EAP (Electric Actuated Polymer) is a novel material for robot joint actuation, and has potential wide application prospects in robots with its advantages such as high flexibility, low noise, light weight, and high similarity with the movement of the organism. Strongly nonlinearity in EAP based robot joint actuation electromechanical system usually results in the difficulties in movement control. A platform is built to test and analyze the electromechanical characteristics of EAP materials, and an optimal controller is designed to achieve rapid and stable motion control performance. For the problem of low precision in flexible EAP driving system, vision control approach is employed to construct visual control loop to improve the control precision of the end-effectors of the robot. A bionic inspired robot fish is designed based on flexible actuation of EAP materials. This project will enrich and develop both the robot driving control theory, and provide theoretical technical supports to design and control of the inspired robot using EAP, and improve the robot actuation control performance and the bionic level.
EAP(Electric Actuated Polymer,电驱动聚合物)作为新型机器人关节驱动材料,具有高柔顺性、低噪声、质量轻等优点,与生物体的运动机理具有很高的相似性,在机器人领域具有广泛的应用前景。针对EAP驱动器机电特性中的强非线性导致的系统难控性问题,构建测试平台,分析各种工况下EAP材料机电特性,在此基础上设计针对特定关节驱动的控制器,实现EAP关节驱动器的快速稳定运动控制。提取构造图像特征,设计机器人视觉控制器,提高柔性驱动机器人末端运动控制精度。在仿生机器人的实践方面,基于EAP材料柔性驱动特性,设计EAP驱动的仿生机器鱼。实现仿生机器鱼的运动控制。通过本项目的工作,将丰富与发展既有机器人驱动控制理论的研究成果,并为基于EAP驱动技术仿生机器人的设计和控制提供理论支持和实践指导,提高机器人控制性能。
智能机器人机构和驱动控制研究是机器人领域中的重要的基础研究问题。应用先进智能材料取代传统的电机等驱动控制,一方面可以极大改进机器人的形态、交互和驱动方式,提高机器人的功率密度和主动柔性性能,增强机器人与环境的交互和适应能力;另一方面,新型的驱动材料具有迟滞、时变等强非线性机电特性,对于机器人的驱动器设计、优化、建模和控制带来一系列问题,可以扩展和丰富机器人的驱动控制理论。本项目研究面向智能机器人系统的先进柔性驱动控制,研究基于智能电致动材料——电活性聚合物EAP(Electric-Active Polymer)的机电特性建模、运动控制策略以及在智能机器人系统中的应用。本项目的主要研究内容包括:第一,针对EAP材料的机电特性进行建模,构建了EAP驱动控制实验平台,获取EAP输入电压和输出形变的数据,采用P-I算子、Presaich、模糊模型和神经网络模型等对EAP机电特性进行系统建模和辨识;第二,研究了DEAP柔性驱动机电系统的控制策略,包括逆补偿控制、广义预测控制、模糊控制、滑模控制和自抗扰控制等;第三,研究了DEAP柔性驱动器在仿生机器人系统中的应用,构建了直线位移驱动器和旋转关节驱动器,在分析机器鱼的运动学和动力学的基础上,设计了机器鱼驱动关节和运动控制器。本项目的研究探索了电致动材料EAP的建模和控制,验证了先进驱动在机器人系统中的有效性。本研究丰富了仿生机器人机构设计和驱动控制方法,并为提高机器人的柔顺适应性提供了技术支持。
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数据更新时间:2023-05-31
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