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重心自调整的全方位运动轮椅机器人技术研究

发布时间:2017-05-13 04:09

  本文关键词:重心自调整的全方位运动轮椅机器人技术研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:轮椅作为老龄人、下肢残障者以及下肢运动功能较弱者的代步工具,有着巨大的社会需求。随着科技的发展,轮椅的功能不断丰富,相应的技术也不断得到提升,具有机器人化的高性能多功能轮椅已成为未来的发展趋势。灵活及舒适的移动机构和简洁且智能化控制特点的轮椅机器人技术也成为了当前的研究热点之一。当前所普遍使用的轮椅,在其上下坡时,椅面的倾斜会给人带来不舒适感,尤其在大倾角坡面时容易引起倾覆,此时需要其他人协助才能保证安全。此外,当轮椅使用者在室内走廊进行活动或完成进出电梯等基本活动,以及进行诸如参观展览、城市步行街购物等社会活动时,由于移动空间狭窄或活动场所人员密集,经常会发生轮椅转弯困难的问题。以上两种问题的原因主要是由于现有的轮椅移动机构一般采用前面两个支撑轮与后面两个驱动轮的结构形式,这种设计势必造成轮椅的回转半径大,很难在狭小空间灵活移动,更无法实现全方位移动。鉴于此,本文提出了一种既能在室外宽广空间自由移动,又适用于狭窄或者拥挤空间,具有重心自调整功能的全方位移动轮椅机器人系统。主要研究内容和取得的成果如下:1)提出一种重心自调整的全方位运动轮椅机器人的系统规划,给出了机器人的机构以及控制系统的构建方法和技术实现途径。在保证轮椅乘坐舒适性的基础上,实现了轮椅机器人的全方位移动和实时对重心进行自我调整的功能。2)对该轮椅机器人移动平台的运动学问题展开了深入研究,建立了移动平台的运动学和动力学方程。在分析单个差动单元的基础上,探讨了整个全方位移动平台的正逆运动学和动力学问题。此外,研究了全方位移动平台的轨迹跟踪控制策略,设计了系统具有较强稳定性的轨迹跟踪控制器。3)研究全方位轮椅机器人的重心自调整系统。对机器人在坡面的稳定性条件进行探讨,建立了爬坡时的动力学模型。基于加速度计和陀螺仪的测量原理,采用卡尔曼滤波方法对多传感器信息进行融合,实现了对轮椅的俯仰角度高效准确的测量。最后,提出了重心自调整系统,通过执行机构对座椅的姿态进行实时调整,从而保证了轮椅在运动过程中的稳定性和协调性。4)针对在行人较多的非结构化复杂环境,构建了基于多传感器检测的全自主导航避障系统。通过激光扫描仪、摄像机、姿态参考系统等构成的感知系统对外部环境进行识别并加以分析,提出在三维环境中创建二维地图的方法,并基于此地图进行自适应蒙特卡罗定位和动态行人的避让。5)最后,对研制的重心自调整的全方位运动轮椅机器人进行了实验研究。包括平面行走实验、坡面行走实验、载人行走实验和非结构环境下的避障实验,实验结果验证了机器人的移动行走、姿态重心调整、爬坡性能、载人行走、导航和避障等方面的能力,证明了论文的理论分析和技术方法的合理性及有效性。
【关键词】:全方位运动轮椅机器人 重心自调整方法 轨迹跟踪 动力学模型 自主导航避障
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TH789
【目录】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-14
  • 第一章 绪论14-34
  • 1.1 课题研究意义14-15
  • 1.2 国内外多功能轮椅的研究现状及发展趋势15-31
  • 1.2.1 国外研究现状15-27
  • 1.2.2 国内研究现状27-29
  • 1.2.3 多功能轮椅的现状分析29-31
  • 1.3 主要研究内容31-34
  • 第二章 全方位轮椅机器人系统构建34-50
  • 2.1 机器人机构34-40
  • 2.1.1 全方位移动平台的设计35-39
  • 2.1.2 重心自调整机构的设计39-40
  • 2.2 机器人控制体系结构40
  • 2.3 控制系统硬件构成40-47
  • 2.3.1 电机驱动系统42-44
  • 2.3.2 机器人传感器系统44-46
  • 2.3.3 操作杆控制系统46-47
  • 2.4 控制系统软件构成47-49
  • 2.5 小结49-50
  • 第三章 全方位移动平台的运动学和动力学分析50-63
  • 3.1 建模假设条件及参数说明50-52
  • 3.2 全方位移动平台运动学分析52-57
  • 3.2.1 单个差动平台运动学分析52-54
  • 3.2.2 全方位轮椅机器人移动平台运动学分析54-57
  • 3.3 全方位移动平台动力学分析57-62
  • 3.3.1 基于牛顿—欧拉方程的单个差动平台动力学分析58-60
  • 3.3.2 基于牛顿—欧拉方程的全方位移动平台的动力学分析60-62
  • 3.4 小结62-63
  • 第四章 全方位移动平台轨迹跟踪控制器设计63-77
  • 4.1 滑模变结构控制概述63-64
  • 4.2 基于基本滑模控制器的轨迹跟踪64-72
  • 4.2.1 移动平台基本滑模控制器的设计64-66
  • 4.2.2 基于基本滑模控制器的轨迹跟踪仿真与分析66-72
  • 4.3 考虑干扰的自适应滑模控制器的轨迹跟踪72-76
  • 4.3.1 考虑干扰的自适应滑模控制器的设计72-74
  • 4.3.2 考虑干扰的自适应滑模控制器的轨迹跟踪仿真与分析74-76
  • 4.4 小结76-77
  • 第五章 全方位轮椅机器人的重心自调整系统构建77-99
  • 5.1 重心自调整轮椅机器人的爬坡稳定性分析77-83
  • 5.1.1 稳定锥方法77-79
  • 5.1.2 机器人爬坡稳定性分析79-83
  • 5.2 爬坡状态下动力学建模83-86
  • 5.3 基于多传感器信息融合技术的轮椅俯仰角测量方法86-95
  • 5.3.1 加速度计工作原理87-88
  • 5.3.2 陀螺仪的工作原理88-89
  • 5.3.3 基于卡尔曼滤波的多传感器信息融合方法89-95
  • 5.4 重心自调整系统的控制95-98
  • 5.5 小结98-99
  • 第六章 全方位自平衡轮椅机器人的导航技术研究99-113
  • 6.1 轮椅机器人导航避障系统99-100
  • 6.2 基于单一激光扫描仪的二维地图创建方法研究100-105
  • 6.2.1 环境的表示方式100-101
  • 6.2.2 实时相关扫描匹配器101-103
  • 6.2.3 基于蒙特卡罗滤波的环闭合检测方法103-105
  • 6.3 全方位轮椅机器人的定位方法研究105-109
  • 6.3.1 基于Kullback-Leiber Divergence的自适应采样模型106-107
  • 6.3.2 自适应蒙特卡罗定位算法的实现107-109
  • 6.4 全方位轮椅机器人的避障技术研究109-111
  • 6.4.1 行人的识别与追踪109
  • 6.4.2 动态虚拟缓冲区方法在轮椅机器人避障上的应用109-111
  • 6.5 小结111-113
  • 第七章 机器人系统的实验研究113-122
  • 7.1 机器人实验系统113
  • 7.2 平坦路面行走能力测试113-117
  • 7.2.1 在平坦路面直行实验114
  • 7.2.2 在平坦路面斜行实验114-115
  • 7.2.3 机器人越障实验115-116
  • 7.2.4 狭小空间零半径转弯实验116
  • 7.2.5 轨迹跟踪实验116-117
  • 7.3 坡面行走实验117-119
  • 7.4 导航避障实验119-121
  • 7.5 小结121-122
  • 结论与展望122-125
  • 参考文献125-141
  • 附录141-144
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单144-146
  • 致谢146-147
  • 作者简介147

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