基于仿生原理的物流机器人结构柔顺设计与搬运智能优化研究

In recent years, the concepts of the robot development is changing from “Replacement by robots” to “Coexisting-Cooperative-Cognitive Robotics (Tri-Co Robotics)”; at the same time, the picking mode of “Goods to person (G2P)” has gradually become to be "the new trend of warehousing and logistics in the “Internet plus” era. In view of the lack of operational flexibility, online perception and real-time operation ability in the actual application of warehousing and logistics robots, this project will focus on how to achieve the structural flexible design and intelligent transporting optimization of logistics robots base on a comprehensive examination of the structure, perception and control of warehousing and logistics robot from the perspective of bionics. Flexible joint modeling of logistics robot are expected to be established based on collecting the parameters of human body’s biomechanics; the controllability, adaptability and safety of compliant joints are expected to be realized by the introduction of physical damping coefficient control; On this basis, the performance and efficiency of path planning are expected to be improved effectively based on the improved artificial fish-swarm algorithm. Therefore the flexible grasping and transporting of the warehousing and logistics robot will be realized. This project will provide useful explorations for the application of “Tri-Co Robotics” in the field of warehousing and logistics in China, and the related expected results will also provide theoretical basis and technological supports for the development of China's warehousing and logistics technology.

近年来，机器人的发展理念开始了从“机器换人”到“人机共融”的重要转变，“货到人”的拣选模式也逐渐成为“互联网+”时代物流仓储的新发展趋势。针对目前仓储物流机器人在实际应用中存在的操作灵活性不足、在线感知与实时作业能力弱等问题，本项目拟从仿生学的视角全面审视仓储物流机器人结构、感知和控制，围绕其如何实现仓储物流机器人的操作柔顺化和搬运智能化开展研究：基于人体运动生物力学参数实现物流机器人柔顺关节建模，通过引入物理阻尼系数控制实现柔顺关节的可控性、适应性与安全性，在此基础上基于改进的人工鱼群算法有效地提高路径规划的性能与效率，从而实现仓储物流机器人的柔顺抓取与智能搬运。本项目研究可为我国的仓储物流领域的“共融机器人”应用研究开展有益的探索，相关预期成果也有望会为我国仓储物流技术的发展提供理论基础和技术支持。

机器人的创新发展理念和低成本、高效率智慧物流的迫切需要为高性能的智能仓储物流机器人的发展带来前所未有的良好机遇。针对目前仓储物流机器人在实际应用中存在的操作灵活性不足、在线感知与实时作业能力弱等问题，本项目拟从仿生学的视角全面审视仓储物流机器人结构、感知和控制开展研究，为我国的仓储物流领域的机器人应用研究开展有益的探索。.本项目以仓储物流机器人的实际应用需求为牵引，主要开展了物流机器人运动学控制、主要部件的减磨增效和实际无人配送场景的路径规划等相关研究：首先以物流机器人等为主要研究对象，系统开展了3-RRR+(S-P)球面并联仿生髋关节的运动学控制、仿生髋关节的误差建模与位姿测量、球面并联仿生髋关节的误差辨识开研究，分别采用LM算法和遗传算法对球面并联仿生髋关节3-RRR+(S-P)机构进行了误差辨识，然后对基于两种算法的辨识结果进行了分析比较，发现LM算法具有更强的鲁棒性；同时进行了标定实验，确定了一种主动可控的柔顺关节设计方法；开展了回转关节润滑设计，利用多组分协同效应提高减摩抗磨性能，使摩擦系数最多降低18.8%；建立了无人配送路径规划模型，以某大学江宁校区为场景，通过真实路网条件下的配送信息基于改进的人工蚁群算法进行计算验证求解，获得了配送时间与平均空间率的最优组合。.基于项目研究产生了系列成果，圆满完成了任务书规定的各项指标，主要包括：（1）提出了一种可行的主动可控的机器人仿生柔顺关节设计方法和一种可行的无人配送路径规划模型；（2）发表学术论文5篇，其中SCI收录论文3篇（项目负责人以第一/通讯作者，项目号为第一致谢）；（3）申请并授权专利4件；（4）获得江苏省智能制造物流管理职业技能竞赛团体一等奖1项、江苏省职业院校技能竞赛二等奖1项；（5）联合培养硕士3人。