机器人科研教学实验平台应该长什么样

机器人的研究是一个多领域、多学科交叉的新工科方向,面对国家新工科建设的需求,各高校和研究机构应积极响应,依据学校层次体现不同的特色,对于高职院校应开展偏向机器人集成应用、检测与维护、生产运行与管理等人才的培训,而对于高等科研型院校应偏向机器人机械本体结构及控制系统的设计。一套高度开放的机器人教学及实验系统对高校及机器人相关科研机构培养学生的科研及创新能力具有重要意义。

本文介绍一套开放、开源的机器人科研教学实验平台。该实验平台提供了开放的实验环境,既可以用于本科机器人模型、轨迹规划、闭环控制等基础理论的教学,也可支持研究生科学研究及论文发表。开放式教学系统提供了视觉、触觉等多种传感器并且可根据需求进行扩展。能够满足视觉、规划、力闭环控制等多个研究方向的实验要求,为学生提供更加专注的实验环境。支持多种实验环境,如c/c++、MATLAB及其他模块化开放方式。同时也支持ROS等开源工具。

机器人科研教学实验系统
机器人科研教学实验系统的组成

该机器人科研教学实验系统是以三、四、六或七自由度等串联机械臂为被控对象的教学实验系统。主要包括串联机械臂、机器人运动控制器、图像采集及处理装置、末端力传感系统、力反馈系统、末端操作工具、开发pc机。能够实现正/逆运动学解算、轨迹的规划与插补、动力学解算与动力学参数辨识、目标图像识别及目标跟踪、基于动力学的力控制,基于末端力传感器的力控制实验,基于力反馈手柄的引导与力反馈实验等教学实验。

平台特点:

开发环境友好:基于MATLAB/Simulink 开发机器人控制系统模型,极大降低了机器人控制系统设计的学习难度。提高了不同层次的API接口模块,可根据课程实验需要有针对性的替换相关模块,快速的进行相关功能的算法验证。

支持多种操作臂:对于不同构型和自由度的操作臂具有统一的操作接口。仅需要通过简单的配置即可实现不同种类操作臂的快速适配。目前支持的机器人类型包括:三自由度直角坐标台、四自由scara、六自由度工业机器人珞石、六轴ABB工业机器人、六自由度协作机器人aubo、六自由度协作机器人ur或自主研制的机器人,即可支持直接通过驱动器控制机器人本体,也支持通过机器人控制器控制机人。

多层次开发接口:针对开发的深度不同,提供了不同层级的开发,满足不同层次的开发需求。深度开放,满足定制化开发。

多样化的调试手段:支持控制器模型参数的在线修改、控制变量的在线监控、控制变量数据的实时存储及数据导出等开发调试手段。

算法的离线仿真:支持在不启动操作臂的情况下进行算法的离线仿真验证。支持虚拟机器人显示,保证了控制效果的可观察。确保实验系统与实验开发人员的安全。

开发方式多样:平台支持机器人开源操作系统ROS,对于不同厂家机器人无论本身是否支持ROS,本平台提供了统一的ROS驱动,保证平台支持的任意一款机器人均可实现ROS控制。另外,还支持C/C++的开发方式。

机器人科研教学实验系统提供的实验内容包括:

入门实验内容:

1、机器人机械系统认识实验:认识机器人本体组成及结构。

2、机器人控制系统认识实验:了解控制系统的组成及作用。

3、机器人操作实验:学习示教器的使用,利用示教器实现机器人的关节空间和笛卡尔空间的示教,完成机器人相关坐标系的建立。

4、机器人示教编程与再现控制实验:熟悉机器人运动控制指令,利用示教器完成机器人运动控制编程与再线控制。

5、机器人离线编程:利用离线编程工具完成机器人字体书写。

中阶实验内容

1、机器人工作空间的位姿描述:学习机器人的位姿描述及相互转换关系。

2、机器人正/逆运动学分析与求解:学习正/逆运动学模型的建立。

3、机器人关机空间轨迹的规划与插补:学习机器人关节空间的S型、多项式、B样条等规划插补。

4、机器人笛卡尔空间规划与插补:学习机器人笛卡尔空间的直线、圆弧运动规划插补及姿态四元数插补。

5、机器人雅可比矩阵:学习机器人雅可比矩阵的建立方式及其作用。

高阶实验内容

1、机器人动力学分析与求解:学习机器人动力学模型的建立。

2、机器人动力学参数辨识:学习机器人动力学参数辨识方法与辨识流程。

3、机器人的PID控制:学习PID控制方法,学习利用PID实现机器人的控制。

4、机器人的动力学前馈控制:学习动力学前馈控制算法,学习利用动力学前馈控制算法实现机器人的控制。

5、机器人的计算力矩控制:学习计算力矩控制算法,学习利用计算力矩控制算法实现机器人的控制。

6、机器人的拖动示教:学习拖动示教算法,学习利用拖动示教算法实现机器人的控制

7、基于末端力矩传感器的拖动示教实验:学习基于末端力矩传感器的使用,学习基于末端力矩传感器的拖动示教算法

8、基于末端力矩传感器的导纳控制实验:学习基于末端力矩传感器的使用,学习基于末端力矩传感器的阻抗控制方法。

9、基于末端力矩传感器的力位混合控制实验:学习基于末端力矩传感器的使用,学习基于末端力矩传感器的力位混合控制方法。

机器人视觉实验内容

1、机器人视觉认识实:认识实验系统组成,了解机器人视觉任务需求。

2、机器人视觉相机标定实验:学习二维及三维相机图像的数据获取,学习相机的标定。

3、机器人图像坐标系到世界坐标系的变换:学习图像坐标系到世界坐标系的变换,学习图像坐标系到世界坐标系的变换的实现。

4、机器人视觉手眼标定:学习机器人的手眼标定方法,学习机器人的手眼标定方法的实现。

5、机器人视觉引导抓取:学习机器人视觉引导的原理,学习机器人视觉应用搭建。

该实验系统为上述的实验内容提供了实验指导手册,可指导学生完成实验。该系统的功能并不仅局限于上述实验内容,可以根据需要进行个性化的算法验证,为硕士及博士提供良好的算法验证平台。同时由于该实验系统的仿真与真机实验均为可在MATLAB/Sinulink中进行,因此可以快速的将仿真实验程序无需修改的快速到移植到真机实验环境中。免去了实验系统的搭建与调试过程,为学生或科研人员提供了专注于算法开放的实验环境。

下图为MATLAB/Simulink实验demo

力位混合控制仿真MATLAB/Simulink程序
力位混合控制真机MATLAB/Simulink程序
力位混合控制器算法实现