欠驱动假手手指抓取力的研究

黄海;王新庆;姜力;刘宏

【摘要】为了满足欠驱动手进行复杂作业的需要,基于欠驱动原理建立了手指对物体的抓取力模型和基于力的阻抗控制策略.对应于任一手指姿态,抓取力模型可以准确得到基关节抓握力矩和手指各指节抓取力的关系;采用基于力的阻抗控制策略,实现了基关节抓取力控制.实验证明,手指能够稳定地抓取鸡蛋这样比较滑、容易碎、形状复杂且有一定质量,需要稳定和平衡抓取力的物体,其成功率达80%以上.而这是单纯用手指的基关节力控制很难做到的(成功率只有不到20%).手指抓取力模型和阻抗控制策略的建立大大增强了假手进行复杂作业,抓取复杂物体的能力.

【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》

【年(卷),期】2010(042)005

【总页数】5页(P801-805)

【关键词】假手;欠驱动;阻抗控制

【作者】黄海;王新庆;姜力;刘宏

【作者单位】哈尔滨工程大学,智能水下机器人国防技术重点实验室,哈尔

滨,150001;哈尔滨工业大学,机器人技术与系统国家重点实验室,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,机器人技术与系统国家重点实验室,哈尔滨,150001;德国宇航中心机器人与系统动力学研究所

【正文语种】中文

【中图分类】TP242.6

欠驱动在机械手中有很多引人注意的特点，比如其结构简单，需要的电机数少于自由度数，该方法可以通过像弹簧和机械限位之类的被动元件来实现手指的自适应抓握.国内外许多研究机构在这方面做出了卓有成效的研究.如加拿大手、Southa-mpton手、TBM 手、OTTOBOCK手、意大利手等［1－5］.这类手可以完成一

些简单的操作，并且被应用于残疾人假手和伺服机器人［6－7］.欠驱动机构是指

在机构中独立控制变量(驱动单元)少于系统的自由度数(关节数).为了获得静定系统，在欠驱动机构中需引入弹性元件和限位装置［8］.然而，欠驱动机构中弹性元件又给欠驱动手的精确控制，诸如精确的轨迹跟踪，力控制等造成了一定的困难［9］，尤其是国内的一些欠驱动手中，加上其传感器数量的限制，难以实现复杂和准确的操作，限制了它的灵巧［10］.

本文进行手指的静力学模型分析，研究手指基关节的力控制，并进行手指抓取的研究和实验.

HIT－DLR仿人假手的手指结构如图1所示.它共有3个指节，其中近指节和中指

节欠驱动，手指的中关节有扭簧，中指节和指尖通过耦合连杆实现近似为1∶1的耦合运动，手指的基关节有力矩和位置传感器.由于手指只有一个主动自由度，给

定一种抓取姿态，手指的基关节抓取力和各指节抓握力是一一对应的.从而可以把

手指结构简化为图2所示的抓取力学模型.

由图 2，根据虚功原理可得

式中:T为手指系统输入转矩向量，由手指基关节驱动力矩T0和弹簧扭矩T1组成;ω为手指各关节与力矩相关的连杆的角速度向量，由驱动连杆角速度˙α1和第二、第三关节角速度˙θ2、˙θ3构成;F为作用在手指上的外力构成的向量，由外力

F1，F2和F3构成;V为外力作用点的速度分量，分别由各接触点的法向方向的速

度矢量构成.

如图3所示，设杆a1和l1之间的初始角为θ0，a1杆和y0之间初始角为α0，l1

和c1之间初始角为β0，令α0=0;运动时，设近指节转θ1，中关节转θ2，a1杆转α1，这时四连杆机构之间的各个夹角分别为:a1和l1之间为θ0+ θ1－α1，l1和c1之间的夹角为β0+ θ2.

从而可以得

由于中指节和指尖为1∶1的耦合运动，˙θ2=˙θ3，且中指节和指尖的质量比为7∶ 3，由能量关系，有

当d1≠ 0，d1d2d3≠0时，Jv为非奇异矩阵，因此它的逆矩阵存在，而Jω恒为非奇异矩阵，逆矩阵也是存在的，所以

如果忽略扭簧产生的扭矩，可得手指对物体的抓取力模型:

式(6)是关于手指基关节驱动力矩的逆动力学方程:

式中:这意味着只要有准确的动力学模型和精确的传感器，就可以为驱动力矩的计算提供理想的线性反馈，并且手指能够展现期待的环境阻抗参数——Md，Bd，Kd.然而，实际上手指的动力学模型并不能准确知道，位置和力矩传感器也总是受到噪声干扰.实际的实验很难得到理想的线性反馈和所期待的阻抗参数.为此引入一个显性的力控制策略.即令

其中:Text是测得的力矩传感器值减去重力.如图4引进PI控制器，这样，如果Te 趋于 0，则实际的阻抗参数趋近于期望的阻抗参数.当手指达到平衡状态后，所有测量和期望得到的速度和加速度式中:M(θ)为手指的惯量矩阵，V(θ，)为手指的向心加速度和哥式加速度向量，F(θ，sign))为手指运动过程中扭簧的阻力、阻尼和摩擦，θ为手指各连杆运动角度向量，TL为手指所受外力力矩.

当手指以极慢速度运动时，手指所受动力学力趋于 0，即:M(θ≈ 0，V(θ)≈ 0，这样如果手指在整个运动过程中被补偿，平衡状态下的手指所受外力矩可由下式求出: 其中F(θ)是手指所受扭簧的阻力.

由于假手手指只有一个自由度，手指各连杆的运动角度可以由基关节的角度通过几

何关系求得，基关节的角度由位置传感器得到，力矩参考值由参考位置和实际位置计算得到.

假手手指的基关节作用力和位置之间的动力学关系一般用如下的二阶微分方程来描述:

式中:Md为阻抗控制系统的目标惯量(N·m·s2/(°))，Md＞0;Bd为阻抗控制系统的

目标阻尼(N·m·s/(°))，Bd＞0;Kd为阻抗控制系统的目标刚度(N·m/(°))，Kd＞0;TL 为手指与环境之间的接触力在基关节处产生的力矩(N·m);θbr为手指基关节的参考角度(°);θ为手指基关节的实际角度(°).

为保持目标阻抗，手指的基关节力矩可由式(6)和(7)求得:都为 0，这样平衡状态下的变形角δθ乘以刚度就得到了平衡状态下的力矩，手指就像是一个编好程的弹簧. 参照文献［11－12］的方法，进行了抓取鸡蛋的实验.根据鸡蛋的特点得到抓取鸡蛋的力封闭模型如图 5，由于鸡蛋较大，各指节力和摩擦力共同构成力封闭.设定

各指节抓取力大致如表 1，这样根据手指对物体的抓取力模型式(5)计算，得到基

关节控制力矩为0.33 N·m.

图6是手指抓取鸡蛋的实验结果.在实验中手指未接触到物体时，基关节将首先通

过图4所描述的PI控制以45(°)/s的速度抓握鸡蛋，当手指各指节接触到鸡蛋时，期望轨迹仍以45(°)/s增加到100°，此时的基关节期望力矩是0.33 N·m，如图6

所示手指通过图4基于力的阻抗控制策略，可以实现准确的基关节力控制，从而

保证手指各指节的抓取力按照表1分布，使手指可以稳定地抓取鸡蛋，其成功率

达80%以上.而这是单纯用手指的基关节力控制很难做到的(成功率只有不到20%).所以，虽然假手只有基关节力矩传感器，也可以在手指抓取力控制中，通过手指对物体的抓取力模型，控制各指节的抓取力，从而稳定地抓取像鸡蛋这样比较难抓取的物体.

1)针对欠驱动手指的特点，建立了手指对物体的抓取力模型，对应于任一手指抓取

姿态，可以准确得到基关节抓握力矩和手指各指节抓取力的对应关系.

2)基于手指动力学模型，对手指的阻抗控制进行了研究，建立了基于力的阻抗控制策略，通过该策略，手指对基关节抓取力的控制就像一个编好程的弹簧.

3)抓取鸡蛋的实验表明，手指能够稳定地抓取鸡蛋这样比较滑、容易碎、形状复杂且有一定质量，需要稳定和平衡抓取力的物体，从而验证了手指对物体的抓取力模型和基于力的阻抗控制策略，大大增强了假手抓取复杂物体的能力.

姜力(1971—)，男，副研究员，博士生导师;

刘宏(1966－)，男，特聘教授，博士生导师.

【相关文献】

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［2］CHAPPELL P H，KYBERD P J.Prehensile control of a hand prosthesis by a microcontroller［J］.Biomedical Engineering， 1991，13:363 －369.

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欠驱动USV航迹跟踪控制技术

题目：欠驱动USV航迹跟踪控制技术学号：姓名：联系方式：

一、概述水面无人艇（Unmanned Surface Vessel, USV）是一种具有自主规划、自主航行能力，并可以自主方式或人工干预的方式完成环境信息感知、目标探测等任务的小型水面舰艇。是由无人机UA V、地面机器人UGV、水下无人航行器UUV 以及水面无人艇组成的无人系统的重要组成部分。各种无人系统共同的鲜明特点是系列化、模块化、分布式、网络化以及协调能力。欠驱动的意思是指系统的独立控制输入的数量小于与系统本身需要控制的自由度的特性。大多数水面船，水下潜器，航空航天器(包括直升机、航天飞机等)，基准系统(包括倒立摆、球棒系统、柔性机械臂)，非完整移动机器人(包括仿生机器人)以及交通运载工具(包括机车、吊车)都是典型的欠驱动特性系统。无人艇的控制系统具有欠驱动特性。无人艇的推进主要依靠安装于艇体尾部的喷水推进器，它和其他推进器的不同之处在于利用喷水泵喷出水流的反作用力来推动船舶前进，并通过操舵倒航设备分配和改变喷流方向来实现操纵控制。航迹控制需要同时控制船舶的位置和航向，无人艇控制系统只有2个控制输入，需要同时控制无人艇平面运动的3个自由度，独立控制输入少于其自由度，属于典型的欠驱动系统。无人艇的航迹跟踪控制就是指在艇体控制系统的驱动控制下，使艇从一定的初始位置航行进入预先规划好的航线上，始终保持稳定并能够沿着规划的航线抵达目的地。目前，航迹跟踪控制是运动控制领域的主要研究热点之一，同时，研究无人艇的航迹跟踪控制能够为无人艇的精确攻击和快速作战提供有利信息，具有重要的实际应用价值。随着作战方式的变革，无人作战系统成为未来军事武器装备发展的主流趋势并得到了世界各国的重视，如今己在陆海空等多维领域取得了实质性的进展。如在空中领域发展的无人飞行器，在地面发展的无人车，在水下发展的无人潜航器以及在水面发展的无人艇等等。无人作战平台成为未来战争中监视、侦查、探测、情报收集、准确打击、武装保护、执行特殊作战任务、实现有生力量零伤亡的重要手段。近几年，世界各国对海洋权益的要求日益强烈，归属存在争议海域的摩擦和冲突亦不断升级，近海作战成为未来海战的主流模式。水面无人艇与常规的船舶

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ABSTRACT This article is designed to end an apple picking robot. The actuator clamping mechanism is a three-under-drive bionic robot. As the use of steel tendons can drive the drive part and the operative part of the separation, the driving portion is placed in the distal end of the arm to reduce the weight, while increasing the flexibility of selection of the drive motor. First, the robot kinematics is analyzed. Secondly, the stability of the robot to crawl the basic theory problems are analyzed and discussed the establishment of a crawl model, designed to stabilize the crawling robot provides a theoretical basis. Finally, the part and the control part of the mechanical robot was designed. The program end picker reasonably effective to meet the overall performance requirements of apple picking robot. 关键词：Apple picking robot; end effector; mechanical design

采摘机器人欠驱动末端抓手设计与分析

采摘机器人欠驱动末端抓手设计与分析摘要：农业是国家经济的基础，其中，果蔬产业占据着农业的重要地位。我国是果蔬的产出大国，果蔬需求量增加使得果蔬产业对劳动力的需求也增加。在果蔬的生产过程中，最重要的是采摘步骤。然而，传统的人工采摘模式已经远远不能满足，加上农村劳动力的流失，果蔬业面临着十分严峻的难题。因此，发展果蔬采摘机器人是十分必要的，不仅能够代替人力劳动，减少用工成本，还能提高采摘效率，对于果蔬产业的发展具有重要意义。关键词：果蔬采摘；末端抓手；绳传动；欠驱动 1.总体方案确定 1.1明确抓取目标果蔬的种类繁多，形状大小各不相同，需要所设计的采摘机器人末端抓手具备较佳的适应性。本课题以苹果和黄瓜这两个最常见的水果和蔬菜为采摘机器人欠驱动末端抓手的夹取目标，通过对它们的几何特性和形状进行分析来得到机器人末端抓手的夹取条件、基本参数、驱动方式和结构形式。虽然不同品种的西红柿和黄瓜的形状大小和质量不同，但总体来说，苹果类似于球体，黄瓜类似于长圆柱体，其截面都类似圆形。由表可知，苹果的平均直径为100mm，平均质量为180g；黄瓜的平均直径为45mm，平均质量为145g。本课题所设计的采摘机器人末端抓手将以苹果和黄瓜直径与质量的平均值为参考。 1.2各类采摘机器人末端执行器比较 1.2.1吸入式末端执行器吸入式末端执行器是通过吸盘、吸筒等，采用负压的原理来抓取果实，对果实表皮的损伤较小，响应比较快。但是，抓持力有限，仅适用于球状的单颗果蔬，如苹果、番茄、草莓等。

1.2.2两指夹持式末端执行器两指夹持式末端执行器通常是采用两片夹板组成夹持机构，对果实进行两个在同一直线、相反方向的夹持力的夹取，稳定夹取后，用切刀将果杆剪切以得到果实。这种类型的采摘机器人末端执行器可以夹取的果实体积范围较大，但是容易出现夹持力不在质心上，夹持不稳定的情况。 1.2.3指节式仿人手末端执行器指节式仿人手末端执行器是模仿人手的结构，多根手指，多个指节，采用连杆传动或腱绳传动，可以实现欠驱动方式，提高灵活性和简便性，可以对不同形态的物体进行捏取、包络抓取等不同的动作，通用性更强。因此，本课题所设计的采摘机器人欠驱动末端抓手选用指节式仿人手末端执行器类型。 2.欠驱动末端抓手设计要求（1）实用性。能够实现抓取不同种类、不同形状、不同体积的果蔬；（2）可靠性。有效稳定地抓取，不损坏果蔬表皮；（3）质量轻。采用简单的结构和较少的电机，减轻整体质量；（4）操作性。易于操作和维护； 3.传动方式的选择通过调查分析了解到，目前应用于机器人末端抓手中传递运动和动力的方式有齿轮传动、绳传动、连杆传动等。其中齿轮传动的准确性高、输出力大，传动效率和可靠性都比较高，但是体积和质量较大，增加了电机的负载，结构复杂，制造成本高，不适用于果蔬采摘机器人末端抓手。连杆传动没有滞后性，输出力较大，但是传动距离较短，抓取不稳定，也不适合。而绳传动方式，虽然只能承受单向拉力，但是可以配合关节回弹元件使用，可以实现模拟人手和对物体的包络型，能够满足设计要求。因此，本课题所设计的采摘机器人欠驱动末端抓手选用绳传动的方式，不仅可以减轻整体的质量，还能保持良好的欠驱动适应性，结构简化，成本降低。

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柔性机械手臂的抓取力控制策略研究引言柔性机械手臂是一种具有灵活性和适应性的机器人，其复杂的控制系统使其能够完成精密和灵活的任务。在机械手臂的操作中，抓取力控制是一个重要的问题。本文旨在研究柔性机械手臂的抓取力控制策略，探索如何优化控制方法，提高抓取力的精确度和稳定性。柔性机械手臂的特点柔性机械手臂与传统的刚性机械手臂不同，其具有以下特点： 1. 柔性：柔性机械手臂由柔性材料组成，具有一定的弯曲和扭转能力，可以适应不同形状和结构的物体。 2. 自适应性：柔性机械手臂可以根据物体的形状和表面特征进行灵活调整，以保持良好的抓取效果。 3. 精度：柔性机械手臂可以实现微小的位移和变形，从而实现更精细的抓取操作。抓取力控制的挑战柔性机械手臂的抓取力控制是一个具有挑战性的问题，主要有以下几个方面的挑战： 1. 建模复杂性：由于柔性机械手臂的柔性特性，其建模非常复杂。需要考虑材料的非线性、时间变化和不确定性等因素，以准确描述机械手臂的动力学特性。 2. 控制精确性：柔性机械手臂的精确控制需要考虑多个变量，如位移、变形和力度等。而这些变量之间存在相互影响，需要通过优化控制策略来实现精确控制。

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欠驱动多指灵巧手的优化设计研究摘要：欠驱动多指灵巧手是一种具有广阔应用前景的机械手，然而其性能优化设计仍然面临着许多挑战。本文从机械结构设计、控制算法和感知反馈等方面对欠驱动多指灵巧手的优化设计进行研究，旨在提高其灵活性和精准性，以满足不同领域的需求。 1. 引言欠驱动多指灵巧手是一种具有自由度较低的机械手，其通过合理的机械结构和智能控制算法实现复杂的操作任务。然而，由于受到自由度限制，欠驱动多指灵巧手在某些特定任务中存在着灵活性和精准性的不足。因此，对其进行优化设计研究具有重要意义。 2. 机械结构设计欠驱动多指灵巧手的机械结构设计是性能优化的关键。通过合理设计手指关节的连接方式和长度比例，可以提高手指的运动范围和灵活性。此外，采用轻量化材料和刚性支撑结构，可以减小机械手的质量和惯性，提高其运动速度和精准度。 3. 控制算法控制算法是实现欠驱动多指灵巧手优化设计的核心。传统的控制算法往往局限于简单的开环控制或基于反馈控制的PID控制，无法充分发挥欠驱动多指灵巧手的潜力。因此，采用先进的控制

算法，如模糊控制、神经网络控制和自适应控制等，可以提高机械手的动态响应和运动精度。 4. 感知反馈欠驱动多指灵巧手在操作过程中需要准确感知环境和物体的位置和状态。因此，引入传感器和反馈系统对机械手进行感知反馈是优化设计的重要方向。通过使用视觉传感器、力/力矩传感器和力触觉传感器等，可以提供准确的感知信息，实时调整机械手的姿态和力量，提高操作的稳定性和精确性。 5. 实验结果与分析通过对欠驱动多指灵巧手进行优化设计，并进行实验验证，可以得出以下结论：优化设计可以显著提高机械手的灵活性和精准性，使其在复杂操作任务中表现出更好的性能。同时，不同领域的应用需求对优化设计提出了不同的要求，需要根据具体需求进行定制设计。 6. 结论本文对欠驱动多指灵巧手的优化设计进行了研究，从机械结构设计、控制算法和感知反馈等方面提出了优化方案。实验结果表明，优化设计可以提高机械手的灵活性和精准性，满足不同领域的需求。然而，仍然存在一些挑战，如复杂环境下的感知问题和复。

机器人抓握力控制策略研究

机器人抓握力控制策略研究机器人是一种越来越先进的科技产品，它们在各个领域的应用越来越广泛，而抓握力控制是机器人在生产制造领域中非常重要的一项技术。在这篇文章中，我们将探讨机器人抓握力控制策略的研究。一、机器人抓握力控制的意义抓握力控制是机器人在生产制造中非常必要的一项技术，掌握了这项技术，可以大大提高机器人的生产效率和安全性。因为机器人在操作中需要经常抓取和移动物体，而不同的物体需要不同的抓握力，如果机器人无法准确控制抓握力，就会出现物体抓取不稳定、移动不灵活等问题。此外，如果机器人在操作中的抓握力超出了物体的承受范围，就会引起物体损坏或者工作场所的安全问题。因此，机器人抓握力控制是生产制造中非常重要的一项技术。二、机器人抓握力控制策略的研究现状目前，机器人抓握力控制策略的研究主要分为以下几个方向： 1. 传感器控制法传感器控制法是机器人抓握力控制中最常用的方法之一。它通过将传感器安装在机器人的手部，可以实时检测抓握物体的重量和力度，并根据检测结果调整机器人的抓握力。这种方法的优点是控制精度高，但是缺点是需要安装传感器，成本较高。 2. 视觉控制法视觉控制法是通过机器人的视觉系统来判断物体的大小、重量等，从而实现抓握力的控制。这种方法的优点是不需要额外的传感器，成本较低，但是精度较传感器控制法稍低。

3. 模糊控制法模糊控制法是通过对机器人操作过程中的数据进行模糊处理，得出一个符号的控制结果。它可以针对不同的物体和抓握方式进行控制，适用于复杂的操作场景。但是，这种方法需要显式地定义代表各种抓握力的模糊变量，控制难度较大。 4. PID控制法 PID控制法是通过对机器人操作过程中得到的误差进行反馈，从而实现抓握力控制。它可以根据不同的工作场景进行调整，适用于大部分操作场景。但是，这种方法需要对PID控制器进行设计和优化，控制难度较大。三、机器人抓握力控制策略的未来发展未来，随着机器人技术的不断提升，机器人的抓握力控制策略也会有更大的发展。有以下几个方向： 1. 智能化随着人工智能技术的不断提升，机器人抓握力控制将会更加智能化。未来机器人将会通过学习和模仿人类的抓握方式，实现更加准确和自然的抓握力控制。 2. 多传感器融合未来机器人的多传感器融合技术将会更加完善，可以将机器人的各种传感器数据进行有机地融合，从而实现更加精准的抓握力控制。 3. 自适应控制未来，机器人抓握力控制将会更加自适应，可以根据不同的操作环境和物体特性进行自主调整，提高机器人的生产效率和安全性。结论

机器人抓取算法的研究与改进

机器人抓取算法的研究与改进近年来，随着机器人技术的迅猛发展，机器人在各个领域展现出了广阔的应用前景。而机器人的抓取功能是其中至关重要的一部分，它决定了机器人能否准确、高效地完成任务。因此，机器人抓取算法的研究与改进显得尤为重要。一、机器人抓取算法的研究进展机器人抓取算法的研究始于上世纪90年代，从最初的简单粗暴到现在的智能化、灵活性较高的抓取方式的突破。最早的机器人抓取算法主要借鉴了传统工业机械抓取方法，如夹爪、磁铁等。这些方法虽然能够完成基本的抓取任务，但缺乏智能化和自适应性。随着计算机视觉技术、深度学习等技术的兴起，机器人抓取算法逐渐开始向智能化方向发展。计算机视觉技术的应用可以使机器人通过图像识别目标物体的位置和形状，从而更加准确地抓取物体。深度学习技术的引入，则使机器人能够通过学习大量数据，提高抓取物体的成功率和效果。二、机器人抓取算法存在的问题尽管机器人抓取算法取得了一定的进展，但在实际应用中仍然存在一些问题。首先，机器人抓取算法对物体的识别和姿态估计要求较高。在复杂的环境中，物体可能存在遮挡、光照变化等问题，这会造成机器人难以准确地识别物体的位置和形状，从而导致抓取失败。其次，机器人抓取算法在处理不规则、变形、易碎等物体时仍存在挑战。这些物体的形状和结构复杂，传统的抓取算法很难找到合适的抓取点和抓取策略，导致抓取失败或者破坏物体。

另外，机器人抓取算法还存在抓取力控制不准确、精度不高等问题。在某些需要精细操作的任务中，机器人的抓取力可能过大或过小，无法做到精准控制，这将影响到机器人的抓取效果和任务完成率。三、机器人抓取算法的改进方向为了解决上述问题，未来机器人抓取算法可以从以下几个方面进行改进： 1. 引入更先进的计算机视觉技术。机器人抓取算法可以借鉴目标检测、目标跟踪等计算机视觉技术，提高对物体的识别和姿态估计准确度，进而改善抓取效果。 2. 结合深度学习和机器人学习。利用深度学习技术，机器人可以学习大量的样本数据，提高抓取任务的成功率。同时，结合机器人学习方法，可以让机器人通过试错学习来不断改进自己的抓取策略。 3. 发展灵巧抓取技术。灵巧抓取技术是指机器人利用更加细致、精确的手指或工具进行抓取。通过开发新型的机械手和夹具，使机器人能够更加灵活地适应不同形状和结构的物体，提高抓取的精确度和成功率。 4. 优化抓取力控制。通过改进控制算法，提高机器人对抓取力的控制精度。可以利用力传感器等技术，实时监测抓取力的大小，从而使机器人能够做到更加精准地控制抓取力。四、机器人抓取算法的应用前景改进机器人抓取算法不仅可以提高机器人在工业生产线上的抓取效率和准确度，还可以使机器人在医疗、救援、家庭服务等领域发挥更大的作用。在医疗领域，机器人抓取算法的改进将有助于机器人完成手术器械的准确抓取和操作，提高手术的安全性和效率。在救援领域，机器人抓取算法的进步可以使机器人能够更好地处理紧急情况下的物体抓取和搬运任务，帮助人们更好地应对自然灾害等紧急情况。

机械灵巧手的设计与控制研究

机械灵巧手的设计与控制研究近年来，机器人技术的快速发展使得机械灵巧手的设计与控制研究备受关注。机械灵巧手是一种模拟人手的机械装置，具备复杂的运动能力和灵活的手抓能力。本文将从设计和控制两方面探讨机械灵巧手的研究。一、设计：仿生学的应用在机械灵巧手的设计中，仿生学是一种常见的方法。仿生学是一门研究生物体结构、功能和行为的学科，将自然界的智慧运用到机器人系统的设计中。通过对人手结构和运动机理的研究，可以有效地提高机械灵巧手的操作能力。首先，机械灵巧手的设计需要兼顾结构的轻巧和刚性。轻巧的结构可以降低机器人自身的负载，提高操作的灵活性；而刚性的结构则可以保证机械灵巧手在运动过程中的稳定性。为此，研究人员常借鉴人手的骨骼结构，结合轻型材料和刚性材料，设计出既轻巧又刚性的机械结构。其次，机械灵巧手的设计需要考虑手指的灵活性和精确度。人手的灵巧性来自于手指关节的灵活度和力学特性的精确控制。因此，在机械灵巧手的设计中，必须兼顾机械结构的自由度和关节的力学特性。通过采用柔性材料和可控机构，可以实现机械灵巧手手指的高灵活度和精确控制。最后，机械灵巧手的设计需要考虑手抓的力度和稳定性。人手的抓握能力取决于手指间的协调运动和力量调节。因此，在机械灵巧手的设计中，研究人员通常采用传感器和反馈控制系统，对手抓的力度和力量进行精确控制，以实现稳定的抓取功能。二、控制：智能控制的应用

机械灵巧手的控制是实现其复杂运动和灵活抓握的关键。传统的控制方法往往只能实现机械灵巧手的简单运动，难以满足复杂任务的需求。因此，研究人员借鉴人类的智能控制方法，开展智能控制的研究，以提高机械灵巧手的操作能力。首先，机械灵巧手的控制需要具备感知和决策的能力。感知是机械灵巧手获取外部信息的能力，决策则是机械灵巧手根据感知信息进行决策的能力。为了实现这一目标，研究人员采用传感器和图像处理技术，使机械灵巧手能够感知和理解周围环境的特征，进而做出适应性的决策。其次，机械灵巧手的控制需要具备学习和适应的能力。学习是机械灵巧手通过不断尝试和反馈来改善控制策略的能力，适应则是机械灵巧手根据外部环境变化来自适应调整控制参数的能力。为了实现这一目标，研究人员采用机器学习和智能算法，使机械灵巧手能够根据任务需求和环境变化来优化控制策略。最后，机械灵巧手的控制需要具备协同和协调的能力。协同是多个机械灵巧手之间进行通信和合作，协调是机械灵巧手与其他机器人系统之间进行交互和配合。为了实现这一目标，研究人员开展网络通信和机器人协同控制的研究，使机械灵巧手能够与其他机器人系统实现无缝配合，完成复杂多变的任务。总结：机械灵巧手的设计与控制研究是机器人技术领域的重要课题。通过借鉴仿生学和智能控制的方法，研究人员能够设计出结构轻巧、灵活和具备复杂操作能力的机械灵巧手。同时，智能控制方法的应用也能够提高机械灵巧手的感知、决策、学习和协同能力，使其能够适应多样化的任务需求和复杂的工作环境。随着技术的不断进步和创新，相信机械灵巧手的设计与控制研究将会取得更加突破性的进展。

基于机器人视觉识别的抓取控制研究

基于机器人视觉识别的抓取控制研究近年来，随着机器人技术的不断发展，机器人在工业生产、服务业和医疗领域的应用越来越广泛。而机器人的抓取能力对于实现各种任务至关重要。因此，基于机器人视觉识别的抓取控制成为了研究的热点之一。一、引言机器人的抓取控制是指通过视觉识别技术对目标进行感知和识别，然后通过控制机器人的手臂和手指来实现对目标的抓取动作。基于机器人视觉识别的抓取控制研究旨在提高机器人的抓取精度和稳定性，以适应不同场景下的抓取任务。二、机器人视觉识别技术机器人视觉识别技术是机器人实现感知和识别的重要手段之一。通过机器人搭载的摄像头或深度相机，可以获取目标物体的图像或点云信息。然后，通过图像处理和模式识别算法，机器人可以对目标进行特征提取、分类和定位，从而实现对目标的准确识别。三、机器人抓取控制算法基于机器人视觉识别的抓取控制算法是实现机器人抓取动作的关键。常见的抓取控制算法包括视觉伺服控制、运动规划和力控制等。视觉伺服控制是指通过视觉反馈来实现对机器人手臂和手指的控制，

以使其准确抓取目标物体。运动规划算法则是通过规划机器人手臂和手指的运动轨迹，以确保抓取动作的稳定和高效。力控制算法则是通过力传感器等装置来实现对机器人抓取力度的控制，以避免对目标物体造成损伤。四、应用案例基于机器人视觉识别的抓取控制技术已经在许多领域得到了广泛应用。在工业生产中，机器人可以通过视觉识别技术实现对零部件的抓取和放置，提高生产效率和产品质量。在服务业中，机器人可以通过视觉识别技术实现对物品的抓取和搬运，为人们提供更便捷的服务。在医疗领域中，机器人可以通过视觉识别技术实现对手术工具的抓取和操作，提高手术的精确度和安全性。五、挑战与展望基于机器人视觉识别的抓取控制研究仍面临一些挑战。首先，目标物体的复杂形状和不同材质对机器人的视觉识别和抓取控制提出了更高的要求。其次，不同场景下的光照、遮挡和噪声等因素也会影响机器人的视觉识别和抓取控制效果。此外，机器人的抓取动作需要考虑到目标物体的形状、重量和稳定性等因素，以确保抓取的成功率和安全性。展望未来，随着人工智能和深度学习等技术的不断进步，基于机器人视觉识别的抓取控制将会取得更大的突破。通过引入更加先进的

机器人抓取操作中的运动控制算法研究

机器人抓取操作中的运动控制算法研究随着科技的不断发展，机器人在各行各业中都扮演着越来越重要的角色。其中，机器人的抓取操作是一个十分关键的环节。而在抓取操作中，运动控制算法则是一个非常关键的部分。本文将会探究机器人抓取操作中的运动控制算法研究。一、机器人抓取操作中的运动控制算法机器人的抓取操作在工业生产和人工智能行业中应用广泛。一个优秀的抓取操作需要依赖于许多因素，其中一个最为重要的因素是机器人的运动控制算法。机器人的运动控制算法可以控制机器人的动作，以达到精准地捕捉目标物体的目的。机器人运动控制算法主要分为位置控制算法和力控制算法。位置控制算法能够实现精准地定位，利用机器人的位置信息进行准确的操作。而力控制算法则可以通过控制机器人的力度实现抓取及松开的目的。二、机器人抓取操作中的运动控制算法研究近年来，机器人抓取操作的运动控制算法研究越来越受到了科研工作者的关注。这些研究主要聚焦于提高机器人的抓取精度和效率，以及提高机器人在各种复杂环境下的抓取能力。在机器人运动控制算法研究中，目前主要存在的问题是如何使机器人通过掌握空间动态变化，并对物体的质量、形状等因素进行精确掌控。一些科研工作者主要实践研究了各种新型的控制策略和控制方法，以攻克这一难题。三、机器人抓取操作中的运动控制算法应用机器人抓取操作中的运动控制算法已经被广泛应用于工业领域和各种人工智能应用中。在制造业中，机器人抓取操作可以取代人类的操作，提高生产效率和产品质量；在医疗行业中，机器人抓取操作可以用于手术和身体检查；在军事领域中，

机器人抓取操作可以实现精准地地雷清除、弹药搬运等任务。此外，机器人抓取操作的运动控制算法还可以用于人工智能领域中的机器人自主导航和定位。四、结语总之，机器人抓取操作中的运动控制算法是机器人技术应用中的重要组成部分。未来，会有更多的科研工作者致力于研究和应用机器人抓取操作中的运动控制算法，以便机器人能够更好地适应多种环境和做出更精确地抓取操作。

机器人抓取与操作控制方法研究与设计

机器人抓取与操作控制方法研究与设计摘要：随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人在工业、医疗、军事等领域中的应用越来越广泛。机器人抓取与操作控制方法的研究和设计是实现机器人智能化的关键之一。本文将重点探讨机器人抓取与操作控制方法的研究现状、存在的问题以及未来的发展方向。 1. 引言机器人在现代社会中的应用越来越普遍，其能够完成一些重复性的、危险的或者需要高精度的工作。机器人的操作控制和抓取能力直接影响其应用范围和效果。因此，研究和设计高效的机器人抓取与操作控制方法具有重要意义。 2. 机器人抓取方法的研究与设计机器人抓取是机器人实现操作功能的基础，其主要包括物体识别、姿态估计和运动规划等步骤。目前，常见的机器人抓取方法主要有夹持抓取、表面抓取和形状抓取等。 2.1 夹持抓取方法夹持抓取是最常见的机器人抓取方式之一，通过机械手的夹爪夹持物体，并保持抓取力以保证物体不会滑落。夹持抓取方法具有抓取稳定性高、适用范围广等优点，但在抓取形状不规则或表面光滑的物体时存在一定的难度。 2.2 表面抓取方法

表面抓取方法是通过机器人末端工具与物体表面摩擦力来实现抓取，如利用磁力吸附、粘性表面等方式。表面抓取方法适用于光滑表面的物体，但对于形状不规则或表面粗糙的物体抓取效果较差。 2.3 形状抓取方法形状抓取方法是根据物体的形状特征进行抓取，通常需要与物体形状匹配的机器人末端工具。形状抓取方法适用于特定形状的物体，但对于形状变化较大的物体，如液态物体则无法实现有效抓取。 3. 机器人操作控制方法的研究与设计机器人操作控制方法是机器人执行抓取任务的关键，主要包括路径规划、运动控制和力控制等。目前，常见的机器人操作控制方法主要有运动规划、力控制和视觉伺服等。 3.1 运动规划方法运动规划是实现机器人高效移动和执行任务的基础，其主要目标是确定机器人在空间中的轨迹和位置。常见的运动规划方法包括基于模型的规划算法、基于搜索的规划算法和基于学习的规划算法等。 3.2 力控制方法力控制是指机器人在抓取和操作过程中对外界力的感知和控制能力。力控制方法可以保证机器人在抓取物体时施加适当的力，以保证抓取的稳定性和安全性。 3.3 视觉伺服方法视觉伺服是利用机器人视觉系统获取物体位置和姿态信息，并根据目标位置和姿态来控制机器人的运动。视觉伺服方法可

果蔬采摘欠驱动灵巧机械手的设计

果蔬采摘欠驱动灵巧机械手的设计杨婕;赵晓栋;宋申祥;张兆德【摘要】Underactuated mechanism is a system whose number of control inputs is smaller than the number of degree of freedom. In order to realize non-destructive picking of fruits and vegetables ,a flexible and underactuated robotic hand with simple structure was designed through theoretical analysis,design of finger tip,transmission and drive mechanism,and modeling and simulation. It has shape-adaptability while grasping objects ,which can be completely surrounded to realize non-destructive picking. With small size and low cost ,it is adaptable to application in automatic picking in agriculture field.%欠驱动机构是指驱动器数目少于机构本身自由度数目的机构. 为了实现果蔬的无损采摘,通过理论分析、指端结构设计、传动机构设计和驱动机构设计与建模仿真,设计出一种灵活性高、结构简单的果蔬采摘欠驱动灵巧机械手.该机械手抓取物体时具有形状自适应能力,可完全包络物体实现无损采摘,且体积小、成本低,能够适应农业采摘自动化技术的推广. 【期刊名称】《机械工程师》【年(卷),期】2015(000)005 【总页数】3页(P93-95) 【关键词】果蔬采摘;无损采摘;欠驱动;机械手;仿真【作者】杨婕;赵晓栋;宋申祥;张兆德

机械手爪的抓取力控制与优化研究

机械手爪的抓取力控制与优化研究引言机械手臂作为一种能够模拟人手动作的装置，广泛应用于自动化生产领域。而机械手爪则是机械手臂的重要组成部分，负责实现物体的抓取、搬运和放置等功能。在传统的机械手爪设计中，往往只注重其机械结构的刚性和稳定性，而忽视了抓取力的控制与优化。本文将研究机械手爪的抓取力控制与优化，旨在提高其抓取的稳定性和灵活性。一、机械手爪的抓取力控制 1. 抓取力的定义和意义抓取力是指机械手爪在抓取物体时施加在物体上的力量。合适的抓取力对于实现稳定的抓取操作至关重要。抓取力过大可能会导致物体损坏，而抓取力过小则会导致物体滑脱或抓取不牢固。 2. 抓取力的控制方法（1）传统的控制方法传统的机械手爪抓取力控制方法主要依赖于机械结构的设计。通过调整机械手爪的开闭程度和松紧度来实现对抓取力的控制。然而，这种方法的控制精度较低，难以满足复杂的抓取任务的需求。（2）传感器反馈控制为了提高抓取力的控制精度，可以采用传感器反馈控制方法。通过在机械手爪上安装压力传感器或力传感器，实时获取抓取物体的受力情况，并通过反馈控制算法对抓取力进行调节。这种方法可以实现对抓取力的精确控制，但也增加了系统的复杂度和成本。

3. 抓取力控制的优化虽然传感器反馈控制方法可以实现对抓取力的精确控制，但在实际应用中，并非所有的抓取任务都需要如此高的控制精度。因此，对于不同的抓取任务，需要根据实际需求对抓取力进行优化。（1）灵敏度分析通过对不同物体的抓取试验，并记录抓取力与抓取物体的性质、形状等参数的关系，可以进行灵敏度分析，找出主要影响抓取力的因素。然后根据实际应用需求进行抓取力的优化设计。（2）多模式抓取力控制对于不同的抓取任务，可以根据物体的性质和形状设计多种抓取模式，并在实际抓取时切换不同的抓取模式。这样可以在满足抓取要求的前提下，实现抓取力的最优控制。二、机械手爪的抓取力优化研究 1. 设计优化（1）机械手爪结构的优化机械手爪结构的优化可以从材料的选择、结构的设计、力学特性分析等方面入手。通过优化机械手爪的结构，可以提高其刚性和稳定性，从而实现更好的抓取力控制效果。（2）电动机驱动系统的优化机械手爪的电动机驱动系统对于抓取力的实现和控制起着重要作用。优化电动机的选型和驱动控制算法，可以提高机械手爪的响应速度和精度，从而实现抓取力的优化控制。

机器人手爪的研究现状与进展

0 引言随着机器人研究的深入和各方面需求的巨大增长，机器人的应用领域在不断地扩大，概念也在不断地拓展，不再局限于搬运、焊接以及大批量作业的工业机器人，人类已经研制成功或正在研制用于危险环境作业、海洋资源探测、核能利用、军事侦察以及空间探测中的特种机器人。机器人已经从小说素材和科幻电影中发展为广泛应用于各领域的由计算机控制的智能机电装置系统。在机器人获得巨大发展的同时，机器人关键部件之一的机器人手爪也获得了长足的进步。作为机器人与环境相互作用的最后环节和执行部件，机器人手爪既是一个主动感知工作环境信息的感知器，又是最后的执行器，是一个高度集成的、具有多种感知功能和智能化的机电系统，涉及机构学、仿生学、自动控制、传感器技术、计算机技术、人工智能、通讯技术、微电子学、材料学等多个研究领域和交叉学科。机器人手爪正由简单发展到复杂，由笨拙发展到灵巧，其中的仿人灵巧手已经发展到可以与人手媲美，它能捏住一支花，握住一枚鸡蛋，抓取任意一件东西，还能进行一些简单的操作。由于机器人手爪的重要性，美国、德国、日本、俄罗斯等机器人研究强国研制成功了多种通用和专用的机器人手爪，手爪的灵活性和可靠性得到很大的提高，加上先进的感知系统，具备一定的自主能力，为机器人的灵活抓取和操作奠定了坚实的基础。我国的机器人的研究开始于70年代，起步较晚，手爪研究也相对落后。从80年代至今，在国家863计划和国家自然基金的大力支持下，机器人的研究被列入重点发展的主题，得到大力的发展，手爪的研究也步入了一个良好的发展时期。 1 手爪的研究内容手爪的应用环境千差万别，抓取可靠、环境适应性好、控制简单、自适应性强、自主能力高是衡量机器人手爪设计水平的重要标志。性能优良的机器人手爪可以实现可靠、快速和精确地抓取。研究和开发一个性能优良的机器人手爪是一项艰巨的任务，包括技术实现和理论研究两个方面。根据机器人手爪已有的研究成果，结合研制的经验，并参阅大量的相关文献，总结出机器人手爪主要的研究内容包括以下几个方面： 1.1 驱动和传动系统机器人手爪在体积、重量、灵活性和可操作性等各项性能指标上都存在很大的区别，造成这些区别的主要原因是由于手爪采用的驱动和传动方式不同。手爪按照驱动源的方式可以

仿人灵巧手技术专利分析

仿人灵巧手技术专利分析作者：范建会来源：《科技风》2020年第20期摘;要：文章从机器人仿人灵巧手领域的全球专利申请趋势、申请地域、申请人、主要技术构成等角度，对相关专利申请进行分析。分析结果表明，仿人灵巧手技术已逐渐成为机器人领域研究热点，近五年专利申请主要集中在国内大专院校，未来应用前景广阔。关键词：灵巧手;仿人;专利分析目前，机器人应用、研究、开发主要包括仿生、灵活操作、触觉感知、模块化、智能化、人机协作、多机协同、机器增强等方向。灵巧手[1]作为仿生学与机器人学结合的产物，其通过模拟人类手部运动、感知、控制、能量、材料等方面，具有人手的外形特征和功能。灵巧手是一个高度集成化、智能化的机电一体化系统，涉及机械、电子、计算机、控制等多个学科领域，其关键技术[24]主要包括机械结构、传感系统、控制系统、驱动器等。 1 全球申请趋势灵巧手的研究是从假肢开始的，相关专利申请最早出现在20世纪60年代中期，至2002年以前年申請量均在10件以下。自2003年开始出现缓慢增长，2008年申请量突破20件，仿人灵巧手技术发展进入萌芽期。2015年起，年申请量突破50件，进入快速增长期。2017年申请量首次超过80件，成为机器人领域研究的新兴热点。通过对检索结果进行统计，仿人灵巧手领域专利申请的分类号主要集中在B25J（占比75%），其次为A61F（16%）。 2 申请地域分布仿人灵巧手专利申请最早出现在英国;上世纪80年末，申请地域逐渐转向美国和日本;1993年日本成为最主要的申请地域;2005年后，申请量最多的地域为中国，2015年在中国的申请量首次超过35件，成为仿人灵巧手专利申请的最大来源国，之后每年申请量均为最多。按全球地域申请量总量排名第一位的是中国，占申请总量的68%;其次为美国。在中国的专利申请人国别排名为中国、美国、日本、德国等。由此可见，我国在近5年为仿人灵巧手技术密集地域，研究活动最为活跃。按申请在我国各省市分布，主要集中在北京、浙江、黑龙江等地区;其中，最早的申请出现在北京，近5年申请量最多为北京，其次为广东，浙江、江苏、上海、辽宁均超过20件。 3 申请人分析

基于弹性铰链的仿人型肌电假手设计

基于弹性铰链的仿人型肌电假手设计王念峰;劳锟沂;张宪民【摘要】In the amputee rehabilitation,the anthropomorphic prosthetic hand of light weight,small size and most of the grasping and operating functions of human hands is needed.In this paper,by analyzing the skeletons and functions of human hands,a design of the anthropomorphic prosthetic hand is proposed.The prosthetic hand has five fingers and four degrees of freedom (DOFs),and is driven by four independent actuators.The joints of each finger are designed based on elastic joints,and the adjacent phalanxes are connected by using helical springs.Except for the thumb,each finger is of one DOF,and the movements among the joints are realized by using tendons to couple the joints.The compact drive system is settled in the palm to control the fingers.Through the analysis of the finger workspace and the simulation of the prosthetic hand,it is proved that the proposed prosthetic hand can execute most gestures and grasping tasks in the activities of daily life.%截肢患者需要外形与人手相似、重量轻、体积小,并且具有人手大部分抓取功能和适当操作功能的假手,基于对人手骨骼结构和功能的分析,提出了一种仿人型肌电假手设计.该假手具有5只手指和4个自由度,分别由4个独立的驱动器进行控制;手指的关节基于弹性铰链进行设计,相邻的指骨间通过螺旋弹簧连接;除拇指外,每只手指均为单自由度,关节之间的运动通过腱驱动耦合实现;驱动系统设计安装在手掌内,具有紧凑的结构,对各个手指的运动灵活控制.通过对手指的运动学分析以及对假手功能的模拟证实,该假手能够实现日常生活中大部分的手势和抓取功能.