基于双臂机器人的调研报告

调研报告
题目：
作者：
2015年3月1日
目录
第一章引言 (1)
第二章国内外现状 (2)
2.1国外的研究现状与发展 (2)
2.2国内的研究现状与发展 (3)
第三章关键技术 (5)
3.1双臂教学机器人的运动学正解与逆解 (5)
1）运动学正解 (5)
2）运动学逆解 (5)
3.2双臂教学机器人仿真 (6)
1）机构简化 (6)
2）手臂姿态规划 (7)
1）双臂机器人结构特征及其运动特点 (8)
2）从臂最优无碰撞轨迹的搜索 (11)
3.4协调操作 (12)
1）自由度约束 (13)
2）工作空间的约束 (13)
3）点位约束及轨迹约束 (13)
4）力约束 (13)
第四章经典应用 (14)
安装 (14)
救援 (15)
修理 (16)
处理危险品 (18)
进行危险实验 (19)
总结 (20)
参考文献 (21)
第一章引言
多机器人的协同作业是制造业发展的必然要求，双臂机器人就是适应这一要求而开发出的一种新型机器人，相对于单臂机器人它可以大大增强机器人对复杂装配任务的适应性，同时可以提高工作空间的利用效率。

当前大多数工业机器人的应用是为单臂机器人独自工作的能力准备的，这样的机器人只适应于特定的产品和工作环境，并且依赖于所提供的专用设备和工具。

这些传统机器人，以六轴机械手臂为例，当初几乎可以说是为了满足焊接工作在空间中的运动而设计成的。

事实上，当年机械手臂最主要的用途，就是替人类去完成类似焊接这一类最为辛苦的工作。

一般地，单臂机器人只适合于刚性工件的操作，并受制于环境，随着现代工业的发展和科学技术的进步，对于许多任务而言单臂操作是不够的。

因此，为了适应任务的复杂性、智能性的不断提高以及系统柔顺性的要求而扩展为双手协调控制。

即由两个单臂机器人相互协调、相互配合的去完成某种作业，但由于组成双手协调控制系统的是两个机器人它们不可能是两个单手机器人的简单组合，除了它们各自共同目标的控制实现外，它们相互间的协调控制以及对环境的适应性就成为组合的关键，这样双手协调控制机器人系统的进一步应用就受到了限制。

而双臂机器人能完成对于人来说易于实现的功能，它比双手协调机器人更具有实用价值，它的高自律性以及学习性，能够适应许多环境，使其在工业生产、危险处理、国防、航天航空等方面运用广泛。

第二章国内外现状
2.1国外的研究现状与发展
国外对双臂机器人的研究始于20世纪90年代初,当时研究工作主要在双臂的运动轨迹规划(包括碰撞避免)、双臂协调控制算法及操作力或力矩的控制等几方面。

对运动轨迹规划的研究主要是基于多机器人在同一环境下工作而无碰撞展开的。

这方面的研究工作通常分路径规划和轨迹规划两部分进行。

部分学者对沿着特定路径运动的机器人的双臂控制问题进行了比较深入的研究，他们利用机器人的动力学方程建立了考虑机器人动力特性的最优轨迹规划算法。

此外通过运用计算机仿真手段来找到每步运动的最佳路线,达到解决碰撞避免问题。

概括地讲这些研究较好地解决了二维的运动轨迹规划问题,但对三维空间和具有冗余度的双臂运动轨迹规划方法和策略研究甚少。

双臂协调控制是双臂机器人研究中的热点, 而且大多数的研究也是以比照两个单臂机器人一起工作时的协调控制为出发点的。

双臂协调控制包括手与工作执行位置之间的相对运动的控制和对保证目标轨迹连续性的控制。

日本一些学者通过建立对协调操作性的评价,提出了相对可操作度和相对操作力度的操作指标,在此基础上设计了满足操作指标的工作位置与工作实际目标轨迹能分别指定的协调控制系统的新的控制算法。

另外一些日本学者通过建立位置与力的混合控制理论,采用混合位置与力控制实验方式找出保证双臂协调控制的关节力或力矩的最佳效果。

美国Sarkar等对两臂操作一个巨大物体时的协调控制提出了一个新的理论框架,这一理论框架不仅给出了明确的目标运动的控制,而且也明确了在两臂和目标之间通过控制在接触时滚动运动的接触位置。

控制算法是一个消除了动
态及解耦输出的非线性反馈，这类双臂协调控制的研究都是针对某一特定作业要求所提出的。

双臂操作力或力矩的研究主要是进行对目标的操作算法和优化控制力。

有些日本学者运用模糊神经网络的方法设计对目标的轨迹控制和操作力大小的控制,提出了用于主神经网络控制器的Delta-Bar-Delta学习比率适应法；另一些日本学者在双臂机械手对柔性薄板的操作控制研究中,首先基于柔性薄板的有限元模型运用Lagrange方程推导出了薄板的静态变形与施加在薄板的弯曲应力之间的关系,然后设计了一个借助于对薄板施加的合力来操作薄板的运动以及借助于对薄板施加的内力来控制薄板变形的控制算法,并通过工业机器人的实验证明所提出的控制系统是有效的。

日、美等国的研究人员凭借其先进的制造技术和手段以及雄厚的研究经费的支持,在对双臂机器人的研究中,正着重对微机器人双臂协调控制、双臂柔性动作协调控制以及对柔性物体操作的双臂协调控制等方面开展理论和实验研究工作,以扩展机器人的工作能力和应用领域。

2.2国内的研究现状与发展
国内对双臂机器人的研究仅有十年左右的时间。

由于我国制造业自动化技术水平和工业现代化水平与国外存在着较大的差距,就单臂机器人本身的研究，虽然已经有了一定的成果，但对双臂机器人的研究还还不够深入。

受许多相关技术和研究条件的制约,目前国内对双臂机器人的研究主要涉及运动轨迹规划、动力学以及协调控制等方面。

运动轨迹规划的研究主要是确定双臂工作时的无碰撞路径规划以及协调运动。

上海交大机器人研究所对双臂机器人时间最优轨迹规划问题作了深入研究,成功地运用动态规划法对沿着特定路径运动的双臂机器人左、右臂进行了时间最优轨迹规划,从而保证机器人左、右臂在无碰撞的前提下,实现时间最优运动。

哈尔滨工业大学的研究人员以双臂自由飞行空间机器人为背景的自主规划运动控制研究，通过建立双臂自由飞行空间机器人的运动学和动力学模型，得到微重力环境下该双臂机器人的广义雅可比矩阵来描述机械手末端速度和各关节角速度之间的关系，然后建立该双臂机器人在浮游状态下捕捉目标的任务规划算法及路径规划算法，并通过仿真系统验证其理论的正确性和算法的可行性。

信阳师院的研究人员在充分考虑双臂机器人机构特性条件下，应用递推算法建立双臂机器人机构在协调运动的速度约束方程以提高数值计算速度实现双臂机器人的实时控制。

动力学及协调控制方面的研究主要是确定双臂机器人在某位形状态下沿指定方向的传递性能和传力性能。

国防科大的研究人员提出了速度可操作性测度和力可操作性测度概念用于指导确定双臂机器人的最佳操作位姿。

天津大学的研究人员针对受控多体系统提出了力约束的概念、力学描述及其性质，通过引入偏(角)速度和广义力、Kane方程为基础建立了具有力约束的受控多体系统动力学方程，并实现了动力学求解.燕山大学的研究人员讨论了多机械手协同系统的无内力抓取及相应的动载分配方法，以用于对多机械手协同操作系统的协调控制的进一步研究。

第三章关键技术
3.1双臂教学机器人的运动学正解与逆解
1）运动学正解
为了进行工作区域仿真，首先必须求运动学正解，即由手臂运动角度确定手臂末端位置。

下面以左臂为例求机器人的运动学正解，右臂解法类似。

图.中的OA是左大臂,长为L1;AB是左小臂,长为L2。

采用笛卡儿坐标系，O为原点,X轴水平向右,Y轴垂直向上。

由图1可知，若变量和已知，则点B的坐标即正解为:
图1
2）运动学逆解
为了验证机器人的工作区域和传动角的范围,必须求机器人的运动学逆解。

逆解主要应用在手臂某种运动轨迹的实现中，即从轨迹点反解出手臂关节须运动的角度。

在图1中,若点B的坐标、L1和L2已知，则逆解为:
式中：。

3.2双臂教学机器人仿真
1）机构简化
为了实现仿真智能化，即手臂在仿真运动过程中能自动识别极限位置，必须对机器人的机体、手臂和四连杆机构进行简化，以获取相关位置参数。

由于机器人的运动只是手臂的平面运动，因此上述各部件均可简化成平面图形，如图2所示。

机体的简化：将机体简化为球场形区域EFGHIJ,其中的矩形区域PQRS高于机体的其他部分。

四连杆机构的简化：左臂四连杆由大臂、外杆2个个关节圆、关节圆与大臂间的连杆组成、如图3所示。

考虑到四连杆中除大臂外其他杆件的横向尺寸在仿真智能化中不起作用，故用直线代替；由于在仿真中需要四连杆的关节参数，因此其关节以圆的形式给出。

手臂的简化：在仿真过程中需要的手臂参数主要是手臂的外四角参数，因此可将两头大中间小的手臂部件转化成矩形部件，矩形的宽度是手臂宽度的最大值。

图2
图3
2）手臂姿态规划
手臂姿态规划的主要任务是构造不同姿态的手臂。

在利用运动学正解求出机器人手臂的关节点后，便可进行手臂姿态规划，即由手臂的关节点求手臂所在矩形的四角坐标。

手臂的姿态不同，四角坐标的求法也不同，对图4所示姿态的左小臂，若已知轴线AB到M`N`边的距离D0，关节点A到MM`边的距离D1关节点B到NN`边的距离D2和关节点坐标,则可依据几何关系,求得手臂的四角坐标、为：
图4
当机器人执行任务时，两个操作臂在同一工作空间中同时运动，每一个操作臂均是另一操作臂的运动障碍物，它们之间存在着碰撞的可能。

因此，它的无碰撞运动规划具有其独特的特点，给定双臂机器人左、右臂末端的各自起点目标点，规划出机器人双臂无碰撞最优运动轨迹，以左臂为主臂，右臂为从臂，主臂相对从臂具有较高的运动优先权，从臂根据主臂规划好的轨迹，进行碰撞检测，然后应用A*法搜索出从臂的最优无碰撞运动轨迹。

下面介绍双臂机器人结构特征及其运动特点以及从臂最优无碰撞轨迹的搜索方法：
1）双臂机器人结构特征及其运动特点
本文的研究对象为两白由度SCARA型机器人，根据其结构特征和运动特点可以简化如图5，即两个臂的运动都可以分别看成由XY平面内的两个四边形的运动。

图5
在XY平面中，四边形可以表示为集合
其中
N是一个2X 4阶矩阵，它的第i列是四边形的外向单位法矢量;d是一个4维矢量，它的第i个元素是沿负的方向度量的从原点到垂直第i边的矢量的长度;p;(i= 1,…)是四边形P边上的一点当左上臂运动时，将其平面运动看作为由转动和平动合成的，此时的四边形表示为
其中R((t))是一个旋转正交矩阵，q ( t)是p中参考点(取左上臂和左下臂问的关节处)的平移矢量其值为
其中L如图1, l1是左下臂的长度，(t)为左下臂的转角。

左下臂只有定轴转动，故可以应用上述p(t)来表达左下臂，只是需要将q(t)去除。

由于假定左臂为主臂，可以根据需要进行CP或PTP控制，故R(（t))和q(t)是已知的，从而可以获得任意时刻的左臂四边形的位置。

在实际装配工作中，为了避免碰撞的发生，要根据速度和加速度来选择适当的安全距离，在本规划方法中，将此距离放在左臂上，将左臂的四边形向外扩大距离。

即在计算①中的d时，按放大了距离的四边形来计算。

对从臂的两个四边形的边界分别进行离散化，从四边形的一顶点开始沿长度和宽度方向以不大于的问距取点当到另一顶点的剩余长度不足一个间距时将点取在该顶点处然后从此顶点开始按上述方式继续取点。

在图1所示坐标系下右上臂四边形左侧边上一点的坐标可以表示为
其中l1，是右下臂的长度,b是其宽度，I'是右上臂左侧边界上一点距关节处顶点的距离，是右臂关的转角。

右上臂边界上其它离散点以及右下臂边界上的离散点可以类似得出。

2）从臂最优无碰撞轨迹的搜索
考虑从臂的二维关节空间，并将其等分成m*n部分，每一部分的长宽分别，即
需要说明的是，在进行关节空间划分时，要参照关节额定上限角速度，使得机器人转动时，在时间段内每次最多可到达如图6所示的8个邻接坐标点。

图6
假设在开始工作时，主臂和从臂不处在相互碰撞位置。

整个算法分为碰撞检测和最优无碰撞轨迹的搜索两个部分，碰撞检测的步骤为：（1）取上述从臂离散的关节空间中8个邻接坐标点中的一个的关节坐标值；（2）以此关节坐标值按与3式4式基本相似的公式可得到这个关节空间邻接坐标点，
再从臂上各个划分点的相应的笛卡儿坐标值；（3）将获得的这些笛卡儿坐标值再代入1式和2式，判断1式不等式的不等号的左边的值是否大于0；（4）如果对从臂上各划分点，步骤（3）中的值是大于0的，则这些点均不在主臂四边形内。

由前述从臂四边形边界上的这些划分方法保证了从臂四边形边界上的所有点都不在主臂的四边形边界，即此关节位置的主从臂不相互碰撞。

相反，如果对从臂上各划分点，步骤（3）中的值有任一个小于或等于0，则说明这一点在主臂四边形内，也就是说在此关节位置主臂和从臂相碰撞；（5）对关节空间中8个邻接坐标点其余的点分别执行步骤（1）--（4）进行碰撞检测。

通过碰撞检测可以得到从臂下一步运动可能与主臂碰撞的关节位置和不发生碰撞的位置。

发生碰撞的位置是不可取的位置，不发生碰撞的位置是下一步的可能运动位置。

在上述离散的关节空间中，由于同一从臂关节位置与下一步运动不发生碰撞的位置常常不止一个，需要对其进行选择。

本算法采用人工智能中的Α*搜索算法，Α*搜索算法不断利用节点发生器产生节点，并不断利用代价函数f （c）选择从起始点到目标节点所要经过最优节点。

本算法中选代价函数为f（c）=g(c)+h(c)其中:f(c)表示节点c的代价函数;g(c)表示从起始点到c点所需要的时间;h(c)表示从c点到目标点的直线距离,其值不大于h*(c)。

3.4协调操作
为了实现机器人双臂或多臂协调作业，机器人间必须在时间和空间两个方面同时满足一定的约束关系。

对单机器人来说，其约束关系比较简单，主要受其自身和环境的限制，而对于多机器人而言，约束关系将变得复杂，其约束关系主要分为以下几方面：
1）自由度约束
当两手搬运一刚体时，整个系统形成闭链系统，其自由度数锐减，闭链后的自由度数为
n=m1*6-m2*(6-j)
其中，m1为机器人连杆数;m2为机器人关节数。

j为关节的自由度数，通常情况下为1。

2）工作空间的约束
由于要进行协调作业，所以必须考虑机器人共同的可达空间。

在可达空间内，要考虑机器人间以及机器人与环境的约束关系。

3）点位约束及轨迹约束
在机器人的协调作业中，某些作业要求点位约束，如双机器人的装配作业，它要求机器人在特定的时间以某种姿态到达指定的位置。

这就要求考虑机器人到达该点的约束关系，如位置、姿态、时间及速度等。

而有些作业则要求考虑机器人的轨迹约束关系，如双机器人共同搬运一刚体或为了完成某一特定任务。

机器人在运动期间要求手爪保持一定姿态且跟踪某一固定的轨迹。

4）力约束
在某些情况下，多机器人仅靠手爪点接触的摩擦力来抓取物体。

为了操纵物体，必须在物体上施加一定的力。

因此在运动过程中，不仅需要位置与姿态保持一定的约束关系，同时要有一定的力作用在物体上。

此外，当操纵对象与环境接触时，还要考虑与环境接触所产生力的约束关系。

第四章经典应用
随着工业机器人发展的深度和广度以及机器人智能水平的提高，工业机器人已在众多领域得到了应用。

此前，工业机器人已广泛应用于汽车及汽车零部件制造业、机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品工业、木材与家具制造业等领域中。

现在的机器人应用范围越来越广，特别是双臂机器人以其独特的性能广泛用于安装、救援、修理、处理危险品、进行危险实验等领域中，双臂机器人的应用不仅节约了人力物力，而且增加了产品的可靠性和提高了实验的安全性，其发展必定给个人及社会带来巨大的利益。

安装
不管是以前还是现在以前机器人总是能帮人类完成许多的安装工作，例如机器人拧螺丝、机器人安汽车门、机器人扣啤酒盖等简单操作，但诸如手机电脑内部精密器件、一些高精度仪器的安装，普通的单臂机器人尚且不能完成。

这些就需要双臂机器人来操作，双臂机器人作为一个完整的机器人系统，双臂之间存在着依赖关系。

它们分享使用传感数据，双臂之间通过一个共同的联接形成物理耦合，最重要的是两臂的控制器之间的通信，使得一个臂对与另一个臂的反应能够作出对应的动作、轨迹规划和决策，也就是双臂之问具有协调关系。

这使得双臂机器人的操作更加精准、更加高效，能够完成许多单臂机器人不能完成的工作，如手机电脑硬盘的安装、航空器件的安装等。

1双臂机器人正在安装硬盘架
救援
救援机器人为救援而采取先进科学技术研制的机器人，如地震救援机器人，它是一种专门用于大地震后挖掘的机器人。

芦山地震发生后,应国家地震应急救援搜救中心邀请,来自江苏新沂的志愿企业把刚刚研制成功下线的双动力只能双臂手救援机器人搬运到了灾区前线参加救援任务。

这是中国独立研究的双臂机器人，它通过双手臂协调作业，能够完成对坍塌物的剪切、分解和分离，实现最大效率抢救人员、财物。

并能进行生命探测、图像传输、故障自诊等。

这是该设备第一次用于抗震救灾的实战。

2大型双臂机器人参与芦山地震救援
修理
如今，人类在太空的活动越来越多，将有大量的空间舱内和舱外任务如大型空间站的建筑、维护及服务;空间设备的维修;卫星的捕捉及维修等。

.这些大量而危险的工作不可能仅靠宇航员去完成，采用空间机器人协助或代替宇航员的工作在经济性和安全性方面都具有重要的意义。

目前太空的修理及维护工作大部分还是由人来完成，只有少数可以由地面指挥机器人完成，这不仅浪费了人力物力，还大大降低了效率。

但是随着双臂机器人研究的深入及运用的扩展，它的能力也渐渐探入太空中，如今已经有许多双臂机器人投入到太空飞船的维护及修理中。

其中美国国家航空航天局（NASA）和俄罗斯联邦航天局（RKA）所研究的双臂机器人更是引领世界，其中俄罗斯最新机器人--SAR-401，将承担国际空间站90%的工作。

3 SAR-401智能双臂机器人
4 NASA空间站双操作臂机器人
处理危险品
在世界上许多战乱国家中，到处都散布着未爆炸的各种弹药以及各种化学武器。

例如，海湾战争后的科威特，就像一座随时可能爆炸的弹药库，叙利亚和伊朗拥有的大量化学武器，随时都有可能致死成千上万。

在伊科边境一万多平方公里的地区内，有16个国家制造的25万颗地雷，85万发炮弹，以及多国部队投下的布雷弹及子母弹的2500万颗子弹，其中至少有20％没有爆炸。

而且直到现在，在许多国家中甚至还残留有一次大战和二次大战中未爆炸的炸弹和地雷。

目前处理爆炸物的机器人主要是履带式的，但双臂机器人也发展迅速，它被广泛用于处理化学物品中，能够避免人类直接接触，安全可靠。

5双臂机器人处理危险品
进行危险实验
经过数十年的发展机器人不仅可以进行修理安装，还能进行许多危险实验，例如汽车碰撞试验、危险化学实验等。

其中研究成果最为突出的是由日本自电机巨头安川株式会社和日本国立先进工业技术（AIST）研发一款新型机器人Mahoro。

它可以代替人类成为实验室的操作人员。

Mahoro双臂机器人拥有7个关节，这样可以让它像人类那样灵活，使用各种精密仪器Mahoro完全可以在实验室全自动化得运行，并且还可以比人类操作更快、更精确地完成研究任务。

另外，它还可以完成一些具有危险性的实验任务，像流感测试、处理生物危险品等等。

6 Mahoro做化学实验
总结
双臂机器人继承了单臂机器人自动化的优点，并且添加了许多高新技术，这使得双臂机器人能完成许多单臂机器人不能完成的工作。

虽然双臂机器人只比单臂机器人多出一个手臂，但这不仅仅简单是一加一等于二的问题，双臂机器人的冗余度空间机器人双臂协调操作大大提高了其操作性能，这就使得一加一远远大于二，所以说双臂机器人的发展将会解决许多生活、工业、国防的问题，给人们的生活带来更多便利。

但就国内外对双臂机器人研究的现状而言，双臂机器人的研究还处在起步阶段大多数的研究都是建立在低自由度的双机械手或两个单臂机器人一起工作的条件下的，并且对双臂协调的控制研究大多是针对某一特定工作状况下所进行的理论探讨，尚缺乏对从软硬件整个系统方面的综合考虑。

所以要想将双臂机器人真正运用起来，还需要进行许多研究、克服更多困难，这些重任将落在我们这些年轻的一代。