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    全向運動仿生腿運動學(xué)及動力學(xué)建模與實驗

    2025-08-13 00:00:00徐毓?jié)?/span>盧鐘岳朱一鳴羅自榮
    中國機械工程 2025年4期
    關(guān)鍵詞:支鏈腿部運動學(xué)

    關(guān)鍵詞:全向運動仿生腿;串并混聯(lián)腿;多方法聯(lián)合建模方法;運動學(xué)模型;動力學(xué)模型中圖分類號:TP24DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.04.018 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    Kinematics and Dynamics Modeling and Experiments of OmnilLegs

    XU Yuze LU Zhongyue* ZHU Yiming LUO Zirong College of Intelligence Science and Technology,National University of Defense Technology, Changsha,410073

    Abstract:A 3-DOF serial-parallel leg mechanism was introduced and mathematically modelled. Based on the special configuration and motion form of the OmnilLeg,a multi-method combined kinematics modeling method was proposed by applying the rotational and geometrical methods for individual kinematics modeling according to the characteristics of different parts and then combining them with the influence coefficient method to obtain the kinematics model of the whole machine.The proposed method reduces the modeling difficulties. The dynamic models of the OmnilLeg were established by Lagrangian method.The correctness of the theoretical models of the OmnilLeg was verified by simulation and prototype experiments.

    Key words: bionic leg capable of omnidirectional legged locomotion(OmnilLeg); serial-parallel leg mechanism;multi-method combined modeling method; kinematics model; dynamics model

    0 引言

    腿部機構(gòu)作為足式機器人核心部件,直接決定了足式機器人的運動能力。串并混聯(lián)型腿部機構(gòu)兼具串聯(lián)和并聯(lián)機構(gòu)優(yōu)勢,串聯(lián)部分使機構(gòu)具備靈活性好等優(yōu)點,并聯(lián)部分則可以保障機構(gòu)具有一定的剛性和承載能力[1]

    研究人員對串并混聯(lián)腿機構(gòu)進行了大量研究。NIU等[2]提出了一種由 2-UPS+U 并聯(lián)機構(gòu)與1R副組成的3自由度串并混聯(lián)腿,提高了腿部的剛度。謝兵[3]提出了一種適用于輪足機器人的由2自由度 RUHU+RUPR+UPR+RUR 并聯(lián)機構(gòu)和1R副組成的串并混聯(lián)腿。GAO等[4]提出了一種 (3-RRR)+1R 串并混聯(lián)腿,降低了遠端轉(zhuǎn)動慣量。FELLER5提出了4自由度串并混聯(lián)腿,腿部具備更高的集成度。王春臻等[6]提出了 1R+(2-UPU+2-RPR) 串并混聯(lián)腿,在少驅(qū)動的情況下實現(xiàn)了“ 3+3 ”式行走。顧昌利等[7]提出了 2-PSS-PaU 串并混聯(lián)腿,有效實現(xiàn)了驅(qū)動的集中。董晉安[8提出了 (5-UPU)+R 串并混聯(lián)腿,具備更好的轉(zhuǎn)向性能。此外還有很多具備各種不同優(yōu)勢的串并混聯(lián)腿[9-10]

    串并混聯(lián)型腿部機構(gòu)構(gòu)型的多樣性也使腿部機構(gòu)更易實現(xiàn)多種功能集成。文獻[11提出了一款新型3自由度串并混聯(lián)型腿部機構(gòu)——全向運動仿生腿(bionic leg capable of omnidirectionalleggedlocomotion,OmnilLeg),它具有驅(qū)動固定集中、足端無伴隨轉(zhuǎn)動及全向運動三項特性。全向運動仿生腿的大腿為雙驅(qū)耦合機構(gòu)且內(nèi)嵌小腿動力傳遞機構(gòu),小腿為單驅(qū)閉環(huán)機構(gòu),理論建模較為困難?,F(xiàn)有運動學(xué)建模方法有很多,包括D-H參數(shù)法、矢量法、幾何法、影響系數(shù)法和旋量法等[12-14]。不同的建模方法有著不同的優(yōu)劣勢,使用單一的方法直接進行建模的難度較大,因此,如何聯(lián)合多種方法快速而精準地建立機構(gòu)數(shù)學(xué)模型是新型腿部機構(gòu)開發(fā)過程中的一個難點。

    多方法聯(lián)合建模的研究較少,ZHONG等[15]聯(lián)合旋量法和D-H法解決了肘關(guān)節(jié)偏移時機構(gòu)旋轉(zhuǎn)角度的計算問題。葉平等[16]結(jié)合旋量法和矢量法建立了三分支機器人的運動學(xué)模型,規(guī)避了D-H法過于復(fù)雜的建模過程。劉天華[17]結(jié)合D-H法和矢量法建立了三支鏈混聯(lián)機構(gòu)的位置逆解方程,方便了誤差標(biāo)定。上述方法均針對性地解決了單一方法建模時的一些問題,但全向運動仿生腿的結(jié)構(gòu)形式復(fù)雜且運動耦合性強,無法直接套用上述方法和思路來建立數(shù)學(xué)模型。

    根據(jù)全向運動仿生腿具備的特殊構(gòu)型和運動形式,本文提出基于機構(gòu)不同部分的特點分別應(yīng)用旋量法和幾何法進行單獨運動學(xué)建模,再結(jié)合影響系數(shù)法得到整機運動學(xué)模型的多方法聯(lián)合的建模方法。

    1全向運動仿生腿機構(gòu)簡述

    人類因特殊的腿部關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)和運動形式而具備了強大的運動能力,圖1所示為人類腿部結(jié)構(gòu)及人體行走步態(tài)。由圖1a可以看出,人腿共有7個活動范圍較大的關(guān)節(jié),且主要運動平面始終垂直于 X1 軸。結(jié)合圖1a和圖1b,當(dāng)腿繞 Z0 軸轉(zhuǎn)動時,腿的主要運動平面會改變,使腿在多個方向上具備相同的運動狀態(tài)和能力,實現(xiàn)全向運動,且髖部的 Xo 軸和 Y0 軸是固定不變的。根據(jù)圖1c,為使人體運動穩(wěn)定,處于支撐期的腿各關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)運動使足的姿態(tài)不變化,令足與地面和髖部之間的相對姿態(tài)保持不變。筆者從人腿的運動形式中獲得靈感,開發(fā)了一款新的串并混聯(lián)型腿部機構(gòu)——全向運動仿生腿[11]。該腿部機構(gòu)在僅具有3個自由度的情況下實現(xiàn)了人腿具有的全向運動及足端姿態(tài)不變化的特性,且模擬人大腿的運動形式使驅(qū)動可以集中固定在髖部。

    圖1人類腿部結(jié)構(gòu)及人體行走步態(tài)Fig.1 The human leg mechanism and the human walking gait

    如圖2所示,全向運動仿生腿由2自由度空間雙平行并聯(lián)機構(gòu) A1B1A2B2A3B3 (大腿)和1自由度3-RRR空間閉環(huán)機構(gòu) C1D1E1C2D2E2C3D3E3 (小腿, P3R 機構(gòu))串聯(lián)組成。大腿繞固定軸 Xo 和固定軸 Y0 進行復(fù)合轉(zhuǎn)動時,可等效實現(xiàn)類似人腿繞 Z0 軸轉(zhuǎn)動的功能,在實現(xiàn)全向運動的同時可以使腿部驅(qū)動固定集中在髖部,且膝關(guān)節(jié)板在空間內(nèi)姿態(tài)是不變的;腿部機構(gòu)小腿為空間閉環(huán)機構(gòu),實現(xiàn)腿部在垂直方向上的伸縮運動,大腿和小腿組合實現(xiàn)足端姿態(tài)不變化。本文將文獻[11]所提出的腿部機構(gòu)的小腿部分改進為呈環(huán)形陣列的3-RRR空間閉環(huán)機構(gòu),使小腿在空間內(nèi)運動時具有更好的各向?qū)ΨQ性。

    圖2全向運動仿生腿三維模型Fig.2 The 3D-model of the OmniLeg

    為直觀展示全向運動仿生腿的運動特點和優(yōu)勢,分別給出了它在 (M1,M3) 和 (M1,M2,M3 兩組電機組合驅(qū)動下的運動案例,如圖3所示??梢钥闯鋈蜻\動仿生腿具備以下特點和優(yōu)勢:① 足端運動區(qū)域呈現(xiàn)出完全的對稱; ② 電機固定安裝在髖關(guān)節(jié)板上,降低了轉(zhuǎn)動慣量,電機和控制單元等集中安置,易于防護; ③ 腿部運動時足端無伴隨轉(zhuǎn)動,降低了運動復(fù)雜度; ④ 大腿實現(xiàn)了承載與傳動的功能集成; ⑤ 抬腿動作既可以通過大腿與小腿的組合運動實現(xiàn),也可以單獨通過小腿的運動實現(xiàn)。

    圖3全向運動仿生腿的運動案例Fig.3 The motion cases of the OmniLeg

    2 運動學(xué)建模

    全向運動仿生腿大腿與小腿的運動是相對獨立的。據(jù)此,本文提出對大腿和小腿單獨進行運動學(xué)建模再結(jié)合影響系數(shù)法建立整腿運動學(xué)模型的多方法聯(lián)合建模法,降低對整體直接進行建模的難度。刪除驅(qū)動后全向運動仿生腿腿部機構(gòu)的運動簡圖和各機構(gòu)的單獨運動簡圖見圖4。

    各部分參數(shù)名稱及符號見表1。設(shè)定初始狀態(tài)下,整腿與地面垂直且小腿處于完全伸直狀態(tài),α,β 及 γ 均為0。分別在髖關(guān)節(jié)板、膝關(guān)節(jié)板和足端建立笛卡兒坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 、 O0X0Y0Z0 、O0′′X0′′Y0′′Z0′′ 與 O?0FX?0FY?0FZ?0F 。軸 Xo 與軸 Axis2 共線,軸 Y0 與軸 Axis1 共線,軸 Z0 通過右手法則得到。其余坐標(biāo)系的建立原則與 O0X0Y0Z0 相同。初始狀態(tài)下點 O 點 O0 和點 O?0F 共線。

    表1全向運動仿生腿各尺寸參數(shù)名稱及符號Tab.1The name and symbol of the dimension parameters of the OmniLeg

    初始狀態(tài)下大腿機構(gòu)的運動簡圖見圖 4b ,該部分較為復(fù)雜,適宜使用旋量法進行建模。

    首先,分析支鏈 OA1B1O ,將其轉(zhuǎn)動角依次設(shè)定為 θ1i(i=1,2,3) ,則各關(guān)節(jié)軸的單位矢量為

    在各關(guān)節(jié)軸上取一點:

    進一步得到各關(guān)節(jié)運動旋量 。當(dāng)機構(gòu)處于初始狀態(tài)時,在支鏈O0A1B1O0 中,運動坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 相對于固定坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 的位姿為

    式中: 為點 O0 在固定坐標(biāo)系 OXYZ 中的位置矢量; 為三階單位矩陣; 為初始狀態(tài)下點 O0 在固定坐標(biāo)系 OXYZ 中的位置矢量。

    當(dāng)腿部機構(gòu)處于初始狀態(tài)時,3條支鏈O0AiBiO0 ( ζi=1,2,3) 呈繞軸 Zo 的環(huán)形排列。此處引入矩陣 1kR ,表示支鏈 O0AiBiO0(i=1,2 3)相對于支鏈 O0A1B1O0 繞軸 Z0 旋轉(zhuǎn)了 δ 角度,表示為

    聯(lián)立式(1)、式(2)及式(5)可得第 k 個支鏈各轉(zhuǎn)動關(guān)節(jié)軸的單位矢量及在軸上取得的點:

    i=1,2,3,4k=1,2,3

    據(jù)此,可以建立支鏈 O0A2B2O0 及支鏈O0A3B3O0 的正運動學(xué)方程 O0T2 、 O0T3 。因為三條支鏈足端共點,因此有

    整理后得點 Oo 在 O0X0Y0Z0 中的位置與驅(qū)動角 β(θ11) 和 α(θ21) 之間的關(guān)系:

    圖4d為小腿運動簡圖,其三個支鏈CiDiEi(i=1,2) 的運動狀態(tài)完全相同。圖4e展示了支鏈 C1D1E1 的運動,它與曲柄滑塊機構(gòu)的運動等效,根據(jù)幾何關(guān)系可以得到支鏈末端在坐標(biāo)系 O0′′X0′′Y0′′Z0′′ 內(nèi)的運動公式:

    ΔL2=2L4-2L4cosγ

    綜合大腿和小腿位置正解模型,最終得到腿部機構(gòu)足端在固定坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 中的位置ΠO0pΠF 與驅(qū)動角 β(θ11) 和 α(θ21) 之間的關(guān)系:

    同時也可以得到U副 A1 與 A2 中的非驅(qū)動R副的轉(zhuǎn)角與驅(qū)動角 β(θ11) 和 α(θ21) 之間的關(guān)系:

    位置逆解模型由幾何法推導(dǎo)。如圖5所示,過點 O0 作垂直于足端面 E1E2E3 的垂線 OO°E ,OO°E 與面 B1B2B3 交于點 O0B 。根據(jù)三角形正切與余弦定理即可推得位置逆解模型:

    圖5 幾何法位置逆解示意圖Fig.5Inverse position solution using geometric method

    根據(jù)影響系數(shù)法,分別求式(11)中 O°PFx 、 關(guān)于 α,β 和 γ 的偏導(dǎo)數(shù),得到速度映射關(guān)系模型:

    式中 :JvF 為腿部機構(gòu)各驅(qū)動關(guān)節(jié)到足端速度之間的關(guān)系矩陣,即一階影響系數(shù)矩陣。

    足端在坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 下的姿態(tài)不發(fā)生變化,故其角速度、角加速度均為0。根據(jù)影響系數(shù)法,足端的線加速度表達式通過對式(14)求時間的導(dǎo)數(shù)得到。至此,完成整腿運動學(xué)建模。

    3動力學(xué)建模

    首先推導(dǎo)腿部各部分的運動學(xué)模型,為動力學(xué)建模奠定基礎(chǔ)。全向運動仿生腿大腿由三條支鏈 O0AiBiO0(i=1,2,3) 組成。以支鏈 O0A1B1O0 為例介紹建模方法,其運動簡圖見圖6。

    建立各桿件在固定坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 下的運動學(xué)模型。十字軸 CSA1 的角速度矢量為

    十字軸質(zhì)心的線速度為0。十字軸 CSB1 僅繞軸 Yo 轉(zhuǎn)動,故其角速度矢量為

    十字軸 CSB1 質(zhì)心相對于膝關(guān)節(jié)板的線速度為0。大腿桿 A1B1 質(zhì)心與幾何中心重合。大腿桿 A1Bi 繞軸 AxisA1y 與 AxisA1x 轉(zhuǎn)動,其角速度為U副 A1 的兩個轉(zhuǎn)角的角速度 的矢量和。根據(jù)角速度傳遞關(guān)系(疊加原理),可知大腿桿 A1B1 在坐標(biāo)系 O0A1X0A1Y0A1Z0A1 內(nèi)的角速度矢量為

    式中: Ω:rθ11,rθ12 分別為桿 A1B1 繞軸 AxisA1y 和 AxisA1x 旋轉(zhuǎn)的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的方向矢量; rot(AxisA1y,θ11) 、rot (AxisA1x,θ12) 分別表示桿 A1B1 繞軸 AxisA1y 和AxisA1x 的旋轉(zhuǎn)變換矩陣。

    對式(12)中 θ12 求全微分,可得 分別與全向運動仿生腿三個電機的角速度 的關(guān)系。已知初始狀態(tài)下桿件 A1B1 質(zhì)心在坐標(biāo)系O0A1X0A1Y0A1Z0A1 中的位置矢量為 ,則桿件做旋轉(zhuǎn)運動后其質(zhì)心的位置矢量為

    式中: OOB10A1R 為桿件 A1B1 的旋轉(zhuǎn)矩陣。

    桿件 A1B1 質(zhì)心處的線速度矢量為

    坐標(biāo)系 O0A1X0A1Y0A1Z0A1 與 OXYZ 的姿態(tài)始終相同,故桿件 A1B1 的角速度矢量、質(zhì)心的位置矢量和質(zhì)心的線速度矢量分別為

    opA1B1c=o0A1pA1B1c

    已知桿件 A1B1 質(zhì)心的線速度矢量,對其求時間的導(dǎo)數(shù)即可得到質(zhì)心的線加速度。大腿其余兩支鏈建模方法與上述類似,不再贅述。

    如圖7所示,小腿傳動機構(gòu)由萬向節(jié)聯(lián)軸器GJ1A4B4UEGJ2 和錐齒輪組(傳動比為 1:1) 構(gòu)成。

    桿 GJ1A4 內(nèi)嵌在髖關(guān)節(jié)板內(nèi),且轉(zhuǎn)動軸始終與 Z0 同軸,故其角速度矢量及線速度矢量為

    O9GJ1A4=0

    根據(jù)幾何傳遞關(guān)系,桿 GJ1A4 、桿 B4UE"、UEGJ2 、十字軸 CSUE 和四個錐齒輪角速度相同。后四者的質(zhì)心始終位于自旋轉(zhuǎn)軸上,故相對膝關(guān)節(jié)板的線速度為0。

    桿 A4B4 的自旋轉(zhuǎn)軸與萬向節(jié)聯(lián)軸器主動桿GJ1A4 的軸線存在一個變化的角度,不等速特性復(fù)雜,不易解耦??紤]到桿 A4B4 、十字軸 CSA4 及十字軸 CSB4 的質(zhì)量在整腿的質(zhì)量中占比較小,忽略不等速特性及耦合運動后,對構(gòu)建整腿動力學(xué)模型的影響較小,因此,本文忽略上述運動耦合,視萬向節(jié)聯(lián)軸器 A4B4UE 由電機 M3 帶來的自旋運動與由電機 M1 和電機 M2 帶來的運動相互獨立,以降低動力學(xué)建模難度。

    設(shè)初始狀態(tài)下,萬向節(jié) A4、B4 與U副 方向相同。忽略耦合運動后,十字軸 CSA4、CSB4 繞各軸旋轉(zhuǎn)的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的方向矢量始終不變。參考支鏈 O0A1B1O0 相關(guān)分析,可得十字軸 CSA4 )CSB4 的角速度矢量及線速度矢量:

    CSB4 的線速度和膝關(guān)節(jié)板一致,后文一并分析。當(dāng)桿 A4B4 由電機 M1 和 M2 所帶來的運動與電機 M3 所帶來的運動相互獨立時,其角速度為

    忽略電機 M3 帶來的運動后,桿 A4B4 的質(zhì)心與桿 的質(zhì)心的線速度矢量相同:

    已知初始狀態(tài)下桿 A4B4 質(zhì)心在坐標(biāo)系O0X0Y0Z0 下的位置矢量 ,則運動后,桿A4B4 質(zhì)心的位置矢量為

    其中, 為桿 A4B4 的旋轉(zhuǎn)矩陣,忽略電機 M3 帶來的運動后 。

    已知膝關(guān)節(jié)板在坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 下始終作平移運動,故角速度為0,且內(nèi)部各點的線速度均相等,因此膝關(guān)節(jié)板質(zhì)心的線速度與點 Oo 的線速度一致。

    對點 Oo 位置模型(式(9))求偏導(dǎo)得點 Oo 的線速度矢量為

    式中: :JvO0 為點 O0 的速度雅可比矩陣。

    膝關(guān)節(jié)板及內(nèi)嵌零件所組成的裝配體(簡稱“膝關(guān)節(jié)板部件總成”)的質(zhì)心在坐標(biāo)系O0X0Y0Z0 中的坐標(biāo)為 。根據(jù)幾何關(guān)系,膝關(guān)節(jié)板部件總成的質(zhì)心位置矢量可表示為

    O°PAbc=O′Bbc+O°PO0

    全向運動仿生腿小腿由三條支鏈組成(CiDiEi(i=1,2,3)) 。以支鏈 C1D1E1 為例介紹建模方法。如圖8所示,在點 C1 處建立固定坐標(biāo)系 Oc1Xc1Yc1Zc1,Zc1 與 Zo 同向, XC1 與R副 C1 同軸并垂直于支鏈 C1D1E1 的運動平面向外, YC1 方向根據(jù)右手法則得到。在點 D1 處建立運動坐標(biāo)系 OD1XD1YD1ZD1,ZD1 沿桿 C1D1 方向向下,XD1 與 XC1 同向, YD1 由右手法則決定。同理,建立運動坐標(biāo)系 OE1XE1YE1ZE1

    首先,建立各桿件在固定坐標(biāo)系OC1XC1YC1ZC1 下的運動學(xué)模型。桿 C1D1 的角速度矢量為

    已知桿 C1D1 的質(zhì)心初始位置矢量為 ,則運動后其質(zhì)心的位置矢量為

    式中: 為坐標(biāo)系 OD1XD1YD1ZD1 相對坐標(biāo)系Oc1Xc1Yc1Zc1 的旋轉(zhuǎn)矩陣。

    進一步,得桿 線速度矢量為

    桿 D1E1 的角速度矢量為

    式中: rφ 為桿 D1E1 在坐標(biāo)系 OD1XD1YD1ZD1 內(nèi)的轉(zhuǎn)角方向矢量。

    為桿 D1E1 的質(zhì)心在坐標(biāo)系OD1XD1YD1ZD1 中的初始坐標(biāo), 為點 OD1 在坐標(biāo)系 Oc1Xc1Yc1Zc1 下的初始位置矢量,均為已知量。運動后,桿 D1E1 質(zhì)心位置坐標(biāo)為

    式中: 為桿 D1E1 的質(zhì)心在坐標(biāo)系OD1XD1YD1ZD1 中的位置矢量于坐標(biāo)系 Oc1Xc1Yc1Zc1 中的表述; 為坐標(biāo)系 OE1XE1YE1ZE1 相對坐標(biāo)系Oc1Xc1Yc1Zc1 的旋轉(zhuǎn)矩陣。

    進一步,得到桿 D1E1 質(zhì)心的線速度矢量:(20

    綜合上述,根據(jù)傳遞關(guān)系,可知桿 C1D1 在固定坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 下的角速度矢量、質(zhì)心的位置矢量和質(zhì)心的線速度矢量分別為

    式中: σΛoc1 為點 Oc1 在坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 中的位置坐標(biāo),是一個固定不變的已知坐標(biāo); 為坐標(biāo)系Oc1Xc1Yc1Zc1 相對坐標(biāo)系 O0X0Y0Z0 的旋轉(zhuǎn)矩陣,為常數(shù)矩陣。

    桿 D1E1 同理。在進行動力學(xué)建模之前,對腿部機構(gòu)進行簡化并對一部分條件進行假設(shè):① 設(shè)定機構(gòu)各部分為密度均勻的絕對剛體; ② 忽略傳動機構(gòu) PLi(i=1,2) 對機構(gòu)動力學(xué)的影響。

    根據(jù)拉格朗日動力學(xué)建模法,對腿部機構(gòu)總能量求導(dǎo)建立標(biāo)準拉格朗日動力學(xué)公式:

    進一步,改寫為矩陣形式:

    式中: 為慣量矩陣; 為速度系數(shù)矩陣; 為外力矢量,此處僅為重力矩陣; 分別為各電機角度、角速度和角加速度。

    根據(jù)虛功原理建立足端輸出力 F 與電機力矩 τ 之間的關(guān)系:

    聯(lián)立式(46)、式(47)得動力學(xué)公式:

    若足端有外力 Ff ,則上式改寫為

    據(jù)此可得到有外力情況下的動力學(xué)公式:

    4仿真驗證與樣機實驗

    通過仿真及實驗對運動學(xué)和動力學(xué)模型進行驗證。腿部機構(gòu)尺寸參數(shù)如表2所示。

    表2全向運動仿生腿各尺寸參數(shù)Tab.2 The dimension parameters of the OmniLeg

    首先仿真驗證運動學(xué)逆解模型,令足端軌跡按如下軌跡運動:

    Z(t)=0.05(-0.004096t6+0.06144t5-

    0.3072t4+0.512t3

    仿真得到足端的位置、速度和加速度變化情況,如圖9所示。然后給定一組驅(qū)動函數(shù):

    0?t?6

    仿真得足端位置、速度和加速度變化情況,如圖10所示。

    圖9 運動學(xué)逆解模型仿真驗證Fig.9 Thesimulation verification of inverse kinematics model
    圖10 運動學(xué)正解模型仿真驗證Fig.10The simulation verification of positive kinematics model

    計算逆解仿真與理論的位置、速度和加速度的最大誤差分別為 42.5μm.74μm/s 和1.5mm/s2 ,誤差百分比分別為 0.04%.0.09% 和1.8% ;正解仿真與理論的位置、速度和加速度的最大誤差分別為 45μm,63μm/s 和 2.89mm/s2 ,誤差百分比分別為 0.05%.0.08% 和 1.9% ,誤差值均較小。上述證明所建立的運動學(xué)模型是正確的。

    接著通過仿真驗證動力學(xué)模型,設(shè)定驅(qū)動函數(shù)為式(52),且 0?t?2s ,在 0~1 s 內(nèi)向腿部機構(gòu)足端施加一個外力Ff=[0-20" 20]T(N)在 1~2 s內(nèi)無外力,理論和仿真結(jié)果分別如圖11a和圖11b所示,兩者誤差對比情況如圖11c所示。計算得電機 M1 、 M2 和 M3 的最大誤差分別約為 2.1mN?m.1.5mN?m 和 5.2mN?m ,誤差百分比分別約為 0.1%0.0.6% 和 0.2% 。誤差是忽略不等速特性及傳動機構(gòu) PLi ( i=1,2) 運動造成的。理論與仿真力矩之間絕對誤差較小,相對誤差在 1% 以內(nèi),證明所作出假設(shè)對動力學(xué)建模影響較小。

    上述從仿真的角度證明了本文所建立的全向運動仿生腿動力學(xué)模型是可行的、正確的。下面通過實驗驗證所建立數(shù)學(xué)模型的正確性。如圖12所示,開發(fā)了全向運動仿生腿的原型樣機。本文使用NOKOV光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)(圖13)監(jiān)測腿部運動,以驗證運動學(xué)模型。

    圖12原型樣機及單腿測試平臺Fig.12Theprototype and the single-leg test platform
    圖13NOKOV光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)Fig.13NOKOV optical motion capture system

    設(shè)定式(51)為足端位移曲線,實驗軌跡如圖14所示。圖15所示為實驗與理論對比結(jié)果,可以看出,位移與速度隨時間的變化曲線與理論結(jié)果基本一致,加速度存在一定波動,但整體趨勢與理論一致。計算 X,Y,Z 方向上最大位置誤差分別為 1.4mm.0.9mm 和 1.0mm ,誤差百分比分別約為 1.4%.1.8% 和 2% ,誤差主要由零部件加工誤差及樣機裝配誤差產(chǎn)生。

    設(shè)定電機運動函數(shù)為式(52),實驗軌跡如圖

    圖14運動學(xué)逆解實驗軌跡Fig.14Experimental trajectory of the inverse
    圖15運動學(xué)逆解實驗與理論結(jié)果對比Fig.15The comparison of experiment and theory of the inversekinematicsmodel

    16所示。圖17所示為實驗與理論對比結(jié)果,可知,位移與速度隨時間變化曲線與理論基本一致,實驗加速度存在一定波動,但趨勢與理論一致。計算 X,Y,Z 方向上最大位置誤差分別為2.1mm.1.9mm 和 1.7mm ,誤差百分比分別約為3.0%.2.7% 和 1.9% ,誤差主要由電機轉(zhuǎn)動函數(shù)在初始和結(jié)束時刻的速度不為零導(dǎo)致。

    圖16運動學(xué)正解實驗軌跡Fig.16Experimental trajectory of the positive
    圖17運動學(xué)正解實驗與理論結(jié)果對比Fig.17The comparison of experiment and theory of the positivekinematicsmodel

    根據(jù)上述分析,實驗與理論結(jié)果誤差較小,證明所建立的運動學(xué)模型是正確的。

    為驗證動力學(xué)模型的正確性,搭建單腿運動平臺,見圖18。

    令單腿運動平臺移動6個邁步周期(3擺動 + 3支撐),足端運動軌跡為

    運動參數(shù)如下, .L=0.1m,H=0.05m (擺動期), H=0 (支撐期), Lh=0,T=1s 。利用電機自帶的力矩傳感器獲取電機力矩變化情況。

    圖18 單腿運動平臺Fig.18The single leg motion platform

    圖19所示為單腿運動平臺在擺動期和支撐期時電機力矩理論值對比結(jié)果,可以看出,在支撐期和擺動期的交換時段,理論與實驗結(jié)果偏差較大,這是由于力矩傳感器的監(jiān)測滯后性及足端與地面交互時的振蕩所導(dǎo)致的。在非交換時段,各電機的實際力矩變化曲線基本是沿理論曲線變化的,且電機 M1…M2 和 M3 的扭矩最大誤差分別為 0.1N?m?0.14N?m 和 0.37N?m ,電機 M2 和 M3 的扭矩誤差百分比分別約為 6.3% 和 8.7% ( M1 電機理論扭矩為0,故不計算誤差百分比),誤差值較?。ㄕ`差主要由機構(gòu)各桿件之間存在摩擦所導(dǎo)致)。上述分析證明所建立的動力學(xué)模型是正確的。

    5結(jié)論

    1)介紹了一種新串并混聯(lián)型腿部機構(gòu)——全向運動仿生腿,它具有驅(qū)動固定集中、足端無伴隨轉(zhuǎn)動及全向運動能力三項特性。

    2)提出多方法聯(lián)合的建模方法,即基于不同部分的特點分別應(yīng)用旋量法和幾何法進行單獨建模,再整合結(jié)果并結(jié)合影響系數(shù)法建立整腿運動學(xué)模型。相對于從整體角度基于單一方法進行建模,所提出的方法建模難度更小?;诶窭嗜辗ń⒘藙恿W(xué)模型。

    3)基于隨機給定的驅(qū)動函數(shù)、足端軌跡及外力,仿真驗證了所建立的全向運動仿生腿數(shù)學(xué)模型的正確性。開發(fā)原型樣機,通過軌跡追蹤實驗,驗證了運動學(xué)模型的正確性,通過監(jiān)測電機力矩變化情況,驗證了動力學(xué)模型的正確性。

    下一步將研制基于該腿部機構(gòu)的雙足機器人,并進行運動控制算法的開發(fā)工作。

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    作者簡介:徐毓?jié)桑校?992年生,博士。研究方向為智能無人系統(tǒng)平臺與動力。E-mail:xuyuze_nudt @ sina.com。盧鐘岳*(通信作者),男,1988年生,副教授。研究方向為智能無人系統(tǒng)平臺與動力。E-mail:luzhongyue@nudt.edu.cn。

    本文引用格式:

    徐毓?jié)?,盧鐘岳,朱一鳴,等.全向運動仿生腿運動學(xué)及動力學(xué)建模與實驗[J].中國機械工程,2025,36(4):811-820.XUYuze,LU Zhongyue,ZHU Yiming,et al.Kinematics andDynamics Modeling and Experiments of Omnil Legs[J].ChinaMechanical Engineering,2025,36(4):811-820.

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