差动轮式助行机器人运动控制研究-AGV吧

1 引言

智能助行机器人是将传统助行器与机器人技术融合的辅助老年人行走的工具。智能助行机器人在辅助老年人行走过程中表现了极大优越性，在与传统助行器相比较其优势主要表现在智能助行机器人可以提供驱动力，监测用户行走时的脉搏、提供室内和室外导航、提醒用户吃药、学习用户的操作习惯与行走步态、检测与规避障碍物等功能等。虽然智能助行机器人在辅助老年人行走问题上有很多优点，但同时有一些缺点存在。其中，智能助行机器人的最大缺点是很难顺从用户控制。针对智能助行机器人顺从控制的问题，国内外研究学者进行了深刻研究。

Shibata等设计了电动轮椅。在该设计中，将人在推电动轮椅时的手臂看作一个虚拟阻尼器，计算其虚拟阻抗，采用阻抗控制来实现推轮椅这个动作时的柔顺性。Katsura等使用一个反应力矩观测器来观测环境在平移和旋转两个方向上的干扰，将自适应力控制算法应用在这两个方向上的控制中，实现人在推动电动轮椅时的对偶柔顺控制。这些主要是轮椅机器人运动控制中的柔顺控制研究。美国弗吉尼亚大学Wasson等人开发的一种三轮结构的助行机器人MARC Smart Walker。该助行器结构主要包括由舵机控制的前轮，以及两个辅助后轮。该助行器在其把手上安装了六轴力力矩传感器，通过物理学的模型方法，根据施加在助行器手柄上的力和力矩来推断使用者的行走意图。该助行器是基于被动式机器人的概念建立的，带舵机的前轮只能控制助行器的运动方向，而不能提供驱动力]。也就是说该助行器通过六轴力力矩传感器推测导航意图只是用来控制助行器方向。无法实现对助行机器人的速度大小控制，使得该助行器不能很好地顺从用户控制。麻省理工学院的Dubowsky等人设计了用于辅老年人行走和健康监视的前轮驱动的助行器，PAMM(Personal Aid for Mobility andMonitoring)。该助行器由把手、声呐阵列、摄像头视觉系统以及两个全向驱动系统构成。助行器的人机接口通过把手上安装的六轴力\力矩传感器实现。该助行器采用了导纳控制的方法并建立相应的动力学模型，其中用户施加的力信息作为动力学模型的输入，助行器的速度作为其输出，通过对动力学方程求解可以得到相应方向上的直线速度统会根据当前助行器的速度对构建的动力学模型参数进行修改，使不同的运动阶段时都有较好的控制性能。Hirata等人还设计了助行机器人Walking Helper。该助行机器人采用全向轮的四轮驱动行走支持系统，与支撑框架相连的力传感器不仅能测量用户的操作，还能检测机器人与障碍物碰撞时的力和力矩；通过合理地控制四个电机的运转，全向移动平台能实现类似于活动脚轮的动力学（Caster-like Dynamics)，而且动力学参数能根据用户的意图、环境和任务的执行情况等进行自适应调整。这两方面的特点使Walking Helper能在拥挤的生活环境中实现良好的机动性（Maneuverability)与较高的安全性。在对上述研究进行分析可以看出助行机器人的顺从从控制主要是用户可以控制助行机器人速度方向和大小，进而使得助行机器人能够很好地辅助用户行走。而助行机器人的控制基本上通过人机接触的物理相互作用实现的。基于物理作用人机交互被应用到许多的人机协作当中，例如舞蹈机器人等。其优点是使机器人感受到人的实际意图。本论文采用差动轮式助行机器人进行研究。差动轮式助行机器人完全可以满足用户使用需求，并且相比较全向轮式驱动分析更简单。本文采用安装在把手上的力/力矩传感器作为人机接口，采用柔顺控制算法使助行机器人很好地顺从用户控制。本文在考虑助行机器人顺从用户控制的基础上，同时考虑了助行机器人使用的安全性。用激光传感器检测用户与助行机器人的相对位置，以此来判断用户是否存在跌倒等不安全状况存在，以便助行机器人做出相应的反应，保护用户不受伤害。

2 助行机器人运动学方程