气动肌肉驱动机器人手臂设计与控制关键技术研究

本文主要探讨了"人工智能-机器学习-气动肌肉驱动机器人手臂的设计与控制研究"这一主题，针对气动肌肉驱动的机器人手臂系统中的关键技术和挑战进行了深入研究。作者Wei Yufen在李晓宁教授的指导下，对机器人手臂系统的机械设计、控制系统以及关键技术进行了细致的设计与实验验证。 在机器人手臂系统设计部分，文章着重于硬件选择和软件集成，通过选用不同规格的气动肌肉驱动手腕俯仰关节和手指关节，构建了一个由臂部、手腕和手指三部分组成的高效能系统。这展示了作者对于气动肌肉在机器人运动中的合理配置和应用的理解。 在关节刚度调节方面，研究者深入剖析了气动肌肉的基本模型，提出了利用收缩率参数修正误差的策略，并构建了改进模型。通过对气动肌肉驱动关节的扭矩特性进行推导，作者给出了关节刚度的具体表达式，并提出了一种基于比例刚度调节的简便方法。实验结果证实了这些方法的有效性和实用性。 在关节位置控制方面，作者不仅验证了PID控制器的适用性，但也意识到其响应速度不足以满足轨迹规划需求。因此，他们引入了自适应单神经元自适应PSD控制器，这种控制器具备自学习功能，能够实时调整增益、比例、积分和微分参数，显著提升了气动肌肉驱动关节的响应速度、位置精度和鲁棒性。 在手爪的柔顺夹持控制上，设计了一款由四根气动肌肉驱动的仿人两指手爪，构建了夹持力的理论模型。此外，还对初始输入压力和初始收缩率如何影响手指张开范围进行了深入分析，这为实现精确和灵活的手爪操作提供了理论支持。 本文不仅展示了作者在气动肌肉驱动机器人手臂领域的创新设计，还在控制系统优化和关键技术研究方面取得了重要进展，为该领域的实际应用提供了有价值的理论基础和实践经验。