自适应地形的变刚度仿蛇搜救机器人机构设计及其柔顺控制研究

Recently natural disasters and industrial accidents frequently occur. To obtain the environmental information of disaster sites promptly, this project proposes a novel snake-like rescue robot based on metamorphic mechanism theory, which utilizes the features of natural snake body mechanism and wheeled robot movement. Also magnetorheological dampers are adopted to coordinate variable stiffness parallel joints and orthogonal active wheels for facilitating the environmental adaptation of the robot. Firstly, we built a descriptive system on the base of the screw theory to investigate workspace and flexibility of the snake-like rescue robot, for the purpose of obtaining mechanism dimension synthesis and optimization. Secondly, by analyzing traction generation modes in different terrains, we are able to set up a robot multi-movement gait descriptive system using algebraic geometry and differential geometry, and further explore the smooth-switch mechanism between different movements. Thirdly, within the developed descriptive system, we evaluate the influence of variable stiffness on the performance of the motion and joint vibration damping technique of snake-like robots, leading to the compliance control for terrain self-adaption with neuro-dynamics model, potential energy function and CPG(Central Pattern Generator)with chaos optimization in unstructured environment. This project aims to make a breakthrough in snake-like rescue robot mechanism design, movement gait research and compliance control scheme design, and enable snake-like robots to adapt to complex and uncertain environment, which contributes a lot to academic research and practical application.

目前自然灾害和生产事故呈多发态势，为及时获得灾害现场环境状况，项目依托变胞机构理论、借鉴生物蛇身体结构及轮式机器人行走特点，拟研究具有环境适应性的基于磁流变阻尼实现变刚度仿生并联关节和正交主动轮相融合的仿蛇搜救机器人。采用旋量代数与旋量系理论建立仿蛇搜救机器人描述体系，研究其工作空间与灵活性，进行机构尺度综合及优化；通过对不同地形环境下牵引力生成模式的分析，利用代数几何和微分几何理论构建多运动形式步态描述函数，研究不同运动形式间的平稳切换机制；在此基础上分析变刚度特性对机器人运动性能的影响规律及关节减振技术，研究非结构环境下基于神经动力学模型、势能函数法和混沌优化CPG的仿蛇搜救机器人自适应柔顺控制方法。本项目旨在通过对仿蛇搜救机器人机构设计、运动形式的创新与柔顺控制方法的研究及关键技术的突破，促进仿蛇机器人对复杂多变救灾环境的适应性，发挥其学学术与工程价值。

面向仿蛇机器人搜救任务的需求，研制了一系列新型仿蛇机器人模块化关节机构，并基于旋量理论建立了精确的运动学、动力学模型。为实现仿蛇机器人在复杂搜救环境下精准、灵活运动，设计了多模态运动生成、柔顺切换算法以及基于深度强化学习算法的步态自主涌现技术。主要研究内容包括：.模块化机构设计与数学建模：依托仿生机理，设计了并联关节仿蛇机器人机构，在保持灵活性的基础上提升了仿蛇机器人的负载能力；融合轮式机器人机构优势，设计仿生并联关节与正交主动全向轮相结合的新型机构，提升了仿蛇机器人的运动速度；基于磁流变阻尼原理，设计了柔性变刚度仿蛇机器人模块化关节，提高了仿蛇机器人对复杂搜救环境的适应能力。基于旋量理论分析仿生并联关节运动性能，确定机构约束条件与自由度运用辅助旋量与李代数，运用等效机构法结合完整约束，研究蜿蜓步态下仿蛇机器人各关节运动状态与整体位姿之间的关系，建立运动学、动力学模型。.步态生成与柔顺切换：运用微分几何理论构建多种能够适应复杂多变工况的仿蛇机器人运动步态，给出其几何与数学描述，进行运动形式拓展。构建基于Hopfield神经振荡器的仿蛇机器人的运动步态生成模式发生器，提出了仿蛇机器人在复杂地形环境下的多模态运动柔顺切换算法；提出机器人姿态自适应转换和不同运动形式之间的柔顺自适应切换算法，实现仿蛇机器人在变摩擦、变宽度、多障碍环境下柔顺自适应运动。.基于深度强化学习的运动步态自主涌现：运用泰勒展开同策略梯度方程，研究结合异策略强化学习梯度估计的策略融合方法，提高同策略强化学习方法的样本利用率，同时降低策略梯度估计方差，稳定步态学习过程。基于参数空间探索技术，研究针对仿蛇机器人步态控制策略的高效探索机制，提高机器人步态探索效率并保证输出动作的一致性。结合异步并行技术，研究分布式解耦的行动-评价深度强化学习框架，获得不基于模型的仿蛇机器人步态自主涌现控制策略。.本项目支持下，发表在IEEE T-NNLS、IEEE TIE、Neurocomputing等机器人领域顶刊学术论文16篇（其中5篇Top，1篇Best paper），国家发明专利11项（授权5项，受理6项），获批软件著作权1项；课题负责人曹政才教授入选2019年首都科技领军人才，课题组黄冉老师入选2019年北京化工大学青年英才百人计划C类；培养博士后1人、博士研究生2人（1人已毕业）、硕士研究生7人（6人已毕业）。