人识别获取路标的位置，根据路标位置获取机器人位置，具有较高的定位精度。但是，在对人工路标进行识别的过程中，可能存在因为阈值设置不合理导致识别失败的问题。②基于模糊卡尔曼滤波的机器人定位法　常规的扩展卡尔曼滤波器算法能够较好地实现移动机器人局部位姿跟踪，但其所能达到的定位效果与模型的准确程度和对噪声的统计特性的估计有密切的关系，如果系统噪声协方差和观测噪声协方差提供的信息不准确，会导致扩展卡尔曼滤波器的状态估计精度降低，严重时会导致滤波器发散。为了增强扩展卡尔曼滤波器的适应性和鲁棒性，可以将模糊理论和扩展卡尔曼滤波器结合起来，采用基于模糊卡尔曼滤波的机器人定位法。③基于模糊神经网络的机器人定位方法　基于模糊神经网络的机器人定位方法主要利用模糊理论对模型或参数带有不确定性问题的良好的处理能力和神经网络对非线性函数有力的逼近效果，解决机器人定位过程中存在感知信息带有不确定性的问题，二者的结合同时也避免了模糊理论中隶属函数的建立依赖于专家经验的不足。综上所述，根据数理基础不同，其定位方法有较大区别。目前的定位方法大多致力于改进机器人的定位精度、提高定位的实时性及降低定位过程中对计算资源的需求。由于贝叶斯滤波理论基于认知进行实践，通过实践指导认知，为有效处理带有不确定性的信息提供了理论基础和方法论，因此将贝叶斯滤波理论应用到感知信息带有不确定性的移动机器人定位领域具有一定的现实意义。但是，由于基于贝叶斯理论的方法对模型的要求较高，基于模糊理论的方法中隶属函数的建立严重依赖经验和专家知识，使得这两种方法的进一步发展都存在制约因素。同时，近年来小型机器人的迅速发展对机器人定位的实时性、计算速度、能源供应也提出了挑战。
• （3）智能移动机器人定位智能移动机器人必须具有定位的能力，其目的就是确定机器人在运行环境中相对于世界坐标系的位置及航向。定位方法分为以下几类。1）卫星定位　卫星定位主要用于室外无遮挡时的机器人定位。但是在城市、隧道、室内等环境下，因卫星信号被遮挡而无法应用。可采用双天线卫星定位系统获得航向，航向精度与基线长度有关。2）惯性定位　惯性定位是指通过对固联在载体上的三轴加速度计、三轴陀螺仪进行积分，获得载体实时、连续的位置、速度、姿态等信息，但惯性误差经过积分之后会产生无限的累积，因此惯性定位不适合长时间的精确定位。3）基于里程计的航位推算　基于里程计的航位推算是指通过车轮上安装光电编码器对车轮转动圈数进行记录，来计算载体的位置和姿态。由于是一种增量式定位方法，其定位误差会随时间累积。对于非轮式机器人或者机器人行驶在崎岖路面轮子存在打滑的情况，基于里程计的航位推算可采用视觉方法获得里程信息。4）电子地图匹配　电子地图匹配是指利用图像处理技术，将实时获取的环境图像与基准图进行匹配，从而确定载体当前的位置。匹配的特征可以为设定的路标、特定的景象或是道路曲率。电子地图匹配特别适用于对机器人系统长时间的定位误差进行校准。以上定位方式中，惯性定位以及基于里程计的航位推算为相对定位方式，可以获得连续的位置、姿态信息，但存在累积误差；卫星定位和电子地图匹配等定位方式为绝对定位，可以获得精确的位置信息，但难以获得连续姿态信息。因此，相对定位与绝对定位方式存在着较强的互补性，通常采用将两者结合的组合定位方法，以相对定位为主导航方式，以卫星、里程及地图信息等为辅助手段。定位是移动机器人导航最基本的环节，也是完成导航任务首先必须解决的问题。实现快速精确的定位是提高机器人性能的关键。
• 2.1.3　机器人导航机器人导航是指机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主状态，主要包括机器人导航的目的、导航的基本任务及导航方式等。2.1.3.1　导航的目的机器人导航的目的是让机器人具备从当前位置移动到环境中某一目标位置的能力，并且在这过程中能够保证机器人自身和周围环境的安全性。其核心在于解决所处环境是什么样，当前所处的位置在哪里，怎么到达目的地等问题。为了使机器人导航行为能够被接受，机器人导航行为应具备舒适性、自然性及社交性等特性。舒适性是指机器人的导航交互行为不会让人感觉到惊扰或者紧张，舒适性包括机器人导航强调的安全性，但并不限于安全性。自然性是指机器人的导航交互行为能够和人与人之间的交互行为相似，这种相似性体现在对机器人的运动控制上，例如运动的加速度、速度及距离控制等因素。社交性是指机器人的导航行为能够符合社交习惯，从较高层次来要求机器人行为，例如避让行人、排队保持合适距离等。机器人导航是机器人领域的一项基本研究内容，在所处环境中能够自主运动是机器人能够完成其他复杂任务的前提。近年来，随着机器人技术和人工智能技术的不断发展，以及整个社会对机器人日益增长的使用需求，学术界和工业界都投入了大量的资源对机器人导航技术进行深入研究和应用探索，使得机器人的导航技术日趋成熟。2.1.3.2　导航的基本任务机器人导航的基本任务包括地图构建、定位及规划控制等。地图构建是指机器人能够感知环境信息、收集环境信息及处理环境信息，进而获取外部世界环境在机器人内部的模型表示，即地图构建功能。定位是指机器人在其运动过程中能够通过对周围的环境进行感知及识别环境特征，并根据已有的环境模型确定其在环境中的位置，即定位功能。规划控制是指机器人需要根据环境信息规划出可行的路径，并根据规划结果驱动执行机构来执行控制指令直至到达目标位置，即规划控制功能。要实现机器人导航的基本任务，必须有配置信息、服务器维护信息及运行信息等支撑。当机器人执行任务时，其运行所需的配置信息应集中存放在机器人服务器上，机器人运行时需要从服务器获取最新的信息。服务器维护信息主要分为运行信息、配置信息及交互信息等。通常，运行信息必须包括机器人当前的位置、任务状态和硬件状态。配置信息主要包括地理及地图信息。交互信息则主要包括用户交互时的文本信息及语音信息等。
• 2.1.3.3　导航方式依据不同的理论和应用，导航方法可以有多种分类。例如惯性导航、路标导航、电磁导航、光电导航、磁带导航、激光导航、检测光栅导航及视觉导航等。（1）惯性导航惯性导航是指利用陀螺仪和加速度计等惯性敏感器，通过测量加速度和角速度而实现的自主式导航方法。它是通过描述机器人的方位角和根据从某一参考点出发测定的行驶距离来确定当前位置的方法。该导航方式是通过与已知的地图路线比较进而控制机器人运动方向和距离，使机器人实现自主导航。陀螺仪是机器人惯性导航的一种非常重要的工具，在进行分析测试的时候，可以用其补偿传感器所产生的位姿误差，该导航方式的优点是不需要外部的参考，但随时间的积累，在对其进行积分之后，就算是一个很小的常数，它的误差也将无限增大。（2）路标导航按照路标类型不同，路标导航可分为人为路标导航和自然路标导航。路标是机器人从其内部传感器输入信息，并且所能识别出的特殊环境的标志，路标本身具有固定的位置，可以是数学中的几何形状，如三角形、圆形和锥形等。人为路标导航是通过事先做好标记，给安装在环境中专用的机器人进行导航设计，该方式较容易实现，价格低廉，而且还能提供额外的信息，主要缺点是人为地改变了机器人行走的环境。自然路标导航是不对原有环境进行改变，而是通过对周围环境进行自然特征的识别来实现导航，该方式灵活且不改变工作环境。但是路标要经过认真选择、使其容易识别，如此才能将其特征存入移动机器人的内存中并利用其实现导航。（3）电磁导航电磁导航是较为传统的导引方式之一，电磁导航是在自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）的行驶路径上埋设金属线，并在金属线上加载导引频率，通过对导引频率的识别来实现AGV的导引。电磁导航引线隐蔽，不易污染和破损，导引简单可靠，对声光无干扰且成本较低，但是电磁导航致命的缺点是路径难以更改扩展，对复杂路径的局限性大，电磁导航AGV线路埋设时，会对地面造成一定的破坏，即在地面开槽，然后回填，对施工技术要求严格，才能恢复原地面美观要求。电磁导航、光电导航及磁带导航要求传感器与被检测金属线（磁带）的距离必须限制在一定范围内，距离太大将会使传感器无法检测到信号。（4）激光导航激光导航是利用激光的不发散性对机器人所处位置进行精确定位以指导机器人的行走。激光导航是伴随激光技术不断成熟而发展起来的一种新兴导航应用技术，适用于视线不良情况下的运行导航、野外勘测定向等工作，将它作为民用或军用导航手段是十分可取的。在机器人领域，激光雷达传感器被用于帮助机器人完全自主地应对复杂、未知的环境，使机器人具备精细的环境感知能力。经过不断优化，激光雷达传感器目前已经基本实现了模块化和小型化。例如，激光头安装在机器人的顶部，每隔数十毫秒旋转一周，发出经过调制的激光。收到经调制的反射光时，经过解调，就可以得到有效的信号。通过激光头下部角度数据的编码器，计算机可以及时读入激光器的旋转速度。在机器人的工作场所需预先安置具有一定间隔的反射板，其坐标预先输入计算机。激光导航需要有很高的水平度要求，否则会影响其精度。（5）检测光栅检测光栅是通过安全光幕发射红外线以形成保护光幕，当光幕有物体通过导致红外线被遮挡时，装置会发出遮光信号，从而控制潜在危险设备停止工作或者报警，以避免安全事故的发生。检测光栅导航可以在凹凸不平路面上实现机器人自动导航。除了上述导航，还有利用颜色传感器导航，颜色传感器是通过将物体颜色同前面已经示教过的参考颜色进行比较来检测颜色，当两个颜色在一定的误差范围内相吻合时输出检测结果，颜色传感器对检测距离的范围有要求。（6）视觉导航视觉导航是指计算机视觉导航。由于计算机视觉拥有信息量丰富，智能化水平高等优点，所以近年来被广泛应用于机器人导航中。计算机视觉导航技术关键在于完成路标、障碍物的探测和辨识。主要的优点是其探测信号范围广泛，获取信息完整。计算机视觉导航技术可以从环境地图事先已知、同时定位与地图构建及无环境地图等方面来分类理解。1）环境地图事先已知①环境地图的表示方法　目前，环境地图的表示方法多采用栅格地图、几何地图、拓扑地图和混合地图构建环境地图信息。a. 栅格地图　栅格地图是指将栅格图像视为一矩形，均分为一系列栅格单元，将每个栅格单元赋予一个平均概率值，并利用传感信息估计每个单元内部障碍物的概率。构建栅格地图的优点是其地图表达形式直观，创建和维护比较容易；但当划分的栅格单元数量不断增多时，实时性就会慢慢变差；当划分的栅格单元越大时，环境地图的分辨率越低。b. 几何地图　几何地图是指利用几何特征如点、直线、平面等来构成环境主要框架，且需要知道这些特征在环境中具体位置的信息，所以几何地图通常使用其对应的三维空间坐标来表示。几何地图构建过程相对简单，保留了室内环境的各种重要信息，是基于计算机视觉的定位与地图构建算法中最常用的一种表示方式。但是为了完成环境的建模需要标记大量的特征，从而计算量也非常大，降低了实时性，重建的地图也容易出现与全局不一致的情况。c. 拓扑地图　拓扑地图是指用许多节点和连接这些节点的曲线来表示环境信息。其中，每个节点对应真实环境中的特征点，而节点之间的曲线表示两个节点对应的地点是相连通的。拓扑地图把环境信息表示在一张线图上，不需要精确表示不同节点间的地理位置关系，图像较为抽象，表示起来方便且简单。机器人首先识别这些节点，进而根据识别的节点选择节点与节点间的曲线作为可作业的路径。d. 混合地图　混合地图主要包括栅格-几何地图、几何-拓扑地图以及栅格-拓扑地图等。混合地图是指采用多种地图表示，可结合多种地图的优势，与单一的地图表示相比更具有灵活性、准确性和鲁棒性，但不同类别的地图结合起来管理会比较复杂，难以协调，增加了地图构建的难度。②环境地图事先已知导航　在环境地图事先已知的导航中，路标信息保存在计算机内存的数据库中，视觉系统中心利用图像特征直接或间接向移动机器人提供一系列路标信息，一旦路标被确定后，通过匹配观察到的图像和所期望图像，机器人借助地图实现自身精确定位和导航。目前，环境地图事先已知导航技术多依赖于环境地图信息。提前对外界环境特征进行提取和处理，建立全局地图，并将地图信息存储在机器人内存数据库中，在导航的时候实时进行地图匹配，即预存环境地图。
• 该导航技术过程可分为以下步骤。a. 图像获取　图像获取是指通过摄像头获取其周围的视频图像。b. 路标识别及检测　路标识别及检测是指利用相关图像处理算法对图像进行一系列预处理，如进行边缘检测和提取、平滑、滤波及区域分割等。c. 路标匹配标志　路标匹配标志是指在观察到的图像和所期望图像之间进行匹配，搜索现有的路标数据库进行标志路标。d. 位置计算　位置计算是指当有特征点进行匹配时，视觉系统会根据数据库中的路标位置进行自身精确定位和导航。2）同时定位与地图构建　同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）是指在自身位置不确定的情况下，根据自身的摄像头获取周围未知环境信息，在作业时逐步构建周围的环境地图，根据构建的增量式地图自主实时定位和导航。同时定位与地图构建即不知起点、不知地图。3）无环境地图　在无环境地图系统中，机器人不需要依赖任何的环境地图信息，机器人的活动取决于其当时识别和提取出来的环境信息，不需要知道这些环境元素的绝对位置。无环境地图的导航技术包括基于光流的导航技术、基于外观信息的导航技术、基于目标识别的导航技术和基于目标跟踪的导航技术等。①基于光流的导航技术　光流是三维空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，也是图像亮度的运动信息描述。基于光流的机器人导航，其最基本的思想就是测量两侧“眼睛”拍摄到画面场景变化速度之差，从而对机器人的位置进行判断和分析。②基于外观信息的导航技术　基于外观的机器人导航技术，不需要构建真实的地图导航，机器人通过自身所携带的摄像头和传感器感知周围目标的外观信息进行自主定位和导航。其中，所述的外观信息多为目标的颜色、亮度、形状、空间大小和物理纹路等。机器人在导航时存储连续视频帧的环境图像信息，并将连续视频帧与控制指令相关联，再执行指令规划有效路径到达目的地。③基于目标识别的导航技术　目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。为了达到目标点或是识别目标，机器人很多时候只能获取少量的图像信息。基于目标识别导航技术是指用符号代替导航各个位置的赋值方法。该导航技术的难点在于是否可以准确实时地进行路标识别。④基于目标跟踪的导航技术　基于目标跟踪的导航技术是指为机器人构造一个虚拟地图，机器人通过摄像头获取连续的视频序列来确定一个跟踪的目标，以达到对目标的精确定位和实时跟踪。
• 2.1.4　机器人受力与驱动机器人关节受力与驱动负载，从根本上取决于机器人机构及结构形式。如何控制机器人的各个关节并使其末端表现出一定的力或力矩是机器人进行自动加工的基础。（1）机器人机构机器人机构是指由转动副、移动副以及圆柱副等组成的串联、并联和混联机构，其常用结构类型有数十种之多。以串联机器人为例，当串联机器人为固定构型时，通常为特定的工作设计，如高精度的工业生产、大量的重复性工业作业等，在工作阶段固定构型机器人的结构不再发生改变，但其受力、整体刚性及工作灵活性受到很大限制。如图2-11所示为串联机器人机构示意图，该机器人为四自由度、重载型。串联机器人机构具有工作空间大、结构紧凑、灵活性好等优点，但机械臂的串联形式也使其整体刚性存在不足，并且当机器人末端负载完全由关节处的伺服电机分担时，增加了机械臂的驱动功率及能耗。对此，机器人大臂和小臂常放弃实体固定结构，而采用平行四边形活动框架结构。当机器人大臂和小臂均采用平行四边形框架及对角线驱动的结构形式时，平行四边形框架则可以起到平衡外部弯矩的作用。
• 图1—伺服电机；2—立柱；3—大臂电机；4—大臂平衡缸；5—大臂电动缸；6—小臂电机；7—小臂电动缸；8—小臂平衡缸；9—腕部；10—小臂；11—大臂；12—基座；13—回转单元
• 1—伺服电机；2—安全离合器；3—调整垫片；4—推杆；5，10—密封端盖；6—缸体；7—预压型双螺母；8—滚珠丝杠；9—轴承
• 图2-12中，电动缸由伺服电机经安全离合器驱动滚珠丝杠做回转运动，滚珠丝杠经预压型双螺母将旋转运动转换为螺母及推杆的直线运动，通过缸体内壁加工的导向槽限制螺母的回转自由度。电动缸中的滚珠丝杠传动副采用双螺母预加载荷的方式来消除反向传动间隙并提高滚珠丝杠的刚度。2）基座　机器人操作过程中，电机启动会引起基础部件振动、基础部件带动基座产生弹性振动等。由于基座与臂杆间存在着耦合关系，所以易造成末端轨迹偏差。为了提高机器人精度，设计基座结构时应加以考虑，基座提供回转运动，如图2-13所示。
• 1—伺服电机；2—密封端盖；3—回转台用轴承；4—立柱；5—回转轴；6—轴承；7—端盖；8—蜗轮；9—箱体；10—蜗杆；11—基础部件
• 图2-13中的两台伺服电机与蜗杆分别对称布置在蜗轮的两侧并共同驱动蜗轮转动，蜗轮通过回转轴带动机器人立柱完成回转动作。采用双电机驱动的结构形式，可通过双电机主动消隙控制来消除蜗轮蜗杆副的传动间隙，以提高回转运动精度。此外，通过蜗轮蜗杆的大传动比可以实现减速的功能。当考虑基座的传动误差时，可采用级联控制法，抑制关节空间机械臂基座与关节的双重振动。
• 通过控制两侧蜗轮的转动使得腕部实现俯仰轴及摆轴两个自由度的回转运动，也可以采用消隙控制实现无间隙传动。由于腕关节机构本身的结构特点，使得运动受到约束，为实现腕部传动部件的合理布置并保证传动零部件工作在封闭空间内，支承件内外两侧锥齿轮与蜗轮分别通过传动轴和中空传动轴连接，其轴向位置均可通过套筒进行调整。针对机器人各关节，应设计必要的防护环节。例如，机械臂做相对回转运动的大臂、小臂等杆件间均通过密封圈实现密封；关节转动副外部采用端盖密封，以实现对回转关节内部轴承的防护；电动缸的推杆伸出部分可采用褶皱保护罩进行完全防护，以有效地避免推杆暴露在外导致污物、异物等进入电动缸，影响滚珠丝杠的使用寿命。
• 图2-17中机器人为四自由度，多用于搬运、码垛等场合，当用于重载时需考虑其大小臂驱动与承受能力。
• 需要说明的是，计算机器人关节受力及驱动时不要忽视机器人结构的影响，即由机器人结构带来的误差影响。①平行四杆机构误差　在进行分析时将四杆机构作为理想的平行四边形，但由于杆件加工装配误差，四杆机构并不是理想的平行四边形，对于非理想的平行四边形结构，关节的实际转角与模型将存在偏差。同时，机器臂的自重也将造成关节的转角误差。因此，对于含平行四杆机构的机器人，关节处的转角误差既包含四杆机构的传动误差，又包含杆件自重及外加负载导致的柔性误差。②传动误差　由于各杆件在加工装配时存在误差，实际的平行四杆机构与理想模型存在着偏差，因此被动转角与主动转角的关系也将存在偏差。而且，由于被动关节转角是通过主动关节转角计算得到，主动关节的转角误差也将传递至被动关节的转角上。③柔性误差　杆件自重的力矩作用在关节转轴上引起柔性误差。④末端关节误差。

 2.2 工业机器人基本参数

• 2.2　工业机器人基本参数工业机器人基本参数表达了机器人基本结构、特征、性能及应用状况等。工业机器人的结构和类型很多，从材料搬运到机器维护，从焊接到切割，等等。工业机器人产品较多，人们需要做的或许是：确定想要机器人干什么，或者在结构和类型众多的机器人中如何选择合适的一款。此时，工业机器人的基本技术参数便起着决定性的作用。工业机器人基本参数包括机器人负载、最大运动范围、自由度、精度及机器人重量和材料等。由于机器人的结构、用途和用户要求的不同，机器人基本参数的内容和数值差异均较大。2.2.1　机器人负载机器人负载是指机器人在工作时能够承受的最大载重，即机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大负载，它通常用质量、力矩、惯性矩表示。承载能力不仅取决于负载的质量，而且还与机器人运行的速度和加速度的大小和方向有关。一般低速运行时承载能力大，为安全考虑，规定在高速运行时所能抓取的工件质量作为承载能力指标。确定机器人负载时首先要知道机器人将从事何种工作，之后才是考虑负载数值。如果需要将零件从一台设备上搬至另外一处，就需要将零件重量和机器人抓手重量合并计算在负载内。
• 2.2.2　最大运动范围机器人的最大运动范围是指机器人手臂或手部安装点所能达到的所有空间区域，即机器人的工作范围。其空间形状取决于机器人的自由度数和各运动关节的类型与配置。机器人所具有的自由度数目和机器组合决定着其运动图形的形状，而自由度的变化量即直线运动的距离和回转角度的大小，则决定着运动图形的大小。机器人工作范围的形状和大小均十分重要，机器人在执行作业时可能会因为存在手部不能达到的作业死区而无法完成工作任务。在设计或选择机器人时，不仅要关注机器人负载，而且要关注其最大运动范围，需要了解机器人要到达的最大距离。例如，机器人制造公司会给出机器人的运动范围，用户可以从中查阅是否符合其应用的需要。机器人的最大垂直运动范围是指机器人腕部能够到达的最低点（通常低于机器人的基座）与最高点之间的范围。机器人的最大水平运动范围是指机器人腕部能水平到达的最远点与机器人基座中心线的距离。另外，还需要参考最大动作范围（一般用运行角度表示）。规格不同的机器人最大运动范围区别很大，而且对某些特定的应用存在限制。末端执行器的运动范围与其工作空间和执行部位有关，因为末端执行器的尺寸和形状是多种多样的，为了真实反映机器人的特征参数，这里指不安装末端执行器时的工作区域。按照执行部位的不同分别有点式末端执行器、线式末端执行器和面式末端执行器等。（1）点式末端执行器点式末端执行器的执行部位是一个点。例如电焊机器人末端执行器对应的工作空间。点式执行器工作空间是由若干点构成，从点到点必然经过一个连续的路径，因此点执行器的工作空间至少由一条路径构成，即至少有一个线性工作空间。许多装配机器人，在一个时段内，反复重复一个动作，从一点取元件，传递到另一个点装配元件，就属于这种情况。执行器实际工作时真正的点、数学上的点是没有的，一般是一个面。（2）线式末端执行器线式末端执行器的执行部位是一条线。例如手术机器人的末端执行器的执行部位对应的工作空间，线执行器的操作部是一条线段。一些手术机器人，手术刀可以看作是一条线段，虚拟车刀也可以看作是一条线段。确定一条线段的位置和姿态，执行器至少要有三个自由度，其工作空间是一个二维空间。（3）面式末端执行器面式末端执行器的执行部位是一个面。例如，喷漆机器人的末端执行器的执行部位对应的工作空间，面执行器的操作部是一个面。对于某些喷漆机器人、空中对接机器人，在工作空间内确定一个面的位置和姿态时，执行器至少要有四个自由度，其工作空间是一个三维空间。（4）体式末端执行器体式末端执行器的执行部位对应的工作空间是一个三维体。例如，飞行模拟机器人的执行器的执行部位对应的工作空间，体执行器的操作部是一个三维形体。对于某些飞行模拟机器人，在工作空间内确定一个三维形体的位置和姿态时，至少要有四个自由度，其工作空间是一个三维空间。此外，还有混合末端执行器。混合末端执行器是上述几种执行器的组合。最大运动范围或机器人工作空间通常用图解法和解析法两种方法进行表示。
• 机器人的自由度是指确定机器人手部在空间位置和姿态时所需要的独立运动参数的数目，也就是机器人具有独立坐标轴运动的数目。工业机器人的自由度数取决于作业目标所要求的动作。对于只进行二维平面作业的机器人，有3个自由度就够了。如果执行器需要具有任意的位姿，机器人至少需要有6个自由度。如果机器人需要回避障碍，则需要6个以上的自由度。机器人常用的自由度数一般为5～6个，手指的开、合，以及手指关节的自由度一般不包括在内。机器人的操作臂用于调整末端执行器在空间的位置，一般具有3个自由度。机器人轴的数量决定了其自由度，轴的数量选择通常取决于具体的应用。如果只是进行一些简单的应用，例如在传送带之间拾取—放置零件，那么四轴的机器人就足够了。如果机器人需要在一个狭小的空间内工作，而且机械臂需要扭曲或反转，六轴或者七轴机器人是最好的选择。机器人自由度取决于其可运动的关节数。关节数越多，自由度越高，运动精准度也越出色，同时需要的伺服电机数量相对较多。换言之，越精密的工业机器人，其内的伺服电机数量越多。需要注意的是，轴数多并不只为灵活性，机器人轴数多还可以有更多的应用。轴到用时方恨少，但是轴多时也有缺点，例如，对于六轴机器人，如果只需要其中的四轴，但还是得为剩下的那两个轴编程。机器人说明书中，倾向于用稍微有区别的名字为轴或者关节进行命名，也有一些厂商则使用字母为轴或关节命名。一般来说，最靠近机器人基座的轴或关节为J1，接下来是J2、J3、J4，以此类推，直到腕部。
• 2.2.4　精度机器人精度主要是指机器人定位精度和机器人末端位姿精度。（1）机器人定位精度机器人定位精度即评估机器人实现末端姿态的精确程度，主要包括重复定位精度和绝对定位精度。重复定位精度是指机器人重复到达某一目标位置的差异程度，或在相同的位置指令下，机器人连续重复若干次其位置的分散情况，主要是由随机性误差产生。绝对定位精度是指机器人到达指定位姿的准确程度，即机器人实际到达的位置和姿态与控制指令期望到达的位置和姿态之间的偏差，绝对定位精度主要是由机器人系统原理性误差产生。重复定位精度体现了机器人系统自身控制的一致性及本体结构的稳定性，而绝对定位精度体现了机器人系统本体模型的准确性及其与外部系统关联模型的准确性。原理上，机器人重复定位精度是绝对定位精度的前提，也是机器人定位误差补偿的上限。影响机器人定位精度的因素众多，通常可以分为两类：静态因素和动态因素。其中静态因素是指作用效果不随环境、姿态等条件变化而变化的误差源，主要包括控制系统的误差、机器人运动学模型参数的实际值与名义值之间的偏差。动态因素是指作用效果随环境、姿态、负载等条件变化而变化的误差源，主要包括机器人自重、外加负载、惯性力等因素引起的杆件和关节振动或弹性变形，以及环境变化引起的模型参数误差。机器人最终的定位精度是两类因素共同作用的结果，而且各因素在不同的情况下对机器人定位精度的影响程度不同，试图对各因素单独分析建模与误差补偿，将导致整个精度分析工作变得相当繁杂。因此，应深入探究各影响因素的作用规律，对显著误差源进行归类，建立可靠的定位误差模型或相应的补偿机制，从而实现机器人定位精度的综合补偿。重复精度是机器人在完成每一个循环后，到达同一位置的精确度或差异度。机器人重复精度用于衡量一列误差值的密集程度，即重复度。重复精度的选择取决于应用，例如，如果用于制造电路板，这就需要一台超高重复精度的机器人；如果所从事的应用精度要求不高，那么机器人的重复精度也不必太高，以免产生不必要的费用。对于串联机器人由于其自身的定位精度不高，且随着机器人的使用和磨损，绝对定位精度下降得很快，使得机器人的重复性定位精度更低。设计时，重复精度在二维视图中通常用“±”表示其数值。（2）机器人末端位姿精度机器人末端位姿（即位置和姿态）误差测量是决定机器人标定精度的另一个重要因素。目前绝大多数的机器人标定方法都是基于末端位置测量，常用的测量仪器有球杆仪、经纬仪系统、全站仪、三坐标测量机、摄影测量系统及激光跟踪仪等。机器人末端位姿精度的影响因素分为静态因素与动态因素两种。机械手位姿精度的影响因素很多，使得对机械手的精度与位姿误差补偿的研究有一定的难度。末端执行器往往会偏离理论作业位置，导致工作精度降低。
• 2.2.5　速度速度是指机器人在工作载荷条件下匀速运动过程中，其机械接口中心或工具中心点在单位时间内所移动的距离或转动的角度。机器人产品说明书中一般提供了主要运动自由度的最大稳定速度，但是在实际应用中仅考虑最大稳定速度是不够的。这是因为运动循环包括加速启动、等速运行和减速制动三个过程。如果最大稳定速度高于允许的极限加速度，则加减速的时间就会长一些，即有效速度就要低一些。所以，在考虑机器人运动特性时，除了要注意最大稳定速度外，还应注意其最大允许的加减速度。用户需求不同速度也不同，通常它取决于工作需要完成的时间。规格表上通常只给出最大速度，机器人能提供的速度介于0和最大速度之间。一些机器人制造商还给出了最大加速度。2.2.6　机器人重量机器人重量由多个部分组成，每一个零部件也有不同的重量。机器人重量是设计者关注的重要参数，它影响着机器人刚度、速度、柔性及其他参数的设计，也是机器人本体设计的必要参数。同时，机器人重量也是应用者关注的一个重要参数，例如，如果工业机器人需要安装在定制的工作台甚至轨道上，就需要知道它的重量并设计相应的支承。2.2.7　制动和惯性力矩制动是指使运行中的机器人停止或减低速度的动作。制动方式有油压、机械、气压、真空助力气压、弹簧储能及电磁涡轮缓速器等多种方式。例如，在机器高速轴上固定一个轮或盘，在基座上安装与之相适应的闸瓦、带或盘，在外力作用下使之产生制动力矩，之后便可以产生制动。惯性力矩是指机器人在受到力矩作用时绕轴线转动的数值，惯性力矩也是一种转矩，由其本身质量产生并且与质量和惯性有关。机器人每个杆件上均存在惯性力和惯性力矩。制动和惯性力矩对于机器人的安全是至关重要的，为了在工作空间内确定精准和可重复的位置，机器人需要足够量的制动和惯性力矩。同时，也应该关注机器人各轴的允许力矩，例如，当需要一定的力矩去完成某应用时，就应该检查该轴的允许力矩是否能够满足要求，否则，机器人很可能会因为超负载而出现故障。通常，机器人制造商会给出制动系统的相关信息，某些机器人会给出所有轴的制动信息，因此，对于用户而言，机器人特定部位的惯性力矩可以向制造商索取。2.2.8　防护等级防护等级取决于机器人的应用环境。通常是按照国际标准选择实际应用所需的防护等级，或者按照当地的规范选择。一些制造商会根据机器人工作的环境不同为同型号的机器人提供不同的防护等级。例如，机器人与食品相关的产品、实验室仪器、医疗仪器一起工作或者处在易燃的环境中，其所需的防护等级各有不同。2.2.9　机器人材料机器人材料的种类较多，有金属材料、非金属材料、复合材料。按照功能分有结构材料、涂装材料及控制材料等类型。工业机器人常用材料主要有不锈钢、铝合金、钛合金铸铁及钣金等。（1）碳素结构钢和合金结构钢这类材料强度好，特别是合金结构钢，其强度增大数倍，弹性模量E大，抗变形能力强，是应用最广泛的材料。（2）铝、铝合金及其他轻合金材料这类材料的共同特点是质量轻，弹性模量E并不大，但是材料密度ρ小，故E/ρ仍可与钢材相比。有些稀贵铝合金的品质得到了明显的改善，例如添加锂的铝合金，弹性模量增加，E/ρ增加。（3）纤维增强合金这类合金如硼纤维增强铝合金、石墨纤维增强镁合金等，这种纤维增强金属材料具有非常高的E/ρ，但价格昂贵。（4）陶瓷陶瓷材料具有良好的品质，但是脆性大，不易加工。日本已经在小型高精度机器人上使用陶瓷。（5）纤维增强复合材料这类材料具有极高的E/ρ，而且还具有十分突出的大阻尼的优点。传统金属材料不可能具有这么大的阻尼，所以在高速机器人上应用复合材料的实例越来越多。（6）黏弹性大阻尼材料增大机器人连杆件的阻尼是改善机器人动态特性的有效方法。目前有许多方法用来增加结构件材料的阻尼，其中最适合机器人的一种方法是用黏弹性大阻尼材料对原构件进行约束层阻尼处理。

 第3章 工业机器人系统与配置

• 第3章　工业机器人系统与配置工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。机器人系统任何一个部件或者子模块的设计都会对机器人的整体功能和性能产生重要的影响。从系统论的角度来说，工业机器人作为工厂的生产设备之一，也可以归纳为现场设备。其系统设计的目的是按照任务要求实现机器人关键零部件运动和末端件作业。需要明确机器人系统组成、配置方案及成套装置等，如确定机器人规格和行程、选择元件和尺寸、构建硬件架构、开发软件、设计用户界面及性能评估等。本章主要针对机器人系统组成、机器人配置方案及成套装置等进行探讨与分析。

 3.1 机器人系统组成

• 3.1.3　控制平台控制平台是以通信和网络技术为基础的控制系统，随着加工对象的工艺复杂化及综合要求越来越高，对工业机器人的控制系统要求也会随之提高。其控制平台的设计也愈加多样化。控制平台主要涉及硬件结构、软件开发及用户界面等几个方面。（1）硬件结构硬件结构是机器人系统不可缺少的构成部分。工业机器人硬件结构设计应包括控制计算机、示教盒、操作面板、数字和模拟量输入输出、传感器接口、轴控制器、辅助控制设备、通信接口及网络接口等。对于机器人系统，主流的机器人架构主要有以控制卡为核心的控制架构和基于总线模式的控制架构。其中，以控制卡为核心的控制架构，其控制系统的开发受制于控制卡系统内部的算法，严重制约着该种架构的机器人系统开发；而基于总线模式的控制架构，其高速总线控制架构系统及分层控制的模式可实现复杂算法的计算，而且底层的控制接口设计简单，可以实现控制系统的模块化，易于实现后期电控系统调试等作业。当机器人运行时，会受到其周围电气系统或设备产生的电磁等信号干扰。为了消除信号干扰，可以在电源主回路与负载之间安装滤波器。例如，某工业机器人的驱动电机选用交流伺服电机、运动控制模式为位置控制，此系统使用限位光隔板对限位、回零等标志信号增加光耦隔离，使用光隔接口板控制电磁阀的通断电状态，以此来控制系统的开合。工业机器人系统使用示教方式时，示教盒需要完成示教工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作。其中，操作面板由各种操作按键、状态指示灯构成，仅完成基本功能操作。此时，传感器接口用于信息的自动检测，而轴控制器则负责机器人各关节位置、速度和加速度控制。辅助控制设备用于和机器人配合的辅助设备控制，如变位器等。通信接口用于实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。硬件结构的基本配置应能满足最小速度和最大速度的要求。移动机器人控制系统的硬件电路设计，应包括测距系统、驱动电路、前置放大电路、控制系统总体设计等硬件结构设计。其中，测距系统或许需要超声红外传感器、温度传感器等；驱动电路或许需要驱动直流电机和功率步进电机。为了使驱动机械手的步进电机获得足够的驱动电流，并提高控制信号的信噪比，需要进行前置放大电路的设计等。（2）软件开发软件开发是根据用户要求开发出软件系统或者系统中软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析与设计、需求实现和测试的系统工程。软件是研究机器人运动必不可少的工具。如在机器人运动仿真时，针对已经确定构型的机器人有相对成熟的仿真技术和仿真工具。目前，有些商业的多体动力学仿真软件，通过模型导入、关节运动配置及其环境模型设定可以研究机器人在环境中的动力学运动效果，但是由于模块化机器人构型多变，对关节配置的繁杂操作费时费力。为了适应机器人多变的构型，往往不采用以鼠标操作为主的软件，而是选用支持脚本或者高级程序语言创建机器人构型的运动仿真软件，常见的该类商业机器人仿真软件有Webots、MSRS（Microsoft Robotics Studio）、V-REP（Virtual Robot Experimentation Platform）等。Webots目前已经在全世界多所大学及科研院所中使用，为全世界的使用者节省了大量的开发时间。MSRS为一个小规模团队秘密研发的机器人开发平台，目前针对教育学习者免费。V-REP是全球领先的机器人及模拟自动化软件平台，V-REP让使用者可以模拟整个机器人系统或其子系统（如感测器或机械结构），通过详尽的应用程序接口（API），可以轻易地整合机器人的各项功能。V-REP可以在远程监控、硬件控制、快速原型验证、控制算法开发与参数调整、安全性检查、机器人教学、工厂自动化模拟及产品展示等各种领域中使用。近几年出现的仿真平台还有Robot 3D和ReMod 3D。Robot 3D，具有群机器人运动、模块对接及机器人个体运动仿真等功能，其物理计算引擎采用ODE。Re Mod3D是针对模块化机器人的高效运动仿真软件，该软件采用PhysX物理引擎做物理计算，除Robot3D具有的功能外，还增加了运动学解算和轮式小车等附加功能。因为PhysX引擎支持仿真计算的多核多线程自动加速，所以相对于ODE来说，更容易实现高效的运动仿真平台开发。开发软件也有多种。目前软件开发多采用流行的MATLAB，它为经典控制和现代控制两类控制算法的标准和模块化设计功能提供了丰富的集合。应用MATLAB/Simulink软件开发，可以实现的功能包括：a. 控制和自动调整；b. 几何误差校正和补偿；c. 安全功能，如紧急停车和限位开关等。这些功能基本能够满足常用工业机器人的需要。目前，有多种商品化的软件符合支撑平台的条件，因此可以借助它来构建用户平台。在选择控制系统硬件和软件进行开发时，其关键因素是灵活性、质量保证及功能实现。有关用于构建控制平台的商品化软件在市场中可以根据需要购买，在其他相关软件的现有资料中也有详细介绍，在此不再赘述。（3）用户界面用户界面是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。用户界面应该帮助设计或使用人员直观地管理使用设备，设置必要的接口并自动进行试验和操作。用户界面设计应该简单易操作。用户界面视具体应用的需要可以相应地增加和减少。综上所述，对于机器人系统而言，控制平台是实施机器人控制的必要工具。建立机器人控制平台必须明确其主要功能，并考虑机器人工作空间、环境等特殊性要求。对于制造类工业机器人，其机械臂运动控制算法功能、关节电机控制功能、系统运动规划功能、仿真试验测试功能以及实现对整个系统的通信能力的检测功能等均应视为主要功能。对于控制平台的建立，不同机器人差距较大。例如，空间机器人其工作空间和环境等存在着特殊性，空间机器人的手臂和安装基座之间存在着运动学和动力学耦合，在轨执行任务时存在着控制时延，必须考虑这种有耦合作用及控制时延的空间机器人建模方法和控制算法功能。如采用数值模拟的方法来模拟载体运动，采用自由落体的方法完成微重力试验，等等。
• 3.1.4　主要模块工业机器人模块化设计时，主要模块应遵循模块化设计原则。模块化是通用性、标准化的前提，通过模块化设计使机器人构件有了统一的结构，可以大大简化设计和加工流程，提高效率。将模块化构件组成机器人，易于实现功能的扩展，以及损坏部件的更换，节省维修时间。机器人系统的主要模块即独立单元模块，在结构上可以分为机械模块、信息检测模块和控制模块等。1）机械模块　机械模块是保证工业机器人具有一个或多个运动自由度的基本模块。机械模块一般包括操作机结构元件、配套传动及驱动装置等，它们通常是构成机械模块的最小元件和零部件，并可以接通能源、信息和控制的外部联系。2）信息检测模块　信息检测模块通常由驱动机构、转换机构、传感器以及与控制系统相联系的各种配套组合装置所构成，该模块通常用于构成系统的闭环回路。3）控制模块　控制模块通常是指在满足模块组合原则基础上构成的，用于不同水平等级控制的系统硬件以及软件变形控制的模块。对机器人而言，某个部件或软件出现故障，往往会导致整个机器人系统的崩溃，维护修理成本非常高。当机器人由大量相同的模块组成时，便具有一定程度的冗余，这种冗余使得模块化机器人具有很高的鲁棒性，且当机器人由相同的模块组成时，用冗余的模块替换发生故障的模块就能够快速地实现自我修复。例如水下机器人、蛇形机器人等模块化机器人，可以利用相同的模块，通过自重构方式变换相应的工作构型，从而完成不同任务。当机器人的模块在功能上和构造上是独立单元时，即指模块可以单独或者与其他模块组合使用，以构成具有特定技术性能和控制方式的工业机器人。
• （1）机器人模块的基本要求机器人模块的基本要求，这里是指对工业机器人模块结构的基本要求，其主要内容包括：①保证结构上和功能上的独立性；②保证设计的静态和动态特性；③具有在不同位置和组合下与其他模块构成的可能性；④模块可以连接具有标准化特征的各元件、管线及配套件；⑤模块组装单元的标准化，包括单独单元、相近规格尺寸的组装及不同类型组件之间的组装等。在工业机器人设计中，模块化设计思路可以很好地解决产品品种、规格与设计制造周期和生产成本之间的矛盾，为机器人产品快速更新换代、提高产品质量、方便维修及增强竞争力提供了条件，越来越显示出其独到的优越性。
• （2）机器人模块的运动方式机器人模块的运动方式与模块几何形状和连接方式有关。模块化机器人根据模块中多个能够互相运动的子模块，主要可分为单一型模块和双子型模块两种。1）单一型模块　该类型模块可以作为一个整体做刚体运动，由这种类型模块组成的模块化机器人，每两个模块间都可以相互分离，需要时也可以相互连接。模块与模块间的常见运动包括绕边旋转型和伸缩型。①绕边旋转型　该类型的每一个模块通常以一个整体做刚体运动。机器人自重构过程中，两个相邻模块以一条相邻边作为旋转轴，一个模块绕着旋转轴相对另一模块做旋转运动。绕边旋转型模块的旋转运动比较灵活，但由于模块之间没有机械连接机构，因此无法准确地控制翻转角度，只能通过与目标位置相邻的模块的阻拦使其停止翻转。②伸缩型　每个伸缩型模块都具有空间伸展和收缩的功能。伸缩型模块化机器人能够在模型内部通过不同模块间的伸展和收缩实现模块移动，完成构型变换。2）双子型模块　若记模块的几何外形为Φ，双子型模块在几何外形上可以分解为两个不互相重叠的基本几何单元Φ1和Φ2，即Φ=Φ1∪Φ2且Φ1∩Φ2=∅（∅表示空集）。每个几何单元对应一个子模块，子模块间通过连接件相连，不可分离但可以相互运动。当两个子模块间保持固定连接时不需要类似挂钩等复杂的连接器。根据不同的运动方式，两个子模块可以是相同的，也可以是不同的。双子型模块中两个子模块间的相互运动通常包括中心铰接型和边铰接型。①中心铰接型　中心铰接型是双子型模块的一种常见运动方式。该类型的模块由相互对称的两部分组成，以模块的中心为旋转中心，子模块间能发生相对旋转。模块间通过机械挂钩的伸出与收回实现连接或分离。该类型模块化机器人的自重构过程由每个模块内部两个子模块间的相对旋转实现。②边铰接型　边铰接型可以同时存在于双子型模块和单一型模块中，多见于双子型模块中。该类型中两个子模块由连接件相连，两个子模块均能与连接件做相对旋转运动，运动范围在-90°到+90°之间。工业机器人的模块是集机械结构、驱动、控制和通信于一体的机电一体化产品，在设计过程中，不仅要考虑模块自身构造，还要考虑其适宜的尺寸，同时还要满足各项设计要求，设计结果要表现出良好的通用性和互换性，这样才有利于快速组装成不同的构型。对于串联工业机器人，可以将机械臂划分成关节模块、连接杆模块及接口模块等形式，当模块化组合时便于利用接口模块将关节模块和连接杆模块连接在一起。
• （3）机器人模块的硬件组成机器人运动不仅与软件的算法密切相关，还与模块的硬件实现和硬件模块间的运动方式有着密切的关联。机器人的每个模块均可以视为一个基本的机器人单元，搭载着驱动器、连接器、计算和通信元件、传感器和电源，具有独立的处理能力，单个模块的不同运动方式正是因为其由不同的硬件所组成。
• 1）驱动器　从广义上来说，驱动器指的是驱动某类设备的驱动硬件。在计算机领域，驱动器指的是磁盘驱动器，是通过某个文件系统格式化并带有一个驱动器号的存储区域。存储区域可以是软盘、CD、硬盘或其他类型的磁盘。驱动器是模块的动力单元，具有驱动单个模块产生运动和驱动整个机器人产生运动的功能。①驱动单个模块产生运动　多数机器人的单个模块具有自主移动的能力，通过感知周围环境，寻找其他模块并与之连接。在一些构型下，单个模块移动时可以不借助其他模块的帮助，这样就降低了自重构过程的难度。模块自主移动的能力与水平高低对模块设计的复杂度有很大影响，较高的自主移动能力需要更多的驱动器，因此设计过程中通常需要在模块结构复杂度和自主移动能力两者之间进行权衡。例如，机器人自重构过程中，对于组成机器人的多个模块，可以按照一定顺序并通过驱动器驱动单个模块逐个进行弯曲、扭转、收缩或扩张等操作，移动到某个预定目标位置并改变模块间的连接关系。②驱动整个机器人产生运动　在一些自重构机器人中，有的单个模块可以凭借自身动力驱动整个机器人。例如，在机器人底部的模块，通过自身轮子的滚动，驱使整个机器人向某个方向进行运动。另外一些自重构机器人只有在多个模块组成一个整体，并且在多个模块协调运动时，才能产生期望的运动。例如，蛇形机器人，需要每个模块按照一定的协调运动规律进行弯曲或扭转操作，才能完成行走或转弯等运动。驱动器结构形式较多，也有些驱动器为整套驱动装置，如工业机器人驱动装置，其中包括步进、小型或高性能伺服、交流变速、大电流输出直流以及面板型驱动器等。气动驱动器的代表是McKibben驱动器，因为其运动特性与生物肌肉极为相似，也称之为气动人工肌肉。由于空气的可压缩性好，故气动驱动器的柔顺性较好。气动驱动器还具有结构简单、可直接驱动即无需减速机构、动作灵活以及不会损害操作对象等特点。其他驱动器。例如，日本东芝公司研制的三自由度驱动器FMA（Flexible Micro-Actuator），日本冈山大学研制的旋转型柔性驱动器，德国卡尔斯鲁厄计算机科学应用研究中心提出的柔性流体驱动器，等等。这些驱动器在具体结构上各有特色，均具有柔顺性好、动作平滑、噪声小、无污染等特点，并已应用于各种机器人柔性多指手的设计中。驱动器类型的选择，取决于它所需要完成的功能，一般考虑尺寸大小、产生力矩的大小、控制难易程度和成本等因素。常用驱动器类型的分类可以参考相关资料。
• 2）连接器　机器人的每个模块内部都有连接器，用于实现模块之间的连接与分离。机器人的自重构，即通过改变模块间的连接关系达到改变机器人构型的目的。连接器主要可以分为机械连接器、磁性连接器、静电力连接器及尼龙搭扣连接器等类型。①机械连接器　挂钩是一种常用的机械连接器类型。例如，在PolyBot系列机器人中，公连接器的挂钩通过驱动插入母连接器的凹槽中，闩结构落至相应位置防止挂钩脱出，分离时打开闩结构，释放挂钩。在M-TRAN系列机器人中，公连接器的挂钩直接钩住母连接器。University of Southern California提出的SINGO连接器运用能自主分离的两个相互连接的挂钩，解决了一旦公连接器失效则无法分离的问题。由于连接和分离过程需要将挂钩放置于正确的位置和朝向，因此对精度的要求很高。由于多数机器人对连接器的强度要求较高，所以多数连接器都采用机械结构，虽然机械连接器强度高，但随之带来的是复杂度高、所占空间大及放置难度大等问题。②磁性连接器　最简单的磁性连接器是在两个需要连接的模块表面上放置永磁体的相反磁极，这种方法较容易实现，但分离时需要提供至少与磁力大小相等的力使两个模块分离。一些机器人系统中也采用电磁体，通过控制电流使模块连接与分离。由于磁力与模块间距离成反比，仅仅依靠磁力来连接模块，相对于机械连接器来说磁力的连接强度较弱，但相比机械连接器，磁性连接器所占体积比较小。③静电力连接器　工作原理与磁性连接器类似。对两个需要连接的模块表面充电形成不同的磁极，两者相互吸引形成连接。与磁性连接器一样，静电力连接器的连接强度较弱，可以考虑用在弱重力或无重力环境中，比如水下或太空等对连接强度要求不高的环境中。④尼龙搭扣连接器　在两个需要连接的模块表面上分别放置尼龙钩带和尼龙绒带，通过施加压力，能产生较大的扣合力和撕揭力，相比其他几种连接器类型更加简单经济，缺点是必须通过人工进行分离。3）计算和通信元件　由于每个模块都是一个具有独立功能的机器人单元，所以模块内部都应安装计算和通信元件。机器人系统中的计算方法和通信方式多种多样。机器人中的多个模块可以通过光学、电子或无线通信方式形成一个通信系统，每个模块中的微处理器通过通信系统连接成为一个网络。影响机器人运作性能的因素不仅包括单个微处理器的性能，还包括通信系统的性能。机器人通信系统的工作方式主要分为中心通信、全局通信、局部通信及多模式通信等。4）传感器　随着机器人的智能化发展，传感器多样化成为其先进性的一个重要特征。传感器种类非常多，主要包括：利用视觉传感器（如微型相机）判断是否具有障碍物，利用温度和湿度传感器感知环境的温度和湿度变化，利用扭力传感器防止驱动器损坏，利用压电式传感器测量模块所受到的动态压力，以及利用倾斜度传感器判断每个模块的朝向，等等。工业机器人运行中，由于工作环境经常改变，对触觉力及力矩控制方面的要求高，因此力矩传感器发挥着重要作用。机械臂可以通过力矩传感器实时反馈力矩信息，以实现对机械关节力矩的控制。目前用于空间机械臂的力及力矩传感器是一个新颖而富有挑战性的课题，它具有普通环境使用的力及力矩传感器的共性问题，又具有自身使用环境的特殊问题。同样，机械手触觉影响机械臂的运动精度，触觉传感器对此起着重要的作用。机械手触觉传感器是仿人机械手感知外部环境的重要媒介，它对于仿人机械手正确地操作目标物体极其重要。在仿人机械手灵活自如运动的前提下，触觉传感器能够准确地感知外部环境，以便实现对目标物体的各种精准操作。迄今为止，国内外学术界对于触觉传感器构造、柔性敏感材料及其力学特性、触觉力数学建模和精确解耦等已经进行了广泛的探讨。5）电源　电源用于给机器人供电，电源模块作为系统供电的主要器件，可以根据实际需要选择自带电源或者外接电源。如机器人所处环境复杂，应选择自带电源，自带电源的机器人直接使用电池，优点是工艺简单，但需要定时将电池取出充电或更换电池。如机器人位置较为固定，则可以选择使用外接电源通过线缆供电。
• （4）机器人典型模块在此仅对机器人模块组合方法和机器人典型模块的结构进行探讨分析。1）机器人模块组合方法　机器人模块组合可以降低复杂度，调试和维护简单。机器人模块组合时必须满足模块结构的基本要求。由于机器人模块在功能上和构造上是独立单元，因此，模块化方法和机器人技术结合在一起时会产生一个问题，即对于不同任务会有不同的组合装配设计，需要在所有可行的设计中选出优选排序。目前，工业机器人模块化组合方法主要有面向任务构型法和图论法等。①面向任务构型法　面向任务构型法主要是基于机器人作业要求进行其构型设计或组合。该方法对于作业要求少的情况，机器人构型较方便。但是，当作业要求较多时，模块化机器人的构型空间大，难以针对任务具体构型设计且构型复杂，此时采用遗传算法和迭代算法对机器人构型进行搜索并优化设计较为适宜。进行遗传算法后，再运用迭代算法对构型实施运动学逆解进行求解，以计算出空间工作点的可达性、适应度。②图论法　图论本身是应用数学的一部分，历史上图论曾经被好多位数学家独立地建立过。例如，基于图论，用关联矩阵表达模块机器人的装配关系，将对称关系和图形结合建立等价关系并产生异构装配的算法。以图论为基础，将动力学和力学分析在重构设计中整合到设计过程里统筹考虑，增加了模块化机器人的优化程度，提高设计效率。在图论基础上分析模块化机器人的装配并生成树图，具体化后再得到机器人的详细图集。也有学者采用组合数学理论对机器人组合装配特性进行分析。他们把机器人的模块化单元划分为摆动单元、旋转单元及辅助单元等三类不同单元，将这三类单元和组合数学理论结合在一起表达。在现有的机器人组合方法中，面向任务构型法、图论法或者其他的数学组合方法，在研究中多偏重于机器人运动学及力学性能的分析，多侧重于对机械臂等结构的详细构成的研究。从宏观角度来看，虽然这些方法存在片面性，但是对于整个机器人产品生命周期这一条主线来说，机器人模块组合方法则使设计效率变得更高。
• 模块化机械臂是机器人模块组合的典型应用，例如，美国卡耐基梅隆大学于20世纪80年代研发的6自由度模块化机械臂RMMS。再如，七自由度轻量化机械臂LWR（Light Weight Robot）。LWR机械臂采用了模块化设计的方法，机械臂关节模块内集成了步进电机、行星齿轮减速器、增量式传感器及力矩传感器等核心元件。为了得到完整系统模型，机器人模块组合被广泛应用在机器人系统领域。随着工业机器人技术的快速发展，人们对工业机器人系统的模块化组合也提出了更高的要求，通常需要对模块化组合及建模进行验证，以有效降低复杂系统的建模难度，提升建模效率。通过正确组合模块化模型可以得到满足属性需求的复杂系统模型。
• 2）机器人典型模块的结构　对于机器人模块，其标准化结构和配套件是极为重要的。标准化结构和配套件多为机器人典型模块结构，存在特定的结构形式，这方面的工作量很大并且任务繁杂，只有当标准化结构的模块和配套件具有一定规模和数量以后，工业机器人模块设计才会显现出特有的优势和广泛的实用价值。标准化结构的模块应包括机械模块、信息检测模块、控制模块及其他通用模块等。配套件包括驱动装置配件、传感器配件、程序控制装置配件、其他附属配件及夹具配件等。
• 图3-2中包括固定基座、固定支柱、单轨龙门架及单轨悬臂架，还包括多种小车、转台、手臂、手腕及夹持器等。工业机器人操作机结构模块中机械模块形式较多，应用方便。例如，手臂包括伸缩手臂、伸缩回转手臂、铰链杠杆式双连杆手臂及杠杆式三连杆手臂等；涉及的机构包括手臂摆动机构、手腕（头）伸缩机构、手臂杆件回转补偿机构及手腕回转机构等；机械臂末端包括无调头装置的单夹持器头、带180°调头的单夹持器头、带90°和180°调头的双夹持器头、带180°调头的双夹持器头、带90°和180°调头且夹持器可自动更换的单夹持器头等。③图3-3给出了工业机器人的辅助模块。图3-3中包括循环式工作台（加载的）、可换夹持器库、可换夹持器夹紧装置及手臂回转补偿机构等。
• 图3-4中包括可调液压驱动装置、可调气压驱动装置、电液步进驱动装置、电液随动驱动装置、直流随动电驱动装置、可调直流电驱动装置及可调交流异步电驱动装置等。
• 图3-5中包括循环程序控制、点位式数字程序控制、轮廓式数字程序控制、通用（点位-轮廓式）数字程序控制、标准化循环程序控制（模块式）、标准化点位式数字程序控制（模块式）及标准化轮廓式数字程序控制（模块式）等。
• 工业机器人系统的模块化主要以功能分析为基础，将系统划分为若干个功能相对独立的、通用的子模块，每一个模块控制完成一个或一阶段子任务，然后建立通用模块化模型。为了得到完整系统模型，还需要给模块化模型赋予合适的参数，再连接组合成为完整系统模型及模拟完成指定的功能，以满足系统的控制需要。

 3.2 机器人配置方案及成套装置

• 3.2　机器人配置方案及成套装置机器人配置主要是指机器人末端件相对于机体的位置、方向以及传动方式的安排。通常，机器人的基本配置是以现有基本模块和元件及其相互组合为基础，用多种方法将这些基本模块和元件组合起来，从而制造出无限复杂的机器人。机器人种类与机器人的基本配置密切相关。工业机器人也可以通过自制组装、添加人工智能元器件等得到应用。成套装置是指为生产或完成一定任务及功能提供必需的设备，把相关部件组合成一个整体。从本质上讲，机器人是由人类制造的“动物”，它们是模仿人类和动物行为的机器，也可以看作是模仿人类或动物器官的集成，动物器官便是动物的基本配置。从这一角度来看，典型的机器人应该有一套可移动的身体结构、一部类似于马达的装置、一套传感系统、一个电源和一个用来控制所有这些要素的计算机“大脑”。3.2.1　机器人配置方案机器人配置就是把其缺少或不足之处补足并且设置好。当工业机器人的基本技术参数明确后，可以依据标准化、现有组合模块等配置方案进行配置。例如，门架轨道式是工业机器人常用的形式，在门架轨道式机器人的配置方案中，除标准化夹持装置外，均可以由机械模块、驱动装置、程序控制装置及信息检测模块进行配置。根据机器人所采用关节种类、数量及布置方式等基本配置要求的不同，配置方案可以用直角坐标机器人、圆柱坐标机器人及极坐标机器人等形式表示。（1）工业机器人直角坐标式直角坐标机器人结构的空间运动是由三个相互垂直的直线运动来实现的，直角坐标系由三个相互正交的坐标轴组成，各个坐标轴运动独立，如图3-6所示。工业机器人直角平面式为直角坐标机器人的特例，其配置的基本特点是具有用直角坐标表达运动的方式。[插图]图3-6　直角坐标机器人工作空间1—手臂；2—立柱由于直线运动易于实现全闭环的位置控制，所以直角坐标机器人有可能达到很高的位置精度。但是，直角坐标机器人的运动空间相对机器人的结构尺寸来讲是比较小的。因此，为了实现一定的运动空间，直角坐标机器人的结构尺寸要比其他类型机器人的结构尺寸大得多。典型的工业机器人直角平面式配置如图3-7～图3-10所示，该类型配置的操作机及驱动装置简单，且具有超大行程、负载能力强、动态特性高、扩展能力强、简单经济及寿命长等特性。由于可以在末端夹持不同操作用途的工具，适用于多品种、小批量的柔性化作业，完成如焊接、码垛、包装、点胶、检测及打印等一系列作业。
• 图3-7中分别示出上下、水平两个平移运动。托架位移驱动装置上安装有位移传感器，可以用来检测托架位移量，并控制机器人的位置信息。运动原理：“操作臂／伸缩手臂”通过“移动基座／托架”固定在机器人本体上，在“驱动电机／托架位移驱动装置”的驱动下实现X轴平移运动；在“驱动电机／手臂伸缩驱动装置”的驱动下实现Y轴方向的平移运动，从而带动“末端执行器／无调头装置的单夹持器头”执行操作任务。
• ）如图3-9所示，配置用模块主要包括：托架，手臂摆动机构，无调头装置的单夹持器头，伸缩手臂，托架位移驱动装置，手臂伸缩驱动装置等。
• （3）工业机器人极坐标复杂式工业机器人极坐标复杂式配置的基本特点是灵活与多变。工业机器人极坐标复杂式配置如图3-16～图3-19所示，该配置具有最大的机动灵活性。由于其具有手臂杆件回转角补偿平移机构，能保证夹持器头（或手腕）稳定的角位置，这种配置与直角平面式、极坐标圆柱式相比较为复杂，它们通常用在要求机器人具有综合作业能力的环境中。
• 3.2.2　机器人操作机驱动及配置要使机器人运行起来，必须给各个关节即每个运动自由度设置驱动方式、安装配套装置或传动装置。驱动的主要目的是实现作业功能，使机器人操作机更好地适应多变的任务环境。为了实现作业功能需要进行驱动控制，系统需要使用检测设备以实现对环境因素的检测。驱动配套装置可以提供机器人各部位、各关节动作的原动力，同时还应考虑可安装性和可拆卸性。（1）主要驱动方式当工业机器人操作机配套装置为驱动系统时，驱动系统可以是液压驱动、气压驱动、电驱动，或者是把它们结合起来应用的综合系统，也可以是直接驱动或者是通过同步带、链条、轮系、谐波齿轮等机械传动机构进行的间接驱动，不同驱动具有不同的特点。
• 下面仅讨论驱动方式、操作机其他配置及电驱动配置等几种主要的驱动方式。1）电驱动　电驱动能源简单，效率高，速度变化范围大且速度和位置精度都很高。但电驱动直接驱动时比较困难，故多与减速装置相连。对于工业机器人的电驱动，按技术特性来说有多种形式，它与所采用的电机有关。可分为直流、交流伺服电机驱动，步进电机驱动，谐波减速器电机驱动及电磁线性电机驱动，等等。①直流伺服电机电刷易磨损，且易形成火花，无刷直流电机的应用越来越广泛。②步进电机驱动多为开环控制，控制简单但功率低，多用于低精度小功率的机器人系统。③谐波减速器电机驱动，结构简单、体积小、重量轻、传动比范围大、承载能力大、运动平稳且运动精度高、齿侧间隙可以调整、传动效率高、同轴性好，可实现向密闭空间传递运动及动力，也可实现高增速运动及差速传动等。④在工业机器人中广泛应用的是带谐波齿轮减速器电驱动装置、直流成套可调及直流随动电驱动装置。工业机器人电驱动装置的部件包括电机、变换器、变换器控制装置、电源电力变压器、电枢电路的扼流线圈，还包括内装测速发电机、位移传感器、谐波齿轮减速器及电磁制动器等。电驱动装置在上电运行前要做如下检查。①电源电压是否合适（例如，过电压很可能造成驱动模块的损坏），对于直流输入的正负极性一定不能接错，驱动控制器上的电机型号或电流设定值是否合适。②控制信号线连接应牢靠，工业现场应考虑屏蔽问题，例如，采用双绞线。③电驱动开始时只需连成最基本的系统，不要把所有的线全部接上，当运行良好时，再逐步连接。④一定要清楚接地方式，或采用浮空不接。⑤开始运行的半小时内要密切观察电机的状态，如运动是否正常、声音和温升情况等，发现问题立即停机调整。电驱动也用于足球机器人、软体机器人等，例如驱动机器人Tekken及KOLT等，其具有结构紧凑、控制简便、传动效率高、控制精度高等优点，但它的功重比低（功重比是指动力设备能够产生的功率与其设备质量的比值），不适合有大负载能力要求的高性能机器人。2）液压驱动　液压驱动是通过高精度的缸体和活塞来完成的，通过缸体和活塞杆的相对运动实现直线运动。其特点是功率大，可省去减速装置而直接与被驱动杆件相连接，结构紧凑、刚度好、响应快。但是，液压驱动装置需要独立的液压源（或泵站）、管道及油源冷却装置，价格贵、笨重，容易漏油及调整工作成本高。液压系统的工作温度一般控制在30～80℃之间。液压驱动不适合高、低温的场合，多用于特大功率的机器人系统。由于液压驱动装置具有良好的静态、动态特性及较高的效率，因此具有液压、电液调节及随动调节驱动装置的工业机器人得到广泛应用，此类工业机器人能在自身尺寸小、重量轻的情况下输出较大的转矩。液压驱动型足式机器人相对其他驱动类型的足式机器人而言，具有功重比大、承载能力高、响应快等优点。其具有独一无二的在复杂环境中行走的能力，例如森林、冰面、沙漠等其他机器人无法行走的环境中，液压驱动型足式机器人可以保持平衡并躲避障碍。1968年，美国通用电气公司的Mosher和Liston研究制造了液压四足机器人Walking Truck，并通过人力进行操控且进行了抬腿、落地及越障等多种动作。2011年，为了检验美军防护服的性能，波士顿动力公司研发了双足人形机器人Petman。该机器人由汽油发动机提供动力源，各关节由液压驱动，拥有跟普通人类相近的身高，像人一样行走。它还具有良好的平衡能力，在跑步机上奔跑时可以受推挤而不摔倒，可以在各种环境下模拟人类的动作和生理学特征。3）气压驱动　气压的工作介质是压缩空气。气压驱动系统通常由气缸、气阀、气罐和空压机组成，其特点是气源方便、动作迅速、结构简单、造价较低及维修方便。但是，气压不可以太高，抓举能力较低，难以进行速度控制。在易燃、易爆场合下可采用气动逻辑元件组成控制装置。多用于实现两位式的或有限点位控制的中小机器人中。由于气压驱动装置控制简单、成本低、可靠、没有污染，且有防爆及防火性能，当在不需要大转矩或大推力的情况下，工业机器人可以采用气压驱动装置。气压驱动机器人虽具有结构紧凑、机身重量轻等优点，但由于气体的可压缩性，不适合在大交变负载工况下的高精度控制场合应用。工业机器人气压驱动装置静刚度不高，难以保持预定速度及实现精确定位，并且必须有专用储气罐及防锈蚀的润滑装置。目前，工业机器人广泛应用的是成套电液驱动装置。因为，成套电液驱动装置在恒定转矩的情况下，具有调速范围宽的特点，可以实现较大范围的回转及直线运动。美国Clemson大学的学者Walker对气压驱动连续型机器人做了大量研究，采用了人工气动肌肉作为驱动器，并将气动肌肉相互连接形成并联驱动单元，最后将各个驱动单元串在一起形成类似章鱼触手的连续型机器人。该装置包含三段驱动模块，可以完成伸缩和弯曲等运动，利用这些运动，可完成抓取等任务。最后这个连续型机械臂可以安装到移动式移动平台上，从而具备实际作业能力。同样采用气压驱动技术的还有Festo公式研制的一款象鼻仿生机械臂，虽然结构上都是采用串并联式的布置连接，但是该装置采用了气压驱动波纹管，而不是人工气动肌肉，相较于人工气动肌肉而言，其质量更为轻便，具有良好的功重比。同时它还配备了柔性执行末端，因此具有相当安全的人机交互结构。（2）电驱动方案与配置电驱动是串联机构常用驱动方式，在此仅以串联机器人为例进行探讨。串联机器人采用电驱动时的基本要求包括以下几个方面。①机器人机构紧凑，自身占用空间较小，工作范围大。②机器人可以到达生产设备无法到达的空间工作。例如，汽车行业使用时，手部可以进入像汽车车身内部这种结构复杂的空间中进行工作。③机器人没有移动关节，不需要安装导轨。机器人转动关节相对于导轨容易密封润滑，转动关节使用轴承类零件，摩擦较小，可靠性较高。④转动关节所需要的转动力矩小，对电机要求低。机器人系统运行时，其中的零部件也需要合理的连接和配置，各组件分别实现各自的功能。1）确定方案　相对于混联机器人，串联机器人组件之间的连接较为简单，设计简洁的配置便可实现方案。串联机器人机构简图，如图3-20所示。
• 依据基本要求①，本设计要求机器人体积小、重量轻及工作环境洁净等，因而机器人选用电机驱动，综合考虑后选择步进电机。之后，综合考虑基本要求，该机器人驱动电机的第一级减速器选择行星齿轮减速器。然后再对主体结构如基座、大臂、小臂及末端执行器参数等进行设计。机器人的主体结构包括底部支承基座、腰部（关节1）、大臂或侧臂（关节2）、上臂（关节3）、手腕关节（关节4）和末端手爪等部件。该机器人具备五个回转关节，每一个关节具备一个回转自由度，因而机器人含有五个自由度，分别为：腰部与底部支承基座之间的自由度（垂直于水平面旋转）、侧臂与腰部之间的自由度（关节2）、上臂与侧臂之间的自由度（关节3）、手腕与小臂之间的自由度以及手腕与末端执行器之间的自由度。其中底部支承基座是机器人的承重部分，安装在地面或工作台上，承载了整个机器人的执行机构和驱动系统。腰部（关节1处）是机器人的机械臂部分的承载基座，机械臂部分安装在腰部基座上，腰部通过第一关节可以在底部支承基座上进行回转（即垂直于水平面旋转），完成机器人的转动功能。侧臂（关节2处）是上臂（关节3处）的承载部件，通过侧臂的摆动可以调整末端执行器在水平方向上的位置，上臂末端部位安装了末端执行器，通过上臂的摆动可以调整末端在竖直方向上的坐标位置。手腕部（关节4处）的两个旋转关节可以细微调整抓取物品的位置和角度。
• 1—输入接头；2—安装箱；3—平台；4—导管；5—电缆；6—支架；7—输出接头；8—上盖；9—波纹管；10—软金属接头；11—下盖；12—转台机体；13—橡胶圈；14—环形体
• 图3-21示出转动部件的气电配置模块的基本结构，主要包括：安装箱、输入接头、软金属接头、平台、导管、支架、输出接头、上盖、下盖、波纹管、转台机体、橡胶圈及环形体等。气电配置单元的基本部分是中继电缆单元，它包括若干个输入接头、输出接头、安装箱及若干根电缆等。其中，电缆用于模块固定部分与可动部分之间的能量和信息传输。输出接头固接在平台的支架上。转动部件固定部分和可动部分之间的连接是通过若干个软金属接头来实现的，其下法兰固定在下盖上，而上法兰则固定在上盖上。下盖装在转台机体上，上盖刚性固接在平台上。
• 在平台中间位置由软金属接头组成回路，该回路允许转动平台在一定角度范围内旋转。由转动部件固定部分输送压缩空气到转动部件是靠空气导管来实现的，其上法兰固定在上盖上。空气导管下部用橡胶圈密封与环形体旋转连接，空气导管上、下部分的气密连接用波纹管来实现，它能补偿上盖和下盖连接孔的不同心度。
• 3）手臂驱动装置Ⅰ　工业机器人中，其手臂常采用谐波减速器驱动装置。谐波减速器常被视为柔性减速器，因谐波减速器传动过程中可以通过柔轮的可控变形传递转矩。下面以P-4型操作机手臂单自由度机电传动的驱动装置为例，分析谐波齿轮减速器的作用。如图3-23所示。该操作机手臂单自由度机电传动的驱动装置中主要包括：电机、联轴器、位置编码器、柔性轴承、刚轮、托架、齿形带传动、轴、轴承、套筒、弹簧、凸轮及机体等。图3-23所示的手臂驱动装置结构可以用于单自由度手臂的通用结构，驱动装置包括电机、装在机体中的谐波齿轮减速器、固定在托架上的角位置编码器和测速发电机。其中，测速发电机（序号22）直接固定在电机的罩上，并用联轴器与电机转子相连。电机的轴与谐波齿轮减速器空心轴（序号6）刚性连接，该空心轴的附加支承在空心轴的轴承上，减速器输出轴（序号8）在该轴承的内孔中。并且，左端轴承内环压配在空心轴上，该轴与减速器输出轴同时实现滚珠联轴器的功能，将转矩传到附加支承轴承及谐波齿轮减速器输入轴（序号10）上。为了能传递转矩，可以在谐波齿轮减速器输入轴的端部开槽，在槽中放置左端轴承的滚珠。左端轴承的外圈安装在沿轴运动的套筒中，靠弹簧将外环始终压向滚珠，以保证左端轴承中的张紧力。
• 1—谐波齿轮减速器箱体；2—附加箱体；3—电机；4—测速发电机；5—位置传感器驱动装置；6—带轮；7—齿形带；8—齿形带轮；9—谐波减速器输入轴；10—传感器齿形带；11—传感器的齿形带轮；12—测速输出轴；13—轴承；14—联轴器；15—套筒；16—谐波齿轮减速器轴承；17—罩；18—环；19—销钉；20—波发生器；21—柔性轴承；22—柔轮；23—减速器输出轴；24—刚轮；25—可动挡块；26—固定挡块；27—偏心轮；28—行程开关；29—减速器输出轴的齿轮；30—手臂套筒的齿轮；31—连接手臂；32—传感器输入轴
• 3.2.3　机器人操作机成套装置工业机器人操作机成套装置是指机器人所用的联合装置。机器人成套装置种类多且包括面广，以下仅举例分析。（1）手臂／手腕／夹持装置以工业机器人手臂／手腕／夹持装置为例。该装置是带气压缸驱动的手臂／手腕／夹持为一体的成套装置，是为机器人关节和轴提供运动和力量的主要组合部件，如图3-25所示。图3-25所示的工业机器人气压驱动手臂／手腕／夹持装置中主要包括：双作用气压缸、单作用气压缸、液压缓冲器、法兰、管道、活塞、活塞杆、手腕、联轴器、拉杆、齿条、液压缓冲器、马达、马达转子、管接头、轴承、叶片、挡块、杠杆机构、钳口及波纹护板等。图3-25中给出了带直线及回转运动的气压驱动装置，该装置是包含手臂、手腕及夹持器的综合结构。手臂机体是由双作用气压缸和单作用气压缸相互串联而成。在双作用气压缸体后端的法兰上连接着多机构的空气管道，该管道为夹持器、手腕及手臂气压驱动装置的空气管道。在手腕的垂直平面上可以使双作用气压缸活塞做摆动运动，该活塞通过滚珠联轴器与活塞杆相连，此滚珠联轴器的套环上连着双作用气压缸活塞杆，滚珠联轴器可使活塞杆的力沿轴向传到右边拉杆上，此时拉杆与手腕一起绕自身轴线转动。
• 拉杆与齿条刚性连接，该齿条刚性连接在手腕摆动的齿轮-齿条机构中。手腕摆动方向的改变要根据压缩空气传入双作用气压缸的具体腔来决定。在双作用气压缸的活塞杆腔内装有液压缓冲器，因此，该气压缸是带有双作用气压缸活塞杆与左液压缓冲器活塞一起运动的双作用气压缸。左液压缓冲器将油注入液压缸的两腔中，当活塞运动时，油则通过左液压缓冲器活塞中的精密孔由一个腔流入另一个腔，以此来缓冲活塞杆的振动。手腕相对于纵轴的转动由摆动气动马达来实现，该摆动气动马达安装在单作用气压缸的内孔中。压缩空气通过管接头注入其中一个工作腔。气动马达转子用渐开线花键与带法兰主轴相连，在轴承内安装着该主轴，手腕固定在此法兰上。在马达转子的另一端用花键与中部液压缓冲器的转子相连。中部液压缓冲器是摆动式液压马达，油通过叶片中的精密孔由马达的一腔流入另一腔。手腕回转运动由挡块来限定。在法兰的圆形槽中排放一定数量的滚珠，滚珠作用在挡块上。在手腕前面的法兰上固接着单作用气压缸，该单作用气压缸为夹持机构的驱动装置，单作用气压缸的活塞杆通过杠杆机构与夹持器的钳口相连。在双作用气压缸和单作用气压缸的上部固定着手臂轴向移动机构的齿条。该操作机的手臂机构采用波纹护板来防尘。上述装置为气压驱动手臂／手腕／夹持装置的组合，该装置的重要意义在于当机器人工作时驱动、运动及末端精度具有高度一致性。（2）手臂平衡装置工业机器人操作机手臂平衡装置，如图3-26所示，该装置主要用于手臂竖直或平移运动的平衡补偿。该装置采用气压平衡的方式，可以用来减小作用在提升马达上的负载。该平衡装置在机器人正常运转过程中，可以对不平衡的变化自动进行补偿。如果减小该平衡机构的尺寸和质量，还可提高其启动频率。图3-26所示的工业机器人操作机手臂平衡机构主要包括：平板、气缸、安全阀、消声器、活塞杆、铰链及手臂伸缩机构机体等。该手臂平衡装置被固定在手臂垂直移动机构上，即手臂提升机构上。手臂平衡装置通过平板（序号1）与手臂提升机构连接。图3-26中有内装有消声器的安全阀，消声器被安装在气缸（序号2）的无活塞杆腔中。气缸的活塞杆通过铰链与手臂伸缩机构机体（序号7）的前部分相连。
• 当手臂向上运动时，压缩空气压力充满气缸，以保证滚珠螺旋副和提升机构的电机能够从手臂伸缩机构中卸下。当手臂向下运动时，压缩空气由气缸通过内装消声器的安全阀（序号3）排出。此消声器如同空气过滤器一样工作，可用于净化充满在气缸无活塞杆腔的空气。另外，当手臂做回转运动时也常采用手臂平衡装置。由于手臂零部件材质不均匀或毛坯缺陷、加工及装配中产生误差，甚至设计时就具有非对称的几何形状等多种因素，使得手臂在旋转时，其上每个微小质点产生的离心惯性力不能相互抵消，离心惯性力通过轴承作用到机械及其基础上，引起振动、产生噪声，加速轴承磨损，缩短机械零部件寿命，严重时能造成破坏性事故。此时，必须对手臂进行平衡，使其达到许可的平衡精度等级，或使因此产生的机械振动幅度降到允许的范围内。（3）操作机杆件直线运动装置操作机杆件直线运动装置是工业机器人传动装置的一种形式。传动装置是指把动力源的运动和动力传递给执行机构的装置，介于动力源和执行机构之间，可以改变运动速度、运动方式和力或转矩的大小。下面的案例为带电液步进马达的成套驱动装置，其制动装置分别为机液式制动和电磁式制动。图3-27和图3-28中均给出了带电液步进马达的液压驱动装置。两种结构均可以用于操作机杆件的直线运动，并为电液式制动装置。图3-27和图3-28所示两种结构中均主要包括：成套电液步进马达、减速器箱体、齿轮、传动丝杠、丝杠螺母、柱塞、柱塞弹簧、杠杆、球轴承、机体及非接触式传感器等。图3-27和图3-28两种结构形式的区别在于电液步进马达的配置，分别为左置和右置。小齿轮以其端面与制动装置相互作用。机液式制动装置由两个不同大小的柱塞组成，大、小柱塞均作用在杠杆上，该杠杆在相对于自身轴线转动时进入小齿轮端面的齿槽中。当推动制动装置大柱塞时，在柱塞弹簧的作用下，迫使杠杆转动，此时刹住小齿轮。当将压力油注入制动装置小柱塞的工作腔时，杠杆处于中间位置，此时小齿轮处于自由状态。图3-27和图3-28所示两种结构中的传动丝杠安装在带预紧力的一对角接触球轴承上，以保证机构有较高的轴向刚度。滚珠丝杠螺母由两个半螺母组成，该滚珠螺母带有预紧力，也装在传动丝杠上。传动丝杠的初始角位置由非接触式传感器来检测。机体安装在操作机运动杆件的固定机体上，滚珠丝杠螺母安装在机体中，操作机杆件的直线运动由传动丝杠带动机体实现。
• 图3-29中主要包括：成套电液步进马达、减速器箱体、齿轮、传动丝杠、滚珠丝杠螺母、弹簧、球轴承、机体及非接触式传感器等。图3-29中的成套电液步进马达由法兰固定在齿轮减速器箱体上，小齿轮直接安装在马达转子上，而大齿轮则安装在传动丝杠的轴颈上。小齿轮以其端面与制动装置相互作用。该制动装置的结构形式为电磁铁式。电磁制动器采用摩擦联轴器，其壳体固定在小齿轮的端面上，而线圈与摩擦片用法兰与减速器箱体刚性连接。当绕组断电时，摩擦片在弹簧的作用下压下，从而刹住小齿轮；当绕组通电时，摩擦片在电磁场作用下松开压缩弹簧，小齿轮解除制动。传动丝杠安装在带预紧力的角接触球轴承上，滚珠螺母由两半螺母组成，装在该传动丝杠上。螺母安装在直线运动机体中。传动丝杠的初始角位置由非接触式传感器来检测。以上案例均可以作为步进马达的通用装置，均可以用于不同操作机杆件的直线运动。

 3.3 机器人系统的结构与配置实例

• 3.3　机器人系统的结构与配置实例下面以串联机器人系统中结构配置为例进行分析。机器人系统中机械系统结构主要包括基座、关节轴电机、滚珠丝杠-花键轴、大臂及小臂等。机器人系统的配置应符合机器人工作性能要求：机器人机械结构的改进与优化，应在满足高刚度、高强度、低振动、小误差的要求的同时，实现质量小、体积小、结构简单等优点；利用先进的计算机技术对机器人进行最优控制，使机器人在复杂工作环境中具有高精度、高效率、高稳定性等。
• 3.3.1　机器人系统方案设计机器人系统方案设计必须保证在结构与配置上符合工作环境以及工作性能基本要求，应尽力满足机器人特殊的技术要求。对于串联机器人系统，工作过程中机械臂的外伸是常态，外伸的机械臂在自重较大或承担一定负载时振动较大，机械臂的运动精度难以保证，在结构配置时需要关注机械系统、设计技术及结构等相关问题。1）从机械系统上看，优化机械臂及提高其负载自重比的最好方法是将其自身的某些功能移至基座上，通过功能置换实现零部件置换，以减轻机械臂悬空部分臂体的重量。2）从机械设计技术上看，将机器人上功能相似的部件进行整合，由一个功能部件提供所有部件所需的功能，以实现结构简化和替代，此时采用单马达驱动是最经济可行的。3）从模块化考虑，采用相同的模块结构方案，选型时以负载大小、质量大小作为选型的重要依据，使悬臂部分从基座到机械臂末端形成广义锥形结构，该方案既具有通用性，又能满足悬臂结构的负荷优化要求，如图3-30所示的机器人系统方案设计。
• 图3-30所示只是机器人系统方案设计的一种。由于机器人系统包括机械、硬件和软件、算法等部分，因此，具体设计时需要考虑结构设计、控制系统设计、力学分析等方面，内容较繁多。
• 图3-32中，弯曲关节的高速运动结构采用“内快外慢式”，由输入换向齿轮组（图3-32中的直齿轮6、7、8）、离合器1中心轴以及锥齿轮组（图3-32中的锥齿轮1、3、4、5）组成，通过输入换向齿轮组将高速旋转运动传递给耦合传动结构，通过两个同轴的锥齿轮行星轮系将高速运动传递给低速运动结构和下一个关节。该耦合传动结构与扭转关节的耦合传动结构类似，运动传递形式是单向输入双向输出失电保护式，结构形式是垂直式，由输入换向齿轮组（图3-32中的直齿轮6、7、8）、离合器组（即离合器1、离合器2、失电制动器）、输出换向齿轮组（图3-32中的直齿轮9、10、11）组成。与扭转关节的耦合传动结构不同的是，其中一个离合器（离合器1）安置在离合器组正中间部位用于传递高速主运动。低速运动结构在高速运动结构的外围，由谐波减速器和待驱动体组成，与扭转关节的不同在于谐波减速器布置在与关节垂直方向上，用于驱动待驱动体绕垂直关节轴线运动。②方正式弯曲关节传动　方正式弯曲关节传动基于离合器耦合传动基本原理设计，高速传动结构采用“内快外慢式”，耦合传动结构采用平面式的结构，实现低速运动结构输出的关节运动轴线与高速运动结构运动轴线垂直，待驱动关节绕垂直关节轴线旋转。其基本原理如图3-33所示。
• 图3-35中的串联机械臂由三个基本模块组成，分别为基节、次节和末节。各关节内均不含驱动器，由基座内的电机为六个关节提供动力，关节内安装有高速旋转的主轴，该高速旋转主轴由齿轮组啮合的分段主轴组成，由离合器组控制主轴输入关节的动能以代替关节电机。[插图]图3-35　多关节机械臂的原理在整机设计上，机器人系统可以采用关节模块化设计。根据模块化设计原则，各个运动模块的组成原理类似，相同功能关节的组成原理类似。实际设计中，可以根据动态设计结果，通过优化元件选型，使得从基节到末节关节体积重量逐渐减小，单关节负载也逐渐减小。为了操作方便，其中的机械臂通常水平安装，机械臂末节为较小的模块化结构，使悬臂部分的质量对基座的弯矩近似呈线性分布。综上所述，分析和研究关节结构，可以为提高机器人系统运动精度、可靠性、稳定性、使用寿命等性能以及机器人系统控制策略提供依据，具有非常大的实际工程价值。

 第4章 工业机器人结构及特性分析

• 第4章　工业机器人结构及特性分析本章主要针对机器人结构类型、机器人模型影响因素、机器人特性分析及相关实例进行探讨分析。通过对机器人运动学和动力学分析，明确工业机器人的相关特性及机器人设计的方法和理论。通过实例介绍拉格朗日-欧拉（Lagrange-Euler）法、牛顿-欧拉（Newton-Euler）法等在工业机器人设计中的意义、作用和应用。

 4.1 机器人结构类型

• 4.1　机器人结构类型机器人结构类型主要指本体机械结构类型，机械结构对机器人的性能起着至关重要的作用，它决定了机器人能否实现预定的运动功能、能否满足能量消耗的指标、能否避免运动的奇异性并保证最优的灵活工作空间等，而优秀的结构可以满足机器人快速、稳定、灵活运动的需求。机器人结构设计时常遵循对称性设计原则，因为在功能、原理及结构层面上的对称性可以有效地改善机械系统的性能。应用对称性可以简化设计过程、避免奇异位形、减小驱动关节力矩峰值、降低控制系统复杂程度等。对称性在机械系统中具有十分重要的意义和价值，同时，对称性设计依赖于坐标系的选择。机器人的分类或种类非常多，这与机器人结构是密切相关的。工业机器人按结构形式分类的方法很多，当按照机器人操作机的机械结构形式分类时，最常用的有直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人及关节机器人等。前三种形式的坐标计算都比较简单，可以得到很高的运动精度。关节式主要由回转关节组成，在三维空间内能有效地得到任意位姿，它的坐标计算及控制比较复杂，精度较低，但关节式适合几乎任何轨迹或角度的工作，且动作灵活，结构紧凑，是目前工业中应用最广的一种结构形式。
• 4.1.1　直角坐标机器人结构由直角坐标的定义可知，直角坐标机器人的工作空间为一空间长方体。直角坐标机器人有多个自由度，各自由度可建成空间直角关系，具有运动简单、强度高、能重复编程及不产生奇异状态等优点。因此，直角坐标机器人结构的工作方式可以是悬臂式、龙门式及天车式等，该结构机器人主要用于装配作业及搬运作业。笛卡儿操作臂是常用的直角坐标机器人结构，当操作臂工作时，虽然有妨碍工作的可能性，且占地面积大，运动速度低及密封性不好等问题，但是操作臂很容易通过计算机进行控制，并容易达到高精度。直角坐标机器人操作臂的应用包括：①焊接、搬运、上下料、包装、码垛、拆垛、检测、探伤、分类、装配、贴标、喷码、打码、喷涂、目标跟随及排爆等一系列工作；②特别适用于多品种、变批量的柔性化作业，对于稳定提高产品质量，提高劳动生产率，改善劳动条件及产品的快速更新换代有着十分重要的作用。直角坐标系之间的微分运动变换可以表示两个坐标系微运动之间的关系，可以得到一个坐标系的微分运动对另一个坐标系造成的影响。该理论已经广泛应用于直角坐标系机器人的误差建模中，计算机器人各个关节误差对末端执行器精度的影响，可为机器人误差标定和误差补偿提供依据。另外，直角坐标系之间微分运动关系可以建立机器人雅可比矩阵，雅可比矩阵在机器人运动学分析和动力学分析中扮演重要角色，同时为机器人的结构设计和运动控制提供帮助。
• 4.1.2　圆柱坐标机器人结构圆柱坐标机器人结构是指转轴能够形成圆柱坐标系的机器人。由圆柱坐标的定义可知，圆柱坐标机器人的工作范围是圆柱体形状，其可以到达的空间受到限制。例如，不能到达近立柱或近地面的空间，直线驱动结构部分较难密封、需要防尘，工作时手臂的后端有碰到工作范围内其他物体的可能等。但是，圆柱坐标机器人操作臂，设计结构和计算均较简单，直线运动部分可采用液压驱动，可以输出较大的动力，能够伸入型腔式机器的内部进行作业。例如，圆柱面坐标型操作臂来源于圆柱坐标机器人结构。
• 4.1.3　球坐标机器人结构由球坐标的定义可知，球坐标机器人结构的空间运动是由两个回转运动和一个直线运动来实现的，其工作空间是一个类球形的空间，如图4-1所示。[插图]图4-1　球坐标机器人结构球坐标结构常用于空间并联机构机器人，当对球坐标机器人特性分析时，需要进行如下基本假设：铰链摩擦和轴承接触变形忽略不计；动平台或机器人末端的刚度远远大于其他构件，故忽略其弹性对末端变形的影响。球面坐标型操作臂是球坐标机器人结构的应用，操作机手臂具有两个旋转运动和一个直线运动关节，按球坐标形式动作。虽然球面坐标型操作臂的坐标复杂、精度不高并难以控制，且直线驱动装置存在密封难的问题。但是操作臂的中心支架附近工作范围大，两个转动驱动装置容易密封，覆盖工作空间较大。球面坐标机器人结构简单、成本较低，主要应用于搬运作业。
• 4.1.4　关节型机器人结构由关节型机器人的定义可知，关节型机器人结构的工作空间主要由三个回转运动实现，如图4-2所示。
• 关节型机器人又称机械手臂，是最常见的机器人形态之一。关节型机器人具有多个旋转自由度和移动自由度，适合于几乎任何轨迹或角度的工作，关节型机器人常用水平关节型和垂直关节型两种结构。关节型机器人动作灵活，结构紧凑，占地面积小。相对机器人本体尺寸，关节型机器人结构的工作空间比较大，但关节型机器人的铰链构件存在弹性，其结构刚度较差。在自动化生产加工领域，关节型工业机器人可完成不适合人力完成、有害身体健康的危险工作。铰链型操作臂的关节全都是旋转的，类似于人的手臂，是工业机器人中最常见的结构，其工作范围较为复杂，常应用在多个领域：①汽车零配件、模具、钣金件、塑料制品、运动器材、玻璃制品、陶瓷、航空等的快速检测及产品开发；②车身装配、通用机械装配、制造质量控制等的三坐标测量及误差检测；③古董、艺术品、雕塑、卡通人物造型、人像制品等的快速原型制作；④汽车整车现场测量和检测；⑤在人工智能领域，关节型机器人配套多种传感器灵活应用于人体形状测量、骨骼医疗器材制作、人体外形制作及医学整容等。关节型机器人的工业应用十分广泛，如焊接、喷漆、搬运及装配等作业都广泛采用这种类型的机器人。
• 4.1.5　其他结构机器人结构类型除了直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人及关节机器人外，还有冗余结构机器人、闭环结构机器人等。（1）冗余结构冗余结构或冗余机构，常用于增加结构的可靠性。冗余驱动机构可以提高机构的承载能力与控制精度，获得较好的刚度特性及动态性能。但冗余驱动中驱动数大于自由度数，因此理论上驱动力与功率分配有无穷多解，需要根据优化目标对其进行优化。空间定位通常需要6个自由度，7个自由度则通常是利用附加的关节即冗余机构帮助机构避开奇异位形。如图4-3所示的双臂机器人样机。[插图]图4-3　双臂机器人样机○—3个自由度；□—1个自由度图4-3中双臂机器人总共有30个自由度，其中单机械臂7个自由度，单腿6个自由度，腰关节2个自由度，头部2个自由度。图4-3双臂机器人的单机械臂在进行自由度配置时，独立单臂采用7自由度冗余机械臂，以增加双臂机器人运动可靠性和灵活性，提高回避空间奇异位形和避障能力。双臂机器人的两手臂协调操作用于扩展操作空间以及提高手臂抓取能力。单机械臂7个自由度均为旋转自由度，采用串联形式连接且相邻两个自由度相互垂直。每个旋转关节包含直流电机、编码器和电机驱动器等。此外，对于需要提供较高驱动力矩的关节常采用谐波减速器、行星减速器和同步带进行二级或三级减速传动以增大关节驱动力矩。
• 双臂机器人常采用仿人设计，它涉及运动学约束，动力学约束以及作业周期约束。目前大多现代产品和工程设计中都应用了冗余度这个思想和理论。对于工业机器人，冗余度就是从安全角度考虑多余的一个量，以保障机器人在非正常情况下也能正常运转。工程上具有冗余自由度的机械设备也较为多见。混凝土泵车的布料机构、液压反铲挖掘机的工作装置等均属于空间冗余度机器人的范畴。这类工程机械所具有的冗余度，已不只是为了增加机构的灵活性和改善动力学性能，而是工作任务和作业范围的需要。从运动学的观点讲，对于三维空间，6个自由度即可到达空间中任意一点。冗余度可以用来避障、避奇异、克服关节极限，提高机械臂的灵活性以及改善各关节的力与力矩状况。机器人在完成某一特定任务时具有多余的自由度，为了完成各种几何和运动学约束下的任务，需要使用冗余度，但是7自由度机械臂的逆运动学却很难求解。（2）闭环结构闭环结构常用于提高机构刚度，但会减小关节的运动范围，使工作空间有一定的减小。闭环结构主要用于下面一些情况：a. 运动模拟器；b. 并联机床；c. 微操作机器人；d. 力传感器；e. 生物医学工程中的细胞操作机器人，可实现细胞的注射和分割；f. 微外科手术机器人；g. 大型射电天文望远镜的姿态调整装置；h. 混联装备等。综上所述，由于不同机构具有各自的构型特点，这就造成结构参数对不同特性的影响规律各不相同，因而会导致采用不同特性指标对机构进行设计或优化的结果往往各不相同。

 4.2 机器人模型影响因素

• 4.2　机器人模型影响因素机器人模型是机器人学的基础，也是机器人系统控制的主要对象。机器人零部件模型与整机模型相互影响，整机机构建模时涉及自由度数、驱动方式、传动机构及多个机械结构等，这些都会直接影响机器人系统运动和动力性能。机器人动力学建模的主要目的是研究机器人运动平台所受驱动力与平台的运动参量（位移、速度及加速度）之间的关系，得出描述有关机器人驱动力、负载及加速度的动力学方程，以表达机器人的动力学特性。动力学建模是机器人驱动系统和控制系统设计的基础，也是机构动力学性能评价、动力学优化设计及实时控制的必要条件。同串联机器人相比，并联机器人缺少了复杂的空间多环机构，其构件数目倍增，构件间存在严重耦合关系，从而使得其动力学方程相当复杂。典型的动力学研究方法主要是Newton-Euler法、Lagrange法和Kane（凯恩）法等。对于简单结构的机器人，机构建模时主要考虑组成部件的结构特点；而对于复杂结构机器人，机构建模时不仅要考虑组成部件的结构特点，还应考虑机器人形态、各部件位姿、协调运动能力以及机器人建模工具等。
• 4.2.1　机器人形态与模块结构机器人形态是指机器人在一定条件下的表现形式，即机器人姿态或形式。模块结构是指将程序或系统按照功能或其他原则划分为若干个具有一定独立性和大小的模块，每个模块具有各自的功能。复杂机器人机构建模时，机器人形态是必须考虑的问题，机器人形态应该由具有一定结构特点的基本模块产生。根据基本模块的外形与结构特点可以分为链式形态结构、晶格结构和混合结构。1）链式形态结构　链式形态结构的机器人具有较好的协调运动能力，多用于机器人的整体运动规划和控制，但当模块间采用固接式链式形态结构连接时，不具有局部通信和连接方位判断功能。例如，固接式链式结构机器人，其机器人模块间皆为机械式连接，每个模块仅具有一个转动自由度。2）晶格结构　晶格结构的机器人具有较好的空间位置填充能力，常用于机器人的重构路径规划。例如，三维晶格结构机器人，其每个模块的空间位置改变是依靠其他模块的旋转来辅助实现的。3）混合结构　混合结构的模块化自重构机器人兼具链式结构和晶格结构的特点，不仅具有较好的运动能力，而且在重构运动下具有良好的空间位置填充能力。混合结构兼具链式结构、晶格结构的功能特点，可以组装成为多自由度机器人以实现多关节机器人的整体协调运动，提高机器人的运动能力。混合结构允许重新配置基于环境知识的控制器系统，增加柔性到控制系统中。
• 4.2.2　机器人全局与局部关系机器人全局与局部关系影响机器人机构的建模。首先，机器人机构的建模除了需要满足系统的技术性能外，还需要满足经济性要求。必须在满足机器人预期技术指标的同时，考虑用材合理、制造安装便捷、价格低廉以及高可靠性等，这些均涉及全局与局部关系。机器人关节数量是机器人全局建模的关键问题之一，例如串联工业机器人，其关节数量与工作载荷、运动以及灵活性有很大的关系，如果在对关节数量与性能进行定性评价的基础上设计机器人结构，则可以从理论上保证机器人的动态稳定性和负载能力。其次，机器人各局部机构能够产生机器人的全局骨架，这也是构造组合模块的理论基础；每个子模块应有完整的物理意义，能描述系统的某些特定属性需求；通用模块化模型应通过正确的连接组合形成复杂系统模型，得到完整的系统模型网络。其他因素，如稳定性、节能性、冗余性、关节控制性的要求，以及制造成本、质量、所需传感器的复杂性等均可以作为辅助因素考虑其对机器人全局或局部关系产生的影响。从全局或系统角度考虑机器人建模时，还应同时考虑机械本体、控制系统以及机器人结构优化。基本模型建立时应对第三方使用者透明，它不要求使用者具备专业的机器人控制代码的阅读和编程能力，就能够使用已有的模块化模型组合得到满足需求规范的系统模型。模块化模型可以在同一系统或多个不同系统中被多次复用，它只需要被赋予合适的参数就能得到满足不同需求的子任务模型，可以很好地满足系统的多变性需求。当确定机器人配置和分布形式时，也需要考虑重要杆件设计的细节问题，例如，杆件在主平面内的构形，杆件的相对弯曲方向，等等。需要说明，机器人的运动关节从机械本体上看是开链结构，相当于串联结构，但是，当其检测环节与机械本体同时工作时将会构成多自由度机构的闭链结构。因此，机器人机构自由度的计算既可以依据常用的机械原理公式，也可以参照简化后的并联机器人自由度模型进行。
• 4.2.3　机器人建模工具机器人建模工具能以较低的成本表现所设计的机器人，并可以产生直观视觉效果，同时有利于修改设计缺陷。机器人建模是被广为接受的工程技术。常用的机器人建模工具有如下几种。1）Rhino　它是美国Robert McNeel & Assoc开发的在PC上具有强大的专业3D造型的软件，它对机器配置要求很低，可以广泛地应用于三维动画制作、工业制造、科学研究以及机械设计等领域。2）MATLAB　它是美国Math Works公司出品的软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Simulink、机器人建模、仿真及过程构建等。3）ABB Robot Studio　它是ABB公司开发的一款集机器人建模、编程开发及仿真于一体的软件，其便于操作。4）MAYA　它是美国Autodesk公司官方出品的世界顶级的3D动画软件，为命令较多的软件之一。5）3D Studio Max（简称3ds Max或MAX）　它是Discreet公司开发的（后被Autodesk公司合并）基于PC系统的三维动画渲染和制作软件。6）D-H（Denavit-Hartenberg）　机械臂的建模常使用D-H表示法，该方法在计算雅可比矩阵和分析力的作用时简洁便利，但在多类型关节同时存在的机械臂中建模复杂。传统工业机器人在组合分析、装配、制造及维护的过程中，设计改动量较大，开发周期长而导致开发成本增加。在现在的工业机器人开发中，当运用建模工具时，可以把设计决策过程中相关的影响因素结合在一起，运用它的算法来确定可能的设计方案。通过建模能够清楚表达设计需求，减少设计过程的重复，快速排除设计过程中的不合理方案，提高设计效率，且能够使得工业机器人进行形式化描述，易于实现计算机的操作和表达。

 4.3 机器人特性分析

• 4.3　机器人特性分析通过机器人运动学和动力学分析，可以明确工业机器人特性。4.3.1　机器人运动学机器人运动学着重研究机器人各个坐标系之间的运动关系，是机器人进行运动控制的基础。机器人运动学描述的是组成机器人各连杆与机器人关节之间的运动关系。为了控制机器人运动，首先需要对机器人建立适宜的坐标系，如直角坐标、圆柱坐标以及球坐标等。在串联机器人中，常用关节坐标系描述各关节的运动；常用笛卡儿坐标系描述末端位置和姿态。机器人逆运动学就是通过已知机器人末端的位置及姿态，计算所对应的全部关节的变量，机器人逆运动学是机器人运动规划和轨迹控制的基础。（1）机器人位置描述与姿态描述机器人运动分析是指对机器人的各个部件和作业环境内的对象设定坐标系，进行位置与姿态描述，然后分析这些坐标系之间的位置和姿态的关系。研究机器人运动时机器人可以视为刚体。为了更好地进行描述，也可以将弧焊机器人等的连杆、手腕等视为刚体。对于一个刚体，其在一个坐标系中的位置和姿态（简称位姿）具有多种表示方法，这些方法为机器人运动学的相关数学基础。
• ）机器人运动的正解和逆解　机器人运动的正解，是指已知各关节的运动参数求末端执行器的相对参考坐标系的位姿。机器人运动的逆解，则是指根据已给定的满足工作要求的末端执行器相对参考坐标系的位姿求各关节的运动参数。其区别在于求解的方向相反。例如，给定机器人各关节的角度，计算出机器人末端的空间位姿时，属于正解；给定机器人末端的位姿，计算机器人各关节的角度值时，属于逆解。机器人运动的逆解对于机器人的重要性不言而喻，只有计算出机器人逆解才能确定机器人每个轴对应的角度，进而使机器人到达期望的位姿。机械臂的各个关节通过驱动设备控制机械臂在空间中的运动，为了执行给定的作业任务，轨迹运动过程中需要频繁计算机械臂运动的逆解。同样，在多类型关节的机械臂中必然存在复杂的逆运动学问题。相对于正运动学解的唯一性，逆运动学计算需要完成笛卡儿坐标到关节坐标的非线性映射，该过程通常遇到关节的奇异值和非线性方程的多解问题。但是，尺寸机构复杂的机械臂，利用迭代算法计算逆运动学解时，因运算速度慢而不满足实时控制的要求[26，27]。实际工况下，需要准确和快速地计算结果。一直以来，机械臂逆运动学的研究在不断深入和优化。
• 4.3.2　机器人动力学机器人动力学主要研究和分析作用于机器人上的力和力矩。为了使机器人加速运动，驱动器必须提供足够的力和力矩来驱动机器人运动。通过建立机器人的动力学方程来确定力、质量和加速度以及力矩、转动惯量和角加速度之间的关系，并计算出完成机器人特定运动时各驱动器所需的驱动力。机器人动力学方程实质是机器人机械系统的运动方程，它表示机器人各关节对时间的一阶导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系。通过机器人动力学分析，设计者可依据机器人的外部载荷计算出机器人的最大载荷，进而为机器人选择合适的驱动器。并且，通过机器人动力学的理论分析可以提高控制系统的稳定性和精度。工业机器人动力学方程对于机器人的设计、驱动器选择、运动速度和加速度控制具有重要的作用。工业机器人动力学可以通过拉格朗日法、牛顿-欧拉法、凯恩法、虚功原理等方法得到机构的动力学模型，并进行分析。对于多自由度、三维质量分布的工业机器人来说，采用拉格朗日力学方法可以建立结构完美的机器人动力学方程，但是计算困难，若不加以简化，很难用于机器人的实际控制。采用牛顿力学方法可以建立一组效率很高的递归方程，但限于其动力学方程结构，很难用于推导高级控制方法。虚功原理法主要是采用虚位移的思想解决静系统的力平衡问题，该建模方法在执行效率和算法上较为出色，适合对机构进行实时控制。目前，牛顿-欧拉法、拉格朗日法、凯恩法等是研究机器人动力学的主要方法。（1）拉格朗日-欧拉法拉格朗日法相当于观察者追踪着某一流体质点，观察它在不同时刻的速度、加速度等参数。而欧拉法不直接追踪质点的运动过程，而是以充满运动液体质点的空间流场为对象。两者区别明显，但拉格朗日法和欧拉法并不是相互独立的。拉格朗日力学是基于能量项对系统变量及时间微分的方法。拉格朗日函数的定义可以用式（4-124）来表示。L=K-P　　（4-124）式中　L——拉格朗日函数；K——系统动能；P——系统势能。对于工业机器人，拉格朗日法是根据全部杆件的动能和势能求出拉格朗日函数，再代入拉格朗日方程式中，导出机械运动方程式。该方法的主要特征是可以不考虑杆件之间的内部约束力，缺点是计算十分烦琐。对于工业机器人，式（4-124）中的K为操作臂的总动能，P为操作臂的总势能。因而有拉格朗日-欧拉方程，即式（4-125）。[插图]　　（4-125）式中　L——拉格朗日函数；τi——系统广义的力或力矩；qi——系统变量；[插图]——系统变量的一阶导数，i=1，2，…，n。对于工业机器人，τi为在关节i处作用于系统用以驱动杆件i的广义力或力矩，qi为操作臂的广义坐标，[插图]为操作臂广义坐标的一阶导数。从式（4-125）可知，需要选取一组能够方便而准确地描述系统的广义坐标。工业机器人各转动关节的转角、移动关节的位移可以通过电位计、编码器等传感器测量，因此，工业机器人的广义坐标常由各转动关节转角和移动关节位移来定义。利用拉格朗日-欧拉法建立动力学方程时，将涉及机器人的连杆速度、机器人的动能及机器人的势能等。1）机器人的连杆速度　为了计算系统的动能，应用拉格朗日-欧拉法必须知道机器人各关节的速度，计算出操作臂上各点的速度，研究各关节之间的相互影响。如图4-23所示的四连杆机器人，为了简化分析、降低机器人的控制难度，该机械手腕部无自由度。[插图]图4-23　四连杆机器人简图以连杆3上的p点为例计算其速度、加速度和速度平方。p点的坐标可表示为式（4-126）。0rp=0T33rp　　（4-126）式中，0rp为p点在基坐标系中的坐标[插图]，3rp为p点在局部坐标系（相对关节O3）中的坐标[插图]，0T3为变换矩阵。因此，p点的速度可以用式（4-127）表示。[插图]　　（4-127）同样地，p点的加速度可以用式（4-128）表示。[插图]
• （3）机器人动力学参数辨识机器人动力学模型是机器人研究的基础，而动力学参数辨识是获得动力学模型的有效途径之一。机器人动力学参数辨识一般包含：建模、激励轨迹设计、数据采样处理、参数估计及模型验证等，如图4-29所示。
• 其中激励轨迹选择、数据采样精度和参数估计方法决定了参数辨识的精度。在动力学参数辨识中可以采用基于模型的控制算法。对于基于模型的控制算法来说，随着关节数目的增加，其计算量将呈指数增长。同时，由于模型复杂度的增长、参数数目的增加，参数辨识方法的应用变得烦冗，参数辨识的精度难以保证。因此，当关节数目大于3时，基于模型的控制算法难以适用，此时可以考虑应用其他的控制算法。

 4.4 实例

• 4.4.3　拉格朗日-欧拉法在双臂机器人的应用双机械臂相互协调运动以弥补单臂机器人的局限性，完成由单机械臂机器人无法完成的任务。
• （1）机器人构型方案双臂夹持机器人常用于机械设备的辅助工作，并安装于可移动式的门架或框架上，如图4-33所示。双臂夹持机器人具有以下特点：①机械臂系统成本低，可重构性强，可以根据具体的作业对象合理配置不同形式的加工系统；②机器人与灵巧末端执行器的结合，保证了加工位姿的快速调整，对曲率变化较大的大型复杂构件适应性更强；③机械臂系统运动灵活性高，可适用于狭小作业空间，而且不需要铺设轨道等烦琐工程。图4-33所示的双臂夹持机器人主要结构包括电机、齿轮减速器、滚珠丝杠、肩部、小车驱动机构、机械臂及支架轴等。小车及电机机构和手臂承载机构沿着导轨移动，导轨装在横梁上，位于被应用或看管的设备上方。双臂夹持机器人整机可实现直角坐标系方向的平移，可适用于多维度大尺寸复杂构件的加工作业。
• （2）动力学模型的建立拉格朗日法的物理意义较明确，该方法中涉及摩擦因素及惯性力项、离心力和科氏力项、重力项等，通过分别求取拉格朗日公式的各项，易于编程，便于多关节机器人的求解和应用。双臂机器人运动学模型往往呈高度非线性特性，当摩擦因素及惯性力、离心力及重力项等已经确定时，便可以建立其动力学模型。
• 4.4.4　拉格朗日法在柔性机械臂的应用无论是结构还是应用上，柔性机械臂相对于刚性机械臂有许多不同，并表现在机器人动力学分析方面。下面仅以柔性机械臂为例，探讨拉格朗日法的应用。（1）柔性机械臂构型方案对于柔性机械臂，由于该类柔性结构模态频率和阻尼极低，且机构采用由伺服电机和谐波减速器组成的关节进行驱动，从关节驱动端的输入力矩到柔性附件末端的输出位移之间的传递函数为非最小相位特性函数，导致系统在完成关节定位的操作后，柔性结构自身产生的弹性振动难以快速衰减。这不仅严重影响系统的稳定性和精度，而且在执行连续操作任务时还会降低工作效率。因此，分析柔性结构的动力学特性，对系统在实现关节定位的同时快速抑制自身的弹性振动具有重要意义。
• （2）动力学模型的建立采用混合坐标方法建立其动力学模型，如图4-34所示。混合坐标方法是零次近似方法，建模时直接套用结构动力学小变形假设，忽略大范围刚体运动和小位移弹性变形的耦合项。当系统做低速大范围运动时，忽略的耦合项对系统的动力学特性影响较小，但当系统做高速大范围运动时，零次近似耦合模型的计算结果将出现发散。用假设模态法描述柔性机械臂的弹性形变，故在进行该机器人系统的动力学分析时，做如下假设。①各连杆及系统本体的密度分布均匀。②假设连杆的长度远大于其截面尺寸，忽略运动过程中所产生的轴向变形和剪切变形，仅考虑机械臂连杆的横向弯曲变形，且假设弯曲振动为小变形。③忽略末端执行器的大小，假设其归为第三连杆的末端。④不计结构和材料阻尼，忽略关节处电机的质量，不考虑电机的阻尼。

 第5章 工业机器人优化设计

• 第5章　工业机器人优化设计所谓优化设计就是在规定的各种设计限制条件下，将实际设计问题首先转为最优化问题，然后运用最优化理论和方法进行自动调优计算，从满足各种设计要求及限制条件的全部可行方案中，选出最优设计方案。机器人优化主要包括轨迹优化、拓扑优化及尺寸优化等，其中尺寸优化对机器人各运动关节的布局起到关键作用，对机器人的性能尤为重要。对串联、并联以及混联机器人的结构尺寸，其优化过程大多需考虑机构的奇异性、关节约束、机构几何尺寸约束、力的传递性能和动态性能等条件。本章主要涉及机构与架构的优化设计，机器人杆件的优化设计及机器人本体的优化设计等方面。通过对机构优化、架构优化等概念的理解，认识机器人机构与架构的优化设计；通过对杆件静态性能、机械臂运动性能、机械臂运动误差、杆件力学性能及机械臂性能测试等的分析，明确机器人杆件的优化设计问题；通过机器人本体方案制定、机器人关节对性能的影响、机器人分析及优化等，实施对机器人本体的优化设计。

 5.1 机构与架构的优化设计

• 5.1　机构与架构的优化设计随着机器人能够实现的位姿和功能越来越多，机构与架构的优化设计逐渐成为实现整个机器人系统功能的重要方面。机器人关节多、机械结构复杂，机器人所有功能的实现都是基于其机构原理，因此，对机器人机构进行优化成为机器人设计不可或缺的方面。架构设计是机器人主要作业及功能实现的前提，机器人架构设计主要体现在机体及杆件本身的结构设计方面。5.1.1　机构优化合理的结构参数一直是优化设计的基础，直接影响机械运动性能的优劣。目前，已有很多在结构参数优化方面的研究成果。例如，利用空间模型技术法研究机构结构参数与各性能指标之间的关系，该方法能揭示单一的性能指标与机构尺寸之间的映射关系；采用遗传算法对机构进行结构参数优化时，可以考虑机构的动力学性能、速度传递性能以及刚度性能，将三者作为优化目标函数。虽然，这些方法有一定的局限性，但是，通过优化结构参数来提高机构性能是富有意义的研究。这里所指的机构优化，主要是研究机构参数对机器人工作空间的影响，以及机构参数对机器人灵活性的影响等方面。（1）机构参数对机器人工作空间的影响机器人工作空间是指机器人运动末端件可达范围，工作空间是衡量机器人运动能力的重要指标。机构参数主要指连杆参数及关节角等。在分析机构的工作空间前，首先要确定其结构约束条件，然后求解行程机构的工作空间。设置具体结构约束条件时，驱动杆长应满足运动空间要求，要使工作空间完整，避免在运动过程中产生死点；满足驱动杆长的最小杆长、最大杆长要求，在整个工作空间内驱动杆之间不发生干涉。在进行工业机器人机构参数分析和优化设计时，可以把机器人视作串联式多关节机械，视机器人空间点集合为其运动的活动范围。当机器人相当于串联式多关节机械结构时，求解工作空间即相当于求解机器人末端参考点所能达到的空间点集合，这是机器人机构优化和驱动控制需要考虑的重要方面。目前，机器人工作空间的求解方法主要有解析法、投影法、图解法以及数值法等。1）解析法　解析法又称为分析法，它是应用数学推导、演绎去求解数学模型的方法。解析法通过多次包络来确定工作空间边界，把工作空间的边界用方程表示出来，通过精确的代数推导求得满足约束的姿态，并能够得出姿态的解析表达式。
• （2）机构参数对机器人灵活性的影响机器人的灵活性是保证其在选定点以匀速运动时，能在工作空间机构中自由地、大幅度地改变位姿。机器人灵活度可作为灵活性的评价指标。机构参数对机器人灵活度的影响，常采用正向运动学进行分析。针对不同应用领域设计机器人时，常采用数值或几何的方法进行机器人构型并求解其灵活的工作空间。在此仅以串联机器人和移动机器人运动学为例进行分析。1）串联机器人灵活性　在有限的工作空间，机械结构的灵活度是选择机器人机构需要考虑的一个重要因素。对于串联机器人，不同的关节转角和机械臂长度会影响机器人末端执行器的灵活度，较多的关节具有较大的灵活度，但同时也会带来控制的复杂化。下面针对串联机器人结构及末端位置和姿态，运用运动学原理进行灵活性的研究分析。①机器人坐标系　根据机器人技术要求并结合典型关节机器人的常用结构，设计机器人机体结构，主要包括：选择机械臂关节，腰部、大臂及小臂连接等。机器人应动作灵活，工作空间大，占地面积小。为了增加机器人灵活性，机械手腕部采用多自由度机构等。
• 在串联机器人实际作业过程中，机器人灵活性是末端执行器在某一确定位置时，在给定的关节运动范围内所具有的姿态运动能力；而角度误差尤其是转角误差对机器人末端位置误差的影响与末端距关节点的距离有关，即关节点离机器人末端位置越远，其角度误差对末端位置精度的影响越大。因此，机器人的工作空间与灵活性应合理设置。2）移动机器人灵活性　移动机器人主要由无人驾驶自动导引车辆、管理系统、监控系统和智能充电系统等部分组成。目前机器人在地面上移动时，其运动机构主要是轮式机构和腿式机构。轮式移动机器人在移动机器人应用中占有很大的比例，采用轮式移动小车，移动灵活。下面仅以轮式移动机器人为例进行探讨。①移动机器人运动系统　轮式移动机器人根据其转向方式的不同，可以分为导向驱动式和差动驱动式。在导向驱动式移动机器人中，由导向轮决定其运动方向，由驱动轮确定其运动速度；在差动驱动式移动机器人中，由两个驱动轮的速度差决定其运动方向，以两个驱动轮速度的平均值作为机器人的运动速度。
• 图5-10中的导轮式移动机器人共有三个轮，前轮为导向轮，左后轮为驱动轮，右后轮为平衡轮。该系统选择驱动电机时，需保证电机的峰值转矩大于负载峰值转矩，若降低负载峰值转矩，可以选择质量更小的电机，驱动系统的越障功耗也随之降低，从而有利于提高移动机器人运动系统的运动性能和连续工作性能。为消除启动、刹车时驱动轮的滑动对运动距离测量数据的影响，在驱动轮一侧增加测量轮，使测量轮受地面摩擦力的作用而转动。在测量轮、平衡轮和导向轮上各装有一个旋转编码器，用于测量各轮的运动距离，如图5-10所示的编码器1～3。在导向轮上还装有一个旋转编码器，用于测量导向轮的转向角，如图5-10所示的编码器4。编码器1～3采用相对码盘，编码器4采用绝对码盘。
• 5.1.2　架构优化架构设计是在产品生命周期比较早期进行的活动，尤其对于工业机器人这类离散制造的复杂产品，其早期难以取得关于需求及约束等方面的精确信息。为实现制造系统的智能化，必须深入分析现有的制造架构，对离散制造系统现有的操作体系、通信方式及管理模式等系统模型进行高度的整合，分析其存在的问题与不足，全面引入先进的传感技术、控制技术及信息技术等，以实现智能的离散型制造系统。架构设计本身也较为复杂，需要结合不同方面及不同类型的知识，如性能、成本、环境、效率、数学、物理及经验等。通常，机械产品的架构是通过机器功能、机器行为和机械载体这三方面来描述的。所谓机器功能是指用户能接触了解到的机械产品的用途，即使用该产品的目的，例如，按照制造中应用领域分解形成架构体系的功能构建要素，并将这些功能构建要素放在架构的综合管理中考虑。机器行为是指机械产品要实现它的任务功能需要经历的状态，例如，将支持机器行为的集成技术、基础技术和支撑环境等要素定位在机器行为的基本架构中，并以此确定架构的信息技术标准，对相关的信息技术构建应用方法等。机械载体则指的是完成该机器行为的产品的直接零部件，例如，机器人产品的专用零件、外购件、外协件及标准件等。由于机器人制造存在着产品品种多、个性化需求多、定制变化多，中小批量、单件生产混合，产品规格繁多、结构复杂、技术难度大，产品物料需求量大，外购件、外协件和标准件多及物流管理复杂等特点，因此，实现架构设计的基础是建立产品的信息形式化模型。为了适当地描述设计过程的方案、功能以及它们之间的复杂联系，必须选用合适的形式化语言。在架构设计阶段，通常采用“图-树”的形式对产品的属性、功能、行为、需求、结构和约束等进行描述，例如，借助几何图形，通过功能方法树、功能结构图、域结构模型等来表达。由于计算机建模和人脑建模不同，计算机建模偏重于图形和符号的处理以及计算推理过程，而人脑主要通过感官和视觉来建模处理，因此，人脑和计算机的建模方式侧重是不同的。计算机在推理过程中会产生约束，作用对象不同会导致约束类型不同。对于简单系统，这些约束可能是一种、几种或者不一定都存在，但是对于复杂系统有较多约束，这样鲜明的区分具有重要的意义，既能全面地反映产品的设计信息，提高设计效率，又能防止组合爆炸。因此，对于复杂产品的架构设计，必须采用恰当的模型来准确、有效地表达不同方面和类型的知识，更全面反应产品设计信息，架构优化可以排除不合理方案，提高设计的效率。

 5.2 机器人杆件的优化设计

• 5.2　机器人杆件的优化设计杆件包括机器人的肩、臂、肘及腕等。杆件是机器人的重要组成部分，也是机器人机械设计的关键之一。杆件设计的要求可简单归纳为以下3点。①实现运动的要求　机器人杆件应当具有实现转动和平移运动的能力，且要求杆件能够灵活转向，末端件具备特定的运动和工作空间。②承载能力的要求　机器人杆件必须能够在运动过程中支承机体及载荷的质量，杆件必须具备与整机质量相适应的刚性和承载能力。③结构实现和方便控制的要求　从结构设计的要求看，机器人杆件不能过于复杂，杆件过多会导致结构庞大和传动困难。在兼顾运动灵活性和可靠性的基础上，对机构参数进行优化配置，选择最优的杆长比例，利用分析得出的优化尺寸。各个关节杆的长度比例是影响工作空间大小的主要因素。杆件连接的各关节可以由电机、减速箱和齿轮机构共同驱动，以便用简单的结构获得较大的工作空间和灵活度。下面主要以串联工业机器人为例，对杆件静态性能、机械臂运动性能、机械臂运动误差及杆件力学性能等进行分析。
• 5.2.1　杆件静态性能杆件静态性能属于机器人系统的静力学性能，对机器人精度起着决定性作用。在一定条件下，视机器人系统为一个刚性系统并且系统中的各杆件之间没有相对运动，此时主要分析在各种力的作用下，各杆件的受力和强度问题，此时机器人杆件刚度比强度更为重要。若杆件结构轻且刚度大，则机器人重复定位精度高，此时，提高杆件刚度非常重要，杆件结构对精度起着决定性作用。杆件静态性能的影响因素包括挠度变形、扭转形变、关节及连杆等。例如，手臂杆件的悬臂尽量短可以减小挠度变形；拉伸压缩杆件采用实心轴，扭转杆件用空心轴，并控制其连接间隙；小臂结构设计采用矩形截面杆件，可以保障更高的抗拉、抗扭以及抗弯曲性能等。（1）挠度变形计算挠度变形计算所涉及的参数有负载、杆件或定位单元长度、材料弹性模量、材料截面惯性矩及挠度形变等。应注意在计算静态形变的挠度形变时，杆件或梁的自重产生的变形是否被忽视、自重是否按均布载荷计算等问题。实际应用中，机器人一直处于变速运动状态，因此必须考虑由加速、减速产生的惯性力所产生的形变，并进行合理计算，因为这种形变会直接影响机器人的运行精度。（2）扭转形变计算当一根梁或杆件的一端固定，另一端施加一个绕轴转矩后，将产生扭转形变。实际中产生扭转形变的原因一般是负载偏心或有绕轴加速旋转的物体存在，此时需要扭转形变的计算。（3）关节等效力矩关节等效力矩是指机器人构件中不同构件上的力及力矩替代的结果。等效力矩作用的构件为等效构件。
• 对于多关节机械臂和冗余机械臂，当悬臂部分较长时，机械臂的整体刚度较低，结构固有频率较低，因此，在运动过程中易造成运动激励与固有频率共振现象。由此，机械臂频率特性与关节刚度有着重要关系。零部件的固有频率也是影响机器人抑振性能的关键，固有频率低的零部件很容易形成共振现象，例如，当机械臂关节采用大减速比减速器时，减速器的刚度对机器人动态性能有着很大影响。
• 5.2.4　机械臂性能测试机械臂性能测试主要针对力矩和速度测试、工作空间测试、关节运动误差测试及能耗与刚度测试等。（1）力矩和速度测试力矩测试是针对机械臂不同的旋转关节，当进行连续转动时其最大力矩与最大启动力矩的测试。测试过程为：①在各旋转关节输出端连接一个连接件；②将测力计置于连接件尾端；③逐渐提高负荷量；④对关节的力矩输出进行测试。速度测试是指在平均负荷状态下对机械臂的最大速度进行测试。力矩和速度的测试内容主要包括：肩、肘及腕关节的平均输出力矩、最大启动力矩及最大角速度等。不同模块输出力矩均应符合设计要求，平均输出力矩低于额定数值，最大启动力矩低于设计数值，最大角速度低于设计要求。（2）工作空间测试1）工作空间分析　工作空间分析是研究轨迹规划等控制问题的基础，求解机器人工作空间的方法有绘图法、解析法、数值法及蒙特卡罗法等。其中，蒙特卡罗法是一种统计模拟方法，通过构造符合一定规则的随机数来解决问题，简单实用，但是存在精度较低的缺点。工作空间分析包括关节空间和操作空间等问题。关节空间是指所有关节矢量构成的空间；操作空间表示机器人的工作范围，它是指机器人运动时末端操作器能够达到的所有空间区域，由机器人的构型、连杆尺寸及关节转角范围决定，操作空间的形状与机器人的特性指标密切相关。末端操作器的位姿x在直角坐标空间中描述时，运动学方程x=x（q）可以看作是由关节空间向操作空间的映射；而运动学的反解是由其象求其关节空间中的原象的过程。关节空间可由关节矢量q=（θ1，θ2，θ3，…，θi）表示，θ1、θ2、θ3、…、θi分别为各关节转动的角度。由此，机器人的操作空间W可描述为式（5-117）。W⊆（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），…（xn，yn，zn）　　（5-117）式（5-117）表示机构在运动过程中所能达到的运动范围受杆长、转角以及干涉等条件的约束，每条机器人支链的主动副输入转角均有输入的最大值与最小值。通过蒙特卡罗法可以求得机械臂的操作空间。期望的机械臂末端运动轨迹必须限定在操作空间的范围内，才能由机器人运动学反解求得确定的关节转角值，机械臂各杆件并不发生干涉。2）测试方法。①机器人工作空间是通过边界曲线构成的，可以是曲线、直线或圆弧等。对于串联工业机器人，机器人大臂的极值点是在各种姿态下由相同工作空间交叉产生的。通过关节极值范围能够准确确定圆弧曲线的圆心、起点以及终点，可以通过交叉规律及几何关系确定交叉点的坐标。②通过对杆长及连杆进行修正，依据机械臂关节变量和范围，对过程中机械臂手腕末端参考点轨迹进行处理，从而获取机械臂工作空间边界曲线。机械臂工作空间的形式较多，通常指可达工作空间和灵活工作空间。可达工作空间就是机械臂工作过程中，末端操作器坐标原点可达到的最大空间范围；灵活工作空间是指机械臂末端操作器任意可达最大空间范围。机械臂灵活工作空间主要取决于连杆长度和关节工作范围。工作空间能够体现机械臂的工作能力。可以采用适宜的方法对工作空间进行测试与对比，如遗传方法、神经网络方法等，通过软件绘制出机械臂工作空间图。（3）关节运动误差测试关节运动误差测试通常在常温下完成。主要步骤：①把待检测机械臂关节置于试验设备或平台中，对机械臂关节位置进行调整。②把机械臂关节输出端和编码器连接在一起，令机械臂关节输出端无负载。③在试验过程中控制机械臂工作，包括：利用机械臂内置测量装置对其转动角度进行记录，对试验数据进行处理，获取机械臂运动误差波形图等。④通过软件对试验进行处理，包括：对数据进行傅里叶转换，得到试验结果图并示出。⑤分析试验结果。包括：明确机械臂运动误差极值，验证可靠性。（4）能耗与刚度测试机械臂能耗分为机械损耗、电机损耗及系统损耗等，能耗机理与提高能效的方法各不相同。广义上说，机械执行系统能效是装备系统工作能力的体现；狭义上说，机械执行系统的能效是指执行系统的工作效率，工作效率是工作能力的一种，其反映了执行系统的能量利用率。Rassolkin等基于测量的方法，对工业机器人在不同运动轨迹、不同重量工具、不同工件位置以及不同运动速度下的能耗特性进行了定性的描述。Meike等针对多机器人协同工作的汽车装配线进行了能耗建模及能耗优化分析研究，全面阐述了工业机器人系统中的能耗情况，对每种能耗都建立了比较广义的模型，并基于能耗数据的分析，提出了不同运动轨迹下的能耗特性，以及根据机器人作业周期中刹车时间对能耗的影响，提出了相应的节能措施。通过对工业机器人系统的多源能耗进行分析，发现控制电路能耗、外部设备能耗及电机损耗在很大程度上与设计结构有关。加工过程中的能耗随着负载的增加也不断增加；工业机器人在做垂直运动时能耗需求较大，实际加工过程中应该尽量避免；要合理控制机器人运行速度，速度过快或者过慢都会造成能耗增加。由于工业机器人的广泛使用，其能耗问题越来越引起人们的重视，对工业机器人本体能耗特性分析与动态建模的研究为工业机器人能耗优化提供了理论支撑。在构型设计上，是否添加冗余驱动对机器人能耗有影响，机械臂刚度对机器人能耗也有影响，可以通过建立能耗模型和评价方法，揭示执行系统内的能量传递关系。机械执行系统的能耗与刚度问题一直是生产者和科学研究工作者关心的问题。为了测试机械臂在能耗和刚性方面的特性，应建立机器人能耗模型，在理论分析基础上对工业机器人的未知参数进行辨识，通过试验对比与分析，以便得出结论和结果图，验证能耗与刚度的可靠性。

 5.3 机器人本体的优化设计

• 5.3　机器人本体的优化设计机器人本体主要是由传动部件、机身及行走机构、臂部、腕部及手部等部分组成。对此，机器人本体结构的基本要求是：①自重小　减小机器人本体的自重，易于改善机器人操作的动态性能。机器人的机体可以使用高强度铝合金为原材料，以减轻机器人质量。②静动态刚度高　提高机器人本体的静动态刚度，可以提高定位精度和跟踪精度，增加机械系统设计的灵活性，减少定位时的超调量稳定时间，降低对控制系统的要求。③固有频率高　提高机器人本体的固有频率时，可以避开机器人的工作频率，有利于系统的稳定。与其他机械结构相比，机器人本体是多自由度、非线性的，具有复杂的运动学和动力学特性。机器人的自由度数越多，驱动个数也越多，控制系统变得越复杂。合理的设计不仅可以省却烦琐的计算，还可以使机器人的控制部分变得简单，从而提高控制系统的可靠性，降低成本。因此，机器人的本体结构及优化对于机器人的整体性能，尤其是对机器人刚度、动态性能及工作空间等具有重要影响。机器人本体是机器人的支承基础和执行机构。在此主要围绕机器人本体方案构建、机器人关节特征分析、机器人关节对性能的影响以及机器人本体优化等方面进行分析与探讨。5.3.1　机器人本体方案机器人本体方案涉及机器人主要技术参数、机器人驱动方式选择、传动方案与设计以及机器人刚度与设计等，机器人本体方案应该是最优化和最有效率的方案。（1）机器人主要技术参数机器人本体设计时需考虑机器人的工作要求、传动链、驱动系统、传感系统和主控系统，通常以技术参数的形式合理规划机器人运动及总体布局。其主要技术参数应包含：关节自由度、工作空间大小、重复定位精度、定位准确度、载荷、末端载荷、运行速度及操作手臂完全伸展的长度等。（2）机器人驱动方式选择机器人驱动设计的目的是实现作业功能、安全的人机交互，使机器人系统具备一定的环境感知能力，即系统可以感知环境因素的变化而自动调整，以更好地适应多变的任务环境。为了实现调节功能需要进行驱动控制，同时，系统需要使用检测设备以实现对环境因素的检测和调节。1）机器人最常用的驱动方式是电驱动。电驱动具有工作效率高、启动速度快、运行速度及精确度高，产生的污染以及噪声小等特点。电机尤其是伺服电机已成为机器人最常用的驱动器。电机控制性能好，且有较高的柔性和可靠性，适于高精度、高性能要求的机器人。由于电机类型众多，选择电机作为驱动器时应综合考虑各影响因素。因此，为了满足机器人作业的各项要求，驱动电机的选择至关重要，它与机器人运动功能的实现、控制硬件的配置、电源能量的消耗、系统控制的效果等都有很大关系。必须要求电机能够提供负载所需的瞬时转矩和转速，从注重系统安全的角度出发，还要求电机具备能够克服峰值负载所需的功率。选择电驱动时需要考虑的主要因素有：①质量和体积　在初拟设计方案时，机器人的总体质量往往是预先设定的，而在机器人的总体系统中，电机及其附件的质量和体积所占比重较为突出，因而选择体积小、质量小的电机，能够有效地达到减轻系统总体质量、缩小系统总体体积的目的。②驱动功率　机器人在不同工况条件下工作时，各杆件的姿态不同，所需的驱动力矩也不同，需要具体问题具体分析、不同问题不同处理。因此，电机的确定必须综合考虑系统的传动效率、安全系数以及所需最大驱动力矩等多项要求。③转速　工业机器人的运动速度在一定范围内，多数关节的转速都是从高速转动的电机轴上经过减速得到的，因此，电机必须有足够的转速调节范围。2）不同环境下机器人的受力状况变化大且复杂，需要对其进行仔细分析和科学研究才能为机器人驱动器性能指标的合理确定提供依据。例如，可以通过对机器人静力学分析来初步估算其杆件稳定工作条件下的受力情况，并得到一些有价值的结论。从保证机器人机械结构设计的合理性出发，需要知道机器人在运动过程中杆件处于何种姿态时承受的负载力最大，每一个关节所需的驱动力矩有多少，需要多大的关节驱动力矩才能够实现机器人在复杂环境中的运动。3）机器人常用的驱动方式还有气压驱动及液压驱动。气压驱动方式具有机械结构简单及功耗低的优点，但是定位精度不足；液压驱动可以在较大的范围内调节输出力矩，有较高的定位精度，但是液压驱动温度敏感度较高，易泄漏及噪声大。机器人的不同驱动方式各有优劣，在应用领域上也有所差异。（3）传动方案与设计1）方案确定　以电驱动为例，机器人传动方案可分为电机直驱机器人和电机间接驱动机器人两种方式，可以酌情选择。电机间接驱动机器人确定机器人传动方案时，首先应依据机器人预期运动目标，对传动系统、减速器或传动比进行设计或选择，以便于实现机器人的特性参数及要求。电驱动时，原则上串联机器人第一关节的驱动装置为电机连接减速器，第一关节的转动由减速器主轴的旋转运动予以实现。之后，肩、臂、肘及腕关节的驱动装置中除采用电机连接减速器外，还需要增加圆柱齿轮、圆锥齿轮及蜗杆蜗轮等传动装置，即将经减速器主轴传出的旋转运动改变速度大小或方向，最终使输出运动传递到不同的杆件或机构上。机器人传动方案中通常还包含减速器传动、同步齿形带传动、轴承传动及链传动等。2）减速器选择　减速器常用的传动装置包括行星齿轮减速器、蜗轮蜗杆减速器和谐波减速器等。行星齿轮减速器结构简单，其主要传动结构包括行星轮、太阳轮和外齿圈等。这种减速装置的单级减速比通常较小，减速器的级数一般小于3。行星齿轮减速器具有输出输入同轴、准确度高、传动效率高、减速范围广、刚度大、价格便宜、容易与电机集成一体化等特点，多数与步进电机或伺服电机配合使用。蜗轮蜗杆减速器具有较高的减速比，能够反向自锁，蜗轮蜗杆减速器输入轴与输出轴位于不同的轴线以及不同的平面上，可以用来实现换向运动。但是其体积较大，传动精度和效率较低。谐波减速器是通过其柔性元件的弹性形变来控制、传递运动和动力的。谐波减速器具有结构简单、重量轻、体积小、传动平稳、精度和效率高等优点，但刚性较差、柔轮使用寿命较短、抗冲击能力低、输入转速不可以太快。3）同步带传动设计　传动设计常采用同步带传动中的同步齿形带，同步齿形带传动兼具带传动、链传动和齿轮传动的优点。同步齿形带传动中，传动带和传动带轮通过啮合来传动，传动带轮与传动带之间没有相对滑动，有较精准的传动比。同步带的材料通常以钢丝绳和玻璃纤维为抗拉体，以氯丁橡胶和聚氨酯为基体的齿形带不仅重量轻而且厚度很薄，可用于高速传动。同步齿形带传动具有高传动比，效率可达98%，传动噪声比链传动、带传动和齿轮传动低，在多摩擦的环境下不需要添加油润滑即可长时间工作，齿形带的工作寿命比一般传动带长；但在使用同步齿形带的机械中，其安装精度和中心距要求过严，通常用在中小型功率且传动比要求较高的机械中。
• 5.3.2　机器人关节对性能的影响从驱动关节结构、关节对精度的影响以及关节误差建模等几个方面分析机器人关节对性能的影响。（1）驱动关节结构机器人驱动关节结构依据其负载大小、体积以及重量等要求，可以采用不同的传动方式。常见的有四种结构：第一种，结构关节采用“电机+谐波减速器”直接驱动的方式，为机器人主流传动结构；第二种，结构关节采用“电机+行星减速器”的间接驱动方式；第三种，结构关节采用“电机+谐波减速器”的间接驱动方式；第四种，结构关节采用倒装安装方式。从机器人体积方面比较，第一种结构关节和第四种结构关节的体积和重量均较小，第三种结构关节体积和重量较大，第二种结构关节介于两者之间。从承受的最大负载比较，按照从小到大的顺序依次是第一种结构关节或第四种结构关节、第二种结构关节、第三种结构关节。第四种结构关节使机器人可以实现超高自由度的运动，灵活可靠，可以在有限的空间内实现生产率最大化。下面分别就RV（Rotary-Vector）驱动关节结构、谐波驱动关节进行分析。1）RV驱动关节　以六自由度串联机器人为例。现有机械臂主要通过同步带传动、齿轮传动、联轴器及减速器等与电机连接。对于串联多关节结构的机械臂，常以驱动关节作为机械臂的动力输出关节。尤其是，当串联机器人负载力矩较大时，常采用RV减速器作为驱动关节，RV减速器因体积小、抗冲击力强、转矩大、定位精度高、振动小及减速比大等优点被广泛应用。采用RV减速器作为驱动关节的六自由度串联机器人，如图5-51所示。
• 5.3.3　本体结构及优化本体结构及优化涉及机械结构未确定和机械结构已确定两方面。1）机械结构未确定　当机械结构未确定时，应考虑灵活度对工作的影响。例如，考虑灵活度最大的机器人结构参数的优化方法，使少自由度的机器人能够获得一定的姿态冗余，对于降低成本与控制难度都是非常有益的。当采用灵活度最优设计方法时，可以减少关节数而保证最大的灵活度。其设计方法主要包括：采用几何法确定机器人各关节的边界约束；建立运动学方程，得到位置方程；将位置方程中冗余变量取作自由解，解出剩余变量；在约束域遍历冗余变量，以确定的工作空间为对象，统计剩余变量可行解的个数，取可行解最多的关节变量作为最优解。2）机械结构已确定　当机械结构的几何参数确定后，通常还会由于各类因素，如使结构的固有频率避开激振源的振动频率等，进一步对已有的结构尺寸做出改进。关于本体结构及优化的理论和方法，目前有许多的论述和资料记载。这里仅以冗余度机器人为例进行分析。冗余度机器人本体结构及优化包括机器人结构坐标系，回转台坐标系的坐标变换，回转台坐标系的运动学逆解以及冗余度机器人的运动学逆解，等等。

 第6章 工业机器人控制

• 第6章　工业机器人控制由于工业机器人的多功能特性及多自由度结构的复杂性，作业过程中要求对机器人实施控制并配合完成作业任务。对机器人进行控制时需具有多轴实时运动的控制系统，由它来处理复杂的环境目标信息，要求控制系统能结合机器人运动要求以规划出机器手臂最佳的运动路径，然后通过伺服驱动器来驱动各个关节电机运转，完成机器人的工作过程。工业机器人生产线的控制包括设备和信息两种。设备是指通过网络将各种具有独立控制功能的设备组合成一个有机的整体；信息是指运用功能化、模块化的设计思想，规划和配置资源的动态调配、设备监控、数据采集处理及质量控制等功能。工业机器人控制是其作业必不可少的基本内容。

 6.1 机器人关节空间控制

• 6.1　机器人关节空间控制机器人关节空间是指所有机器人关节矢量构成的空间，是反映机器人关节空间控制及运动能力的重要指标，也是机器人工作空间分析的基础。工业机器人系统由大量关节驱动装置来实现自身的运动和各种动作，机器人关节空间控制是工业机器人系统控制中最基本和核心的控制过程。
• （2）交流伺服控制由于先进的控制电路和电子技术的出现，使得交流伺服电机与其他类型电机相比具有许多优点。交流伺服控制广泛采用具有电流反馈、速度反馈和位置反馈的三闭环控制系统结构，如图6-6所示。
• 6.1.4　关节控制系统硬件结构关节控制系统硬件主要是指在关节控制系统中的硬件元件或设备。关节控制系统硬件主要是由关节执行器、执行器驱动单元、控制芯片、角度跟踪单元、上位机及通信串口单元等组成。机器人关节控制必须包括硬件。在系统中将目标位置命令传送到关节执行器控制芯片中，控制芯片将采集到的关节执行器实时位置数据，同目标指令数据一起代入控制算法中实现相应运算。经过处理后，以控制器信号作为输入驱动电机模块，经驱动单元处理等，进而完成对电机的控制。
• 机器人控制器作为工业机器人最为核心的零部件之一，对机器人的性能起着决定性的影响，在一定程度上影响着机器人的发展。控制系统硬件是和关节控制系统的软件相对应的概念。
• 图6-11所示位置控制系统主要是由工业计算机、多轴运动控制器、伺服控制器、工业机器人本体等构成。1）交流伺服电机　当工业机器人结构为六自由度串联时，通常，各关节驱动电机为交流伺服电机，测量装置为绝对位置式光电装置。2）多轴运动控制器　运动控制采用多轴运动控制器，它作为一个功能卡通过总线集成到运动规划层的计算机中。多轴运动控制器以从运动规划层接收到的关节电机位置作为给定，以测量到的关节电机实际位置作为主反馈，通过插值和D/A转换形成模拟量的速度信号。3）伺服控制器　伺服控制层以运动控制后的速度信号作为给定，以测量到的关节电机实际速度作为反馈，由伺服控制器实现各个关节的单轴速度伺服控制。4）绝对码盘转换器　关节电机的实际位置和电机转速均通过绝对位置式光电装置测量获得。5）轴　将该机器人的六个轴分别称为1～6号轴。1～4号轴各采用1个单轴伺服控制器。5号和6号轴共用一个伺服控制器。通过两块接口板，多轴运动控制器与1～4号轴的伺服控制器连接。通过一块接口板，多轴运动控制器与5号、6号轴伺服控制器连接。对此，机器人位置运动控制系统可简化为图6-12所示的框图。
• 图6-12中工业PC将获得的以关节坐标表示的控制解，转化为以光电码盘的码盘值表示的关节电机位置，传送到多轴运动控制器，作为单关节位置控制系统的位置给定。该控制系统主要包括位置环、速度闭环及多轴控制器等。①位置环　位置环采用PID控制器，位置给定与电机码盘位置的偏差作为PID控制器的输入，PID控制器的输出转换为模拟量作为伺服控制器速度闭环的给定。伺服控制器实现控制系统的速度闭环，其速度反馈由电机码盘位置信号脉冲与时间间隔计算获得。②速度闭环　速度闭环采用PI控制器，相关参数在伺服控制器中设定。此外，伺服控制器还具有电流限定，用于对电机电流进行检测，保证系统的安全性。③多轴控制器　多轴运动控制器内设有位置伺服环滤波器，具有较强的运动控制、定值控制周期、运动速度设定和加速度限定的功能。对于多次给定的关节电机位置可以实现线性插值或3次样条插值。因此，在工业机器人的实时位置控制系统中，可以将运动控制完全交给多轴运动控制器实现，而利用工业PC进行关节电机位置的给定。

 6.2 机器人位置控制

• 6.2　机器人位置控制机器人位置控制属于工业机器人运动控制的内容，并与机器人关节空间轨迹控制有着紧密的联系，如图6-13所示，其中一些相关概念已在前面章节表述，限于篇幅，下面仅就笛卡儿位置控制和控制程序框图进行探讨。
• 图6-16示出了一种典型工业计算机的控制软件框图。工业计算机计算出的六个关节电机位置，可以通过ISA总线发送到机器人多轴运动控制器，实时控制时只需要对其进行参数设置即可。控制程序应主要包括：①在工业计算机和机器人中分别建立一个通信缓冲区，设立写缓冲区指针和读缓冲区指针。②六个关节的关节电机位置构成一条记录，工业计算机每产生l条记录，将其写入通信缓冲区，同时写缓冲区指针加1。当工业计算机检查到机器人具备接收数据的条件时，从工业计算机的通信缓冲区中读取一条记录，发送到机器人的通信缓冲区，同时读缓冲区指针加1。当写缓冲区指针小于读缓冲区指针，且二者之差为1时，说明通信缓冲区已存满未发送的记录，工业计算机暂停计算新的关节电机位置，等待发送通信缓冲区中的记录。如果机器人通信缓冲区中已存满未执行的记录，则向工业计算机返回不具备接收数据条件的信息。③利用工业计算机和机器人的通信环形缓冲区，保证了工业计算机产生的关节电机位置数据能够安全、及时地发送到机器人，有效地消除了数据断档与数据覆盖现象。

 6.3 机器人力控制

• 6.3　机器人力控制机器人力控制主要是研究如何控制机器人的各个关节，并使其末端表现出一定的力或力矩特性，它是利用机器人进行自动加工或装配的基础。下面主要分析机器人力控制方法、力控制关键问题、主要部件控制及关节控制软件系统等几个问题。6.3.1　机器人力控制方法力控制是以达到精确控制为目的，机器人力控制从本质上来说是对位置的控制。工业机器人力控制分为关节空间的力控制、笛卡儿空间的力控制以及柔顺控制等几种控制，常用控制方法包括阻抗控制、力位混合柔顺控制等。（1）阻抗控制阻抗控制可以实现自由运动控制和约束运动控制两种方法之间有机的统一，能够完成从自由空间到约束空间的过渡。阻抗控制策略最鲜明的特点是没有直接控制机器人末端执行器与接触环境之间的作用力，而是采用间接的方式控制力的大小。1）力反馈型阻抗控制　力反馈型阻抗控制是指利用力传感器测量到的力信号引入位置控制系统，构成力反馈型阻抗控制。例如，六维力传感器可用于测量机器人末端所受到的力和力矩；自适应阻抗控制算法可以在未知的环境中进行力信息处理，使用一个控制周期的力矩来弥补阻抗方程中的不确定性等。2）位置型阻抗控制　位置型阻抗控制是指机器人末端没有受到外力作用时，通过位置与速度的协调而产生柔顺性的控制方法。位置型阻抗控制的本质是通过与外界环境的定量力接触，以及力位移转换器反馈的接触力偏差来调整目标位置。但是，这种方法需要估计复杂的环境变量和确定的数学模型。3）柔顺型阻抗控制　柔顺型阻抗控制是指机器人末端受到环境的外力作用时，通过位置与外力的协调而产生柔顺性的控制方法。例如，柔顺型阻抗控制根据环境外力、位置偏差和速度偏差产生笛卡儿空间的广义控制力，转换为关节空间的力或力矩后，控制机器人的运动。（2）力位混合柔顺控制在进行机器人末端力控制的同时，机器人要完成工作任务必不可少的需要进行相应的位置控制，单纯的位置控制已经很难满足工业生产中复杂的工作，尤其是涉及有力反馈的情况更是无法控制。机器人最理想的柔顺性控制就是以相互独立的方式同时进行力和位置控制，即力位混合柔顺控制。力位混合柔顺控制是指分别组成位置控制回路和力控制回路，通过控制律综合实现的柔顺控制。虽然力位混合控制理论研究相对成熟，但在实际运用中依然存在问题，机器人控制的难点主要表现在两方面：a. 机器人作为一个多自由度机构，各关节的摩擦、耦合带来系统内部误差；b. 外界环境的复杂性。现在很多操作环境都是不规则的，包括曲面跟踪等对控制精度要求很高的操作空间，仅依靠力位混合控制很难满足要求。文献[24，25]根据机器人力位混合要求，修改了基本的模型跟踪控制算法，即在该控制算法中，添加了模型输出、被控对象输出反馈，从而实现接触力控制，改善了系统对机器人动力学参数变化的鲁棒性。相对于阻抗柔顺控制，力位柔顺控制过程中同时进行位置控制和环境力控制，两者相互独立互不干涉，力位柔顺控制理论上更先进，但是由于理论仍然不够系统，所以控制过程实现起来相对困难，控制精度不够理想。力位混合柔顺控制中未考虑机械手动态耦合影响及在工作空间的某些奇异位置上出现不稳定进行的改进，对此常采用改进的力位混合控制。改进的力位混合控制方法，其改进主要体现在以下几个方面：①考虑机械手的动态影响，并对机械手所受的重力、科氏力和向心力进行补偿；②考虑力控制系统的欠阻尼特性，在力控制回路中加入阻尼反馈以削弱振荡因素；③引入加速度前馈，以满足作业任务对加速度的要求，同时也可使速度平滑过渡；④引入环境力的作用，以适应弹性目标对机器人刚度的要求。
• 6.3.2　力控制关键问题力控制关键问题主要涉及机器人刚度、柔顺性、机器人静力变换及机器人动力学模型与线性化等。（1）机器人刚度机器人刚度，通常是指为了达到期望的机器人末端位置和姿态，机器人所能够表现出力或力矩的能力。若机器人各关节没有受到力或力矩的控制，则机器人的关节不能到达期望的位置。机器人关节位置的期望值与当前值之间存在偏差，该偏差经过积分作用后，使得各个关节电机的电流达到最大值，从而各个关节的力矩达到最大值。这些关节的最大值力矩传递到机器人的末端，表现为在末端施加了较大的力和力矩。特别是，当机器人末端以较高的速度运动时，遇到障碍后会因末端被施加的力和力矩过大而受损；当机器人末端到达期望的位置时，表现为末端力和力矩为零。可见，当位置控制系统仅以达到期望的末端位置和姿态为目标时，将使机器人的末端表现出很强的刚度。影响机器人末端刚度的因素，主要包括：1）连杆的挠性　当连杆受力时，连杆弯曲变形的程度对末端刚度具有重要影响。连杆挠性越高，机器人末端刚度越低；反之，连杆挠性越低，则机器人末端刚度受连杆的影响越小。当连杆挠性较高时，机器人末端刚度难以提高，末端能够承受的力或力矩降低。因此，为了降低连杆挠性对机器人末端刚度的影响，在制造机器人时，通常将各个连杆的挠性设计的很低。2）关节的机械形变　关节的机械形变与连杆的挠性类似。柔性关节影响机械形变，柔性关节机械臂具有可实现高速操作的能力、较高的负载自重比、较低的功耗以及更大的工作空间等优点。但关节的柔性，直接影响系统的稳定与控制精度。柔性关节机械臂是一个非常复杂的动力学系统，其动力学方程具有高度非线性、强耦合以及时变的特点。它不仅是刚-柔耦合的非线性系统，而且是系统动力学特性和控制特性相耦合即机电耦合的非线性系统。在关节受力或力矩作用时，机械形变越大，机器人末端的刚度越低。为保证机器人末端具有一定的刚度，通常希望关节的机械形变越小越好。3）关节的刚度　类似于机器人的刚度。为了达到期望的关节位置，该关节所能够表现出力或力矩的能力称为关节的刚度。关节刚度对机器人刚度具有直接影响，若关节的刚度低，则机器人刚度也低。一般地，为了保证机器人能够具有一定的负载能力，机器人连杆挠性和关节形变都设计得很低。在这种情况下，机器人的刚度主要取决于其关节刚度。（2）机器人柔顺性柔顺性简称柔顺，通常是指机器人的末端对外力的变化做出相应的响应，表现为低刚度。为了使机器人对外界具有柔顺性，科研工作者研究了很多种方法，把这种和外界接触时的控制方法形象地称为柔顺控制方法，其具体又可分为两种情况，即主动柔顺控制和被动柔顺控制。机器人在刚度很大的情况下，对外力的变化响应很弱，缺乏柔顺性。柔顺控制指从力传感器取得控制信号，用此信号去控制机器人，使之响应这个变化而动作。根据柔顺是否通过控制方法获得，可以将柔顺分为被动柔顺和主动柔顺。1）被动柔顺　被动柔顺是指机器人凭借一些辅助的柔顺机构，例如弹簧、阻尼、摩擦等在机器和环境产生接触交互的时候可以吸收储存或消耗能量的元件，使其在与非结构化环境产生接触交互的时候能够对外部作用产生相应的顺从适应性。被动柔顺使其在与环境接触时能够对外部作用力产生自然顺从。被动柔顺控制是采用具有柔韧特性的材料来抵消外界环境施加的力，从而达到工作目标。例如，仿人机器人手臂的每个关节安装一个弹簧，以使机器人的手部获得柔顺性，是典型的被动柔顺控制。被动柔顺不需要对机器人进行专门的控制便具有柔顺能力，即利用一些可以使机器人在与环境作用时能够吸收或储存能量的机械器件如弹簧、阻尼等构成机构，即柔顺装置。例如，轴孔装配时轴的理想位置和姿态，如图6-17（a）所示，利用被动柔顺装置进行机器人装配作业时，可以对任意柔顺中心进行顺从运动。但实际装配时，由于轴、孔误差的影响，轴位置和姿态不能保证处于装配的理想状态，如图6-17（b）和（c）所示，显然，在轴位置和姿态不准确时，仅依赖位置控制不能将轴安装到孔中。若借助柔顺装置则可以在轴位置和姿态存在偏差的情况下，将轴向孔推入，实现轴在孔约束下运动以完成轴孔装配。
• 被动柔顺的柔顺能力由机械装置提供，能用于特定的任务，响应速度快，成本低。但采用被动柔顺装置进行作业时存在一定的问题：①无法根除机器人高刚度与高柔顺性之间的矛盾；②被动柔顺装置的专用性强，适应能力差，使用范围受到限制；③机器人加上被动柔顺装置后，其本身并不具备控制能力，给机器人控制带来了极大的困难，尤其是在既需要控制作用力又需要严格控制定位的场合中，显得更为突出；④无法使机器人本身产生对力的反应动作，成功率相对较低等。2）主动柔顺　主动柔顺是指机器人利用力的反馈信息并采用一定的控制策略去主动控制作用力。主动柔顺控制是把力完整地体现在控制系统中，应用控制算法来抵消位置和力双向误差，其跟踪能力远远高于被动柔顺。主动柔顺控制又称为力觉控制。主动柔顺控制即力控制，是通过控制机器人各个关节的刚度实现的，其控制本质特征就是对机器人末端力／力矩的控制。主动柔顺控制有阻抗控制、力位混合控制和动态混合控制等类型。①阻抗控制　通常是指通过力与位置之间的动态关系实现柔顺控制。其特点是不直接控制机器人与环境的作用力，而是根据机器人端部的位置（或速度）和端部作用力之间的关系，通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制力的目的。此时，接触过程的弹性变形尤为重要。阻抗控制的静态，即力和位置的关系，用刚性矩阵描述；阻抗控制的动态，即力和速度的关系，用黏滞阻尼矩阵描述。②力位混合控制　通常是指通过雅可比矩阵将作业空间（一般是指其工作空间）任意方向的力和位置分配到各个关节控制器上。力位混合控制的方案计算复杂，方案中包括位置控制回路和力控制回路，通过控制律的综合实现柔顺控制。③动态混合控制　通常是指在柔顺坐标空间将任务分解为某些自由度的位置控制和另一些自由度的力控制，然后将计算结果在关节空间合并为统一的关节力矩。随着机器人应用的日益广泛，许多场合要求机器人具有接触力的感知和控制能力。例如，在机器人的精密装配、修刮或磨削工件表面抛光和擦洗等操作过程中，要求保持其末端执行器与环境接触；进行钻孔作业时，需要机器人沿钻孔方向施加一定的力，而在其他方向不施加任何力。对于此类具有约束的任务，均需要控制机器人在特定的方向上表现出柔顺性。
• 6.3.3　主要部件控制（1）串联机器臂简介以串联机器人机构控制为例，其典型工作循环包括：工业机器人的手臂伸向车床卡盘；夹持加工零件；手臂返回到原点；手臂伸向循环台面；放下零件；夹持下一个毛坯，将毛坯送向机床卡盘；将毛坯在卡盘中夹紧；将毛坯松开；手臂返回到原点；开始在机床上的加工循环。同时，被控制的坐标最大位移量，可能发生在定位工作状态（手臂升降或伸出）或循环工作状态（手腕和夹持器转动组件）。例如，某串联机器人如图6-18（a）所示，它主要由操作机、可换夹持器转动机构、提升和下降机构、机械手臂机构、平衡器、手腕及单独立柜式的数控装置等所组成。机械手臂机构是机器人关键机械部件，图6-18（a）中，机械手臂由运动模块（序号1、6、7）和基座内的一个电机（序号2）组成，由单电机驱动整个机械臂。1）机械手臂结构　该机械手臂结构如图6-18（b）所示，最大臂长为L，重量为W，最大关节回转半径为R。当机器人末端安装夹持器并指定路径时，可通过多个关节联动实现复杂的操作任务。
• 机械手臂可以采用硬铝（LY12）材料作为主要结构传动件，其结构重量较小。对于受力最大的支承部件可以采用45钢。根据机械臂零件的受力不同，除了基关节使用钢质齿轮作为传动之外，次节、末节可以使用塑料材料进行齿轮传动，从材料选择上使机械臂符合结构设计的合理性。机械手臂体系如图6-19所示，其中，每个运动模块均由弯曲关节和扭转关节组成，相邻关节轴线正交，机器人末端位姿由六个关节共同决定。2）手臂控制原理　机械手臂可以通过对关节速度、位置和力的控制来完成多自由度旋转运动。关节的功能性主要包括：能够为机械臂提供操作的驱动力和负载能力；可以实现空间机械手的紧急制动；可以保护机械手的结构；可以有效地提高机械手的工作精度；通过关节能够和中央控制系统或PC实现信息的交互。图6-19中，机械手臂的动力源为基座内的电机并为串联关节提供动力，由关节间行星轮系即行星齿轮组为关节提供动能。
• 每个关节内均含有离合器、制动器和谐波减速器。这里的离合器采用电磁离合器，电磁离合器用于关节换向，制动器用于掉电保护和制动，谐波减速器用于放大转矩驱动关节。每个关节均安装有关节位置传感器，用于读取关节转角的数据。关节控制系统可以采用集中式控制方式，由一台计算机负责整个机械臂的运动规划、运动学反解、误差补偿及六个关节的驱动控制。关节运动过程产生的角度信息由信号采集系统读回计算机，由关节控制系统控制关节使其按指定的运动规律进行正反转和制动。主要控制部件包括电机、谐波减速器及电磁离合器组等。①电机　基座内的动力源为电机，电机是组成机械臂的重要部件，性能指标是选择电机的依据。若初选某电机后，由于机械臂输出转速依然比较高，转矩较小，则不适合直接驱动关节运动，这时，需要一个大减速比的关节减速器放大转矩驱动关节。从动力传递来看，该机械臂系统依靠基座内的电机和关节内的谐波减速器传递运动和动力，其中电机为机械臂提供动力，通过谐波减速器将传给关节的转矩放大以驱动关节运动。②谐波减速器　谐波减速器可以将传给关节的转矩放大以驱动关节运动。谐波机械传动可以利用机构中构件的波动变形，来实现运动传递和运动转换。谐波减速器的主要优点：与传动比相当的普通减速器比较，结构简单，零件少，体积小，重量轻，传动比大且传动比范围广；由于同时啮合的齿数多，齿面相对滑动速度低，使其承载能力高，传动平稳且精度高，噪声低；谐波齿轮传动的回差较小，齿侧间隙可以调整，甚至可实现零侧隙传动；谐波齿轮传动还可以向密封空间传递运动和动力；采用密封柔轮谐波传动减速装置，可以驱动工作在高真空、有腐蚀性及其他有害介质空间的机构；传动效率较高，且在传动比很大的情况下，仍具有较高的效率。谐波减速器的主要缺点：柔轮周期性变形，工作情况恶劣，易损坏；柔轮和波发生器的制造难度较大，需要专用设备，给单件生产和维修造成了困难；传动比的下限值高，齿数不能太少；启动力矩大。谐波减速器是实现机械运动必不可少的重要部件。当选用谐波减速器时，不仅要考虑其特点还应参考谐波减速器参数，如输入转速、输出转矩、输出转速、输入功率及重量等，即应考虑是否适合充当减速器或关节减速器。理论上，谐波减速器可以很好地满足机械臂运动的需要。但实际工作中，由于关节负载随机械臂姿态变化而变化，负载影响电机转速，因此需要多次运动测定电机转速。③电磁离合器组　关节内的电磁离合器组根据其作用不同可以分为换向和制动两种，即用于换向的电磁离合器和用于制动的失电制动器。电磁离合器用于通电后将主运动引入关节内进行换向操作，是该控制系统的主要控制对象。电磁离合器参数主要有动摩擦转矩、励磁电压、功率、最高转速、转子惯量、衔铁惯量及重量等。失电制动器常配合电磁离合器的工作。失电制动器用于制动和对关节进行失电保护。失电制动器属于单片电磁离合器产品范围的一种特殊制动器，失电制动器原理与通电制动的电磁制动器相反，即通电脱开、失电（断电）制动。失电制动器适用于多种有制动要求和断电保持制动要求的机械设备。失电制动器参数主要有静摩擦转矩、励磁电压、功率、释放时间和制动时间等。每个关节离合器组均由两个电磁离合器和一个失电制动器组成，其换向离合器和制动离合器在控制上互为反逻辑。通常，由于电磁离合器的延迟响应时间要小于失电制动器的延迟响应时间，对此在进行精确控制时，需要准确控制这一小段时间内离合器输出部件的位移。
• 3）关键控制部件　机械臂控制系统如图6-20所示。[插图]图6-20　机械臂控制系统示意图机械臂控制系统中，多个关节组成的机械臂由离合器组控制其运行，该离合器组控制系统有集中式控制、分布式及主从式等多种组成形式，这里可以采用集中式控制，其方式简单易行。机械手臂的关键控制主要内容包括：①运动学正反解与避障　为实现机械手臂的运动控制，利用PC机做运动规划，如机械臂运动学正反解、避障运算等。②离合器状态控制　从动力控制来看，关节内离合器作为机电耦合设备，用于关节运动控制、关节状态保持和安全防护，离合器是关节运动控制的重要部件。根据PC运动规划的计算结果，将离合器状态控制转换成控制离合器所需要的数字量，即离合器状态“1”及“0”或“开”及“合”。③模拟放大与驱动　数字量通过模拟放大系统进行信号放大以驱动离合器组。④采样与反馈　运行过程中通过电位器组采样关节转角再反馈给PC机。机械手臂的关键控制内容受制于控制卡和传感器。①控制卡　该机械手臂系统的数据采集系统可选用高速数据采集卡。数据采集卡在产品测试、高速数据采集及过程监督控制等领域中能充分发挥作用。机械臂控制系统数据采集，当采用高速数据采集卡进行数据采集时，可以达到较高的速率。如图6-21所示为采集卡PCI-1713的内部结构框图。
• 柔性机械臂系统由伺服电机驱动，伺服电机与谐波减速器组成驱动关节，驱动柔性机械臂在平面内转动，柔性机械臂的根部通过轮毂与减速器输出端相连。系统运动过程中利用安装在伺服电机尾部的光电编码器检测电机的转动信息；利用粘贴在柔性机械臂上的电阻应变片传感器检测柔性机械臂的振动情况，并利用对称布置的压电致动器抑制柔性臂的弹性振动。由此可以看出，伺服电机驱动的旋转运动和柔性机械臂的弹性振动都发生在与旋转轴垂直的平面内。
• ③柔性机械臂试验方案　制定柔性机械臂试验方案时，应注意以下3个方面的问题。a. 确定柔性机械臂系统　利用伺服电机PD控制器和致动器模糊控制器对柔性机械臂系统进行试验。b. 准备工作　选用质量轻、弹性好的环氧树脂材料作为柔性臂；采用具有较高压电常数的压电陶瓷作为压电致动器。试验前将压电致动器和应变传感器都贴在柔性臂的根部位置。合理选择柔性臂和压电致动器的基本尺寸和特性参数，如材料、长×宽×高、弹性模量、密度及应变常数等。利用柔性臂和压电致动器的基本尺寸及特性参数，针对系统运动过程中柔性臂进行试验，常用1、2阶模态位移曲线进行试验。包括：设定相应的模态阻尼比，选择电机驱动方式，选用伺服电机的运动轨迹，等等。c. 分别进行三项试验　伺服电机的PD控制器设计试验；压电致动器的模糊控制器设计试验；在非零初始状态的情况下，系统在运动过程中柔性臂弹性振动情况的试验。综上所述，在压电致动器的模糊控制下，柔性臂的1阶模态位移在系统运动过程及运动结束后都得到了有效的衰减，虽然致动器的作用在一定程度上激起了柔性臂的2阶模态振动，但是由于其幅值较小，并且也很快得到抑制，所以柔性臂的弹性振动得到了有效抑制。显然，在非零初始状态下，设计的模糊控制器仍能很快抑制柔性臂的弹性振动，算法具有较好的控制效果和适应性，可以改善柔性臂末端的定位精度，并能提高整个智能柔性机械臂系统的控制精度和操作效率。
• ④影响柔性机械臂刚度误差的因素　主要影响因素取决于以下几点。a. 基座（图6-24中序号2）的定位精度有限。当弹性杆的有效杆长较小时，关节刚度变化很大，基座极其微小的定位误差也会产生极大的刚度误差。b. 关节的安装精度。不可避免地在基座与弹性杆之间、弹性杆与铰链之间，以及减速器零件之间都存在一定的安装间隙，这些安装间隙对关节刚度也造成了一定的影响。c. 弹性杆的非线性特性。弹性杆作线性化处理后，当弹性杆柔性较大时，由于弹性杆被动偏转角扩大，因此弹性杆的非线性对刚度的影响增大。d. 模型误差。当基座的厚度有限时，决定了弹性杆与之相连的部位不完全为固定约束，也造成了一些误差。e. 其他误差。如传感器误差、读数误差、数据处理误差等。

 6.4 实例

• 6.4.3　多关节机器人滑模控制滑模控制是一种非线性控制，其具体表现为控制上的不连续性。滑模控制策略不同于其他控制策略之处在于其不依赖于固定的系统结构，而是可以在动态过程中，根据系统当前的状态有目的地、动态地变换控制结构，迫使系统按照预定的“滑动模态”的状态轨迹运动。滑模PID控制可以在模型信息完全未知的情况下，通过提高控制策略对非线性摩擦、重力等不确定性的快速抑制能力来改善低速运动性能。滑模变结构控制具有快速性好、鲁棒性强的特点，能够实现扰动的快速抑制。机器人在进行低速高精度运动时，其控制不仅要解决本体动力学的非线性、时变性及耦合性，还需要抑制非线性摩擦的影响，才能保证机器人的运动效果。但是，由于摩擦辨识试验烦冗耗时，且不少应用场合因缺乏读取伺服电机力矩数据的接口而不具备摩擦测试条件，在此情况下，被控对象模型信息完全未知。因而，将PID控制及滑模变结构控制的策略有机结合，可以弥补单纯PID控制或滑模变结构控制的不足，通过滑模PID来获得更佳的控制性能。下面主要讨论滑模变结构设计、滑模PID控制器设计及滑模PID控制试验方案等。（1）滑模变结构设计在建立机器人多关节运动的动力学模型过程中，很难确定机器人精确的数学模型，必须忽略一些不确定因素。因此，可以利用滑模变结构控制理论，来实现不确定系统的精确控制。滑模变结构控制作为一种特殊的非线性控制策略，对于多关节串联机器人，将关节摩擦视为扰动的一部分时，则前述机器人的动力学方程可表示为式（6-59）。
• （3）滑模PID控制试验方案滑模PID控制试验方案的制定应注意几个方面的问题：①确定具体机器人及其作业轨迹，以简捷方便地验证控制方法的有效性；②选用适宜的软件建立机器人的动力学模型。常用软件Matlab/Simulink进行分析；③关节摩擦建模应采用合适的模型，并合理选择对应模型的参数及经验数值；④得到机器人各关节输出力矩后，与其他控制方法进行分析对比。上述主要从机器人关节空间控制、机器人位置控制和机器人力控制等方面进行了工业机器人控制的分析。工业机器人由大量的关节驱动装置来实现自身运动和各种动作，机器人的关节控制是工业机器人系统控制中最基本和核心的控制过程。机器人关节控制器的控制特性决定了机器人系统动态特性和运动精度。为提高机器人的控制特性，不少优异的控制理论及方法在机器人控制中得到研究与应用。但是，机器人关节控制非线性、时变性和不确定性的特点，使得控制方法及设计控制器具有较高的难度。由于机器人系统也是一个时变的、耦合的复杂非线性系统，传统的独立伺服PID控制算法很难满足机器人系统的性能要求，尤其是在需要满足高速高精度控制的场合。目前的工业机器人控制系统存在封闭性高、二次开发难度大、结构复杂、技术升级困难等弊端。虽然，以工业机器人为基础，提升装备制造能力和产品性能具有重要意义和价值，但是，由于本体结构及使用环境限制，工业机器人绝对定位精度低、长期稳定性差，尚无法直接适应现代新型制造环境下各行业的新应用、新需求。工业机器人控制决定机器人制造业的竞争力，可以预见的是，只要工业机器人发展没有达到极限，对工业机器人先进控制理论和方法的研究就不会停止，新应用和新理念将不断推动工业机器人控制技术的发展。